ES2327999B1

ES2327999B1 - PROCEDURE, COMPUTER PROGRAM AND FILE TO GENERATE IMAGES THAT REPRODUCE A REAL THREE-DIMENSIONAL ENVIRONMENT.

Info

Publication number: ES2327999B1
Application number: ES200702209A
Authority: ES
Inventors: Alejandro E. Marambio Castillo
Original assignee: Archidab Urban Media S L; ARCHIDAB URBAN MEDIA SL
Current assignee: Archidab Urban Media S L; ARCHIDAB URBAN MEDIA SL
Priority date: 2007-08-06
Filing date: 2007-08-06
Publication date: 2010-08-30
Anticipated expiration: 2027-08-06
Also published as: ES2327999A1

Abstract

Procedimiento, programa de ordenador y archivo para generar imágenes que reproducen un entorno tridimensional real.Procedure, computer program and file to generate images that reproduce a three-dimensional environment real.

Procedimiento para la obtención a partir de un entorno tridimensional de la realidad, tal como un edificio arquitectónico, de un archivo de datos para generar imágenes que reproducen dicho entorno de forma bidimensional o tridimensional, particularmente aplicable para el registro de entornos arquitectónicos. En esencia el procedimiento comprende las operaciones de depurar las nubes de puntos obtenidas de la operación de explorar el entorno de la realidad; de relacionar entre sí las nubes de puntos depuradas y generar una nube de puntos final; de visualizar la nube de puntos final para eliminar, corregir y/o otorgar manualmente valores que representan propiedades físicas de los puntos, generando una nube de puntos final corregida; y de optimizar la nube de puntos final. También se da a conocer un programa de ordenador o un paquete de programas que automatiza las operaciones que caracterizan el procedimiento según la invención, generando un archivo de datos.Procedure for obtaining from a three-dimensional environment of reality, such as a building architectural, of a data file to generate images that they reproduce said environment in a two-dimensional or three-dimensional way, particularly applicable for the registration of environments Architectural In essence, the procedure includes operations to debug point clouds obtained from the operation of exploring the environment of reality; to relate each other the clouds of purified points and generate a cloud of points final; to visualize the cloud of endpoints to eliminate, correct and / or manually grant values that represent physical properties of the points, generating a cloud of points final corrected; and to optimize the cloud of endpoints. I also know discloses a computer program or program package that automates the operations that characterize the procedure according to the invention, generating a data file.

Description

Technical sector of the invention

La presente invención se refiere a un procedimiento y a un programa o paquete de programas de ordenador para la obtención a partir de un entorno tridimensional de la realidad, tal como un edificio arquitectónico, de un archivo de datos para generar imágenes que reproducen dicho entorno de forma bidimensional o tridimensional, particularmente aplicable para el registro de entornos arquitectónicos. También es objeto de la invención un archivo de datos obtenido mediante el procedimiento o el programa de ordenador anteriores.The present invention relates to a procedure and to a program or package of computer programs for obtaining from a three-dimensional environment of the reality, such as an architectural building, of an archive of data to generate images that reproduce said environment in a way two-dimensional or three-dimensional, particularly applicable to the registry of architectural environments. It is also the subject of invention a data file obtained by the procedure or the previous computer program.

Background of the invention

Actualmente, en el levantamiento arquitectónico de monumentos o edificios es común la generación de planos y otros documentos digitales que intentan reproducir el estado actual de dichas construcciones por ejemplo para su futura restauración o para el catastro del Patrimonio Arquitectónico. Como alternativa a levantamientos con topografía tradicional y con la intención de recopilar y almacenar la información de un modo más rápido y fiable, recientemente se está optando por utilizar la tecnología del escáner láser terrestre.Currently, in the architectural survey of monuments or buildings the generation of plans and others is common digital documents that attempt to reproduce the current state of such constructions for example for future restoration or for the cadastre of the Architectural Heritage. As an alternative to surveys with traditional topography and with the intention of collect and store information faster and reliable, recently you are choosing to use technology of the terrestrial laser scanner.

Los escáneres láser terrestres se utilizan como aparatos de topografía explorando el entorno a registrar. A partir de modelos de nube de puntos de alta densidad en 3D obtenidos en dichas exploraciones y mediante sistemas de referencia de los datos explorados en el espacio real, como por ejemplo mediante dianas de control, se generan planos en CAD 2D como orto-imágenes. Estos modelos complejos de nubes de puntos son transformados a modelos de mallas 3D texturizados para la generación de planos válidos, por ejemplo mediante su importación a aplicaciones
CAD.Terrestrial laser scanners are used as surveying devices exploring the environment to be registered. From 3D cloud models of high density points obtained in these explorations and through reference systems of the data explored in real space, such as through control targets, 2D CAD drawings are generated as ortho-images. These complex models of point clouds are transformed into textured 3D mesh models for the generation of valid planes, for example by importing them into applications
CAD.

Son varias las investigaciones existentes sobre aplicaciones de láser escáner que se han centrado en la generación de polígonos a partir de las nubes de puntos para la extracción de vértices en la búsqueda de la generación de planos arquitectónicos ya sea de una manera automática o semi-automática (Allen, P., 2003. New Methods of Digital Modeling of Historic Sites. 3D Reconstruction and Visualization. IEEE Computer Society Nov/Dec 2003.) (Ballzani M, 2004. Laser Scanner 3D Survey in Archaeological Field: the Forum Of Pompeii. International Conference on Remote Sensing Archaeology. Beijing, CHINA.). Esto implica un proceso largo, complicado e impreciso en la escala que maneja el Patrimonio Arquitectónico. Su gran complejidad requiere la intervención de técnicos especializados en la interpretación de los datos que se toman en todo el proceso. Todavía es necesario dividir y estructurar la información para diferenciar entre elementos decorativos, elementos estructurales, singularidades, mobiliario, etc. que se presentan en un edificio arquitectónico.There are several existing investigations on laser scanner applications that have focused on the generation of polygons from point clouds for the extraction of vertices in the search for the generation of architectural plans either in an automatic or semi-automatic way ( Allen, P., 2003. New Methods of Digital Modeling of Historic Sites. 3D Reconstruction and Visualization. IEEE Computer Society Nov / Dec 2003. ) ( Ballzani M, 2004. Laser Scanner 3D Survey in Archaeological Field: the Forum Of Pompeii. International Conference on Remote Sensing Archeology. Beijing, CHINA. ). This implies a long, complicated and imprecise process on the scale that manages the Architectural Heritage. Its great complexity requires the intervention of specialized technicians in the interpretation of the data that are taken throughout the process. It is still necessary to divide and structure the information to differentiate between decorative elements, structural elements, singularities, furniture, etc. that are presented in an architectural building.

La mayoría de las veces se llega a obtener mejores resultados a través de técnicas de fotogrametría que permite una detección de vértices más sencilla y en menor tiempo, no por la técnica en sí, sino porque la interpretación hecha por un especialista es más simple. Sin embargo, una desventaja significativa de esta técnica es la imposibilidad de hacer secciones. El levantamiento con láser escáner supera esta barrera al convertir la realidad en coordenadas espaciales. Lo que permite en un entorno digital visualizar cualquier vista o sección que se necesite, ya sea ortogonal o en perspectiva del modelo 3D.Most of the time you get to get better results through photogrammetry techniques than allows a simpler detection of vertices and in less time, not because of the technique itself, but because the interpretation made by a Specialist is simpler. However, a disadvantage significant of this technique is the impossibility of doing sections The laser scanner lift overcomes this barrier when converting reality into spatial coordinates. What allows in a digital environment display any view or section that is need, either orthogonal or in perspective of the 3D model.

Un proyecto de levantamiento arquitectónico con láser escáner puede ser una tarea muy costosa que se suele dividir en tres etapas. La primera etapa se utiliza para la toma de datos, la segunda etapa se usa en el proceso de los datos adquiridos y la última etapa se utiliza en la explotación del modelo de nube de puntos 3D. A continuación se comentan dichas etapas de un modo más extenso.An architectural survey project with Laser scanner can be a very expensive task that is usually divided in three stages. The first stage is used for data collection, the second stage is used in the process of the acquired data and the last stage is used in the exploitation of the cloud model of 3D points These stages are discussed below in a more extensive.

En la etapa de toma de datos, lo primero que se tiene que hacer es la elección de un escáner apropiado a la escala del proyecto. En el mercado existen una gran variedad de escáneres láser que permiten una amplia gama de escalas, desde los escáneres de tiempo de vuelo LIDAR aéreos (20 km–50 m) y terrestres (300 m-2 m), hasta escáneres láser de fase, ideales para escalas pequeñas (4 m-1 cm). Estos instrumentos entregan los siguientes datos asociados a cada punto de la nube de puntos resultante de la toma de datos, referentes a: posición y rotación del instrumento; coordenadas espaciales (valor de X, Y, y Z); intensidad o valor de reflectancia de los materiales; color, preferentemente mediante un valor RGB, aquellos que incorporan cámaras digitales calibradas.In the data collection stage, the first thing that you have to do is the choice of a scale-appropriate scanner of the project. In the market there is a wide variety of scanners lasers that allow a wide range of scales, from scanners LIDAR flight time (20 km – 50 m) and land (300 m-2 m), up to phase laser scanners, ideal for small scales (4 m-1 cm). These instruments deliver the following data associated to each point in the cloud of points resulting from data collection, referring to: position and instrument rotation; spatial coordinates (value of X, Y, and Z); intensity or reflectance value of the materials; color, preferably using an RGB value, those that incorporate calibrated digital cameras.

