Reconstrucción 3D a partir de imágenes rayos x de frutos con semilla

Abstract

Este trabajo plantea como objetivo la aplicación de 2 técnicas de Visión Estéreo para la reconstrucción 3d de 2 imágenes rayos x del fruto de la palta con semilla; esta investigación surge debido a que el tiempo de congelación resulta ser mucho más complejo según la variación de forma del producto, y a pesar que existen modelos matemáticos con el que podemos apoyarnos para determinar resultados de congelamiento estos aún siguen siendo aproximaciones, ya que la forma geométrica como esfera, elipses, cilindros no son formas precisas que se puedan comparar con otros tipos de frutos como la palta con semilla, ya que esta fruta es solo una aproximación a figuras geométricas, como sabemos tiene variación de forma lo que hace que el cálculo de enfriamiento no sea el adecuado; el propósito es entonces reconstruir la forma real del fruto de la palta en tres dimensiones permitiendo de esta manera que los cálculos de enfriamiento del fruto sea el adecuado en las industrias que practican este tipo de procesos. Para realizar esta investigación, se ha estudiado las bases teóricas y los trabajos previos relacionados a la reconstrucción 3d mediante visión estéreo usando el método 1: Técnica tradicional y método 2: Técnica de pistas. Se utilizaron 2 imágenes rayos x del fruto de la palta como muestra para la puesta a prueba de nuestros métodos implementados, los indicadores utilizados para la evaluación de cada método fueron el tiempo de procesamiento del mapa de disparidad, tiempo de reconstrucción del fruto de la palta con semilla, porcentaje de consumo de memoria en procesar el mapa de disparidad, porcentaje de precisión y error en la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla. En esta investigación se desarrollan dos métodos para la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla , y se determinó que el método que procesa de manera más rápida el mapa de disparidad mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 1 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica tradicional, obteniendo un tiempo de 18.2825 segundos, en comparación con el método 2 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica de pistas ,que tarda un tiempo de 19.451 segundos en procesar el mapa de disparidad, tardando 1.1685 segundos más que el método 1. El método que reconstruye de manera más rápida el fruto de la palta con semilla mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 1 que permite ver como el fruto está en su tercera dimensión basándose en la técnica tradicional, obteniendo un tiempo de 18.3825 segundos, en comparación con el método 2 que permite ver como el fruto está en su tercera dimensión basándose en la técnica de pistas, que tarda un tiempo de 19.551 segundos en reconstruir el fruto de la palta con semilla, tardando 1.1685 segundos más que el método 1. El método que consume menos memoria en procesar el mapa de disparidad mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles) es el Método 2 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica de pistas, obteniendo un porcentaje de consumo de memoria de 11.37 %, en comparación con el método 1 que permite preparar el mapa de disparidad para poder reconstruirlo basándose en la técnica tradicional ,que consume 88.63 %, consumiendo 72.26% más de memoria que el método 2. Comparando ambos métodos mediante el ingreso de 2 imágenes rayos x cuya dimensión es (648x864 pixeles), según la fórmula del rango estándar, se puede notar que ambos métodos que permiten la reconstrucción 3d del fruto de la palta con semilla tienen una precisión de 〖±5.88cm〗^3 respecto al objeto real del fruto de la palta. Esto demuestra que según la percepción del usuario en ver el objeto reconstruido con un mejor panorama, lo sustenta con este indicador. La diferencia de estos métodos es el tiempo de procesamiento, reconstrucción así como la memoria consumida. Palabras clave: Reconstrucción 3D, Visión Estéreo, Mapa de disparidad, Costo de correspondencia, Agregación de pruebas, selección de disparidad.