Utilizarea Tehnicilor Cad Cam Pentru Reconstructia Vaselor Ceramice

Utilizarea tehnicilor CAD/CAM pentru reconstructia vaselor ceramice

Listă figuri

Figura 1 Interfața portalului Europeana [18]. 4

Figura 2 Distribuția relativă a costurilor în cadrul digitizării 7

Figura 3 Totalitatea muzeelor existente în Europa 8

Figura 4 Prezentarea timpului alocat digitizării 3D a diferitelor artefacte [27] 9

Figura 5 Estimare a timpului necesar digitizării complete a unui artefact de tip bust 10

Figura 6 Portal Europeana.eu, secțiunea de căutare a vaselor digitizate tridimensional [30] 11

Figura 7 a) Detalii artefact digitizat 3D pe site-ul bibliotecii virtuale Europeana [31] 11

Figura 8 a) Artefact digitizat 3D găzduit de către site-ul proiectului virtual Amarna 13

Figura 9 Metadatele aferente artefactului Blue/Black on Red Jar (76449) [34] 14

Figura 10 Tur virtual în interiorul Palatului de la Versailles prin intermediul platforma Google Art Project [38] 15

Figura 11 Interfața portalului Google Art Project – Vizualizare vase ceramice antice cu informații contextuale [39] 16

Figura 12 Interfața portalului World Digital Library [44] 16

Figura 13 Platformă cu senzori multipli ce include (de la stânga la dreapta) senzorul de palpare, camera video și senzorul de lumină albă [47] 20

Figura 14 Principii de funcționare [47] 21

Figura 15 a) Lentilă Fresnel; b) Lentilă convențională 22

Figura 16 Trebuie sa o refac cu contribuție proprie (vasul galben) 23

Figura 17 Tehnologia de digitizare 3D 25

Figura 18 Reprezentarea metodei triangulației [59]. 26

Figura 19 Reprezentarea metodei de scanare bazată pe impulsuri laser [61]. 28

Figura 20 Reprezentarea metodei de scanare care utilizează defazajul [62] 28

Figura 21 Exemplificarea metodei de digitizare a artefactelor istorice utilizând metoda fotogrametriei [68] 30

Figura 22 Fragment de vas ceramic 3D [86] 34

Figura 23 Echipamentul de digitizare utilizat în cadrul proiectului [87] 35

Figura 24 a) Fragment de vas; b) generare automată a profilului; c) fragment reconstituit, secțiune de profil și fragmentul de vas. 37

Figura 25 Potrivirea fragmentelor în scopul de a obține un model complet 3D. 37

Figura 26 Arhitectura aplicației și diagrama fluxului de lucru [82] 38

Figura 27 Ajustarea punctelor de control prin modificarea curbele Hermite [98-100] în scopul aproximării curbei de profil a vasului ceramic [82] 40

Figura 28 Exemple de definire a intersecțiilor pentru generarea a diferitelor tipuri de toarte. Utilizatorul poate parametriza toarta prin aplicații GUI 41

Figura 29 Cele două regiuni principale ale interfeței grafice. În regiunea A este descris modul wireframe de redare a vasului ceramic [82] 41

Figura 30 O curbă Hermite 42

Figura 31 Cele patru funcții de bază Hermite intersectate 42

Figura 32 Un lanț de curbe Hermite (subintervale) 43

Figura 33 Generarea corpului principal a vasului ceramic utilizând tehnica Revolve 43

Figura 34 Utilizarea în cadrul aplicației a funcției Extrude pentru generarea unei toarte de tip concav [82] 44

Figura 35 Motor de căutare pe baza de schițe (65R1) 46

Figura 36 Baza de date pentru identificarea tipurilor de fragmente (68R1) (Ximena) 46

Figura 37 Schema procesului de reasamblare a fragmentelor subțiri descoperite în cadrul siturilor arheologice 48

Figura 38 Diferențele dintre asamblarea puzzle-urile comerciale și reconstrucția artefactelor fragmentate [111] 49

Figura 39 Caracteristicile geometrice utilizate de către diverse abordări în domeniul asamblării fragmentelor ceramice [111] 50

Figura 40 Facilitatea de scanare tridimensională în cadrul proiectului Cultlab3D implementat de către cei de la Institutul Fraunhofer 51