Una vez elegido el escáner láser se puede planificar su posición de acuerdo a su alcance, el orden en que se tienen que realizar el levantamiento y el tiempo que se toma en realizar cada barrido o exploración. Si es necesario la operación se repite de forma sucesiva ubicando el escáner en focos de lectura distintos o de forma simultánea con la utilización de más de un escáner ubicados en focos de lectura distintos, reduciéndose de este modo el tiempo de exploración.Once you have chosen the laser scanner you can plan your position according to your scope, the order in which you they have to perform the survey and the time it takes to Perform each scan or scan. If necessary the operation will repeat successively placing the scanner in reading lights different or simultaneously with the use of more than one scanner located in different reading foci, reducing from This mode scan time.

A continuación, en la etapa de proceso, la información obtenida en cada exploración es sometida a una serie de operaciones destinadas a filtrar y unir la información en un único modelo. Inicialmente se elimina toda aquella información que no se desea, ya sea de forma manual o de forma automática. En ambos casos se requiere de personal capacitado que reconozca y valore la información que no pertenece al objeto de estudio. A continuación, se encuentra la posición y rotación del instrumento para cada exploración en un sistema de coordenadas específico. Esto se suele hacer a través de los puntos de control. Seguidamente se realiza la optimización del modelo creando un modelo homogéneo. A continuación se realiza la poligonalización del modelo, con lo que se obtienen las características geométricas que definen el modelo, y se le aplica un texturizado, normalmente a partir de datos fotográficos de la zona explorada, para su mejor comprensión.Then, in the process stage, the information obtained in each exploration is subjected to a series of operations intended to filter and merge information into a single model. Initially all information that is not deleted is deleted. You want, either manually or automatically. In both cases trained personnel are required to recognize and value the information that does not belong to the object of study. Then, is the position and rotation of the instrument for each exploration in a specific coordinate system. This is usually make through the control points. Then the model optimization creating a homogeneous model. Then the polygonalization of the model is carried out, with which they are obtained the geometric characteristics that define the model, and it apply texturing, usually from photographic data of the explored area, for your best understanding.

Finalmente, se extrae la información 2D y 3D del modelo de nube de puntos. La etapa de explotación del modelo de nube de puntos 3D vendrá condicionada por las necesidades del trabajo. Así, puede que sea suficiente extraer geometrías elementales, o ninguna geometría, o podamos necesitar un modelo tridimensional completo.Finally, the 2D and 3D information of the point cloud model. The exploitation stage of the model 3D point cloud will be conditioned by the needs of the job. Thus, it may be sufficient to extract geometries elementals, or no geometry, or we may need a model full three-dimensional.

Como ya se ha dicho anteriormente, las operaciones de filtraje requieren la eliminación manual de información. Para ello se utilizan potentes herramientas que permiten la visualización y manipulación de los datos explorados. Al avanzar la tecnología es cada vez más sencillo visualizar y gestionar un mayor número de puntos en tiempo real. Los visualizadores permiten explorar el modelo y generar las vistas necesarias para una mejor comprensión del objeto de estudio (Bonora L., Colombo L., Marana B., 2005. Laser Technology for cross-section survey in ancient buildings: a study for S.M. Maggiore in Bergamo. CIPA 2005 XX International Symposium. Torino, ITALY).As mentioned earlier, filtering operations require the manual removal of information. For this, powerful tools are used that allow the visualization and manipulation of the explored data. As technology advances, it is increasingly easy to visualize and manage a greater number of points in real time. The visualizers allow to explore the model and generate the necessary views for a better understanding of the object of study ( Bonora L., Colombo L., Marana B., 2005. Laser Technology for cross-section survey in ancient buildings: a study for SM Maggiore in Bergamo, CIPA 2005 XX International Symposium, Torino, ITALY ).

Uno de los principales inconvenientes de la metodología descrita es el incremento de tiempo sobre el terreno relacionado de manera significativa con el uso de puntos de control. Esto es debido por una parte a que algunos elementos pueden interponerse accidentalmente entre el escáner y el punto de control o porque estos últimos son objeto de hurto durante la exploración. Otro problema importante reside en el complejo proceso de triangulación de la nube de puntos que alarga el tiempo de proceso y genera una realidad aproximada en cada uno de las triangulaciones que suele estar distorsionada, hecho que no interesa en absoluto cuando lo que se quiere es tomar la realidad al máximo detalle.One of the main drawbacks of the methodology described is the increase in time on the ground significantly related to the use of points of control. This is due on the one hand because some elements may accidentally stand between the scanner and the control point or because the latter are subject to theft during exploration. Another important problem lies in the complex process of triangulation of the point cloud that extends the process time and generates an approximate reality in each of the triangulations which is usually distorted, a fact that does not matter at all when what you want is to take reality to the fullest detail.

Explanation of the invention.

Con el objeto de superar todos los inconvenientes mostrados en el apartado anterior se da a conocer un procedimiento para la obtención a partir de un entorno tridimensional de la realidad, tal como un edificio arquitectónico, de un archivo de datos para generar imágenes que reproducen dicho entorno de forma bidimensional o tridimensional, particularmente aplicable para el registro de entornos arquitectónicos.In order to overcome all inconveniences shown in the previous section a procedure for obtaining from an environment three-dimensional reality, such as an architectural building, of a data file to generate images that reproduce said two-dimensional or three-dimensional environment, particularly Applicable for the registration of architectural environments.

Dicho procedimiento es de los que comprende una etapa de toma de datos que comprende a su vez la operación u operaciones de explorar mediante al menos un dispositivo de escáner-3D una parte o la totalidad de los datos del entorno que se desea reproducir, desde al menos un foco de lectura, obteniéndose en cada operación respectivas nubes de puntos de alta densidad, en las que cada punto tiene asociado un conjunto de datos relativos al menos a su posición respecto del correspondiente foco de lectura del escáner.Said procedure is one of those comprising a data collection stage that includes the operation or scan operations using at least one device 3D scanner part or all of the data in the environment that you want to reproduce, from at least one reading focus, obtaining in each operation respective clouds of high points density, in which each point has a set of data associated relative at least to its position with respect to the corresponding focus Scanner reading.

La parte caracterizadora de la primera reivindicación describe la esencia del procedimiento según la invención, el cual comprende las operaciones de depurar las nubes de puntos obtenidas de la operación de explorar el entorno de la realidad; de relacionar entre sí las nubes de puntos depuradas y generar una nube de puntos final; de visualizar la nube de puntos final para eliminar, corregir y/o otorgar manualmente valores que representan propiedades físicas de los puntos, generando una nube de puntos final corregida; y de optimizar la nube de puntos final.The characterizing part of the first claim describes the essence of the process according to the invention, which comprises the operations of purifying the clouds of points obtained from the operation to explore the environment of the reality; of relating clouds of purified points to each other and generate a cloud of endpoints; to visualize the point cloud final to eliminate, correct and / or manually grant values that represent physical properties of the points, generating a cloud of corrected end points; and to optimize the point cloud final.

Una de las principales ventajas de utilizar dicho procedimiento para la creación de un modelo de nube de puntos es que el levantamiento no se limita al uso de un solo instrumento. Además, se reduce tiempo en campo de manera significativa gracias a la reducción en el uso de puntos de control. Por otro lado, no es necesario montar y desmontar las dianas y el tiempo de barrido se reduce hasta en una tercera parte.One of the main advantages of using said procedure for creating a point cloud model is that the survey is not limited to the use of a single instrument. In addition, time in the field is significantly reduced thanks to the reduction in the use of control points. On the other hand, it is not It is necessary to assemble and disassemble the targets and the scan time is reduces up to a third.

Otras realizaciones de interés del procedimiento según la invención, están descritas en las reivindicaciones 2 a 11.Other embodiments of interest of the procedure according to the invention, are described in claims 2 to eleven.

De acuerdo al procedimiento según la invención, se suprime la tarea de transformar modelos complejos de nubes de puntos a modelos de mallas 3D texturizados para la generación de planos válidos, lo que se traduce en una significante reducción del tiempo de post procesamiento. Con el procedimiento reivindicado, se consiguen resultados con una calidad óptima sacando provecho de la gran densidad de puntos que generan los escáneres láser evitándose el complejo proceso de triangulación de las nubes de puntos.According to the process according to the invention, the task of transforming complex cloud models of points to textured 3D mesh models for the generation of valid planes, which translates into a significant reduction of post processing time. With the claimed procedure, they achieve results with optimum quality taking advantage of the high density of points generated by laser scanners avoiding the complex process of triangulation of point clouds.

