Resumen en español

La visión artificial es ampliamente utilizada a nivel mundial en aplicaciones donde se requiere la información del mundo 3D para la toma de decisiones: en medicina, búsqueda de objetivos militares, aplicaciones de rescate en desastres y en particular en la resolución de problemas asociados a la navegación robótica. Para implementar estas aplicaciones, se emplean cámaras para capturar la información del mundo tridimensional en dos dimensiones, y a partir de algoritmos de procesamiento de imágenes y de inteligencia artificial proceder a reconstruir el medio donde el agente robótico navegará. Existen diversas técnicas que permiten reconstruir la información 3D, dentro de las cuales se destaca, la visión estereoscópica por su alta precisión en la medición de las coordenadas de puntos 3D. A raíz de los diversos desarrollos a nivel mundial y de la creciente necesidad de avances en esta área que enfrenta la nación (Plan ETI, 2013), se propone Implementar un sistema metrológico para la medición de las coordenadas 3D de objetos presentes en un entorno bajo condiciones de luz controlada, mediante el uso de técnicas de visión estereoscópica y algunos algoritmos de visión artificial, con la finalidad de emplear el sistema implementado en aplicaciones de navegación de agentes robóticos móviles. Para llevar a cabo este proyecto, se propone emplear una investigación de tipo cuantitativo y el método planteado para alcanzar los objetivos propuestos es del tipo “deductivo-inductivo” e “inductivo- deductivo”, donde se busca corroborar de manera experimental la calidad o validez de los modelos y técnicas propuestas a lo largo de la investigación, modelos como el de Pin-Hole, necesario para estudiar la formación de imágenes, las diferentes técnicas de calibración para hallar los parámetros intrínsecos (Zhang) y extrínsecos de las cámaras (Faugeras, técnica homogénea y técnica no homogénea), las ecuaciones necesarias para la estimación de la profundidad de los objetos 3D usando la Técnica de Estereoscopía y finalmente el algoritmo empleado para la reconstrucción de superficies 3 – D a partir de la nube de puntos del objeto tridimensional, estimados por el sistema de visión artificial. 7 Los mejores resultados estimando las coordenadas tridimensionales de un objeto real, se obtuvieron a partir del uso de matrices de calibración lineal, aplicando la técnica homogénea y la técnica de Faugeras, generando resultados con un alta precisión cuando el objeto se encuentra desde la distancia mínima de captura hasta 1.2 metros de profundidad, con respecto al centro de referencia del sistema de coordenadas (cámara uno).