He estado jugando con la idea de hacer un escáner 3D que use un sensor de distancia IR para encontrar vectores de posición de un objeto en el espacio y luego los traduzca en un modelo de computadora 3D.
Uno de los mayores desafíos en este caso son los fenómenos ópticos. Si la superficie tiene agujeros u hoyuelos que reflejan el haz de infrarrojos o causan difracción, sería casi imposible obtener una lectura precisa, pero eso es un problema de ingeniería. Requeriría varios pases diferentes desde diferentes ángulos para averiguar cuál es realmente esa distancia real.
Lo que me gustaría entender es si hay alguna manera de usar estos "fallos" en los datos para modelar el fenómeno en sí.
Creo que esto sería un gran experimento, pero no sé por dónde empezar y qué estudiar. Esencialmente, me gustaría derivar de los datos una teoría de qué interferencia se observó de los sensores y luego modelarla para entender lo que significa.
Entonces, ¿cómo debo tratar de hacerlo?
Actualización: lo que quiero hacer es crear un experimento que use estos errores en los datos (lecturas extrañas al golpear superficies distorsionadas) y crear un modelo que muestre qué fenómenos ópticos están en juego aquí.
Bueno, podrías decir ¿por qué no simplemente ver la superficie y juzgar? Eso no sería divertido, ahora, ¿verdad? En una nota más seria, lo que estoy tratando de hacer es simplemente hacer mi propio experimento para medir realmente cualquier fenómeno óptico que esté en juego. Explíquelo y quizás obtenga una expresión para ello a partir de los datos mismos.
Básicamente, quiero ver el conjunto de datos, corresponderlo con el modelo físico y ver la variación en la lectura de distancia frente a lo que debería haber sido y la superficie y tratar de modelar por qué sucedió eso con el diagrama 3D.
Como soy alguien que acaba de salir de la escuela secundaria. ¿Qué aprendo y cómo hago para hacer esto realmente?
Nota: uso los fenómenos ópticos como una especie de marcador de posición para la reflexión, la refracción, la difracción o cualquier combinación de estos que esté en juego. Perdón por la confusion.
Actualización 2: Supongo que el título de la pregunta es engañoso y también lo es el texto. Lo cambié/reformulé para obtener más participación.
Además, sé que es difícil dar una respuesta perfecta a mi pregunta, pero me encantaría discutir esto con alguien y descubrir qué aprender y cómo. Entonces, adelante, toma una foto. Me encantaría escuchar lo que tienes en mente.
Tal vez un caso extremo de su línea de pensamiento donde se enfoca en los "fallos" en su detector y trata de extraer datos de ellos es la "cámara de un solo píxel", donde toma una serie de medidas aleatorias de su detector muy simple y reconstruir la imagen que está buscando. Aquí hay un buen artículo de Terence Tao sobre las matemáticas de estos .
@Anna, lo que está preguntando es el problema de grabar imágenes holográficas de objetos 3D, la contraparte mucho más difícil del problema de mostrar un holograma grabado como una imagen 3D. He pensado un poco en esto y parece que no hay una solución simple si quieres obtener una imagen con una vista de 360 grados, con un solo dispositivo óptico.
Sin embargo, alguien ha logrado manipular el controlador de Microsoft para que actúe como una cámara 3D. ¡Quizás replicar esta hazaña podría ser un buen proyecto para ti! Por supuesto, hay un campo de visión finito y el ejemplo está lejos de ser una "grabadora holográfica" funcional de algún tipo. ¡Sin embargo, el video de la demostración es bastante alucinante!
Mejor tarde que nunca, ¿cierto?
Esos sensores están diseñados para brindarle mediciones de manera más o menos confiable, por lo que la calidad de la superficie no debería ser un gran problema. Sugieren que los monte en un servo para que puedan escanearse. De esa manera, puede crear una matriz bidimensional de valores de profundidad.
Esos datos serán bastante ruidosos, por lo que tendrá que procesarlos para obtener información significativa como, si está en una carretera, ¿dónde está?
Ese procesamiento será realmente interesante, en la intersección de la IA, la visión artificial y el procesamiento de señales. (No asuma que necesita hardware de computadora especial. Primero haga que algo funcione).
Puede que encuentres interesante Red Team Racing . (Mi hijo trabajó en eso).
El estudio de la interferencia y la aplicación relacionada con el escaneo 3D tiene algunos aspectos aún por resolver, pero sería imprudente intentar reinventarlos. Gran parte de la teoría de imágenes 3D y la experimentación inicial se completó durante las últimas 3 décadas y ahora está disponible a través de contactos académicos y comerciales.
Aunque siempre tengo cuidado al recomendar referencias web... realmente necesita consultar... http://en.wikipedia.org/wiki/3D_scanner .
colin k