Artículo Cientíco / Scientic Paper
Revista Energía Mecánica Innovación y Futuro, VIII Edición 2019, No. 1 (12)
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ESPE
ENERGÍA MECÁNICA INNOVACIÓN Y FUTURO
No. 8 Vol. 1 / 2019 (12) ISSN 1390 - 7395 (1/12)
Abstract
The purpose of this research is to show a novel
approach for the digitalization of solid objects by means
of 3D scanning using the Kinect sensor, for which the
solid body is rotated obtaining the frames which are
transported to the KScan 3D program which collects
and builds the image by locating points in common
of the object or person scanned in three dimensions,
this format is transferred to the MeshMixer program
which is a 3D modeling application used to ll in the
hollow parts left by the previous program, with which
You get a solid quality. Finally, this le is converted
to the STL extension using the Blender program with
which coordinates and mass centers can be found
using the “Origin to Center of Mass (Surface)” tool,
nally the reconstructed and manufactured gures are
generated in print 3D
Keywords: Blender, 3D scanning, printing, Kinect.
DIGITALIZACIÓN DE UN OBJETO SÓLIDO UTILIZANDO KINECT E
IMPRESIÓN 3D
DIGITALIZATION OF A SOLID OBJECT USING KINECT AND 3D PRINTING
Miguel Angel Villa Zumba
1
, Edgar Roberto Salazar Achig
2
1
Universidad de Fuerzas Armadas ESPE – Departamento de Ciencias Exactas
e – mail:
1
mavilla1@espe.edu.ec,
2
ersalazar@espe.edu.ec
VILLA M., SALAZAR R. /
DIGITALIZACIÓN DE UN OBJETO SÓLIDO UTILIZANDO KINECT E IMPRESIÓN 3D
Resumen
La presente investigación tiene como nalidad
mostrar un enfoque novedoso para la digitalización
de objetos sólidos mediante el escaneo en 3D
utilizando el sensor Kinect, para lo cual se hace girar
el cuerpo sólido obteniendo los fotogramas los que
son transportados al programa KScan 3D el cual
recopila y construye la imagen mediante la ubicación
de puntos en común del objeto o persona escaneada
en tres dimensiones, este formato es transferido
al programa MeshMixer que es una aplicación de
modelado 3D que sirve para rellenar las partes huecas
que deja el programa anterior, con lo cual se obtiene
un sólido de calidad. Finalmente a este archivo se lo
convierte a la extensión STL utilizando el programa
Blender con el que se puede encontrar coordenadas y
centros de masa utilizando la herramienta “Origin to
Center of Mass (Surface)”, nalmente se genera las
guras reconstruidas y fabricadas en impresión 3D.
Palabras Clave: Blender, escaneo 3D, impresión,
Kinect.
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1. Introducción
La principal motivación de este trabajo de
investigación, es reducir al mínimo los costes que con
llevan el proceso de escanear un sólido real [1] en la
actualidad este tipo de equipos son muy costosos por
los diferentes componentes de los que está compuesto
por lo cual la presente investigación se enfoca en los
benecios y aplicaciones que se puede dar al escáner
3D [2], construido a partir de elementos accesibles
que se pueden adaptar obteniendo un óptimo
funcionamiento con equivalencia de un escáner
profesional [3].
La utilización de este equipo es para nes de
aprendizaje didáctico demostrando una de las
aplicaciones como es el posicionamiento de las
coordenadas del centro de masas de cuerpos sólidos
[4], para lo cual se usará el sensor Kinect que es
un controlador de juego libre y entretenimiento [5]
desarrollado por Microsoft para la consola Xbox-
360, que proporciona la captura de movimiento
de todo el sólido en 3D, reconocimiento facial por
medio de KinectFusion algoritmo [6] que demostró
que se pueden adquirir reconstrucciones 3D densas
en tiempo real en una GPU, su rango de censado de
solidos está limitado de 16 pulgadas a 13 pies pero a
medida que se aleja el sensor la resolución comienza a
disminuir rápidamente por lo cual se recomienda que
el escaneo se realice lo más cerca al objeto[7].
