Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, Programa de pós-graduação em Ciências Mecâncias, 2008. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-05-13T23:30:04Z No. of bitstreams: 1 2008_LucianoSelvaGinani.pdf: 6242846 bytes, checksum: 682889473487bde256638d9042a1a436 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-05-13T23:30:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_LucianoSelvaGinani.pdf: 6242846 bytes, checksum: 682889473487bde256638d9042a1a436 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-13T23:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_LucianoSelvaGinani.pdf: 6242846 bytes, checksum: 682889473487bde256638d9042a1a436 (MD5) / A grande maioria dos sistemas atuais de digitalização tridimensional de superfícies baseia-se no uso de sensores de posicionamento para a medição da rotação de uma fonte emissora de luz. Esses sensores impõem restrições sobre o volume e a distância de trabalho do digitalizador e, como a reconstrução é normalmente baseada em equações de triangulação, eles também geram incertezas de medição devido à relação não-linear entre a posição angular e a distância. Para superar essas dificuldades, removendo a necessidade do uso de sensores angulares de posição de alto custo e aumentando a distância de medição, apresenta-se nesse trabalho o desenvolvimento de um sistema de digitalização tridimensional de superfícies compacto, de fácil transporte e auto-calibrável. Com o uso de técnicas de visão computacional elimina-se a necessidade de qualquer tipo de sensor de posicionamento e com o sistema de auto-calibração desenvolvido dispensa-se a necessidade de outros sistemas de medição para a calibração. Todas as técnicas de calibração de câmeras, processamento de imagens e a arquitetura completa do sistema são discutidas e apresentadas junto com um comparativo do sistema desenvolvido e sistema comerciais e em desenvolvimento em diferentes instituições de pesquisa e desenvolvimento. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Most of today’s 3D laser scanning systems for object model digitalization rely on angular position sensors to measure rotation of a laser diode and to reconstruct the object. However, those types of sensors restrict the object size in target and its distance from the image sensor, since reconstruction is usually based on equations for geometric triangulation, leading to high measurement errors due to the non-linear relation between angular positions and distances. In order to overcome the need of high cost angular position sensors and to increase measurement distances it is proposed here a 3D surface scanner based on computer vision that is compact, easy to transport and self-calibrated. The system calibration includes camera calibration using radial alignment constraints, image processing routines and determination of system parameters. The complete system architecture with two laser diodes and a single camera is shown, the theoretical basis, hardware implementation and practical results obtained are presented, discussed and compared with different systems available.