INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-27 Reconstrucción tridimensional de especímenes del Museo de Ciencias Naturales de la Salle ITM YIRLEY ROMÁN HERRERA Ingeniería de Sistemas Director MAURICIO ARIAS CORREA INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO Medellín, Marzo 6 de 2017 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 2 RESUMEN Las nuevas tecnologías propician el rápido acceso a la información y la interacción con objetos tridimensionales, sin necesidad de acudir a lo presencial. De igual manera permiten digitalizar los objetos reales por medio de imágenes planas e imágenes 3D. Estas ventajas pueden ser aprovechadas por el Museo de Ciencias Naturales de La Salle, para cumplir su misión de salvaguardar el patrimonio cultural y biológico, ofreciendo a todos los visitantes la posibilidad de acceder tanto a las obras expuestas como a las que estén almacenadas; interactuar con ellas, interpretarlas y generar su propio conocimiento con respecto a las mismas. El presente trabajo, pretende satisfacer las necesidades mencionadas y potenciar la proyección del Museo a visitantes, investigadores y educadores; implementando nuevas tecnologías de preservación digital tridimensional. Palabras clave: Reconstrucción tridimensional, Remake, Modelo 3D, Nube de puntos, Photo based scanning. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 3 RECONOCIMIENTOS Este trabajo está dedicado con especial cariño a todas las personas que directa e indirectamente han contribuido a que lograse conseguir esta meta que me propuse en la vida, agradecer primeramente a mi madre y familiares, por el apoyo incondicional que me demostraban era un arma poderosa en la que me acogí para asumir cada una de las metas propuestas y superar tales adversidades. Agradecimientos especiales al Profesor Mauricio Arias Correa, quien me ha proporcionado conocimientos metodológicos y profesionales para desempeñarme como investigadora. Agradezco también el apoyo de los profesores MSc. Erick Reyes y PhD(C) Carlos Madrigal por su orientación en cada una de las etapas del presente trabajo. A la Línea de Investigación en Visión Artificial y Fotónica al igual que al Museo de Ciencias Naturales de la Salle, agradezco profundamente por brindarme los recursos físicos y la infraestructura sin los cuáles no habría finalizado este proyecto con igual calidad. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 4 ACRÓNIMOS 3D: Tres dimensiones. ITM: Instituto Tecnológico Metropolitano. TL: Telemetría Láser. TMV: Técnicas Multivistas. NP: Nube de Puntos LE: Luz Estructurada. CM: Cámara Móvil. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 5 TABLA DE CONTENIDO Contenido 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................................................... 6 Objetivo General .............................................................................................................................................................. 7 Objetivos Específicos........................................................................................................................................................ 7 2. MARCO TEÓRICO......................................................................................................................................................... 8 Técnicas multivista ........................................................................................................................................................... 8 Escaneo Basado en Fotos ................................................................................................................................................. 9 Método Shoebox.............................................................................................................................................................. 9 Nube De Puntos ............................................................................................................................................................. 10 Cámara móvil ................................................................................................................................................................. 10 Luz Estructurada............................................................................................................................................................. 10 Telemetría Láser............................................................................................................................................................. 11 3. METODOLOGÍA.......................................................................................................................................................... 11 ReMake .......................................................................................................................................................................... 11 Herramientas y Dispositivos........................................................................................................................................... 11 Adecuación del Ambiente .............................................................................................................................................. 12 Adquisición de las imágenes .......................................................................................................................................... 