Figura 41 Prezentarea stației de lucru Pipeline [130] 52

Figura 42 Scanarea și reconstituirea sculpturii Apollo Belvedere [131-133] 52

Figura 43 Robotul autonom de scanare [134]. 53

Figura 44 Dispozitiv de scanare de la înălțime [135] 53

Figura 45 Scanerul laser 3D Konica Minolta VIVID 9i [136] 54

Figura 46 Modul de scanare a artefactelor in cadrul proiectului Amarna [137] 54

Figura 47 Incinta de iluminare [137] 55

Figura 48 Modele 3D realizate in cadrul proiectului Amarna [142] 56

Figura 49 Proiectul 3D-COFORM [144] 56

Figura 50 Procesul de scanare din cadrul proiectului Clepsydra [146] 58

Figura 51 Fragment de vas digitizat in cadrul proiectului CISA3 [149] 59

Figura 52 Reconstituiri ale unei cetăți în cadrul proiectului 4D-CH-World. 59

Figura 53 Reconstituirea virtuală a circului Ausonius [152-154] 60

Figura 54 Reconstituirea virtuală 3D a orașului Florența (53, 54R1) 60

Figura 55 Vizualizare obiect 3D [157] 61

Figura 56 Scaner Kreon Zephyr KZ50 65

Figura 57 Braț Romer Stinger II [165] 67

Figura 58 Realizarea procesul de scanare laser a unui vas de tip chiup utilizând brațul de măsurare portabil Romer Stinger II. 67

Figura 59 Ținte de poziționare utilizate în cadrul procesului de scanare ca puncte de referință 68

Figura 60 Ilustrare scaner laser color VIUScan [166] 68

Figura 61 Textura suprafeței obiectului scanat, exportată sub formă unei imagini în format 2D 69

Figura 62. Aplicabilitate in domeniul restaurării virtuale 70

Figura 63 Aplicabilitate în design industrial 70

Figura 64 Interfața aplicației VXelements în cadrul procesului de scanare 73

Figura 65 Interfața softului de măsurare 3D Polygonia 74

Figura 66 Interfața softului de procesare MATLAB 75

Figura 67 Interfața softului de proiectare 3D Catia 77

Figura 68 Metodologie generală de reconstituire și reprezentare 3D a artefactelor istorice 79

Figura 69 Exemplificare a caracteristicilor unei curbe B-Spline 83

Figura 70 Vas ceramic reconstituit virtual [190] 85

Figura 71 Reconstituirea virtuală a vaselor ceramice utilizând linia de profil [191] 85

Figura 72 Parametrizarea profilului utilizând metoda fotogrametriei 87

Figura 73 Generarea profilului în urma scanării laser a vasului ceramic 87

Figura 74 Analiza curbei de profil prin intermediul funcției Porcupine Curvature Analysis 88

Figura 75 Profile aparent identice 88

Figura 76 Vase ceramice virtuale generate utilizând aceeași linie de profil 88

Figura 77 Profilele vaselor ceramice virtuale obținute din aceeași curbă NUPBS, dar cu parametri diferiți ai punctelor de inflexiune 89

Figura 78 Atribuirea imaginilor cu profilul aferent fiecărui vas ceramic virtual 89

Figura 79 Set de parametri utilizați pentru generarea vasului ceramic virtual 90

Figura 80 Metodologia generală de utilizare a tabelelor de proiectare parametrizate 91

Figura 81 Metodologia de utilizare a proiectării parametrizate în softul Catia V5 R21 91

Figura 82 Curba utilizată ca studiu de caz la generarea a două profile diferite utilizând diferiți parametri 92

Figura 83 Vasele generate utilizând același profil 92

Figura 84 Fluxul de lucru pentru generarea automată a profilului prin intermediul tabelului de proiectare realizat în programul Microsoft Excel 93

Figura 85 Reprezentarea metodologiei aplicației de generare automată a vaselor ceramice pentru prima imagine 95

Figura 86 Reprezentarea metodologiei aplicației de generare automată a vaselor ceramice pentru cea de a doua imagine 96

Figura 87 Imagine originală înainte de a fi editată [218] 98

Figura 88 Imagine rezultată în urma utilizării funcției de extindere a contrastului utilizând softul Matlab 98

Figura 89 Tehnica de calcul pentru filtrul Sobel 99

Figura 90 Imaginea color originală a unui motor cu aburi [205] 100

Figura 91 Rezultatul în urma aplicării asupra imaginii a filtrului Sobel [205] 100

Figura 92 Imaginea originală [212] 101

Figura 93 Example of a threshold effect used on an image Exemplu de efect de prag utilizat pe o imagine [212] 102

Figura 94 Cinci tipuri de muchii de contur 104

Figura 95 Secțiunea de imagine și etichetarea acesteia (their labeling) 106

Figura 96 Filtre pentru detectarea muchiilor 107

Figura 97 Metodologia întregului proces de reconstituire virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate 110