Debido a las características de la invención, se pueden generar orto-imágenes de alta calidad, precisión y alta resolución, además de que permite la posibilidad de realizar un proceso de manera fácil y rápida gracias a la gran eficiencia en el proceso de gestión de datos comparándose con cualquier sistema de topografía tradicional. Además, se puede limitar el número de puntos por porción según la capacidad del ordenador permitiendo utilizar unos datos que reproducen el entorno explorado de un modo óptimo.Due to the characteristics of the invention, they can generate high quality ortho-images, precision and high resolution, in addition to allowing the possibility to carry out a process easily and quickly thanks to the great efficiency in the data management process compared to Any traditional surveying system. In addition, you can limit the number of points per serving according to the capacity of the computer allowing to use some data that reproduce the environment Optimally explored.

Con el procedimiento de la invención se puede presentar documentación de gran fiabilidad y detalle. Dicha documentación puede incluir un modelo de nube de puntos georeferenciado de alta resolución y alta precisión, estructurado en varias partes y con varias resoluciones: una válida para escalas usuales para edificios (1:200 o 1:100 por ejemplo) de 5 cm, y otra válida para escalas de mayor detalle (1:50 o 1:25 por ejemplo) de 3 cm de las zonas más significativas. Por otro lado, mediante este procedimiento y este programa de ordenador también se pueden obtener orto-imágenes arquitectónicas de plantas, secciones y alzados para su incorporación en programas comerciales de CAD.With the process of the invention you can present documentation of great reliability and detail. Bliss documentation can include a point cloud model High resolution and high precision georeferenced, structured in several parts and with several resolutions: one valid for scales usual for buildings (1: 200 or 1: 100 for example) of 5 cm, and other valid for scales of greater detail (1:50 or 1:25 for example) of 3 cm of the most significant areas. On the other hand, through this procedure and this computer program can also be get ortho-architectural images of plants, sections and elevations for incorporation into commercial programs of CAD.

Otra ventaja a destacar es que la presente invención permite realizar proyectos completos con la participación de menos técnicos que utilizando el estado de la técnica.Another advantage to note is that this invention allows to complete projects with the participation of less technicians than using the state of the art.

Por último, la eficiencia de los escáneres láser en la toma de información 3D en poco tiempo y un post proceso continuo del modo que se muestra en la presente invención, plantean nuevas formas de documentar el Patrimonio Arquitectónico.Finally, the efficiency of laser scanners in the taking of 3D information in a short time and a post process continuous as shown in the present invention, pose new ways to document the Architectural Heritage.

Según otro aspecto de la invención se da a conocer un programa de ordenador o un paquete de programas según las reivindicaciones 12 a 19 que automatiza las operaciones que caracterizan el procedimiento según la invención. El programa de ordenador o paquete de programas genera, a partir de los conjuntos de datos obtenidos en una etapa de exploración, un archivo de datos representable que reproduce el entrono de la realidad escaneado. Este archivo de datos incluye los datos asociados a la nube de puntos final optimizada obtenible de llevar a cabo el procedimiento de la invención.According to another aspect of the invention it is given to know a computer program or a program package according to claims 12 to 19 that automates the operations that characterize the process according to the invention. The program of computer or program package generates, from the sets of data obtained in a scanning stage, a data file representable that reproduces the environment of scanned reality. This data file includes the data associated with the cloud of Optimized endpoints obtainable from performing the procedure of the invention.

Brief description of the drawings

En los dibujos adjuntos se ilustra, a título de ejemplo no limitativo, una forma de realización del procedimiento y del programa para la obtención a partir de un entorno tridimensional de la realidad de un archivo de datos para generar imágenes que reproducen dicho entorno de forma tridimensional, objeto de la invención. En dichos dibujos:The attached drawings illustrate, by way of non-limiting example, an embodiment of the procedure and of the program to obtain from an environment three-dimensional reality of a data file to generate images that reproduce said environment in a three-dimensional way, object of the invention. In these drawings:

la Fig. 1 es una representación esquemática del procedimiento objeto de la invención;Fig. 1 is a schematic representation of the method object of the invention;

la Fig. 2 es también una representación esquemática de un escáner 3-D y de unos puntos de un cuerpo del entorno tridimensional real explorado;Fig. 2 is also a representation schematic of a 3-D scanner and a few points of a real three-dimensional environment body explored;

la Fig. 3 es otra representación esquemática del programa o paquete de programas objeto de la invención;Fig. 3 is another schematic representation of the program or package of programs object of the invention;

la Fig. 4 es una representación esquemática de las rutinas del módulo de integración del programa de ordenador y del software de la operación de integrar nubes de puntos depuradas de la etapa de proceso del procedimiento objeto de la invención; yFig. 4 is a schematic representation of the routines of the computer program integration module and of the operation software to integrate clouds of purified points of the process step of the process object of the invention; Y

la Fig. 5 es un esquema de un conjunto de datos asociado a un punto de una nube de puntos según la invención.Fig. 5 is a schematic of a data set associated with a point of a point cloud according to the invention.

Detailed description of the drawings

La Fig. 1 muestra una realización preferida del procedimiento 100 para la obtención a partir de un entorno tridimensional de la realidad, tal como un edificio arquitectónico, de un archivo de datos 101 para generar imágenes que reproducen dicho entorno de forma bidimensional o tridimensional, particularmente aplicable para el registro de entornos arquitectónicos. Dentro de este tipo de entornos podemos encontrar entornos del patrimonio histórico, con edificios, esculturas u otros cuerpos el registro de cuyas formas y colores es de gran interés poderlo realizar al máximo detalle. Dicho procedimiento 100 parte de una etapa de toma de datos 110 en la que se obtienen una serie de datos, los cuales son utilizados en una etapa posterior de proceso 120 que los prepara para su registro, tal y como se verá más adelante.Fig. 1 shows a preferred embodiment of the procedure 100 for obtaining from an environment three-dimensional reality, such as an architectural building, of a data file 101 to generate images that reproduce said environment in a two-dimensional or three-dimensional way, particularly applicable for the registration of environments Architectural Within this type of environment we can find environments of historical heritage, with buildings, sculptures or others bodies the record of whose shapes and colors is of great interest to be able to realize it to the maximum detail. Said procedure 100 part of a data collection stage 110 in which a series of data, which are used at a later stage of the process 120 that prepares them for registration, as will be seen more ahead.

Una de las operaciones comprendidas dentro de la etapa de toma de datos 110 es la operación de explorar 111 consistente en, mediante un dispositivo de escáner-3D 102, obtener las coordenadas X, Y y Z de los puntos de una parte o de la totalidad del entorno que se desea registrar. El conjunto de datos de coordenadas de puntos obtenidos en la operación de explorar 111 es una nube de puntos 104 de alta densidad, cuyas características ya se han descrito en apartados anteriores.One of the operations included in the data collection stage 110 is the operation of exploring 111 consisting of, through a device of 3D-scanner 102, get the X, Y and Z coordinates of the points of a part or of the entire environment that is desired to register. The set of coordinate data points obtained in the operation of explore 111 is a cloud of 104 points high density, whose characteristics have already been described in sections previous.

Para realizar dicha operación de explorar 111, se debe colocar el dispositivo de escáner-3D 102 en un punto de situación estratégica, a partir de ahora foco 103, desde el cual se realiza la lectura. Si son necesarios más datos, es decir, si se requieren datos que desde el foco 103 de lectura no se pueden obtener por la existencia de obstáculos o por otros motivos que impidan la correcta lectura del dispositivo de escáner-3D 102, la operación de explorar se repite, de forma sucesiva, ubicando el dispositivo de escáner 3-D 102 en focos 103 de lectura distintos. Opcionalmente, con la utilización de más de un dispositivo de escáner-3D 102 ubicados en focos 103 de lectura distintos se puede realizar varias operaciones de explorar 111 simultáneamente. Así, en cada operación de explorar 111, se obtiene una nube de puntos 104 cuyos datos asociados de cada punto son sus coordenadas de posición respecto del correspondiente foco 103 de lectura del escáner.To perform said scan operation 111, 3D-scanner device 102 must be placed in a strategic situation point, from now focus 103, from which the reading is made. If more data is needed, it is that is, if data is required that from reading focus 103 is not they can get for the existence of obstacles or for other reasons that prevent the correct reading of the device from 3D-scanner 102, the scan operation is repeated, successively, locating the scanner device 3-D 102 in different reading bulbs 103. Optionally, with the use of more than one device 3D-scanner 102 located in reading bulbs 103 different you can perform several operations to explore 111 simultaneously. Thus, in each operation of exploring 111, you get a cloud of points 104 whose associated data of each point are its position coordinates relative to the corresponding focus 103 of scanner reading.