12 Tratamiento y Edición .................................................................................................................................................... 13 Procesamiento ............................................................................................................................................................... 14 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN........................................................................................................................................ 15 Modelo 1: Diamante de Gould ....................................................................................................................................... 16 Modelo 2: Rascón Andino .............................................................................................................................................. 18 Modelo 3: Tucán Esmeralda........................................................................................................................................... 20 Modelo 4: Armadillo ...................................................................................................................................................... 22 Modelo 5: Cotara Chiricote ............................................................................................................................................ 24 5. CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJO FUTURO ..................................................................................... 26 Conclusiones: ................................................................................................................................................................. 26 Trabajos Futuros: ........................................................................................................................................................... 27 Recomendaciones: ......................................................................................................................................................... 27 REFERENCIAS....................................................................................................................................................................... 28 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 6 1. INTRODUCCIÓN La reconstrucción 3D es el proceso de digitalización de objetos reales mediante diferentes algoritmos y técnicas de reconstrucción que correlacionan conjuntos de puntos representativos del objeto para obtener su versión virtual, manteniendo las propiedades y características físicas del mismo. Con la masificación de la tecnología, acceder a diferentes tipos de cámaras y escáneres es asequible por lo que obtener imágenes de calidad para realizar una digitalización del entorno que nos rodea se facilita en gran medida (Vilá Ubieto, 2009). Recientemente se han implementado aplicaciones de reconstrucción 3D en campos tan diversos como la medicina, la fabricación, la robótica, la construcción y la visión artificial, buscando con esto modelar objetos reales a partir de conjuntos de imágenes de las cuales se pueda extraer información de profundidad (Bouguet & Holler, 2000). La creación de modelos 3D útiles y significativos de la realidad puede ser un proceso lento y tedioso, que requiere experiencia y el uso de múltiples y costosas soluciones. Además, con el auge de las ciencias computacionales, se han desarrollado nuevos algoritmos para reconstrucción 3D, entre los que se encuentran métodos de cámara móvil, Luz Estructurada, Telemetría Láser y Técnicas Multivista. Entre las técnicas multivista se encuentran enfoques tales como el Escaneo Basado en Fotos (Photo Based Scanning), el cual basa la reconstrucción 3D en la obtención de nubes de puntos del objeto mediantes métodos de adquisición de imágenes como el Shoebox. Esta estructura es la que se propone en el presente trabajo. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 7 Objetivo General Proponer una metodología para la generación de modelos tridimensionales a partir de imágenes RGBD planas de especímenes biológicos del museo de Historia Natural de la Salle ITM. Objetivos Específicos  Analizar las metodologías encontradas en el estado del arte.  Determinar una estrategia para la adecuación del entorno de adquisición de imágenes basado en el software comercial ReMake.  Generar modelos tridimensionales de especímenes del museo de Historia Natural de la Salle. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 8 2. MARCO TEÓRICO Técnicas multivista Es una técnica de reconstrucción mediante fotogrametría, el término multivista se emplea cuando se tiene más de una vista de una misma escena. Según el número de imágenes empleadas se puede hablar de visión bifocal (Vite-Silva, 2008), trifocal, cuadrifocal o n- focal, para dos imágenes, tres imágenes, cuatro imágenes y n-imágenes respectivamente. Se tienen dos tipos de reconstrucción entre las técnicas multivistas, la reconstrucción dispersa y la reconstrucción densa. La reconstrucción dispersa obtiene las coordenadas tridimensionales de partes de la escena para encontrar puntos de interés en las imágenes tales como bordes, esquinas u otro tipo de puntos característicos. Se utiliza en aplicaciones en las cuales se necesite poco detalle. La reconstrucción densa obtiene una correlación entre la totalidad de puntos proyectados de una escena, por lo que se utiliza en aplicaciones en las que sea necesario tener una reconstrucción realista. Las correspondencias entre las informaciones bidimensionales de diferentes cámaras componen la información tridimensional. En este trabajo, la técnica de reconstrucción utilizada se basa en fotogrametría multivista densa (Seitz, Curless, Diebel, Scharstein, & Szeliski, 2006), pues se buscaba hacer una reconstrucción tridimensional lo más fiel posible de especímenes del museo Ciencias Naturales de la Salle, del Instituto Tecnológico Metropolitano con el fin de conservar y salvaguardar el patrimonio, además de poder ofrecer tecnologías de museografía virtual de gran detalle. