La tecnología de nubes de puntos se refiere al uso de un conjunto de puntos de datos en un sistema de coordenadas 3D, que suele definirse mediante los ejes X, Y y Z. Desde un punto de vista metrológico, los puntos reales de una nube de puntos representan esas coordenadas geométricas X, Y y Z para cada punto individual. En conjunto, estas nubes de puntos pueden utilizarse tal cual (en bruto) o filtrarse para crear formas y superficies que puedan compararse con una referencia CAD nominal, por ejemplo.
Los escáneres láser 3D y las tecnologías Ladar se utilizan para crear esas nubes de puntos que ayudan al proceso de medición a proporcionar resultados muy precisos. Desde el año 2000, llegaron al sector de la metrología sensores ópticos que permitieron a los sistemas de escaneado láser recopilar nubes de puntos de alta densidad en ventanas de tiempo cada vez más rápidas.
Pronto se vio que escanear piezas ayudaba a obtener resultados de medición más rápidos que los dispositivos de palpado y surgió la consiguiente demanda de que hubiera una solución de software de metrología 3D que funcionara con nubes de puntos de alta densidad.
¿Cuáles son los retos de utilizar nubes de puntos?
Lo que también quedó claro para los metrólogos fue que la tecnología de nube de puntos viene con un inconveniente clave: los palpadores de medición pueden cubrir superficies pequeñas o grandes, pero ofrecen una baja densidad de datos de medición por unidad de tiempo. Mientras que los dispositivos de escaneado pueden trabajar con nubes de puntos de alta densidad por unidad de tiempo, pero hoy en día no pueden ofrecer el mismo nivel de precisión que las sondas de contacto de medición.
Existen dispositivos de escaneado que funcionan tanto con datos de nubes de puntos de alta densidad, como con niveles de precisión elevados, pero no son capaces de cubrir áreas de superficie mayores y están más dedicados a analizar pequeñas texturas locales de la superficie que a servir a los requisitos de la metrología 3D.
Además de esta laguna, hay un par de retos más, como:
- Alcanzar mayores niveles de precisión utilizando sensores ópticos y sistemas láser en superficies más grandes con la solución de software de metrología 3D adecuada.
- Poder aprovechar los sistemas láser para medir determinadas superficies brillantes, como los retrovisores de los coches, por ejemplo, y generar los datos de medición mediante nubes de puntos.
¿Qué impacto y ventajas tiene el uso de nubes de puntos con fines metrológicos?
Basándonos en la experiencia, no sería erróneo afirmar que la tecnología de nubes de puntos 3D está muy solicitada y que al menos la mitad del sector mundial de la metrología la aprovecha actualmente.
Antes de su aparición en la industria de la metrología, los operarios intentaban medir todas y cada una de las piezas de las líneas de producción. Se utilizaban laboratorios de medición dedicados con controles fijos (por ejemplo, temperatura, niveles de humedad, etc.) para medir muestras de piezas. Después, se realizaban análisis estadísticos para asumir las mediciones del resto de las piezas.
La aplicación de las nubes de puntos ha aumentado para conseguir un cierto nivel de precisión, exactitud, velocidad y calidad de los datos de medición obtenidos mediante el uso de dispositivos de escaneado 3D y fotogrametría. Además, las nubes de puntos ofrecen capacidades de medición sin dañar las piezas reales, porque estos dispositivos no necesitan entrar en contacto con las piezas durante el proceso de medición.
Esto ha resultado muy beneficioso para mejorar los niveles de productividad y ahorrar tiempo al medir grandes volúmenes de piezas en plazos ajustados.
¿Por qué es importante utilizar el software de metrología 3D adecuado?
La solución de software de metrología 3D adecuada fusionará los datos de las nubes de puntos con los archivos CAD en un mismo lugar para comparar, contrastar y analizar las mediciones mediante el mapeo de colores, una función que facilita e interesa a los profesionales de la metrología la lectura e interpretación de los datos.
Debe tener múltiples funcionalidades para poder detectar medidas precisas, es decir, bordes o límites concretos, perforaciones y otras dimensiones tan intrincadas que pueda tener normalmente una pieza.
Utilizando los algoritmos adecuados, la solución de software de metrología 3D correcta debería poder facilitar la extrapolación e identificación de los datos de medición correctos que ha detectado la nube de puntos. De lo contrario, a veces puede resultar problemático cuando se trata de trabajar con nubes de puntos de alta densidad, como suele ser el caso, ya que las piezas o superficies medidas son de gran superficie y tamaño.
Sin embargo, cuando se utilizan correctamente, las nubes de puntos pueden ayudar a presentar los datos relevantes en el menor tiempo posible, lo que resulta útil cuando se trabaja con piezas complejas o grandes volúmenes de piezas.