La etapa de toma de datos 110 incluye también una operación consistente en tomar fotografías 112 del entorno tridimensional real explorado. Si bien podría parecer idónea la simultaneidad de esta operación con la operación de explorar datos 111, por ejemplo mediante dispositivos de escáner 3-D 102 que ya lleven incorporados dispositivos fotográficos capaces de tomar fotografías 112, existe la problemática de que las duraciones de ambas operaciones no son iguales, siendo mayor el tiempo de explorar 111 que el de tomar fotografías 112. También, se considera muy ventajoso poder tomar las fotografías 112 en momentos determinados independientes de la operación de explorar datos 111 anterior, por ejemplo momentos en que las condiciones lumínicas sean lo más favorables posible, además de poderse realizar desde aquellos lugares también más favorables, es decir, tomando fotografías de detalles, perspectivas concretas, planos generales, etc. según sea de interés. Por ello, se considera preferible realizar la operación de tomar de fotografías 112 independientemente de la operación de explorar 111. Dichas fotografías están referenciadas respecto un sistema de coordenadas conocido del entorno real, por lo que, posteriormente podrán ser fácilmente relacionadas con otros datos igualmente referenciados.The data collection stage 110 also includes an operation consisting of taking 112 photographs of the environment Real three-dimensional scanned. While it might seem ideal the simultaneity of this operation with the operation of exploring data 111, for example by scanner devices 3-D 102 that already have built-in devices photographic capable of taking photographs 112, there is the problematic that the durations of both operations are not equal, being more time to explore 111 than to take photographs 112. Also, it is considered very advantageous to be able to take 112 photographs at certain times independent of the operation to scan data 111 above, for example moments in that the lighting conditions be as favorable as possible, in addition of being able to perform from those places also more favorable, that is, taking photographs of details, concrete perspectives, general plans, etc. as interest Therefore, it is considered preferable to perform the operation of taking pictures 112 regardless of the operation of exploring 111. Said photographs are referenced with respect to a coordinate system known from the real environment, so, later they can be easily related to other data equally referenced

Además, en la etapa de toma de datos 110, en el procedimiento 100 propuesto se realiza una operación de toma de datos adicionales 113. Esta operación sirve para registrar otro tipo de datos que no han podido ser registrados en las operaciones anteriores. Para ello se utilizan dispositivos de registro de propiedades físico-químicas, como por ejemplo aparatos de rayos X para el registro de la densidad y de la composición química de materiales. Estos datos adicionales también están referenciados respecto un sistema de coordenadas conocido del entorno real, por lo que posteriormente serán fácilmente relacionados con los otros datos tomados en las operaciones anteriores al estar igualmente referenciados.In addition, in the data collection stage 110, in the proposed procedure 100 an operation of making additional data 113. This operation is used to register another type of data that could not be recorded in operations previous. For this purpose, recording devices are used. physicochemical properties, such as X-ray apparatus for recording density and chemical composition of materials. This additional data also are referenced with respect to a known coordinate system of the real environment, so later they will be easily related to the other data taken in the operations before being equally referenced.

Todos los datos tomados en la etapa de toma de datos 110 son utilizados en la etapa de proceso 120, que consiste en una serie de operaciones destinadas a adaptar los datos para su registro, tal y como se explica a continuación.All data taken at the stage of taking data 110 is used in process step 120, which consists in a series of operations aimed at adapting the data for registration, as explained below.

Inicialmente, una operación de depurar 121, detecta y elimina aquellos puntos de las nubes de puntos 104 cuya información asociada sea susceptible de no corresponderse con el entorno tridimensional de la realidad que se desea reproducir. Para ello, se utiliza un software 300 que elimina los puntos el valor de cuyos datos asociados, o los parámetros que éstos representan, se encuentra fuera de unos rangos predeterminados 310 de valores, determinándose unas nubes de puntos depuradas 105.Initially, a debug operation 121, detects and removes those points from point clouds 104 whose associated information is likely not to correspond with the three-dimensional environment of the reality that you want to reproduce. For this uses a software 300 that eliminates the points the value of whose associated data, or the parameters they represent, is it is outside a predetermined 310 ranges of values, determining clouds of purified points 105.

A continuación se realiza una operación de relacionar 122 entre sí las nubes de puntos depuradas 105. Con la ayuda de un software 400, generalmente de ingeniería inversa, se genera una nube de puntos final 106 que integra todas las nubes de puntos depuradas 105 estando el conjunto de datos asociado a cada punto referenciado respecto un mismo sistema de coordenadas.Then an operation of relate 122 to each other clouds of purified points 105. With the help of a 400 software, usually reverse engineering, is generates a cloud of endpoints 106 that integrates all clouds of debugged points 105 with the data set associated with each referenced point with respect to the same coordinate system.

Posteriormente, se realiza una operación consistente en dotar de color 123 a los puntos de la nube de puntos final 106. Dicha operación asigna un valor de color de forma automática y lo añade al conjunto de datos de cada punto de la nube de puntos final 106, en función del color registrado para dichos puntos en la operación de toma de fotografías 112, preferentemente según el modelo de color RGB, generando una nube de puntos final matizada 107. En el caso de haber realizado la operación de toma de datos adicionales 113 en la etapa de toma de datos 110, una operación de dotar de atributos adicionales 124 asigna un valor adicional de forma automática y lo añade al conjunto de datos de cada punto de la nube de puntos final 106, en función de los datos registrados en la citada operación de toma de datos adicionales 113.Subsequently, an operation is performed consisting of giving 123 points to the point cloud final 106. This operation assigns a color value of form automatic and adds it to the dataset of each cloud point of end points 106, depending on the color registered for said points in the shooting operation 112, preferably according to the RGB color model, generating a cloud of endpoints nuanced 107. In the case of having carried out the operation of taking additional data 113 at data collection stage 110, a operation to provide additional attributes 124 assigns a value additional automatically and adds it to the data set of each point of the endpoint cloud 106, depending on the data registered in the aforementioned additional data collection operation 113.

Después, se realiza una operación consistente en dividir 125 en porciones 140 más pequeñas la nube de puntos final matizada 107. Cada porción 140 comprende una parte de los puntos de dicha nube de puntos con sus conjuntos de datos asociados, pudiéndose acceder a la información de cada porción 140 independientemente del resto de porciones 140 no consultadas. Preferiblemente las porciones 140 de la operación de dividir 125 de la etapa de proceso 120 son iguales y presentan forma de cubo, tal y como se ha representado en la Fig. 1.Then, an operation consisting of divide 125 into smaller portions 140 the end point cloud nuanced 107. Each portion 140 comprises a part of the points of said point cloud with its associated data sets, being able to access the information of each portion 140 regardless of the rest of portions 140 not consulted. Preferably portions 140 of the operation of dividing 125 of process step 120 are the same and have a cube shape, such and as depicted in Fig. 1.

Seguidamente, mediante dichas porciones 140, por si solas o por grupos, se lleva a cabo una operación de visualizar 126 la nube de puntos final matizada 107. Dicha operación permite consultar y visualizar de forma detallada los puntos que forman parte de dichas porciones 140 y de sus conjuntos de datos asociados, sin acceder a los datos asociados a los puntos del resto de las porciones 140 no consultadas. De este modo, la consulta por porciones 140 permite manipular la información contenida en la nube de puntos final matizada 107, aunque el volumen de esta información sea tan grande que pueda sobrepasar la capacidad del ordenador. Durante la operación de visualizar 126 la nube de puntos final matizada 107, se eliminan manualmente aquellos puntos obtenidos en la operación de explorar 111 de la etapa de toma de datos correspondientes a puntos de cuerpos del entorno real no deseados en dicha nube de puntos final matizada 107, por ejemplo por considerarse no apropiados para formar parte del registro de patrimonio arquitectónico (cuerpos de transeúntes, de objetos temporales, etc.), y corregir y/o otorgar manualmente el valor de color a los conjuntos de datos asociados a correspondientes puntos de la nube de puntos final matizada 107, generando una nube de puntos final corregida 108.Then, by said portions 140, by if alone or in groups, a visualization operation is carried out 126 the nuanced end point cloud 107. This operation allows consult and visualize in detail the points that form part of said portions 140 and their associated data sets, without accessing the data associated with the points of the rest of the 140 portions not consulted. In this way, the query by portions 140 allows to manipulate the information contained in the cloud of nuanced end points 107, although the volume of this information is so large that it can exceed the capacity of the computer. During the operation of displaying 126 the end point cloud nuanced 107, those points obtained in the operation of scanning 111 of the data collection stage corresponding to points of unwanted real environment bodies in said nuanced end point cloud 107, for example by considered inappropriate to be part of the registry of architectural heritage (bodies of passers-by, objects temporary, etc.), and correct and / or manually grant the value of color to the data sets associated with corresponding points of the nuanced end point cloud 107, generating a cloud of final points corrected 108.

Finalmente, mediante una operación de optimizar 127 la nube de puntos final corregida 108, se eliminan aquellos puntos repetidos o considerados superfluos según una resolución predeterminada 320. Dicha resolución 320 sirve para determinar la densidad de puntos deseada en función del nivel de detalle final requerido, es decir, la distancia mínima deseada entre puntos. Por otro lado, se eliminan las duplicidades de puntos a causa de los distintos focos 103 de lectura y los puntos que están ubicados a una distancia menor que la mínima requerida. Como resultado de la operación, se genera una nube de puntos final optimizada 109, cuyos puntos tienen asociados los conjuntos de datos que configuran el citado archivo de datos 101.Finally, through an operation to optimize 127 corrected end point cloud 108, those are removed repeated points or considered superfluous according to a resolution default 320. Said resolution 320 serves to determine the desired point density depending on the level of final detail required, that is, the minimum desired distance between points. By on the other hand, the duplication of points is eliminated because of the different reading focuses 103 and the points that are located at a distance less than the minimum required. As a result of the operation, an optimized endpoint cloud 109 is generated, whose points have associated data sets that configure the cited data file 101.

