| Título: | Point cloud filtering |
| Autor(es): | Sol, André Núncio de Oliveira |
| Orientador(es): | Café, Daniel Chaves |
| Assunto: | Dados - recuperação
Filtragem de dados |
| Data de apresentação: | 17-Fev-2020 |
| Data de publicação: | 12-Ago-2021 |
| Referência: | SOL, André Núncio de Oliveira. Point cloud filtering. 2020. 51 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020. |
| Resumo: | Este trabalho realiza uma revisão dos diversos métodos existentes para a filtragem de
nuvem de pontos. Com o foco em reconstrução de objetos de pequeno porte escaneados a
laser. O escâner utilizado foi desenvolvido na própria universidade e é composto por um
sensor de distância a laser VL53L0X, baseado em tecnologia Time of Flight (ToF), e dois
motores de passo, um para mover o sensor e outro para o objeto.
Apresentam-se cinco princípios de filtragem: filtragem de forma estatística, filtragem
baseada na vizinhança de pontos, filtragem por projeção em superfície, técnicas de proces samento de sinais e por meio equações diferenciais parciais. Os métodos foram aplicados
Moving Least Squares, Operador Laplaciano, Operador de Taubain e simplificação de nuvem
com o auxílio do software MeshLab.
Testou-se duas amostra de nuvem de pontos, uma criada por computador e outra amos trada pelo escâner 3D do laboratório. Variou-se os parâmetros dos filtros e por fim realizou-se
uma análise qualitativa de ambos os resultados. |
| Abstract: | This work reviews several filtering methods for point cloud filtering. The main objective
is to recreate in a virtual environment small objects sampled from a 3D scanner. The scanning
device used was developed at the university. It is made of a laser ranging sensor, called
VL53L0X, that uses the time of flight (ToF) technology, and two stepper motors to move the
sensor and the object.
Five filtering principles are shown: statistical-based filtering, neighborhood-based fil tering, projection-based, signal processing methods and partial differential equations based.
With the use of MeshLab software tested the filtering methods. At the end the reconstruc tion of smooth surfaces from the scanner samples was possible. The Moving Least Squares
Algorithm, Laplacian operator, Taubain operator and Point Simplification were applied with
the MeshLab software.
Two point clouds were tested. One created by a computer and the other sampled from a
real object by the 3D scanner. Varying the filters parameters we tested the quality gain after
the usage. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2020. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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