Con el software Meshmixer se exporta el archivo
en .STL [8] el cual rellena las partes huecas que dejo
la adquirió de la imagen con el escáner obteniendo
un sólido de calidad para el análisis para ser tratado
por Blender [9] que produce el número de polígonos
presente dando solución a la determinación del centro
de masa de un objeto, con el cual nalmente se
mostrará el modelo impreso en 3D [10].
2. Materiales y Métodos
El diseño del escáner debe construirse de forma
que se puedan obtener el número de puntos en común
alrededor de 8000 con el software Kscan 3D [11],
para generar el sólido proporcionando el mayor
nivel de detalle en los resultados, las herramientas de
software, se pueden clasicar en diferentes categorías
como (Ver Figura 1):
• Sensor
• Dimensionado
• Simulación
• Investigación
• Resultados
• Impresión 3D
Figura 1. Modelamiento de adquisición de objetos en 3D
La simulación de la adquisición de los datos, en
el software de diseño requiere de una investigación
experimental, por los costos en la implementación o
experimentación en campo. Para el diseño se utilizara
el software Meshmixer “Software de código abierto
gratuito de AutoDesk” [12]. (Ver Figura 2).
Figura 2. Diseño en software Meshmixer
Modelo de adquisición y procesamiento 3D
La conguración experimental para el
modelamiento y procesamiento 3D es la siguiente, se
ubica el Kinect a una altura de aproximadamente 1.80
metros del suelo, seguidamente la persona u objeto
de prueba se coloca en una plataforma giratoria o
una silla giratoria a un aproximado de 1,50 metros
respecto al Kinect como se muestra en la Figura 3,
a continuación se conecta el Kinect mediante el
adaptador a la PC, se presiona iniciar el programa
Kscan 3D se debe vericar que la PC ha reconocido
al Kinect como un periférico de entrada se programa a
este para que tome 200 fotogramas en un intervalo de
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celda (x, y, z) de la función de distancia de la supercie
(SDF) con de acuerdo con la ecuación 1 [14],
con lo cual se puede dar estabilidad a la impresión del
objeto en 3D.
Ec. 1
Figura 4. Centro de masa
La Figura 5 muestra la adquisición de las coordenadas
las cuales se reemplazan en la ecuación 1 para
encontrar la posición D del centro de masa de la persona
u objeto.
Figura 5. Selección de puntos
3. Resultados
En la Figura 6 se muestra los resultados de
regresión polinomial utilizado el “Guide” de
Matlab hay que tomar en cuenta que un pequeño
movimiento de la cabeza durante la grabación puede
llevar a imprecisiones signicativas en el modelo
reconstruido, como una nariz incompleta.
Figura 6. Simulación de regresión polinomial en Matlab
0,5 segundos al sujeto de prueba en la silla giratoria
se gira (por una segunda persona) frente al sensor
[13], al terminar de escanear a la persona de prueba
cuando se ha dado un giro completo se recorta los
objetos de los alrededores de esta para unir todos los
fotogramas escaneados “El Kscan 3D se encarga de
unir los puntos en común encontrados y formar un
sólido en 3D” se une con la selección el comando
“smooth” para suavizar algunos rasgos del sujeto de
prueba exportando el archivo como .STL, utilizando
en este archivo el programa Meshmixer que da relleno
al objeto escaneado completando los rasgos que no
hayan sido escaneado, al nalizar exportar el archivo
.STL a Paint 3D para recortar a la gura de manera
simétrica para el pos procesado a Blender con el cual
se procede a encontrar ecuaciones de curvas suaves a
trozos y también las coordenadas del centro de masa
del objeto.
a) Modelo real
b) Modelo 3D
Figura 3. Mopdelado 3D de persona sentada en una silla giratoria.