Figura 98 Exemplificare a unei erori punct-la-plan existentă între două suprafețe 113

Figura 99 Rezultatele rulării algoritmului Iterative Closest Point (ICP) utilizând soluția software Matlab 118

Figura 100 Exemplu privind modul de utilizare a funcției Circle fit utilizând date aleatorii 119

Figura 101 Proces de scanare realizat la Muzeul National de Istorie al Transilvaniei din Cluj-Napoca 121

Figura 102 Ținte de poziționare utilizate în timpul scanării 122

Figura 103 Suprafața 3D a vasului ceramic exportată în format STL în urma digitizării 122

Figura 104 Metodologie de lucru utilizată în cadrul procesului de reconstituire virtuale a unui vas ceramic fragmentat în cadrul unui soft CAD 123

Figura 105 Poziționarea suprafeței scanate în cadrul interfeței softului de proiectare 123

Figura 106 Generarea suprafeței prin intermediul funcției Automatic Surface 124

Figura 107 Generarea suprafeței utilizând comanda Extrude 124

Figura 108 Opțiunea de creare a conturului 125

Figura 109 Generarea planelor realizate la două unghiuri diferite față de planul XOZ 125

Figura 110 Trasarea liniilor de ghidare pentru reconstituirea vasului ceramic. Linia albastră marchează interiorul, linia roșie indică exteriorul vasului. Generarea punctelor pe curbele de ghidare 126

Figura 111 Profilul schiței generate 126

Figura 112 Generarea suprafeței în zona de sus a buzei vasului ceramic 127

Figura 113 Generarea suprafeței interioare a vasului ceramic 127

Figura 114 Întregirea suprafeței interioare a vasului ceramic 128

Figura 115 Generarea suprafeței exterioare a vasului ceramic 128

Figura 116 Vas ceramic reconstituit virtual utilizând softul CAD Catia 129

Figura 117 Opțiune de scalare a imaginii importate 130

Figura 118 a) Modelarea profilului utilizând tehnica fotogrametriei; b) Generarea vasului virtual cu ajutorul funcției Revolve 131

Figura 119 Cotarea fiecărui punct de inflexiune din componența liniei de profil și generarea vasului virtual 131

Figura 120 Editarea denumirilor pentru parametrii punctelor de inflexiune 132

Figura 121 Cote inițiale ale punctelor de inflexiune de pe curba de profil și vasul virtual generat 132

Figura 122 Un nou profil de vas generat în urma modificării cotelor punctelor de inflexiune 133

Figura 123 Vase ceramice virtuale ce compun biblioteca virtuală parametrizată 135

Figura 124 Realizarea unui filtru în cadrul bibliotecii virtuale de vase parametrizate 136

Figura 125 Spațiul de stocare a fișierului de tip Microsoft Excel 138

Figura 126 Spațiul de stocare a fișierului de tip Text 138

Figura 127 Spațiul de stocare a fișierelor de tip CATIA 139

Figura 128 Diferite tipuri de vase generate cu un profil NUPBS utilizând 8 puncte de inflexiune 140

Figura 129 Funcția Macro Editor din cadrul softului Catia 144

Figura 130 Editarea cotelor liniei de profil direct în cadrul scriptului 145

Figura 131 Poză realizată vasului cu denumirea atribuită m1a trebuie refacuta) 151

Figura 132 Poză realizată toartei vasului cu denumirea atribuită m1b trebuie refacuta) 152

Figura 133 Imagine în culori alb și negru, subliniind conturul vasului ceramic 153

Figura 134 Profilul vasului fără toartă 155

Figura 135 Vizualizarea 3D a vasului ceramic generat 156

Figura 136 Profilul toartei pentru a-i determinarea valoarea grosimii 157

Figura 137 Conturul toartei 158

Figura 138 Vedere laterală aîntregului modelului generat 3D 161

Figura 139 Vedere izometrică a întregului modelului 3D 161

Figura 140 Vedere izometrică a întregului modelului 3D exportat în extensia STL 162

Figura 141 Erori apărute în urma etapei de îmbinare a toartei cu corpul vasului ceramic: a) toarta se situează la o distanță n de exteriorul vasului; b) punctele de început și de sfârșit ale toartei se situează la o distanță m de interiorul vasului 164

Figura 142 Poza cu vasul real si cu o scara langa 165

Figura 143 Comparație între reconstituirea a două vase compuse dintr-un număr diferit de fragmente: a) vas compus din șapte fragmente ceramice digitizate a cărui formă reconstituită nu prezintă imperfecțiuni; b) vas compus din 16 fragmente scanate a cărui formă reconstituită prezintă imperfecțiuni 169

