El problema de precisión con la generación de nubes de puntos sin objetivo en el escaneo láser siempre ha sido eliminar el "ruido" de los escaneos y alinear las nubes de puntos adyacentes en función de características geométricas estables. Las mejoras en los algoritmos han aumentado considerablemente la capacidad de hacer esto automáticamente.
Bajo ciertas circunstancias, los escaneos sin objetivos pueden lograr una buena precisión, particularmente cuando se opera en entornos optimizados. Por ejemplo, las características naturales que incluyen la intersección estable de varias líneas en los ejes x, y y z. El uso del registro sin objetivos para escanear una habitación angular cerrada proporcionará una imagen compuesta hiperprecisa porque habrá millones de superposiciones de puntos y características angulares claras.
Los técnicos deben pensar en el área circundante mientras escanean. Sin embargo, la necesidad de buscar características naturales estables e intentar superponerlas en escaneos posteriores desde múltiples ángulos introduce dificultades en el registro selectivo en el entorno sin objetivos. Cualquier esperanza de mejorar la eficiencia para el escaneo sin objetivos se fija en las mejoras para el procesamiento y la alineación de la nube de puntos.
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