Además, una operación de georeferenciar 130 sitúa el origen de coordenadas de la nube de puntos final 106 coincidente con la posición correspondiente del origen de coordenadas de un sistema de coordenadas conocido del entorno real, como por ejemplo, en el caso de exteriores respecto referencias geográficas (GPS), comúnmente conocidas como georeferencias. Aunque en el ejemplo de realización la operación de georeferenciar 130 se aplica a la nube de puntos final 106 (ver Fig. 1), se contempla que ésta se lleve a cabo en la nube de puntos final matizada 107, en la nube de puntos final corregida 108 o la nube de puntos final optimizada 109. En todo caso, si se trata de entornos de exterior en los que así se requiera, la nube de puntos final optimizada 109 acabará estando georeferenciada.In addition, a georeference operation 130 places the coordinate origin of the end point cloud 106 coinciding with the corresponding position of the origin of coordinates of a known coordinate system of the real environment, as for example, in the case of exteriors regarding references Geographical (GPS), commonly known as georeferences. Though in the exemplary embodiment the georeference operation 130 is applied to the final point cloud 106 (see Fig. 1), it is contemplated that this is carried out in the nuanced end point cloud 107, in the corrected endpoint cloud 108 or endpoint cloud optimized 109. In any case, if it's outdoor environments where required, the optimized end point cloud 109 It will end up being georeferenced.

En la Fig. 2 se aprecia, de manera esquemática, un entorno tridimensional 105 que está siendo explorado por un dispositivo de escáner 3-D 102 desde un foco 103 de lectura. Se han representado mediante flechas las distancias a las que hacen referencia los citados rangos predeterminados 310 utilizados en la operación de depurar 121. Se aprecia de este modo que dichos rangos 310 están relacionados, por un lado, con las distancias 311 de los puntos a su respectivo foco 103 de lectura y, por otro lado, con las separaciones 312 entre los puntos de una misma nube de puntos. Estos rangos 310 normalmente son facilitados por los mismos fabricantes de los dispositivos de escáner 3-D 102 y suelen estar determinados en función del modelo de escáner 3-D y del ángulo de escaneo.In Fig. 2 you can see, schematically, a three-dimensional environment 105 that is being explored by a 3-D scanner device 102 from a focus 103 of reading. The distances to the referenced by the aforementioned predetermined ranges 310 used in the debug operation 121. It is thus appreciated that said ranges 310 are related, on the one hand, to the distances 311 of the points to their respective reading focus 103 and, on the other hand, with the separations 312 between the points of a Same point cloud. These 310 ranges are normally provided by the same scanner device manufacturers 3-D 102 and are usually determined by 3-D scanner and scan angle model.

El valor de las distancias 311 de los puntos a su respectivo foco 103 de lectura, es utilizado en la operación de depurar 121 para eliminar puntos cuya distancia al foco de lectura no esté dentro del rango de confianza del respectivo dispositivo de escáner 3-D 102. Con ello se evita manipular datos cuya lectura muy probablemente sería errónea, ya que la interpretación de la intensidad de la luz captada por las fotocélulas del sensor láser puede ser errónea fuera de dicho rango. Un rango de confianza habitual de distancias 311 a las que pueden estar ciertos puntos de escaneo a un foco 103 de lectura para que un dispositivo escáner 3-D registre valores de sus coordenadas y de sus intensidades lumínicas, suele ser de 2 a 100 m, para los que utilizan la tecnología de "Tiempo de Vuelo", o de 2 a 40 m para los recomendados en interiores que utilizan la tecnología de "Diferencia de Fase".The value of distances 311 from points to its respective reading focus 103, is used in the operation of debug 121 to remove points whose distance to the focus of reading not within the confidence range of the respective device 3-D 102 scanner. This avoids manipulating data whose reading would most likely be wrong, since the interpretation of the intensity of the light captured by the Laser sensor photocells may be wrong outside that range. A usual confidence range of distances 311 to which they can be certain scan points at a reading focus 103 so that a 3-D scanner device records values of its coordinates and their light intensities, usually from 2 to 100 m, for those who use the "Flight Time" technology, or 2 to 40 m for those recommended indoors that use the "Phase Difference" technology.

Por otro lado, también se eliminan puntos relativos al ruido de la lectura del dispositivo escáner 3-D 102. Se entiende por ruido a aquella información obtenida por la interpretación errónea del aparato de lectura, es decir del dispositivo de escáner 3-D 102. Cuando la separación entre dos puntos de una misma nube de puntos está fuera del rango de separación 312 determinado, uno de dichos puntos es reconocido como ruido. Un rango habitual de separación 312 entre puntos de dispositivos de escáner 3-D 102 suele ser de ±2 a 1 cm, para los que utilizan la tecnología de "Tiempo de Vuelo", o de ±1 a 0.5 cm para los recomendados en interiores que utilizan la tecnología de "Diferencia de Fase".On the other hand, points are also eliminated relative to the noise of the scanner device reading 3-D 102. Noise means that information obtained by the misinterpretation of the reading device, is say of the 3-D 102 scanner device. When the separation between two points of the same point cloud is out of the determined separation range 312, one of said points is Recognized as noise. A usual 312 separation range between 3-D 102 scanner device points is usually ± 2 to 1 cm, for those who use the technology of "Time of Flight ", or ± 1 to 0.5 cm for those recommended indoors they use the "Phase Difference" technology.

A continuación se muestra un ejemplo de realización del programa de ordenador 200 y se describe sus distintos módulos dotados de rutinas, todo ello adaptado para poner en práctica el procedimiento 100 anteriormente descrito. En la Fig. 3 se ha representado esquemáticamente dicho programa de ordenador 200 utilizando las mismas referencias numéricas para designar elementos equivalentes descritos en la realización del procedimiento 100 según la invención.Below is an example of realization of computer program 200 and its different modules equipped with routines, all adapted to put in practice the procedure 100 described above. In Fig. 3 said computer program has been schematically represented 200 using the same numerical references to designate equivalent elements described in the realization of the method 100 according to the invention.

El programa 200 parte de unos conjuntos de datos asociados a correspondientes puntos de nubes de puntos 104 de alta densidad obtenidas a través de la exploración del entorno de la realidad mediante al menos un dispositivo de escáner 3-D 102 ubicado en al menos un foco 103 de lectura, tal y como se ha descrito anteriormente.The 200 program starts from some data sets associated to corresponding point cloud points 104 high density obtained through the exploration of the environment of the actually using at least one scanner device 3-D 102 located in at least one reading focus 103, as described above.

Inicialmente, un módulo de depurado 201 de las nubes de puntos 104 detecta y elimina automáticamente aquellos puntos de las nubes de puntos 104 que quedan fuera del rango predeterminado 311, referente al rango de confianza de las distancias de los puntos a su correspondiente foco de lectura 103, talmente por los motivos anteriormente expuestos. Por otro lado, detecta y elimina automáticamente puntos de las nubes de puntos que distan de sus puntos más cercanos un valor que queda fuera de un segundo rango predeterminado 312, también por los motivos expuestos anteriormente. De este modo, se obtienen unas nubes de puntos depuradas 105.Initially, a debug module 201 of the Point clouds 104 automatically detects and removes those points from point clouds 104 that are out of range default 311, referring to the confidence range of the distances of the points to their corresponding reading focus 103, perhaps for the reasons stated above. On the other hand, automatically detects and removes points from point clouds that a value that is out of a distance second predetermined range 312, also for the reasons stated previously. In this way, point clouds are obtained refined 105.

A continuación, un módulo de integración 202 de las nubes de puntos depuradas 105 genera una nube de puntos final 106 que las engloba a todas, estando el conjunto de datos asociado a cada punto referenciado según un mismo sistema de coordenadas escogido. Dicho módulo de integración 202 comprende unas rutinas equivalentes al software 400 de la operación de relacionar 122 las nubes de puntos depuradas 105 del procedimiento 100, que serán explicadas más adelante.Next, an integration module 202 of the clouds of purified points 105 generates an end point cloud 106 that includes all of them, with the associated data set to each point referenced according to the same coordinate system selected. Said integration module 202 comprises routines equivalent to software 400 of the operation of relating 122 the clouds of purified points 105 of procedure 100, which will be explained later.

