{"id":2306,"date":"2024-09-29T09:49:56","date_gmt":"2024-09-29T09:49:56","guid":{"rendered":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/?post_type=news&p=2306"},"modified":"2024-09-29T09:50:01","modified_gmt":"2024-09-29T09:50:01","slug":"el-aprendizaje-profundo-generativo-resuelve-el-problema-del-aliasing-en-las-imagenes-3d","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/","title":{"rendered":"El aprendizaje profundo generativo resuelve el problema del aliasing en las im\u00e1genes 3D"},"content":{"rendered":"

En el contexto del r\u00e1pido desarrollo de la informatizaci\u00f3n, la digitalizaci\u00f3n y la inteligencia, las tecnolog\u00edas de imagen \u00f3ptica y visual tridimensional de alta fidelidad desempe\u00f1an un papel cada vez m\u00e1s importante en numerosos \u00e1mbitos industriales y de consumo. Entre ellas, el m\u00e9todo de imagen tridimensional por luz estructurada, representado por la proyecci\u00f3n de franjas, permite realizar mediciones precisas y r\u00e1pidas de la forma y la geometr\u00eda tridimensionales de los objetos, y ha recibido una gran atenci\u00f3n y se ha aplicado ampliamente en la detecci\u00f3n automatizada, la percepci\u00f3n rob\u00f3tica, la biomedicina y el entretenimiento. Aunque esta tecnolog\u00eda ofrece alta precisi\u00f3n y velocidad, requiere una sincronizaci\u00f3n precisa entre los dispositivos de imagen (m\u00f3dulos de proyecci\u00f3n y c\u00e1maras), lo que limita la aplicaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de luz estructurada en escenarios de percepci\u00f3n tridimensional de gran formato, en matriz y colaborativos. El profesor asociado Lv Lei, de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Henan, el investigador asociado Su Zhilong, de la Universidad de Shangh\u00e1i, y el equipo de investigaci\u00f3n de la Universidad Nacional de Tecnolog\u00eda de Defensa establecieron un m\u00e9todo generativo de aprendizaje profundo para resolver el problema del aliasing de franjas en la captura de im\u00e1genes as\u00edncrona mediante el an\u00e1lisis del problema de aliasing en la captura de im\u00e1genes causado por la eliminaci\u00f3n de las restricciones de sincronizaci\u00f3n, y propusieron una tecnolog\u00eda generativa de captura de im\u00e1genes tridimensionales con luz estructurada as\u00edncrona.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


La tecnolog\u00eda tradicional de luz estructurada se basa en una sincronizaci\u00f3n estricta entre el m\u00f3dulo de proyecci\u00f3n y el dispositivo de captura de im\u00e1genes para lograr una reconstrucci\u00f3n precisa de la escena tridimensional. En la captura de im\u00e1genes 3D as\u00edncrona, cada dispositivo es independiente de los dem\u00e1s, y el m\u00f3dulo de proyecci\u00f3n puede cambiar el patr\u00f3n de proyecci\u00f3n sin verse limitado por el tiempo de exposici\u00f3n de la c\u00e1mara. Esta independencia rompe con el supuesto de sincronizaci\u00f3n de los m\u00e9todos tradicionales, y el sistema puede funcionar con mayor flexibilidad, lo que reduce los requisitos de sincronizaci\u00f3n en las aplicaciones pr\u00e1cticas y ampl\u00eda considerablemente el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de luz estructurada. Sin embargo, de ello se deduce que se capturar\u00e1n m\u00faltiples im\u00e1genes durante el tiempo de exposici\u00f3n de la c\u00e1mara, lo que da lugar a graves problemas de aliasing, con una p\u00e9rdida de precisi\u00f3n de hasta tres \u00f3rdenes de magnitud. Aunque la imagen con aliasing causada por esta asincron\u00eda tiene caracter\u00edsticas aditivas, se ve afectada por la interacci\u00f3n de m\u00faltiples factores, como el momento de inicio de la exposici\u00f3n de la c\u00e1mara y el tiempo de cambio de franja. Estos par\u00e1metros son dif\u00edciles de predecir o medir con precisi\u00f3n en la pr\u00e1ctica, y se han convertido en un problema cr\u00f3nico de aliasing en im\u00e1genes de m\u00faltiples fuentes que ha limitado el desarrollo de la tecnolog\u00eda de luz estructurada as\u00edncrona.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


