3Dsurfacedetectiemethoden

3Dsurfacedetectiemethoden verwijzen naar technieken die oppervlakken in drie dimensies detecteren en reconstrueren uit sensor- en beeldgegevens. Ze worden veel toegepast in robotica, computer vision, industriële inspectie en augmented reality. De methoden kunnen worden onderverdeeld in passieve en actieve benaderingen. Passieve methoden vertrouwen op natuurlijke licht- of textuurinformatie in scènes, terwijl actieve methoden een eigen lichtbron of signaal gebruiken om diepte te meten.

Bij passieve methoden behoort stereo vision tot de kern. Stereo-gebaseerde systemen vergelijken beelden van twee of meer camera’s om disparities te berekenen en zo een dieptekaart te genereren. Structure from Motion (SfM) registreert en reconstrueert vervolgens een ruwe 3D-structuur vanuit meerdere beelden en kent hier camera-poses aan toe, waarna dense Multi-View Stereo een vollere oppervlaktedekking oplevert.

Actieve methoden omvatten structured light en time-of-flight (ToF). Structured light projecteert gecodeerde patronen op een scène en bepaalt de afstand door patroonvervorming te analyseren. ToF meet de afstand rechtstreeks via de faseverandering van gereflecteerd modulated licht, wat snelle dieptebeelden oplevert maar gevoelig kan zijn voor ruis en multipath. Lidar-systemen vormen ook een belangrijke actief-sensorenfamilie die met lasers nauwkeurige 3D-puntenwolken levert, vaak geschikt voor lange afstanden en buitenomstandigheden.

Van de verkregen dieptegegevens naar oppervlakken: meestal worden ruwe dieptekaarten omgezet in 3D-oppervlakken met meshing en normal-estimatie. Populaire reconstructiemethoden zijn Poisson-reconstructie, marching cubes en TSDF-fusie, die zorgen voor consistente en vaak wat soepelere meshes.

Toepassingen richten zich op precisiedetectie, modellering en visualisatie in diverse sectoren, variërend van robotnavigation en autonome voertuigen tot culturele erfgoeddigitalisering.