Posteriormente, dadas las posiciones de al menos tres puntos de la nube de puntos final 106, y dadas las posiciones de correspondientes tres puntos del entorno tridimensional de la realidad según un sistema de coordenadas conocido del entorno real explorado, un módulo de referenciación 208 cambia el sistema de coordenadas de respectiva nube de puntos final 106 por dicho sistema de coordenadas conocido del entorno real, georeferenciando en el caso de entornos exteriores que así se considere oportuno. Aunque en el ejemplo de realización la operación de georeferenciar 130 se aplica a la nube de puntos final 106 (ver Fig. 3), se contempla que ésta se lleve a cabo en la nube de puntos final matizada 107, en la nube de puntos final corregida 108 o la nube de puntos final optimizada 109. En todo caso, si se trata de entornos de exterior en los que así se requiera, la nube de puntos final optimizada 109 acabará estando georeferenciada.Subsequently, given the positions of at least three points of the end point cloud 106, and given the positions of corresponding three points of the three-dimensional environment of the reality according to a known coordinate system of the real environment scanned, a reference module 208 changes the system of coordinates of respective endpoint cloud 106 by said known coordinate system of the real environment, georeferencing in the case of outdoor environments that is considered appropriate. Although in the exemplary embodiment the georeference operation 130 is applied to the end point cloud 106 (see Fig. 3), it contemplate that this is carried out in the cloud of endpoints nuanced 107, in the corrected endpoint cloud 108 or the cloud of endpoints optimized 109. In any case, if it's environments from outside where required, the cloud of endpoints optimized 109 will end up being georeferenced.

Seguidamente, un módulo de aplicación de color 203 asigna un valor de color de forma automática y lo añade al conjunto de datos de cada punto de la nube de puntos final 106, en función del color registrado para dichos puntos mediante la operación de toma de fotografías 112 descrita en el procedimiento 100, durante la etapa de toma de datos 110 del entorno de la realidad, preferentemente según el modelo de color RGB, generando la nube de puntos final matizada 107.Next, a color application module 203 assigns a color value automatically and adds it to the data set of each point of the endpoint cloud 106, in function of the color registered for these points by 112 shooting operation described in the procedure 100, during the data collection stage 110 of the environment of the reality, preferably according to the RGB color model, generating the nuanced end point cloud 107.

Igualmente, un módulo de aplicación de atributos adicionales 204, asigna un valor adicional de forma automática y lo añade al conjunto de datos de cada punto de la nube de puntos final 106, en función de los datos registrados mediante dispositivos de registro adicionales 113 durante la operación de toma de datos 110 del entorno de la reali-
dad.Similarly, an additional attributes application module 204 assigns an additional value automatically and adds it to the data set of each point of the endpoint cloud 106, based on the data recorded by additional recording devices 113 during the data collection operation 110 of the environment of the realization
dad

Después, un módulo de parcelación 205 divide en porciones 140 más pequeñas la nube de puntos final matizada 107. Dichas porciones 140 son preferentemente de mismas dimensiones, con forma de cubo y se pueden determinar en función de la capacidad del ordenador o de las preferencias del usuario. Cada porción 140 comprende de este modo una parte de los puntos de dicha nube de puntos final matizada 107 con sus conjuntos de datos asociados.Next, a parcel module 205 divides into 140 smaller portions the nuanced end point cloud 107. Said portions 140 are preferably of the same dimensions, with cube shape and can be determined based on the capacity of the computer or user preferences. Each serving 140 thus comprises a part of the points of said cloud of nuanced endpoints 107 with their associated data sets.

Posteriormente, un módulo de retoque manual 206 está adaptado para ser utilizado por un técnico especialista en un dispositivo periférico, como por ejemplo un ordenador, tal y como se explica a continuación. Mediante el módulo de retoque manual 206, el técnico puede consultar y visualizar por porciones 140, o por grupos de porciones 140, limitando el número de puntos por porción 140 a visualizar según el nivel de detalle que se desee y/o según la capacidad del ordenador. Inicialmente, el técnico ha de identificar visualmente aquellos puntos de la nube de puntos final matizada 107 obtenidos mediante la exploración del entorno de la realidad correspondientes a puntos de cuerpos del entorno real no deseados en la citada nube de puntos matizada 107. A continuación el técnico debe seleccionar dichos puntos no deseados para poder eliminarlos manualmente. Y, finalmente, el técnico debe corregir y/o añadir manualmente la información relativa al color correspondiente a respectivos conjuntos de datos asociados a cada punto según la realidad del entorno tridimensional o según otro criterio preferido. Al utilizar el módulo de retoque manual 206 del modo descrito, éste genera una nube de puntos final corregida 108.Subsequently, a manual touch-up module 206 It is adapted to be used by a specialist in a peripheral device, such as a computer, as explain below. Using manual touch-up module 206, the technician can consult and visualize by portions 140, or by portion groups 140, limiting the number of points per serving 140 to be displayed according to the level of detail desired and / or according to The capacity of the computer. Initially, the technician must visually identify those points in the endpoint cloud nuanced 107 obtained by exploring the environment of the reality corresponding to points of bodies of the real environment not desired in the aforementioned nuanced point cloud 107. Next the technician must select these unwanted points to be able to Remove them manually. And finally, the technician must correct and / or add color information manually corresponding to respective data sets associated with each point according to the reality of the three-dimensional environment or according to another preferred criterion When using manual touch-up module 206 of the described mode, this generates a corrected cloud of endpoints 108.

A continuación, un módulo de definición de resolución 207, a partir de la nube de puntos final corregida 108 y en base a una resolución predeterminada 320 introducida por el usuario, es decir, en base al número de puntos por magnitud espacial deseada, elimina los puntos de la nube de puntos final corregida 108 cuya distancia de separación sea menor que una distancia mínima, determinada a partir de la resolución 207. También elimina las repeticiones de puntos, a causa de distintos focos de lectura, y los puntos superfluos. El módulo de definición de resolución 207 preferentemente aplica un algoritmo de "octree", división recursiva del espacio en ocho octantes, el cual permite la eliminación de los puntos duplicados. Como resultado genera una nube de puntos final optimizada 109, cuyos puntos tienen asociados los conjuntos de datos que configuran el citado archivo de datos 101.Next, a definition module of resolution 207, from the corrected end point cloud 108 and based on a default resolution 320 introduced by the user, that is, based on the number of points by spatial magnitude desired, remove the points from the corrected end point cloud 108 whose separation distance is less than a distance minimum, determined from resolution 207. It also eliminates the repetitions of points, because of different reading foci, and superfluous points. The resolution definition module 207 preferably apply an algorithm of "octree", division recursive space in eight octants, which allows the Elimination of duplicate points. As a result it generates a optimized endpoint cloud 109, whose points have associated the data sets that configure the aforementioned data file 101.

Evidentemente, el orden de aplicación de algunos módulos del programa 200 o de sus rutinas puede variar, contemplándose la posibilidad de obviar algunos de ellos, como por ejemplo el módulo de aplicación de color 203, que podría aplicarse después del de aplicación de atributos adicionales 204.Obviously, the order of application of some 200 program modules or their routines may vary, contemplating the possibility of obviating some of them, as per example the color application module 203, which could be applied after the application of additional attributes 204.

Finalmente, dada unas preferencias de explotación, un módulo de explotación 2D y 3D 209 del archivo de datos 101 permite generar orto-imágenes en dos dimensiones y/o generar un modelo 3D de nube de puntos de representaciones gráficas del archivo de datos 101 obtenido para ser visualizadas en un programa de ordenador o ser utilizadas como un modelo 3D de nube de puntos interactivo en entornos digitales (por ejemplo videojuegos).Finally, given some preferences of exploitation, a 2D and 3D 209 exploitation module of the archive of 101 data allows to generate ortho-images in two dimensions and / or generate a 3D point cloud model of graphical representations of data file 101 obtained for be displayed in a computer program or be used as a 3D interactive point cloud model in digital environments (for example video games).

El citado módulo de explotación 2D y 3D 209 muestra los conjuntos de datos de los puntos de la nube de puntos final optimizada 109 por grupos de al menos una porción 140, en una resolución previamente indicada, para una visualización más detallada de los puntos que forman parte de dichas porciones 140 y de sus conjuntos de datos asociados, sin acceder a los datos asociados a los puntos del resto de las porciones 140.The aforementioned 2D and 3D 209 exploitation module show the datasets of the points in the point cloud final optimized 109 by groups of at least one portion 140, in a previously indicated resolution, for a more visualization detailed of the points that are part of said portions 140 and of its associated data sets, without accessing the data associated with the points of the rest of portions 140.

En la Fig. 4 se aprecia con más detalle, también esquemáticamente, el software 400 o las rutinas del módulo de integración 202. La primera rutina consiste en generar 401 geometrías superficiales o volumétricas formadas por conjuntos de puntos dentro de cada nube de puntos depurada 105. Posteriormente se realiza la rutina de comparar 402 las geometrías superficiales o volumétricas generadas entre al menos una nube de puntos depurada y el resto de las mismas detectando coincidencias. Finalmente la rutina de acoplar 403 la nubes de puntos depuradas 105 aplica rotaciones y traslaciones a cada nube de puntos depurada 105 para solapar en el espacio las geometrías superficiales o volumétricas coincidentes para generar la nube de puntos final 106 que las engloba a todas, de forma concatenada, en un mismo sistema de coordenadas. Ventajosamente esta información de traslaciones y rotaciones es almacenada. Esta rutina permite mantener el modelo en puntos y evita su transformación a un modelo de polígonos.In Fig. 4 it can be seen in more detail, also schematically, the 400 software or the module routines of integration 202. The first routine is to generate 401 surface or volumetric geometries formed by sets of points within each cloud of points cleared 105. Subsequently perform the routine of comparing 402 surface geometries or volumetric generated between at least one cloud of purified points and the rest of them detecting coincidences. Finally the docking routine 403 the clouds of purified points 105 apply rotations and translations to each cloud of points purified 105 for overlap the surface or volumetric geometries in space matching to generate the endpoint cloud 106 that the encompasses all, concatenated, in the same system of coordinates Advantageously this translation information and Rotations is stored. This routine allows to keep the model in points and avoid its transformation to a polygon model.