En el \u00e1mbito de la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes as\u00edncronas, el efecto de aliasing en forma de franjas constituye un reto de larga data que a\u00fan no se ha resuelto. El equipo de investigaci\u00f3n analiz\u00f3 en profundidad las caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas y estad\u00edsticas del efecto de aliasing aditivo global en las im\u00e1genes y propuso establecer un m\u00e9todo generativo eficaz de aprendizaje profundo para resolver este problema de aliasing desde la perspectiva de la generaci\u00f3n de im\u00e1genes bajo restricciones previas. Concretamente, tomando como punto de partida el patr\u00f3n b\u00e1sico de aliasing, los investigadores descubrieron que el aliasing de la imagen as\u00edncrona no tiene nada que ver con la posici\u00f3n espacial de los p\u00edxeles, sino que es simplemente la acumulaci\u00f3n global de la intensidad luminosa de fotogramas adyacentes en una combinaci\u00f3n desconocida. Desde la perspectiva de la geometr\u00eda de variedades, el proceso de aliasing no deforma la estructura subyacente de la imagen, por lo que el proceso de separaci\u00f3n del aliasing no necesita tener en cuenta el problema de la transformaci\u00f3n de la posici\u00f3n de los p\u00edxeles. Esto proporciona, de hecho, una prior inductiva potente y elegante \u2014con equivarianza espacial\u2014, que asocia de forma natural este problema con la convoluci\u00f3n. Por lo tanto, se puede dise\u00f1ar un modelo de red neuronal profunda sim\u00e9trica basado en la convoluci\u00f3n para aprender las caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas de las franjas, lo que garantiza esencialmente la capacidad de generalizaci\u00f3n del modelo.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


Con el fin de utilizar la menor cantidad de datos posible para construir un modelo con una gran capacidad de generaci\u00f3n, el equipo de investigaci\u00f3n introdujo el marco de aprendizaje generativo adversarial (GAN) y profundiz\u00f3 en el estudio de las caracter\u00edsticas estad\u00edsticas del aliasing de rayas. Partiendo del marco de aprendizaje adversarial, se aplica la distribuci\u00f3n a priori del patr\u00f3n de rayas como condici\u00f3n de generaci\u00f3n, y se utilizan el principio de similitud de la imagen subyacente y el principio de similitud estructural superior para permitir que el modelo aprenda de forma eficiente la informaci\u00f3n de las rayas sin aliasing. En comparaci\u00f3n con los modelos generales de generaci\u00f3n de im\u00e1genes, el m\u00e9todo de aprendizaje basado en la estrategia anterior puede reducir eficazmente la cantidad de datos, al tiempo que garantiza la estabilidad de la din\u00e1mica de entrenamiento del modelo y una gran capacidad de generalizaci\u00f3n. Mediante la aplicaci\u00f3n del m\u00e9todo cl\u00e1sico de desplazamiento de fase, se puede reconstruir con precisi\u00f3n la forma tridimensional del objeto a partir de la imagen de rayas generada. Mediante el uso de diferentes objetos y diferentes tipos de rayas para realizar pruebas de imagen tridimensional as\u00edncronas, se comprob\u00f3 que el m\u00e9todo propuesto por el equipo de investigaci\u00f3n era comparable al m\u00e9todo s\u00edncrono en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n. En comparaci\u00f3n con los resultados de la reconstrucci\u00f3n as\u00edncrona de rayas, la precisi\u00f3n mejor\u00f3 hasta en tres \u00f3rdenes de magnitud.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n