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 9 Escaneo Basado en Fotos El escaneo basado en fotos es un enfoque que utiliza rayos de luz de manera pasiva. La luz no se envía o proyecta directamente por el escáner, puesto que se trabaja con la luz del ambiente, la cual se refleja en el objeto para posteriormente ser capturada por una cámara desde dos o más posiciones. A continuación el software de reconstrucción se encarga correlacionar las imágenes que coinciden por grupos de píxeles, asignando un valor de posición y una orientación en espacio 3D para cada par de estas imágenes, obteniendo de esta forma una nube de puntos (Walford, 2009). Método Shoebox Es un método de adquisición basado en la captura de fotos en intervalos casi uniformes alrededor de todo el objeto. Este proceso es realizado varias veces, colocando la cámara a diferentes distancias del suelo, para así obtener imágenes del objeto desde diferentes ángulos (Erickson, Bauer, & Hayes, 2013). Figura 1. Método Shoebox, cortesía de (Autodesk, 2014). INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 10 Nube De Puntos Mediante de métodos de adquisición de datos de profundidad se producen conjuntos de datos 3D (nube de puntos), que se obtienen desde la superficie tridimensional del objeto. Estos puntos se presentan usualmente desorganizados y para utilizarlos en aplicaciones 3D se necesita procesar una malla, la cual se aproxime lo suficiente a la superficie del objeto. Y significaría relacionar una estructura de conectividad con el conjunto de los puntos (Grandón-Pastén N, Aracena-Pizarro D, Luis Tozzi, 2007). Cámara móvil Es un método de reconstrucción 3D que permite detectar y seguir objetos en movimiento en una escena mediante cámaras apoyadas por sensores que posibilitan tener una correspondencia entre el mundo real y el virtual. Son sistemas generalmente retroalimentados que permiten obtener imágenes de interés para la reconstrucción, extrayendo información 3D a partir del flujo de las mismas (Comport, 2004). Luz Estructurada Método de reconstrucción 3D basado en el análisis de la deformación que sufren patrones de luz al ser intersecados por algún objeto. Necesitan una fuente generadora de luz estructurada la cual está compuesta por ondas de determinadas frecuencias que provocan que el haz se difumine en todo el entorno, es necesario también contar con una cámara que capture las imágenes de deformación del plano láser. Se considera una técnica activa ya que debido a la fuente generadora de luz estructurada se modifican las condiciones del entorno (Fechteler & Eisert, 2008). INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 11 Telemetría Láser Consiste en medir el tiempo que tarda un haz de luz en hacer un recorrido hasta la superficie de medida, mediante la medida del tiempo de vuelo del rayo láser entre la emisión del mismo y la observación de su retorno, o por cálculo de diferencia de fase mediante la regulación del impulso a una frecuencia determinada y la medida del desfase entre el rayo emitido y la luz retornada. De esta forma se puede obtener el mapa de profundidad de la escena (Lee, Song, & Jo, 2016). 3. METODOLOGÍA ReMake Remake es un software que se utiliza para la reconstrucción de modelos de objetos 3D basada en visión computarizada. Los modelos de los objetos son creados automáticamente a partir de una colección de fotografías, capturadas desde diferentes ángulos utilizando cámaras convencionales. Convierte series de fotos en modelos 3D. Remake requiere una serie de fotos del objeto, tomadas desde diferentes ángulos. Cada foto se analiza por avanzados algoritmos de visión computarizada, y se capturan determinadas características del objeto para la creación de la nube de puntos. Vea las recomendaciones y especificaciones para detalles relativos a la fotografía. Herramientas y Dispositivos Las imágenes fueron capturadas con diferentes dispositivos, pero todos de características simples. Se utilizó un trípode para mejorar la calidad en el enfoque. Además, para garantizar la buena resolución de las fotografías se contó con dispositivos de una resolución mínima de 5 Megapíxeles. En el presente trabajo se utilizó un Ipad con sensor de 8 Megapíxeles y una cámara fotográfica Canon Powershot SX 120 IS con sensor de 10 Megapíxeles. