Relatori: Prof. Giuseppe Salemi - PowerPoint PPT Presentation

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Relatori: Prof. Giuseppe Salemi

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Title: Presentazione di PowerPoint Author: Tina_B Last modified by: Francesco Fasso` Created Date: 11/9/2004 9:27:24 PM Document presentation format – PowerPoint PPT presentation

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Title: Relatori: Prof. Giuseppe Salemi


1
Università degli Studi di Padova
SCIENZE MM.FF.NN. Laurea in Matematica
Laboratorio di Rilevamento e Geomatica
ANALISI CON FUNZIONI SPLINE DI ACQUISIZIONI
LINEARI CON LASER A SCANSIONE
Laureanda TINA BABETTO
  • Relatori Prof. Giuseppe Salemi
  • Prof. Francesco Fassò

A. A. 2004 / 2005
2
Settore di interesse
Settore ARCHITETTONICO ? Rilievi effettuati con
moderne apparecchiature laser scanning

I dati vengono acquisiti con uno scanner laser,
capace di determinare velocemente e con un alto
grado di precisione la geometria delloggetto.
Lacquisizione avviene su una griglia di
campionamento, per definizione discreta
3
Esempi di acquisizione
4
Problema

Una volta acquisiti i dati vengono elaborati
mediante software ? attualmente il mercato offre
strumenti in grado di effettuare elaborazione
globale dei dati
Punto debole
? Non è possibile effettuare unanalisi del
singolo dettaglio
SOLUZIONE analisi con interpolazione del
rilievo
linea per linea , punto per punto
5
Strumento
  • scanner Cyrax 2500
  • Software Cyclone

LASER A SCANSIONE
Dimensione
35,6 x 30,48 x 58,42 cm Angolo di ripresa
40 x 40 Range di
utilizzo medio 1,5 50
m Range di utilizzo massimo 80 100
m Velocità di acquisizione 1000
punti/secondo
6
Acquisizione
  • Linea iniziale dellacquisizione

? rappresenta un possibile profilo di una
struttura architettonica
7
Acquisizione
In realtà
8
Funzioni di interpolazione polinomiali SPLINE
Strumenti matematici utilizzati

Cubica
SPLINE
Bézier
Composite Bézier
Ambiente di lavoro Mathematica 4.1
9
Funzioni di interpolazione SPLINE
Definizione Sia a x0lt x1lt. lt xn b una
suddivisione dellintervallo a,b e sia m ?N.
Una funzione sm a,b ? R è chiamata SPLINE di
grado m rispetto a questa suddivisione se s
?Cm-1a,b e se la restrizione di s ad ogni
sottointervallo xi,xi1 è un polinomio di
grado al più m. Utilizzo Nella grafica 3D sono
utilizzate per lapprossimazione di curve.
? SPLINE CUBICA (m3)
s3 a0i a1ix a2i x2 a3ix3
10
Funzioni di interpolazione SPLINE
  • Definizione
  • i coefficienti b0,b1..,bn ? R 2 nella
    rappresentazione di un polinomio p ? Pk nella
    base di Bernstein
  • x ? a,b,
  • sono chiamati punti di controllo , o punti di
    BÉZIER, di p.
  • COMPOSITE BÉZIER serie di curve di Bézier di
    classe C1 che interpola alternativamente nodi e
    punti di controllo

11
Acquisizione

12
Acquisizione

13
I morfotipi
  • I modelli campionati sono 5


Punti allineati
Box
Triangolo
Picco
Box
Curva
14
Applicazione

Per ogni tipologia di spline si è eseguita
linterpolazione
  • su ogni singolo morfotipo
  • su composizioni di morfotipi diversi
  • su composizioni di morfotipi diversi a passi di
    campionatura diversi
  • su ripetizioni dello stesso morfotipo
  • su sequenze con morfotipi distanziati (effetto
    rilassamento)

15
Codice in Mathematica 4.1
16
Singolo morfotipo

Interpolazione CompositeBézier a confronto Box
con 2 passi di campionamento diversi
17
Esempi di interpolazioni su 2 sequenze di
morfotipi

BÉZIER Triangolo 2Box
COMPOSITE BÉZIER Curva Linea Box Picco
Triangolo
18
Campionatura diversa
  • Interpolazione con passo di campionamento diverso
    per ogni morfotipo

19
Sequenza rilassata
20
Costruzione 3D
Dallultima sequenza, ripetendo la funzione n
volte
21
Costruzione 3D
si ottiene una parete
22
Conclusioni
  • La sperimentazione ha indicato alcune linee
    guida per lanalisi di singoli morfotipi
    derivanti da acquisizioni con laser a scansione.
  • Inoltre, è stata studiata la sequenza di
    morfotipi elementari, variandone la composizione,
    la ripetizione e la complessità strutturale.
  • E stato approntato un metodo alternativo di
    analisi delle linee di acquisizione applicabile a
    situazioni diverse.
  • I risultati ottenuti in ambito
    architettonico-strutturale sono facilmente
    esportabili in altri ambiti (ad es.
    biostereometria).

23
(No Transcript)
24
Perturbazioni

  • errore umano
  • morfotipo affetto da errore

  • errore di macchina

25
Perturbazioni
  • ? gli effetti dellinterpolazione cambiano
  • In caso di perturbazioni linterpolazione non
    approssima esattamente landamento cercato ? è
    necessario effettuare una depurazione dall
    errore (se possibile)
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