Este logro combina el concepto de la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes as\u00edncronas con m\u00e9todos generativos de aprendizaje profundo, lo que ofrece una nueva forma de conseguir una percepci\u00f3n de im\u00e1genes tridimensionales altamente flexible y escalable en entornos industriales y de consumo. El m\u00e9todo generativo de imagen tridimensional as\u00edncrona propuesto es capaz de aprender las caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas de las im\u00e1genes de franjas de luz estructurada a partir de una peque\u00f1a cantidad de datos de muestra, bajo la gu\u00eda de priores \u201cinteligentes\u201d, y puede abordar problemas de imagen tridimensional as\u00edncrona en diversos escenarios con una gran capacidad de generalizaci\u00f3n. El nuevo marco de referencia proporcionado permite superar las limitaciones de los dispositivos de imagen y aporta nuevas ideas para la investigaci\u00f3n y el desarrollo futuro de la imagen por luz estructurada.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In the context of the rapid development of informatization, digitization and intelligence, high-fidelity three-dimensional optical and visual imaging technologies play an increasingly important role in many industrial and consumer fields. Among them, the structured light three-dimensional imaging method represented by fringe projection can achieve accurate and rapid measurement of the three-dimensional shape and geometry of […]\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2307,"menu_order":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","tags":[],"news-category":[71],"class_list":["post-2306","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-industry-news"],"yoast_head":"\nGenerative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging - BestLaser<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/noticias\/el-aprendizaje-profundo-generativo-resuelve-el-problema-del-aliasing-en-las-imagenes-3d\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Generative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging - BestLaser\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In the context of the rapid development of informatization, digitization and intelligence, high-fidelity three-dimensional optical and visual imaging technologies play an increasingly important role in many industrial and consumer fields. Among them, the structured light three-dimensional imaging method represented by fringe projection can achieve accurate and rapid measurement of the three-dimensional shape and geometry of [...]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/noticias\/el-aprendizaje-profundo-generativo-resuelve-el-problema-del-aliasing-en-las-imagenes-3d\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"BestLaser\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-09-29T09:50:01+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/image-21.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"949\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"602\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"6 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/\",\"name\":\"Generative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging - BestLaser\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/09\\\/image-21.png\",\"datePublished\":\"2024-09-29T09:49:56+00:00\",\"dateModified\":\"2024-09-29T09:50:01+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/09\\\/image-21.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2024\\\/09\\\/image-21.png\",\"width\":949,\"height\":602},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"News\",\"item\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/news\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Generative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/\",\"name\":\"BestLaser\",\"description\":\"rtlaser\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/bestlasercuttingmachine.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"El aprendizaje profundo generativo resuelve el problema del aliasing en las im\u00e1genes 3D - BestLaser","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/noticias\/el-aprendizaje-profundo-generativo-resuelve-el-problema-del-aliasing-en-las-imagenes-3d\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Generative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging - BestLaser","og_description":"In the context of the rapid development of informatization, digitization and intelligence, high-fidelity three-dimensional optical and visual imaging technologies play an increasingly important role in many industrial and consumer fields. Among them, the structured light three-dimensional imaging method represented by fringe projection can achieve accurate and rapid measurement of the three-dimensional shape and geometry of [...]","og_url":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/noticias\/el-aprendizaje-profundo-generativo-resuelve-el-problema-del-aliasing-en-las-imagenes-3d\/","og_site_name":"BestLaser","article_modified_time":"2024-09-29T09:50:01+00:00","og_image":[{"width":949,"height":602,"url":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/image-21.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Tiempo de lectura":"6 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/","url":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/","name":"El aprendizaje profundo generativo resuelve el problema del aliasing en las im\u00e1genes 3D - BestLaser","isPartOf":{"@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/image-21.png","datePublished":"2024-09-29T09:49:56+00:00","dateModified":"2024-09-29T09:50:01+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/#primaryimage","url":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/image-21.png","contentUrl":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/image-21.png","width":949,"height":602},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/generative-deep-learning-solves-the-aliasing-problem-of-3d-imaging\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"News","item":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/news\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Generative deep learning solves the aliasing problem of 3D imaging"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/#website","url":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/","name":"BestLaser","description":"rtlaser","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2306","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2306"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/news\/2306\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2307"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2306"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2306"},{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bestlasercuttingmachine.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=2306"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}