Sistema de visão estéreo ativa com projeção laser pseudoaleatória para reconstrução 3D

Abstract

O presente trabalho detalha o desenvolvimento e a validação metrológica de um sistema de visão estéreo ativa para reconstrução 3D, visando uma arquitetura aberta e flexível, projetada para atender aos requisitos de inspeção visual em ambientes subaquáticos. O objetivo geral consiste em desenvolver e avaliar um sistema baseado na projeção laser de um padrão de pontos pseudoaleatórios. A arquitetura de software proposta fundamenta-se no Método da Triangulação Inversa, mas implementa uma métrica de correspondência baseada na correlação espaço- temporal (N x N x T). Esta abordagem processa a variação do padrão laser, controlada por prismas contrarrotativos e capturada em uma sequência de imagens, para estabelecer a correspondência 3D com alta robustez. O software foi implementado em linguagem Python com a biblioteca PyTorch para processamento paralelo em GPU. Uma otimização sistemática dos parâmetros de execução (número de pares de imagens, tamanho do kernel de correlação e sensibilidade do grid adaptativo) foi conduzida para maximizar o desempenho. Os resultados demonstram que o sistema otimizado atinge um desvio padrão de 0,07 mm na medição de um plano de referência. A validação metrológica, realizada com esferas padrão calibradas, permitiu a caracterização dos erros de medição do sistema. Adicionalmente, a robustez do método de reconstrução foi avaliada qualitativamente em objetos de forma livre, demonstrando a capacidade do sistema em resolver geometrias complexas e gerar nuvens de pontos densas e íntegras. A análise identificou um erro sistemático de -0,345 mm na medição de distância entre centros. A principal conclusão do trabalho é de que o gargalo de desempenho metrológico do sistema não reside no ruído aleatório do algoritmo de correlação (desvio padrão médio de 0,15 mm), mas sim no erro sistemático de escala proveniente da calibração estéreo.

Abstract: This work details the development and metrological validation of an active stereo vision system for 3D reconstruction, aiming for an open and flexible architecture designed to meet visual inspection requirements in underwater enviroments. The general objective is to develop and evaluate a system based on the projection of a pseudo-random laser dot pattern. The proposed software architecture is based on the Inverse Triangulation Method but implements a matching metric based on spatiotemporal correlation (N x N x T). This approach processes the laser pattern variation, controlled by counter-rotating prisms and captured in an image sequence, to establish the 3D correspondence with high robustness. The software was implemented in Python using the PyTorch library for parallel processing on a GPU. A systematic optimization of the execution parameters (number of image pairs, correlation kernel size and adaptive grid sensitivity) was conducted to maximize performance. The results demonstrate that the optimized system achieves a standard deviation of 0.07 mm when measuring a reference plane. The metrological validation, performed using calibrated standard spheres, allowed for the characterization of the system?s measurement errors. Additionally, the robustness of the reconstruction method was qualitatively evaluated on free-form objects, demonstrating the system?s capability to resolve complex geometries and generate dense and integral point clouds. The analysis identified a systematic error of -0.345 mm in the distance-between-centers measurement. The main conclusion of this work is that the system?s metrological performance bottleneck does not lie in the random noise of the correlation algorithm (mean standard deviation of 0.15 mm), but rather in the systematic scale error stemming from the stereo calibration.