Punto de nube

Nube de puntos ( eng.  nube de puntos ) - un conjunto de vértices en un sistema de coordenadas tridimensional . Estos vértices suelen estar definidos por las coordenadas X , Y y Z y suelen estar destinados a representar la superficie exterior de un objeto.

Las nubes de puntos se crean mediante escáneres 3D y técnicas de imagen fotogramétrica . Los escáneres 3D miden automáticamente una gran cantidad de puntos en la superficie de un objeto escaneado y, a menudo, generan una nube de puntos como un archivo de datos digitales como salida. Así, una nube de puntos es un conjunto de puntos obtenidos como resultado del escaneo 3D de un objeto.

Como resultado del proceso de escaneo 3D, las nubes de puntos se utilizan para muchos fines, incluida la creación de modelos CAD 3D para la fabricación de piezas, para metrología y control de calidad , y para una variedad de otros fines relacionados con la visualización, la animación por computadora, el renderizado y el procesamiento masivo . Aplicaciones de personalización. .

Aunque las nubes de puntos se pueden renderizar e inspeccionar directamente [1] , por lo general no se utilizan directamente en la mayoría de las aplicaciones 3D y, por lo tanto, normalmente se convierten en mallas , modelos NURBS o modelos CAD mediante el proceso conocido como " reconstrucción de superficie " . 

Hay muchos enfoques para convertir nubes de puntos en superficies 3D. Algunos enfoques, como la triangulación de Delaunay , las  formas alfa y el pivote de bola , construyen una  malla de triángulos sobre los vértices de la nube de puntos existentes. Otros enfoques convierten una nube de puntos en un campo de distancia volumétrica y reconstruyen superficies implícitas, y luego las definen a través del algoritmo Marching cubes [2] .  

Una aplicación en la que las nubes de puntos se utilizan directamente es en metrología industrial y control de calidad. Una nube de puntos de un escaneo 3D de un producto industrial terminado se puede comparar con un modelo CAD de ese producto, o incluso con otra nube de puntos, y una comparación puede revelar diferencias entre el diseño y los parámetros reales. Estas diferencias se pueden mostrar en forma de mapas de colores, en los que los lugares y áreas de desviaciones entre el modelo real y el formal se pueden resaltar automáticamente con un indicador determinado. Las dimensiones y tolerancias geométricas también se pueden obtener directamente de una nube de puntos . 

Las nubes de puntos se pueden utilizar para representar y visualizar datos volumétricos, como en el campo de las imágenes médicas . Mediante el uso de nubes de puntos en estas tareas se logra el multimuestreo y la compresión de datos [3] .

En un sistema de información geográfica , las nubes de puntos son una de las fuentes para crear un modelo de elevación digital ( Modelo de elevación digital ) [4] .  Las nubes de puntos también se pueden utilizar para obtener un modelo 3D del entorno urbano [5] .

Las nubes de puntos son un componente clave de una tecnología de software de representación en tiempo real llamada " Detalle ilimitado " que ha sido desarrollada por la empresa australiana Euclideon desde 2004 [6] [7] .

Véase también

Notas

  1. Rusinkiewicz, S. y Levoy, M. 2000. QSplat: un sistema de representación de puntos de resolución múltiple para mallas grandes. En Siggraph 2000. ACM, Nueva York, NY, 343-352. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940
  2. Meshing Point Clouds Archivado el 21 de agosto de 2011 en Wayback Machine . Un breve tutorial sobre cómo crear superficies a partir de nubes de puntos.
  3. Sitek et al. "Reconstrucción tomográfica utilizando una malla tetraédrica adaptativa definida por una nube de puntos" IEEE Trans. Medicina. Imagen. 25 1172 (2006)
  4. De Point Cloud a Grid DEM: un enfoque escalable . Consultado el 3 de agosto de 2011. Archivado desde el original el 19 de julio de 2011.
  5. K. Hammoudi, F. Dornaika, B. Soheilian, N. Paparoditis. Extracción de Modelos Wire-frame de Fachadas de Calles a partir de Nubes de Puntos 3D y el Mapa Catastral Correspondiente. Archivos internacionales de fotogrametría, teledetección y ciencias de la información espacial (IAPRS), vol. 38, parte 3A, págs. 91-96, Saint-Mandé, Francia, 1-3 de septiembre de 2010. . Consultado el 3 de agosto de 2011. Archivado desde el original el 17 de julio de 2011.
  6. Krishan Sharma. La empresa local Unlimited Detail promete justamente eso...  (inglés)  (enlace no disponible) . Atomic MPC (26 de agosto de 2010). Consultado el 2 de agosto de 2011. Archivado desde el original el 13 de agosto de 2011.
  7. Priya Ganapati. New Graphics Tech promete velocidad,  hiperrealismo . Por cable (22 de abril de 2010). Consultado el 2 de agosto de 2011. Archivado desde el original el 13 de agosto de 2011.

Enlaces