Cálculos
Para determinar el centro de masa de la persona
u objeto (se suma las posiciones de todas las
celdas con D
>
0) y el radio r del modelo como se
muestra en la Figura 4. Posteriormente se agrega un
disco cilíndrico debajo del modelo actualizando cada
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Estos resultados se comparan con las coordenadas
del centro de masa de la gura reconstruida 3D que
se obtiene con la ayuda de la herramienta “Origin to
Center of Mass (Surface)” de Blender (Ver Figura 7),
analiza el centro de masa de una malla triangular que
están unidos por sus bordes, la documentación de la
API para Blender dice: “Mover el origen del objeto al
centro de masa del objeto (asumiendo una densidad
uniforme)”. Además, bpy.ops.object.origin_set ( )
puede tomar un segundo argumento opcional; puede
ser center = ’MEDIAN’ o center = ’BOUNDS’. El
valor predeterminado es center = ’MEDIAN’, está
función en cuestión se implementa en: /blender-2.74/
source/blender/editors/object/object_transform.c y
tiene una llamada a la función BKE_mesh_center_
centroid, la cual se implementa en: /blender-2.74/
source/blender/blenkernel/intern/mesh_evaluate.c
que nalmente llama a la función mesh_calc_poly_
planar_area_centroid, que también se implementa en
mesh_evaluate.c.
Este software calcula un promedio ponderado de
los centroides de cara, con los promedios de las áreas
de la cara. “El centro de masa de un objeto de densidad
uniforme es el mismo que su centroide, por lo que
está bien calcular los centroides” [15], es decir asume
que el objeto es una cáscara hueca (no sólida), con lo
que se procede al cálculo de la “mediana” mediante
el promedio.
Esta es la forma correcta de calcular el centro
de masa de una cáscara hueca, porque el centro de
masa es una propiedad física del objeto; no debería
depender de la malla utilizada para describirla, diseña
modelos 3D para ser impresos por una impresora 3D,
entonces se debe conocer que el centro de masa de un
objeto sólido no es el mismo que el centro de masa de
un objeto hueco de la misma forma Blender ayuda a
realizar estos cálculos.
Figura 7. Reconstrucción con centro de Masa para impresión 3D
En la Figura 8 (a) se muestra el modelo adquirido
y en la Figura 8 (b) su impresión en 3D, para obtener
un modelo de alta calidad, se observó que se necesita
alrededor de dos o tres intentos para reducir los
movimientos corporales y las articulaciones durante
la adquisición del prototipo, se determinó que un
pequeño movimiento de la cabeza durante la grabación
puede llevar a imprecisiones signicativas en el
modelo reconstruido, como una incorrecta posición
de un ojo o la boca de la persona escaneada.
Una de las limitaciones que presenta el escaneo es
referente a la iluminación que deben tener los cuerpos,
pues esta debe ser adecuada para que los puntos sean
mejor detectados, con una defectuosa iluminación se
estropea la adquisición del modelo.
a) Modelo adquirido
b) Impresion 3D
Figura 8. Modelo 3D adquirido con gura resultante impresa
Finalmente aunque relativamente despreciable,
pues no es frecuentemente, se puede indicar que los
objetos que escanea con buena calidad son objetos
que cuenten con la presencia de calor, debido a que
como se presentan menor número de errores. Por
lo tanto, el objeto que se escanea debe permanecer
estático y si presenta errores aumentar la temperatura
del objeto un poco.
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4. Conclusiones
La primera limitación que se observa, es referente
con el tamaño de los objetos que son sometidos a
escaneo debido a que el Kinect (sensor principal) fue
montado principalmente para captar movimiento de
las personas u objetos de un tamaño considerable, por
ende al someter al escaneo objetos pequeños, no se
visualiza como se desea ver imagen teniendo muchos
errores y partes huecas.
Mediante la digitalización en 3D de un objeto o
persona, a través del escáner se puede obtener su
centro de masa para su posterior impresión a escala.
Se puede obtener las ecuaciones de cualquier
objeto digitalizado siempre y cuando existan puntos
continuos generados a partir del corte realizado por
planos del objeto o gura.