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 12 Adecuación del Ambiente Se utilizó un fondo blanco, para conseguir una iluminación homogénea y controlada se utilizó un mini reflector junto a una lámpara, buscando que el objeto se encontrara siempre bajo luz difusa, de esta forma consiguieron fotografías sin contrastes o sombras fuertes. Adquisición de las imágenes Para conseguir un bueno modelo 3D fue necesario utilizar muchas fotos, sin embargo, estas fueron adquiridas buscando que la cámara se encontrara a la distancia suficiente del objeto para que este pudiera ser capturado en su totalidad, lo que redujo el número de fotografías requeridas en comparación con otros métodos como la fotogrametría tradicional automatizada. Se buscó que las fotos fueran nítidas y que tuvieran buena superposición entre ellas. Se evidenció además que el uso de flash reducía la calidad de las fotos para la reconstrucción 3D. Las posiciones de las fotografías se obtuvieron mediante una aproximación del siguiente esquema compuesto por anillos de fotografías basados en el método Shoebox: Figura 2. Anillos de Fotografías. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 13 La tabla 1 muestra el número de fotografías, anillos y ángulos de captura para cada modelo: MODELO 1 MODELO 2 MODELO 3 MODELO 4 MODELO 5 NUMERO DE IMÁGENES 47 46 56 79 67 ANILLOS 4 4 4 4 4 ÁNGULOS CAPTURA 5 a 15 grados 5 a 15 grados 5 a 15 grados 5 a 15 grados 5 a 15 grados Tabla 1: Características Adquisición. Tratamiento y Edición Se verificó que las imágenes adquiridas tuvieran una calidad adecuada, en cuanto a resolución, enfoque e iluminación para asegurar que el proceso de reconstrucción no se viera afectado por imágenes con ruido. Comúnmente se utilizan software de tratamiento y edición de imágenes tales como Photoshop y BridgeCS6, entre otros, con el fin de poner fondos parciales e incrementar el contraste del objeto, sin embargo esta implementación presentó escasos resultados en combinación con la metodología presentada. La siguiente gráfica presenta un esquema del proceso de captura, tratamiento y edición. Figura 3. Tratamiento y Edición. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 14 Procesamiento Aunque la creación tradicional de modelos 3D puede requerir muchas horas de trabajo de un diseñador experimentado, el algoritmo Remake proporciona un flujo de trabajo simple en la creación de modelos 3D y no requiere conocimientos avanzados, porque su fuente de información suele ser un proceso de fotogrametría. El algoritmo examina cada vista, recrea el ángulo de captura, extrae las características necesarias y las añade al modelo del objeto. Posteriormente ejecuta una sucesión de pasos para así crear los modelos de objetos. Primero se genera una nube de puntos, luego se genera una malla (modelo alambrado), basada en la nube de puntos, se recrea una textura a partir de la superficie del objeto capturado que se aplica al modelo generado, para que modelo final tenga una apariencia realista. La Figura 4 presenta un esquema de la metodología implementada: Figura 4. Metodología Implementada. Si no se obtienen buenos modelos 3D a partir de fotos, el 99% es por fotos de mala calidad o porque no se tienen suficientes. Por otro lado, puede ser también debido a alguna limitación básica de la técnica de fotogrametría que simplemente no funciona en objetos brillantes, transparentes, o móviles. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 15 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN En el desarrollo de este trabajo se lograron realizar diversas pruebas, donde se evidenció que dependiendo de las condiciones de la luz los resultados tendrán notables variaciones, y esto puede interferir a la hora de obtener un modelo adecuado de reconstrucción, debido a esto fue necesario adecuar diferentes zonas para que la luz no perturbara de forma grave el desempeño de las diferentes herramientas o dispositivos utilizados. Después de realizar diferentes pruebas en diversos Softwares se pudo comprobar que la Malla falla cuando algunas de las fotografías realizadas están desenfocadas, existe un aspecto que se considera que podría simplificar el proceso de escaneado de objetos y es el realizarlo directamente a través de un vídeo. Es decir, en muchas ocasiones, la malla falla cuando algunas de las fotografías realizadas están desenfocadas, o se producen con un solape insuficiente (que en muchas ocasiones sucede). Si el proceso de captura se realizara con un vídeo, esto evitaría este tipo de problemas y por tanto anularía tiempos de producción de mallas erróneas. Los resultados obtenidos en la reconstrucción de los cinco modelos se presentan a continuación: PARA DESCARGAR LOS MODELOS DE REMAKE Usuario: yiyi.roman22@gmail.com Contraseña: itm12345 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 16 Modelo 1: Diamante de Gould Nombre Científico: Chloebia Gouldiae Resultado Imágenes Procesadas: https://gallery.autodesk.com/remake/projects/lori-amari Vista Original: Figura 5. Diamante de Gould Original. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 17 Visualización 3D: Figura 6. Diamante de Gould Modelo 3D. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 18 Modelo 2: Rascón Andino Nombre Científico: Rallus Semiplumbeus Resultado Imágenes Procesadas: https://gallery.autodesk.com/remake/projects/rallus- semiplumbeus Vista Original: Figura 7. Rascón Andino Original. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 19 Visualización 3D: Figura 8. Rascón Andino Modelo 3D. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 20 Modelo 3: Tucán Esmeralda Nombre Científico: Aulacorhynchus Prasinus Resultado Imágenes Procesadas: https://gallery.autodesk.com/remake/projects/30-11-2016 Vista Original: Figura 9. Tucán Esmeralda Original. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 21 Visualización 3D: Figura 10. Tucán Esmeralda Modelo 3D. