coarse to fine : vers un système d’acquisition intelligent vincent daval olivier aubreton...
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Coarse to Fine : Vers un système d’acquisition
intelligent
Vincent DAVALOlivier AUBRETON
Frédéric TRUCHETET
AC3D'14 - 4ème édition
De l'acquisition à la compression des objets 3D
Plan
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I. Introduction
II. Principe : Etat de l’art
III. Extraction d’informations (Normales, discontinuités, segmentation)
IV. Identification de primitives
V. Approximation d’une surface de Bézier
VI. Résultats
VII. Conclusion et perspectives
Introduction
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Chaine 3D classique - De la numérisation à la compression :
- La chaine 3D est actuellement très séquentielle (chaque partie fait appel à des compétences particulières).
- En général, l’acquisition ne tient pas compte de l’utilisation finale des données (maximum de points).
- Dans de nombreux cas industriels cette quantité d’information n’est pas toujours nécessaire.
Objet 3D AcquisitionExtraction
d’informations
Simplification
Compression
Utilisation industrielle
Nuage de points
Paire d’images
Est-il possible d’adapter
l’acquisition à l’objet à
numériser ?
Introduction : Contexte
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Projet CreActive 3D :
- Ce travail s’inscrit dans un projet regroupant 3 partenaires.
Scanner 3D Noomeo - Optinum :
- Nombre de points : 10.000 à 500.000 par acquisition.
- Champ de vision : 150 x 165 mm- Profondeur de champ : 100 mm
Difficultés rencontrées :
- Données finales de plusieurs milliards de points, très long à analyser / stocker.- Obtenir autant de données est rarement nécessaire.
Secteur d’activité – Aéronautique :
- Il faut énormément de points pour reconstruire une partie d’un avion :
Acquisition dense pour détecter d’éventuelles déformations / impacts
- De nombreuses pièces sont composées de primitives simples : Train d’atterrissage, tôles
Calcul de points 3D
(Faible densité)
Identifier des zones
(primitives, discontinuités)
Paire d’images
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I. Principe : Etat de l’art
Objet 3D Segmentation des objets Identification des primitives
R. Béniere - Extraction de Primitives dans un maillage 3D CAO, 2011
Objet 3D AcquisitionExtraction
d’informations
Simplification
Compression
Utilisation industrielle
Calcul des points 3D
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Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
I. Principe : Etat de l’art
II. Extraction d’informations
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Données du scanner
Informations extraites(Normales 3D, discontinuités)
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II. Extraction d’informations – Etat de l’art
Zhang Song - Determining Both Surface Position and Orientation in Structured-Light-Based Sensing , 2010
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II. Extraction d’informations – Normales 3D
Lumière structurée de notre système expérimental
Lumière structurée du système Noomeo
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II. Extraction d’informations – Discontinuités
Définition : une discontinuité peut être définie comme la rupture d’une forme continue.
Principe utilisé pour estimer les discontinuités à partir des images.
Image vue par la caméra
II. Extractions d’informations - Résultats
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Normales obtenues avec les données de l’Optinum Discontinuités estimées
Calcul des points 3D
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Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Principe du Coarse to Fine
Objet 3D Segmentation des objets Identification des primitives
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III. Segmentation
Comment segmenter la Map des discontinuités :
- Clustering : On ne connait pas le nombre de classe.
- Histogramme : Ne fonctionnera pas si on a deux plans parallèles.
- Croissance de région : Comment planter la graine.
Coefficients de discontinuités représentés sur les points 3D. Carte des discontinuités.
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III. Identification des primitives
Image Gaussienne
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Analyse en composante principale :
L’ACP permet de déterminer les axes qui décorrèlent le mieux les données, c’est-à-dire les axes qui expliquent le mieux la dispersions des points.
Les valeurs propres associées aux vecteurs propres fournissent une mesure de dispersion des points le long des axe.
III. Identification des primitives
Type de primitives Cylindre/cône Plan Sphère
Valeurs propres λ1 λ2 λ3 λ1 λ2 λ3 λ1 λ2 λ3
0,2014 0,0123 0,0002 0,0001 0,0001 0,0001 0,1523 0,1245 0,0012
Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
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III. Approximation de surfaces de Bézier
- On fixe l’ordre des carreaux de Bézier à 3.
- Les carreaux ne passant pas par les points de contrôles, il faut choisir des « points fictifs ».
- On évite ainsi de privilégier des points par rapport à d’autres, et on réduit considérablement les discontinuités entre les carreaux.
T. Guillod - Bezier subdivision and de casteljau’s algorithm, 2008.
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Primitive :- Erreur max = 0,1 mm- Points corrects = 90%
Densité : 1/6 à 1/2
Surface :- Erreur max = 0,1 mm- Points corrects = 90%
Densité : 6
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 6
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 6
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 6
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 6
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 5
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 5
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 5
Primitive :- Erreur max = 0,1 mm- Points corrects = 90%
Résultats
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Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
Densité : 5
Surface :- Erreur max = 0,1 mm- Points corrects = 95%
Résultats
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Conclusion
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Nuage de points
Paire d’images
Il est possible d’adapter
l’acquisition en fonction de la
forme de l’objet
Calcul des points 3D
Informationscomplémentaires
Identificationprimitives
Surface deBézier
- Le système ne donne pas de bons résultats pour des objets non manufacturés. L’application est réservée à des pièces industrielles.
Merci pour votre attention
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