PDF de programación - Construcción de un escáner 3D y procesamiento de imágenes con Python y OpenCV

Construcción de un escáner 3D y procesamiento de

imágenes con Python y OpenCV

Alejandro Dario Villalba

Universidad Gastón Dachary. Posadas, Misiones

[email protected]



Resumen. La técnica de escaneo 3D es capaz de potenciar la detección y
descripción de fallas en la superficie de listones de madera destinados a la
fabricación de pisos. El sistema de escaneo 3D captura una señal de video
compuesta por la proyección de una línea láser sobre la superficie de un listón
de madera. Sobre la señal de video se aplican diferentes técnicas de
procesamiento de imágenes con la finalidad de reducir el ruido y aplicar
mejoras. Se procede con en análisis y la manipulación de la imagen a fin de
poder obtener un perfil de escaneo que representa a la sección de la pieza de
madera escaneada. Para lograr esto, se requirió de la construcción de un
prototipo de escaneo 3D más la implementación del sistema de procesamiento
de imágenes con Python y OpenCV. Los resultados de los procesos descriptos
en este documento serán utilizados en un Trabajo Final de Carrera.

Keywords: Escaneo 3D, procesamiento de imágenes, binarización, umbral,
suavizado, esqueletizado.

1 Introducción

En el ámbito de la Fabricación industrial de pisos de madera sólidos, se debe
prestar especial atención a las fallas existentes en la superficie de la materia prima, a
fin de poder ofrecer al mercado un determinado nivel de calidad del producto
terminado. La regulación de calidad utilizada se encuentra definida en las Normas
IRAM 9552 Pisos de madera, en sus partes 2 (1) y 3 (2).

la posibilidad de

implementar

tiene

industria maderera moderna

la
informatización del proceso productivo como un recurso estratégico permitiendo
reducir costos, lograr ventajas competitivas y la generación de puestos de trabajo
calificado. Una de las ramas de la informática es la Visión por Computadora y su
aporte a la industria maderera (según (3) y (4) ) consiste en el aumento de la
interpretación humana sobre el producto o dotar a una máquina de percepción de
visión para aprovechar su capacidad de automatización.

La



EST 2015, 18º Concurso de Trabajos Estudiantiles. 44 JAIIO - EST 2015 - ISSN: 2451-761191 En este trabajo se plantearán un conjunto de técnicas de procesamiento de
imágenes a implementar, para lograr obtener un perfil de escaneo resultante del
funcionamiento de un escáner 3D y del procesamiento de la señal de video. El perfil
de escaneo proveerá los datos necesarios para la posterior detección y descripción de
irregularidades en la superficie de la madera.

2 Alcance

Este trabajo es parte de una investigación realizada en el contexto del Trabajo
Final de Carrera de Ingeniería en Informática cursada en la Universidad Gastón
Dachary. Dicho trabajo consiste en el desarrollo de un sistema de escaneo 3D para la
detección y descripción de fallas en la superficie de listones de madera, destinados a
la fabricación de pisos machihembrados sólidos. Para dicho proyecto se llevó a cabo
la construcción de un prototipo de escáner 3D motorizado, controlado por una placa
Arduino. El desarrollo de software es realizado con Python y OpenCV. El documento
presente aborda el análisis e implementación de las técnicas de procesamiento de
imágenes necesarias para la obtención del perfil de escaneo.

3 Marco Teórico

La técnica de medición 3D por triangulación láser requiere la disposición
triangular entre 3 componentes: El proyector Láser, el dispositivo de captura de video
y la plataforma de escaneo (ver Fig. 1)



Fig. 1. Elementos de un sistema de Triangulación Láser



El dispositivo de captura de video debe estar correctamente enfocado de forma que
la proyección láser se encuentre en su campo de visión. En la Fig. 2 se puede apreciar

EST 2015, 18º Concurso de Trabajos Estudiantiles. 44 JAIIO - EST 2015 - ISSN: 2451-761192 la proyección láser dentro del campo de visión del dispositivo de captura. Dicho
dispositivo realiza capturas a una tasa de 30 fps con una resolución de 640 x 480 px.

Fig. 2. Captura de proyección láser a color



Las particularidades de funcionamiento de un dispositivo de medición por
triangulación láser pueden ser apreciados en (5) para la medición de alturas de cajas
de cartón. Por otra parte, en el trabajo (6) es implementado un dispositivo de
medición láser más acorde a las necesidades de este proyecto al verificar la calidad de
soldadura.