En la Fig. 5 se aprecia esquemáticamente un conjunto de datos asociado a un punto de la nube de puntos final 106, la nube de puntos final matizada 107, la nube de puntos final corregida 108 o la nube de puntos final optimizada 109. Dichos datos asociados consisten en: coordenadas espaciales E, que posicionan cada punto respecto un sistema de coordenadas; vector normal N, que apunta al foco 103 de lectura; vector intensidad I, referente a la magnitud de reflectividad, datos de color RGB; y otros datos O, referentes a los datos asignados mediante la operación de dotar de atributos adicionales 124 de la etapa de proceso 120 del procedimiento 100 o en la rutina de aplicación de atributos adicionales 204 del programa 200.In Fig. 5 schematically a data set associated with a point in the endpoint cloud 106, the nuanced end point cloud 107, the end point cloud Fixed 108 or optimized endpoint cloud 109. Said associated data consist of: spatial coordinates E, which position each point with respect to a coordinate system; vector normal N, which points to focus 103 for reading; intensity vector I, concerning the magnitude of reflectivity, RGB color data; Y other data OR, referring to the data assigned by the operation to provide additional attributes 124 of the stage of process 120 of procedure 100 or in the application routine of Additional attributes 204 of program 200.

Concretamente, el archivo de datos 101 finalmente obtenido según el procedimiento 100, preferentemente mediante el programa 200, comprende una nube de puntos final optimizada 109 de alta densidad en la que cada punto está dotado de información de alta exactitud de unas coordenadas georeferenciadas E, de color C, de intensidad lumínica o valor de reflactancia de los materiales I, de coordenadas de la normal N respecto el lugar de ubicación de respectivos dispositivos de escáner 3-D 102 y de propiedades físico-químicas O, como por ejemplo la densidad o la composición química. En dicho archivo de datos 101, la nube de puntos final optimizada 109 está dividida en porciones 140 más pequeñas para facilitar la gestión de la información contenida y su manejo por grupos de al menos una porción 140.Specifically, data file 101 finally obtained according to procedure 100, preferably through program 200, it comprises a cloud of endpoints optimized 109 high density in which each point is endowed with high accuracy information of georeferenced coordinates E, of color C, of light intensity or reflactance value of the materials I, of coordinates of the normal N with respect to the place of location of respective scanner devices 3-D 102 and property physical-chemical OR, such as density or chemical composition. In said data file 101, the cloud of optimized end points 109 is divided into 140 portions small to facilitate the management of the information contained and its handling by groups of at least a portion 140.

Claims

1. Procedure (100) for obtaining from a three-dimensional environment of reality, such as an architectural building, a data file (101) to generate images that reproduce said environment in a two-dimensional or three-dimensional way, particularly applicable to the registration of architectural environments, said method comprising a step of data collection (110) which in turn comprises the operation or operations of scanning (111) by at least one 3D scanner device (102) a part or all of the environment data that you want to reproduce, from at least one reading focus (103), obtaining in each operation respective clouds of high density points (104), in which each point has associated a set of data related to at least its position with respect to the corresponding reading focus of the scanner, the procedure being characterized in that it comprises a subsequent process stage (120) comprising the operations of:

--: depurar (121) las nubes de puntos, detectando y eliminando aquellos puntos cuya información asociada sea susceptible de no corresponderse con el entorno tridimensional de la realidad que se desea reproducir, mediante un software (300) que elimina los puntos el valor de cuyos datos asociados, o los parámetros que éstos representan, se encuentra fuera de unos rangos predeterminados (310) de valores, determinándose unas nubes de puntos depuradas (105);debug (121) point clouds, detecting and eliminating those points whose associated information is likely not to correspond to the three-dimensional environment of the reality that you want to reproduce, using software (300) which eliminates points the value of whose associated data, or Parameters that these represent, is outside some ranges predetermined (310) values, determining clouds of purified points (105);

--: relacionar (122) entre sí las nubes de puntos depuradas mediante un software (400) y generar una nube de puntos final (106) que integra todas las nubes de puntos depuradas estando el conjunto de datos asociado a cada punto referenciado respecto un mismo sistema de coordenadas;relate (122) to each other the clouds of points purified by software (400) and generate a cloud of endpoints (106) that integrates all clouds of purified points the data set being associated to each referenced point regarding the same coordinate system;

--: opcionalmente, dotar de color (123) a los puntos de la nube de puntos final asignando un valor de color y añadiéndolo al conjunto de datos asociado a cada punto de la nube de puntos final, generando una nube de puntos final matizada (107);optionally, color (123) to the points of the endpoint cloud by assigning a color value and adding it to the data set associated with each point of the cloud of endpoints, generating a nuanced endpoint cloud (107);

--: visualizar (126) la nube de puntos final, matizada o no según el caso, para eliminar manualmente aquellos puntos obtenidos en la operación de explorar de la etapa de toma de datos correspondientes a puntos de cuerpos del entorno real no deseados en dicha nube de puntos final, y corregir y/o otorgar manualmente el valor de color a los conjuntos de datos asociados a correspondientes puntos de la nube de puntos final, generando una nube de puntos final corregida (108); yvisualize (126) the point cloud final, nuanced or not according to the case, to eliminate manually those points obtained in the operation of exploring the stage of data collection corresponding to points of environment bodies real unwanted in said cloud of endpoints, and correct and / or manually grant the color value to the data sets associated with corresponding points in the endpoint cloud, generating a corrected cloud of endpoints (108); Y

--: optimizar (127) la nube de puntos final corregida eliminando aquellos puntos considerados superfluos según una resolución predeterminada (320) o repetidos, generando una nube de puntos final optimizada (109), cuyos puntos tienen asociados los conjuntos de datos que configuran el citado archivo de datos.optimize (127) the end point cloud corrected by eliminating those points considered superfluous according to a predetermined resolution (320) or repeated, generating a cloud of optimized endpoints (109), whose points are associated with data sets that configure the aforementioned file of data.

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

2. The method (100) according to claim 1, characterized in that the data collection stage (110) further includes an operation consisting of taking photographs (112) of the actual explored three-dimensional environment.

Method (100) according to any one of claims 1 and 2, characterized in that the operation of providing color (123) to the points of the end point cloud (106) of the process step (120) assigns a value of color automatically and adds it to the data set of each point of the cloud of endpoints, depending on the color registered for said points in the photographing operation (112), preferably according to the RGB color model, generating the nuanced end point cloud (107).

Method (100) according to claim 2 or 3, characterized in that, in the step of taking data (110), the operation of taking photographs (112) is performed independently of the operation of exploring data (111) and because these photographs are referenced with respect to a known coordinate system of the real environment.

Method (100) according to any one of the preceding claims, characterized in that the predetermined ranges (310) of the debug operation (121) are related to the distances (311) of the points to their respective reading foci (103) ; and / or with the separations (312) between the points of the same point cloud.

Method (100) according to any one of the preceding claims, characterized in that the software (400) of the operation of relating (122) the clouds of purified points (105) performs the routines of:

: generar (401) geometrías superficiales o volumétricas formadas por conjuntos de puntos dentro de cada nube de puntos depurada;generate (401) surface or volumetric geometries formed by sets of points within each cloud of purified points;

: comparar (402) las geometrías superficiales o volumétricas generadas entre al menos una nube de puntos depurada y el resto de las mismas detectando coincidencias; ycompare (402) surface or volumetric geometries generated between at minus a cloud of purified points and the rest of them detecting coincidences; Y

: acoplar (403) la nubes de puntos depuradas aplicando rotaciones y traslaciones a cada nube de puntos depurada necesarias para solapar en el espacio las geometrías superficiales o volumétricas coincidentes para generar la nube de puntos final (106) que las engloba a todas, de forma concatenada, en un mismo sistema de coordenadas.couple (403) the clouds of purified points applying rotations and translations to each cloud of purified points needed to overlap in space surface or volumetric geometries matching to generate the final point cloud (106) that encompasses them all, of concatenated form, in the same coordinate system.

Method (100) according to any one of the preceding claims, characterized in that the process step (120) comprises an added operation consisting of georeferencing (130) the end point cloud (106), the nuanced end point cloud (107) ), the corrected endpoint cloud (108) or the optimized endpoint cloud (109).

