Resumen

MUNOZ RODRIGUEZ, J.A.; ASUNDI, A.  y  RODRIGUEZ VERA, R.. Aplicación de redes neuronales de aproximación a una línea de luz para reconstrucción 3D de objetos. Rev. mex. fis. [online]. 2004, vol.50, n.5, pp.453-461. ISSN 0035-001X.

Se presenta una técnica para extraer la forma 3D de objetos mediante el procesamiento de imágenes de una línea de luz. En este proceso, una red neuronal de aproximación reconstruye la forma 3D del objeto. Esta red neuronal, se genera con una estructura en forma de capas, neuronas, conexiones y reciben información para ser procesada, con lo que se obtiene una respuesta de salida. En este caso, la información que recibe la estructura de la red neuronal, corresponde a imágenes de una línea de luz proyectada sobre objetos con dimensiones conocidas. Estas imágenes se obtienen durante el barrido de la línea de luz sobre el objeto patrón. El método perfilométrico que usa la red neuronal de aproximación, está basado en las deformaciones que sufre una línea de luz cuando ésta se proyecta sobre un objeto. Estas deformaciones son medidas mediante aproximación gaussiana. En esta técnica se reconstruye la forma 3D sin utilizar los parámetros del arreglo experimental. Esto constituye una ventaja sobre los métodos comunes de proyección de línea. En esta forma la precisión de los resultados se mejora, ya que no se introducen errores de medición al sistema. La precisión de esta técnica se obtiene mediante el valor rms. Esta técnica es probada con simulaciones y con objetos reales. También se presenta el tiempo de procesamiento y la precisión de los resultados.

Palabras llave : Reconstrución 3D; proyección de línea de luz; red neuronal de aproximación; aproximación gaussiana.

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