Figura 144 Metodologia de promovarea a patrimoniului digitizat prin intermediul platformei web 172

Figura 145 172

Figura 146 173

Listă tabele

Tabelul 1 Costul mediu total estimat al digitizării tuturor colecțiilor din muzeele, arhivele și bibliotecile din Europa [21] 5

Tabelul 2 Set de costuri unitare ale digitizării realizate în cadrul proiectului NUMERIC 6

Tabelul 3 Costurile digitizării distribuite procentual în funcție de categorii 7

Tabelul 4 Avantajele și dezavantajele scanerelor laser 3D cu rază scurtă de acțiune 27

Tabelul 5 Avantajele și dezavantajele scanerelor laser 3D cu rază medie și lungă de acțiune 28

Tabelul 6 Definirea variabilelor și terminologiilor utilizată în lucrarea [111] pentru reconstituirea 3D a artefactelor (vezi figura N de mai sus) 50

Tabelul 7 Specificațiile tehnice ale scanerului Kreon Zephyr KZ50 66

Tabelul 8 Caracteristici tehnice ale scanerului laser color VIUScan [168] 70

Tabelul 9 Semantica muchiilor locale bins 105

Tabelul 11 Numărul de puncte de inflexiune utilizate pentru generarea profilelor de vase ceramice virtuale 133

Tabelul 12 Index al caracteristicilor din cadrul filtrului creat 136

Tabelul 13 Diferite tipuri de vase realizate cu un număr fix de puncte de inflexiune care alcătuiesc curba de profil 140

Tabelul 14 Biblioteca cu valorile parametrizate pentru fiecare profil de vas 141

Tabelul 15 Profilele de vase realizate cu ajutorul scriptului 142

Listă abrevieri

ICT PSP – Information and Communication Technologies Policy Support Programme

ACLS – American Council of Learned Societies

3D-MURALE – 3D Measurement and Virtual Reconstruction of Ancient Lost Worlds of Europe

XML – Extensible Markup Language

MPEG – Moving Picture Experts Group

PHP – Php: Hypertext Preprocessor

XML – Extensible Markup Language

VBA – Visual Basic for Applications

IGD – Institut für Graphische Datenverarbeitung = Institute for Computer Graphics

OBJ – Object

PDF – Portable Document Format

WDL – World Digital Library

TXT – Text

STD – Standard Deviation

LED – Light Emitting Diode

ICP – Iterative Closest Point

IP – Implicit Polynomial

DPI – Dots Per Inch

RGB – Red – Green – Blue

.ma, .dae, .x3dz, .x3d, .zpr, .wrl, .fbx .ply,

ISO – International Standards Organization

NURBS – Non-Uniform Rational B-Spline

NUPBS – Non-Uniform-Polynomial-B-Spline

ODLIS – Online Dictionary for Library and Information Science

SAIL – Stanford Artificial Intelligence Laboratory

3dxml

SVD – Singular Value Decomposition

MPEG – Moving Pictures Expert Group

JPEG – Joint Photographic Expert Group

Capitolul 1 Introducere

Abstract

În acest capitol este prezentată importanța, actualitatea cât și justificarea abordării temei de cercetare alese. Sunt evidențiate o serie de posibilități de implementare a tehnicii de digitizare a obiectelor în cadrul diverselor domenii de aplicabilitate cât și o scurtă analiză a impactului acestora pe plan economic și de dezvoltare personală prin educație. Sunt descrise proiecte la nivel internațional care încurajează și dezvoltă acest domeniu care este încă într-o stare relativ incipientă. Descrierea scopului bine stabilit și obiectivele temei de cercetare bine structurate, sunt o parte importantă din conținutul acestui capitol introductiv. Scopul acestui capitol este de a familiariza cititorii cu termenii specifici din cadrul arheologiei virtuale pentru o cât mai bună înțelegere a acestui domeniu cât și tendințele de dezvoltare în viitor din cadrul acestuia.