Method (100) according to any one of the preceding claims, characterized in that the process step (120) comprises an added operation consisting of dividing (125) into smaller portions (140) the end point cloud (106) or the numbered end point cloud (107) each portion comprising a part of the points of said point cloud with its associated data sets, the information of each portion being accessible independently of the rest of the unchecked portions.

Method (100) according to claim 8, characterized in that in the operation of visualizing (126) the end point cloud (106) or the nuanced end point cloud (107) of the process stage (120), it is consulted and it is visualized by portions (140), or by groups of portions, for a more detailed visualization of the points that are part of said portions and of their associated data sets, without accessing the data associated with the points of the rest of the portions not consulted.

Method (100) according to any one of the preceding claims, characterized in that in the data collection stage (110) another operation of additional data collection (113) is also performed by means of physical-chemical properties recording devices, such as X-ray devices for recording the density and chemical composition of materials.

11. Method according to claim 10, characterized in that the process step (120) comprises, after the operation of relating (122) to each other the clouds of purified points (105), the operation of providing additional attributes (124) adapted to assign an additional value automatically and add it to the data set of each point of the endpoint cloud (106), based on the data recorded in the additional data collection operation (113).

12. Computer program or package of computer programs (200) for obtaining a data file (101) to generate images that reproduce an environment of reality in a two-dimensional or three-dimensional way, particularly applicable for the registration of architectural environments, from data sets associated with corresponding high-density point cloud points (104) obtained through the exploration of the reality environment by at least one 3-D scanner device (102) located in at least one reading focus (103), characterized in that it comprises:

a debug module (201) of the clouds of points, which in turn includes the routines of:

--: detectar y eliminar automáticamente aquellos puntos de las nubes de puntos cuya distancia a su correspondiente foco de lectura quede fuera de un primer rango predeterminado (311); ydetect and remove automatically those points of the point clouds whose distance to their corresponding reading focus falls outside a first range default (311); Y

--: detectar y eliminar automáticamente puntos de las nubes de puntos que distan de sus puntos más cercanos un valor que queda fuera de un segundo rango predeterminado (312);detect and remove automatically points of the point clouds that are far from their closest points a value that falls outside a second predetermined range (312);

: de modo que se obtienen unas nubes de puntos depuradas (105);so that it obtain clouds of purified points (105);

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

an integration module (202) of the clouds of purified points to generate a cloud of endpoints (106) that encompasses them all, with the data set associated with each referenced point according to the same coordinate system chosen, which includes the routines of:

: comparar (402) las geometrías superficiales o volumétricas generadas entre al menos una nube de puntos depurada y el resto de las mismas detectando las coincidencias entre las nubes de puntos depuradas, correspondiéndose dichas coincidencias a las zonas escaneadas de forma repetida desde distintos focos de lectura; ycompare (402) surface or volumetric geometries generated between at minus a cloud of purified points and the rest of them detecting matches between clouds of purified points, these coincidences corresponding to the scanned areas of repeated form from different reading foci; Y

: acoplar (403) la nubes de puntos depuradas aplicando rotaciones y traslaciones a cada nube de puntos depurada necesarias para solapar en el espacio las geometrías superficiales o volumétricas coincidentes para generar la nube de puntos final (106) que integra todas las nubes de puntos depuradas, de forma concatenada, estando el conjunto de datos asociado a cada punto referenciado respecto un mismo sistema de coordenadas;couple (403) the clouds of purified points applying rotations and translations to each cloud of purified points needed to overlap in space surface or volumetric geometries matching to generate the end point cloud (106) that integrates all clouds of purified points, concatenated, being the set of data associated to each referenced point with respect to the same system of coordinates;

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

optionally, a color application module (203) to the points of the endpoint cloud (106) intended to:

: asignar un valor de color y añadirlo al conjunto de datos asociado a cada punto de la nube de puntos final, generando una nube de puntos final matizada (107);assign a value color and add it to the data set associated with each point of the end point cloud, generating an end point cloud nuanced (107);

a manual touch-up module (206), adapted for:

: visualizar en un dispositivo periférico la nube de puntos final, matizada o no, de tal modo que un técnico especialista pueda identificar visualmente aquellos puntos de dicha nube de puntos obtenidos mediante la exploración del entorno de la realidad correspondientes a puntos de cuerpos del entorno real no deseados en la citada nube de puntos; seleccionar dichos puntos no deseados para poder eliminarlos manualmente; y corregir y/o añadir manualmente la información relativa al color correspondiente a respectivos conjuntos de datos asociados a cada punto según la realidad del entorno tridimensional, de modo que se genera una nube de puntos final corregida (108); yvisualize in a peripheral device the cloud of endpoints, nuanced or not, of such that a specialist technician can visually identify those points of said cloud of points obtained through the exploration of the reality environment corresponding to points of unwanted real environment bodies in the aforementioned point cloud; select those unwanted points to be able to eliminate them manually; and correct and / or add information manually relative to the color corresponding to respective data sets associated to each point according to the reality of the three-dimensional environment, so that a corrected endpoint cloud (108) is generated; Y

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

a resolution definition module (207) of the data file, which in turn includes the routines of:

: a partir de la nube de puntos final corregida y en base a una resolución predeterminada (320), es decir, en base al número de puntos por magnitud espacial deseada,from the endpoint cloud corrected and based on resolution default (320), that is, based on the number of points per desired spatial magnitude,

: eliminar los puntos de la nube de puntos final corregida cuya distancia de separación sea menor que una distancia mínima determinada; yremove the points of the corrected end point cloud whose distance from separation is less than a certain minimum distance; Y

: eliminar las repeticiones de puntos, a causa de distintos focos de lectura, y los puntos superfluos,remove the point repetitions, because of different reading foci, and superfluous points,

: para generar una nube de puntos final optimizada (109), cuyos puntos tienen asociados los conjuntos de datos que configuran el citado archivo de datos.to generate a optimized end point cloud (109), whose points have associated data sets that configure the aforementioned file of data.

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

13. Computer program or package of computer programs according to claim 12, characterized in that the color application module (203) to the points of the endpoint cloud (106) assigns a color value automatically and add to the data set of each point of the end point cloud, depending on the color recorded for these points by means of a photo-taking operation (112) during the exploration of the reality environment, preferably according to the RGB color model, generating the nuanced end point cloud (107).

14. Computer program or package of computer programs according to any one of claims 12 to 13, characterized in that it further comprises a reference module (208) consisting of:

: dadas las posiciones de al menos tres puntos de la nube de puntos final (106), la nube de puntos final matizada (107), la nube de puntos final corregida (108) o la nube de puntos final optimizada (109), y dadas las posiciones de correspondientes tres puntos del entorno tridimensional de la realidad según un sistema de coordenadas conocido del entorno real explorado, cambiar el sistema de coordenadas de respectiva nube de puntos final, matizada, corregida o optimizada por dicho sistema de coordenadas conocido del entorno real.given the positions of at least three points in the end point cloud (106), the nuanced end point cloud (107), the point cloud corrected end (108) or optimized end point cloud (109), and given the positions of corresponding three points of the environment three-dimensional reality according to a coordinate system known from the real environment explored, change the system coordinates of respective endpoint cloud, nuanced, corrected or optimized by said known coordinate system of the environment real.

         \vskip1.000000\baselineskip\ vskip1.000000 \ baselineskip

15. Computer program or package of computer programs according to any one of claims 12 to 14, characterized in that it further comprises a parcel module (205) adapted to divide the end point cloud (106) into smaller portions (140). or the nuanced end point cloud (107) each portion comprising a part of the points of said point cloud with its associated data sets, each portion's information being accessible independently of the rest of the non-consulted portions.

16. Computer program or package of computer programs according to claim 15, characterized in that the manual touch-up module (206) allows to consult and visualize by portions (140), or by groups of portions, the cloud of endpoints (106) or the nuanced end point cloud (107) for a more detailed visualization of the points that are part of said portions and their associated data sets, without accessing the data associated with the points of the rest of the non-consulted portions.

17. Computer program or package of computer programs according to any one of claims 12 to 16, characterized in that it further comprises an additional attributes application module (204), adapted to assign an additional value automatically and add it to the set of data from each point of the endpoint cloud (106), based on data recorded by additional recording devices (113) during the exploration of the reality environment.

18. Computer program or computer program package according to any one of claims 12 to 17, characterized in that it further comprises a 2D and 3D operating module (209) of the data file (101), which allows:

: - dada las preferencias de explotación,- given the operating preferences,

: generar orto-imágenes en dos dimensiones y/o generar un modelo 3D de nube de puntos de representaciones gráficas del archivo de datos obtenido para ser visualizadas en un programa de ordenador.generate ortho-images in two dimensions and / or generate a 3D point cloud model of graphic representations of the data file obtained to be displayed in a program of computer.

19. Computer program or computer program package according to claim 18, characterized in that the 2D and 3D exploitation module (209) shows the data sets of the points of the optimized endpoint cloud (109) by groups of at less a portion (140), in the previously indicated resolution, for a more detailed visualization of the points that are part of said portions and of their associated data sets, without accessing the data associated with the points of the rest of the portions.

20. Data file (101) obtained through the process according to any one of claims 1 to 11 or by the computer program according to any one of the claims 12 to 19.