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 22 Modelo 4: Armadillo Nombre Científico: Dasypodidae Link Imágenes Procesadas: https://gallery.autodesk.com/remake/projects/dasypodidae Vista Original: Figura 11. Armadillo Original. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 23 Visualización 3D: Figura 12. Armadillo Modelo 3D. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 24 Modelo 5: Cotara Chiricote Nombre Científico: Aramides Cajanea Cajanea Resultado Imágenes Procesadas: https://gallery.autodesk.com/remake/projects/aramides-- cajanea-cajanea Vista Original: Figura 13. Cotara Chiricote Original. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 25 Visualización 3D: Figura 14. Cotara Chiricote Modelo 3D. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 26 5. CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJO FUTURO Conclusiones:  El patrimonio cultural es una de las disciplinas que más se ha favorecido de los avances de la reconstrucción de modelos 3D, pues es posible estudiar un elemento patrimonial sin peligro de daño por contacto directo. Además, la difusión de modelos 3D a través de Internet ayuda al conocimiento del patrimonio, teniendo una componente, por qué no, de publicidad y reclamo turístico del mismo. También se debería destacar la importancia de estas herramientas para educación en niveles básicos y medios de la enseñanza, pues se usan herramientas atractivas que presentan la historia de una forma interactiva, con el uso de redes sociales, medio habitual de comunicación de las nuevas generaciones.  Las diferentes técnicas de reconstrucción existentes presentan varias ventajas e inconvenientes y por lo tanto dependiendo del fin de la reconstrucción unas serán más apropiadas que otras  Puesto que estos procesos de escaneo tridimensional están cada vez más vinculados a los de producción y fabricación digital, se considera que es importante y necesario continuar desarrollando tecnologías para esta área. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 27 Trabajos Futuros: Los trabajos futuros se enfocarán a relacionar la información de movimiento visual extraída de las secuencias de vídeo, si el proceso de captura se crea con un video, este tipo de problema podría ser evitado y borraría el tiempo de producción de mallas defectuosas. Recomendaciones: La reconstrucción del modelo del objeto puede resultar problemática en estos casos:  Objetos con superficies brillantes;  Objetos parcial o totalmente transparentes (vidrio, ventanas, agua);  Objetos con texturas periódicas (como tableros de ajedrez);  Objetos sin textura (paredes pintadas de un mismo color); Para llevar a cabo la fotogrametría, tener presente:  Iluminación Constante.  Utilizar en lo posible cámaras o escáneres convencionales (Mínimo 5 Megapíxeles).  Utilizar una base móvil o un trípode, (para calidad o movimiento).  Evite acercar o alejar la cámara.  Flash deshabilitado.  Eliminar imágenes con cierto ruido o borrosas.  Capturar la imagen desde diferentes ángulos, con separaciones de 15°, siguiendo una trayectoria de espiral ascendente. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 28 REFERENCIAS Cheung, G. K., Kanade, T., Bouguet, J. Y., & Holler, M. (2000). A real time system for robust 3D voxel reconstruction of human motions. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2000. Proceedings. IEEE Conference on (Vol. 2, pp. 714-720). IEEE. Comport, A. I., Marchand, É., & Chaumette, F. (2004, September). Robust model-based tracking for robot vision. In Intelligent Robots and Systems, 2004.(IROS 2004). Proceedings. 2004 IEEE/RSJ International Conference on (Vol. 1, pp. 692-697). IEEE. Erickson, M. S., Bauer, J. J., & Hayes, W. C. (2013). The accuracy of photo-based three-dimensional scanning for collision reconstruction using 123D Catch (No. 2013-01-0784). SAE Technical Paper. Fechteler, P., & Eisert, P. (2009). Adaptive colour classification for structured light systems. IET Computer Vision, 3(2), 49-59. Grandón-Pastén, N., Aracena-Pizarro, D., & Tozzi, C. L. (2007). Reconstrucción de objeto 3D a partir de imágenes calibradas. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 15(2), 158-168. Lee, H., Song, S., & Jo, S. (2016, November). 3D Reconstruction using a sparse laser scanner and a single camera for outdoor autonomous vehicle. In Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2016 IEEE 19th International Conference on (pp. 629-634). IEEE. Seitz, S. M., Curless, B., Diebel, J., Scharstein, D., & Szeliski, R. (2006, June). A comparison and evaluation of multi-view stereo reconstruction algorithms. In Computer vision and pattern recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference on (Vol. 1, pp. 519-528). IEEE. Vilá Ubieto, K. (2009). Reconstrucción 3D de modelos utilizando técnicas de visión artificial. Silva, I., Eléctrica, I., & de la Fraga, L. G. (2008). Reconstrucción tridimensional de objetos mediante técnicas evolutivas (Doctoral dissertation, Tesis Doctoral]. Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, México DF). Walford, A. (2009). A new way to 3D scan. A White Paper by Eos Systems Inc. INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 29 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 30 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 31 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 32 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 33 INFORME FINAL DE TRABAJO DE GRADO Código FDE 089 Versión 03 Fecha 2015-01-22 34