Otra de las limitaciones que presenta es referente a la
iluminación que deben tener los cuerpos, pues deben
tener una adecuada iluminación para que los puntos
sean mejor detectados, sin la iluminación se estropea
el escaneado.
5. Referencias
[1] Westoby J., Brasington J., Glasser F., Hambrey
M., Reynolds J., “Structure-from-Motion’
photogrammetry: A low-cost, effective tool for
geoscience applications” International Journal
ScienceDirect, Volume 179, (2012, pp. 300-314)
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Engineering of Asiut University, (2011, pp. 37).
[3] Agrawala M., Beers C., Levoy M., “3D Painting
on Scanned Surfaces”, Symposium on Interactive
3D Graphics, Monterey CA USA, 1995
[4] Gard S., Miff S., Kuo A., “Comparison of
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vertical motion of the body center of mass during
walking”, International Journal ScienceDirect,
Volume 22, Issue 6, (2004, pp. 597-610)
[5] Jaiswal M., Xie J., Ting S., (2014). “3D Object
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febrero de 2019 a partir de https://www.apsipa.
org/proceedings_2014/Data/paper/1405.pdf
[6] Lemeszenski D., Nakamura R., “A Marker-Free
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Depth Maps from Structured Light Sensors and
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XV Symposium on Virtual and Augmented
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[7] Ciobanu1 O., Ciobanu G., “An Application
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Engineering, RAD Conference Proceedings,
Volume 1, (2016, pp. 183-186)
[8] Schmidt R., Ratto M., “Design-to-Fabricate:
Maker Hardware Requires Maker Software,”
in IEEE Computer Graphics and Applications,
Volume 33, No. 6, (2013, pp. 26-34)
[9] Weichel C., Alexander J., Karnik A., Gellersen
H., “Spatio-Tangible Tools for Fabrication-Aware
Design” Proceedings of the Ninth International
Conference on Tangible, Embedded, and
Embodied Interaction, (2015, pp. 189-196)
[10] Lachat E., Macher H., Mittet M.-A., Landes T.,
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V2 Sensor for Close Range 3D Modelling” The
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Remote Sensing and Spatial Information
Sciences, Volume XL-5/W4, (2015, pp. 25-27)
[11] Lema H., Martínez P., (2017). “Diseño e
implementación de un escáner 3D basado en
visión articial estéreo para el modelado y
prototipado de prótesis ortopédicas pasivas por
debajo del codo”, Citado el 22 de febrero de
2019 a partir de http://dspace.espoch.edu.ec/
handle/123456789/7593
[12] García H., Ávila J., “Análisis de alternativas
de software libre” Revista Electrónica sobre
Cuerpos Académicos y Grupos de Investigación
en Iberoamérica, Volume 3, Número 6, 2016
ISSN: 2448 – 6280
[13] Khoshelham K., Oude S., “Accuracy and
Resolution of Kinect Depth Data for Indoor
Mapping Applications” Physical Sensors, (2012,
pp. 1437-1454), ISSN 1424-8220
[14] Weickert J., Hein M., Schiele B., “Scanning
and Printing Persons in 3D” GCPR LNCS 8142,
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[15] Jiménez M., (2008) “Introducción al tratamiento
Digital y Clustering de imágenes”, Citado el
25 de febrero de 2019 a partir de https://www.
researchgate.net/publication/28206651
6. Biografía
1
Miguel Ángel Villa.- Coordinador
de Docencia Universidad de
las Fuerzas Armadas ESPE
Sede Latacunga., Magister en
Matemática Aplicada, Doctor en
Matemática.
2
Roberto Salazar Achig, Magíster
en Gestión de Energías, Ingeniero
en Electromecánica, Docente del
Departamento de Ciencias
Exactas en la Universidad de las
Fuerzas Armadas ESPE Sede
Latacunga.
Autor para correspondencia:
mavilla@espe.edu.ec
REGISTRO DE LA PUBLICACIÓN
Fecha recepción 27 febrero 2019
Fecha aceptación 20 abril 2019
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