Método de disminución de los efectos de comportamiento no lineal de un sistema de visión técnica para la obtención de modelos tridimensionales [recurso electrónico] / Ivan Yeniseysk Alba Corpus ; directora, Wendy Flores Fuentes ; codirector, Oleg Sergiyenko
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2025Descripción: 1 recurso en línea ; 145 p. ; il. col., gráficas, fotsTema(s): Sistemas de escaneo -- Tesis y disertaciones académicas | Sistemas de escaneo -- Evaluación -- Tesis y disertaciones académicas | Grabación láser: materiales -- Tesis y disertaciones académicasClasificación LoC:TK7882.S3 | A52 2025Recursos en línea: Tesis Digital 
Nota de disertación: Tesis (Doctorado) --Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2025 Resumen: El escaneo tridimensional ha revolucionado la captura y digitalización de objetos
físicos en diversas ́areas, desde la ingeniería inversa hasta la manufactura aditiva. Sin
embargo, los sistemas de visión técnica (TVS) de Universidad Aut ́onoma de Baja California (UABC) presentan limitaciones en la precisión y captura de datos de los modelos
tridimensionales que se generan a través de ellos debido a múltiples factores derivados
del diseño ̃no y características del mismo. En este trabajo, se investiga el impacto de estos
efectos en la calidad de las reconstrucciones obtenidas mediante el prototipo 2 del TVS,
analizando c ́omo la posición ́on del objeto dentro del campo de visi ́on influye en la precisi ́on
de la nube de puntos generada. Se realizaron experimentos en distintas ubicaciones del
campo visual, identificando discrepancias en la fidelidad de los modelos.
Para mitigar estas variaciones, se implementaron t ́ecnicas de filtrado de ruido, suavizado de nubes de puntos y análisis de entropía. Además, se aplicaron algoritmos de
reducción de puntos atípicos y ajuste de coordenadas para mejorar la coherencia de las
reconstrucciones. Los resultados experimentales demostraron una mejora significativa
en la calidad de los modelos tridimensionales tras la implementación del método propuesto. Este estudio contribuye al desarrollo de estrategias de corrección en sistemas
de escaneo 3D, optimizando su uso en aplicaciones industriales y científicas. Además,
se investigaron otros posibles usos del sistema en reconocimiento de colores mediante
reconocimiento del color de las coordenadas a través de modelos de clasificación de
inteligencia artificial.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Biblioteca Central Mexicali | Colección de Tesis | TK7882.S3 A52 2025 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MXL125795 |
Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería.
Tesis (Doctorado) --Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2025
Incluye referencias bibliográficas
El escaneo tridimensional ha revolucionado la captura y digitalización de objetos
físicos en diversas ́areas, desde la ingeniería inversa hasta la manufactura aditiva. Sin
embargo, los sistemas de visión técnica (TVS) de Universidad Aut ́onoma de Baja California (UABC) presentan limitaciones en la precisión y captura de datos de los modelos
tridimensionales que se generan a través de ellos debido a múltiples factores derivados
del diseño ̃no y características del mismo. En este trabajo, se investiga el impacto de estos
efectos en la calidad de las reconstrucciones obtenidas mediante el prototipo 2 del TVS,
analizando c ́omo la posición ́on del objeto dentro del campo de visi ́on influye en la precisi ́on
de la nube de puntos generada. Se realizaron experimentos en distintas ubicaciones del
campo visual, identificando discrepancias en la fidelidad de los modelos.
Para mitigar estas variaciones, se implementaron t ́ecnicas de filtrado de ruido, suavizado de nubes de puntos y análisis de entropía. Además, se aplicaron algoritmos de
reducción de puntos atípicos y ajuste de coordenadas para mejorar la coherencia de las
reconstrucciones. Los resultados experimentales demostraron una mejora significativa
en la calidad de los modelos tridimensionales tras la implementación del método propuesto. Este estudio contribuye al desarrollo de estrategias de corrección en sistemas
de escaneo 3D, optimizando su uso en aplicaciones industriales y científicas. Además,
se investigaron otros posibles usos del sistema en reconocimiento de colores mediante
reconocimiento del color de las coordenadas a través de modelos de clasificación de
inteligencia artificial.