En el modelo de color RGB, cada color aparece representado por una combinación
de sus componentes espectrales primarios: rojo, verde y azul. Este modelo está basado
en el sistema de coordenadas cartesianas dónde cada color se corresponde con 1 eje
(ver (3) pg. 116). Cada píxel es una combinación de 3 tonos de color. Si se utiliza 8
bits para representar cada componente de color, es posible obtener una paleta de 256
tonos (dónde el 0 es el más oscuro y el 255 el más claro). La señal de video capturada,
con 3 canales de colores, deberá ser transformada a tonos de grises. Este proceso
transforma cada píxel de color a su correspondiente tono de gris, respetando la escala
de tonalidades anteriormente expuesta.

El histograma de una imagen es una representación gráfica de la cantidad de
ocurrencias de los distintos tonos de la imagen. En la Fig. 3 se puede apreciar un
ejemplo.

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Fig. 3. Ejemplo de Histograma: (a): Imagen Original. (b) Gráfico de Histograma

Una de las técnicas más utilizadas para la extracción de regiones consiste en la
binarización mediante detección de umbral. Para esta técnica se requiere realizar un
estudio del histograma de la imagen en tonos de grises a fin de poder determinar el
valor de umbral a aplicar. El resultado de este proceso se corresponde con:



{



(1)


Donde es la imagen binarizada, es la imagen en tonos de grises y T

es el umbral. Se puede apreciar un ejemplo en la Fig. 4.



Fig. 4. Ejemplo de Binarización: (a): Imagen Original. (b) Gráfico de Histograma. (c)

Imagen Binarizada con el umbral de (b) (187)

El ruido en las imágenes binarias produce efectos no deseados. Dentro de estos
defectos, se pueden listar: contornos irregulares, esquinas perdidas, superficies poco
definidas y los llamados "sal y pimienta" (ver Fig. 5) Por esta razón, una de las
primeras fases del procesamiento de imágenes conlleva la reducción del ruido. Una
técnica consiste en realizar la transformación del tono de un píxel dependiendo de un
conjunto de píxeles vecinos acorde a un tamaño de vecindad (usualmente de 3, 5 o 7).



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Fig. 5. Ejemplo de Ruido denominado Sal (puntos blancos) y Pimienta (puntos Negros)


Luego de poder reducir o eliminar el ruido, es posible aplicar técnicas de
esqueletización para obtener el soporte de la figura (el esqueleto). La figura resultante
será una un conjunto de líneas que correspondan con la región sin pérdida de la forma
esencial. Para lograr esto se realiza un proceso de adelgazamiento de la región hasta
obtener el resultado deseado. En la Fig. 6 se puede apreciar una imagen binaria y el
resultado su esqueletización.



Fig. 6. Ejemplo de Esqueletización: (a) Imagen original Binarizada. (b) Resultado de la

esqueletización de (a). Ver (3) pg. 230

El resultado final del procesamiento de la señal de video consiste en la obtención
de una línea continua a partir de la captura de la proyección láser. La forma que
adquiera dicha línea será una representación topográfica de la superficie de la pieza
escaneada en la sección afectada por la proyección láser.



EST 2015, 18º Concurso de Trabajos Estudiantiles. 44 JAIIO - EST 2015 - ISSN: 2451-761195 4. Implementación

Se describirán a continuación las técnicas y los procedimientos implementados

para la obtención del perfil de escaneo a partir de una señal de video.

4.1. Construcción del Hardware

El principio de funcionamiento de un escáner 3D requiere que el cuerpo a escanear
se desplace debajo de una proyección láser. El desplazamiento es realizado por un
motor Paso a Paso controlado por una placa Arduino UNO y un panel LCD. El panel
LCD cuenta con una pantalla y una serie de botones, permitiendo visualizar y cambiar
el comportamiento del motor.

El sistema requiere de un alto grado de precisión para obtener los resultados
deseados. La estructura de sostén está armada con columnas para estanterías metálicas
pre-perforada y ajustadas con bulones, de forma que sea posible la realización de
ajustes. La forma de la estructura se asemeja a la forma de una L. El lado más corto
(destinado a apoyar la plataforma de escaneo) se encuentra horizontal y apoyado en la
mesa. El lado más largo se encuentra vertical y es utilizado para sostener el proyector
láser y el dispositivo de captura de video.

Los componentes del sistema de escaneo están montados de tal forma que es
posible realizar modificaciones tanto en la altura de los dispositivos respecto de la
plataforma (Distancia B en la Fig. 1), la separación entre el proyector láser y el
dispositivo de captura (Distancia A en la Fig. 1 ) y el ángulo de incidencia del
dispositivo de captura (Angulo α en la Fig. 1 ).

4.2. Calibración

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