Aplicabilitate

Computerul personal a devenit simbolul tehnologiei contemporane, iar aria lui de aplicabilitate a atins și domeniul arheologiei, disciplină ce a fost mult timp considerată ancorată în granițe fixe, fără o posibilitate de modernizare a tehnicilor de lucru. Cercetarea în domeniul arheologiei se dovedește pe zi ce trece ca fiind din ce în ce mai dificilă și complexă fără sprijinul cunoștințelor interdisciplinare. Domeniile moderne, care au un permanent suport tehnologic, aflat într-o foarte rapidă și amplă dezvoltare, cum sunt informatica sau topografia, nu pot lipsi din cadrul cercetărilor arheologice. Este necesară o strânsă colaborare între cercetătorii de diferite specializări prin crearea de centre de cercetare arheologică multidisciplinară [1]. Informatica este aceea care a spart barierele ce îngrădeau arheologia, însă legăturile dintre cele două științe sunt departe de a se fi finalizat. Este evident că disciplina informaticii nu a fost gândită pentru o aplicabilitate în arheologie, apropierea dintre ele făcându-se din mers, intruziunea uneia în domeniul celeilalte provocând transformări a căror importanță este greu de precizat la ora actuală.

Tendința actuală în arheologie este aceea de ultraspecializare într-o anumită epocă, cultură sau chiar fază, astfel încât, dintr-un anumit punct de vedere arheologul este victima încorsetării crescânde a propriei lui meserii, practicând săpături tot mai minuțioase și publicând numai în reviste de specialitate adresate unui public restrâns, el adună o cantitate enormă de artefacte și informații ce trebuiesc depozitate, gestionate și analizate. Extraordinara creștere a documentației, ca rezultat al acestei cercetări, explică faptul că însuși specialistul unui astfel de domeniu restrâns poate fi copleșit, la un moment dat, de multitudinea informațiilor. De aceea s-a căutat un remediu pentru această “inflație documentară” încă din anul 1960, prin introducerea unor tehnici mecanografice și a unor fișiere de selectare optică, a informației arheologice. Însă abia în ultimii 20 de ani, informatica a impus progrese semnificative, permițând o gestionare sigură și rapidă a imensei documentații arheologice [2].

Astfel au apărut proiectele unor biblioteci de date naționale și internaționale (Europeana [3] sau Google Art Project [4]) care să regrupeze cunoștințele arheologilor dintr-un anumit domeniu, pentru a le pune la dispoziția colectivelor științifice și întregului public din întreaga lume, prin consultarea la distanță prin intermediul internetului. De asemenea au apărut bazele de date, locale sau personale, care tind să înlocuiască clasica muncă cu fișe, introducerea, organizarea, selectarea și regăsirea informației (după anumite criterii) făcându-se foarte ușor și rapid. În acest fel computerul a devenit un instrument privilegiat, mai întâi pentru că face comodă și performantă utilizarea bazelor de date, iar în al doilea rând pentru că facilitează prelucrarea materialului arheologic prin intermediul unor sisteme expert (programe de arheologie, geografie, chimie, etc.) în vederea analizei finale și publicării artefactelor și informațiilor dintr-o săpătură arheologică.

(Aici trebuie date exemple de diferite domenii in care se poate implementa digitizarea)

Contextul actual și motivația alegerii temei de cercetare abordate

Este bine cunoscut faptul că în urma săpăturilor arheologice rezultă o cantitate foarte mare de obiecte din ceramică. Aceste obiecte sunt de diferite tipuri și întrebuințări, mai mult fragmentate decât întregi, lucrate mai mult sau mai puțin îngrijit. Ceramica este un document istoric și artistic care din punct de vedere al raportului numeric este pe primul loc între categoriile de materiale care fac obiectul restaurării [5]. Uneori reconstituirea nu se poate realiza deoarece, potrivit normelor în vigoare, se pot restaura piese din care se păstrează minim 50% din original [6]. Cea mai bună soluție pentru rezolvarea acestor probleme este reconstituirea și prezervarea virtuală a obiectelor ceramice.

Motivația alegerii acestei teme de cercetare a urmat în mod firesc în urma nenumăratelor discuții purtate cu colectivul Muzeului Național de Istorie a Transilvaniei din Cluj-Napoca cu ocazia colaborării în mai multe proiecte comune. Metodologiile dezvoltate în această lucrare de cercetare își propun să vină în ajutorul arheologilor în diferite etape a procesului de restaurare și conservare a patrimoniului cultural pentru că, de cele mai multe ori, restauratorii nu au timpul sau resursele financiare necesare pentru a reconstitui toate obiectele ceramice descoperite, fragmentele sfârșind a fi păstrate în depozite.

Un alt motiv hotărâtor a fost acela că pe plan internațional tendința actuală în arheologie este de a se digitiza la o scară largă toate obiectele de patrimoniu a fiecărei țări, pentru a le expune și face cunoscute publicului larg. Datorită acestui raționament unanim, s-a dat curs dorinței de înființare a bibliotecii virtuale Europeana susținută de către Comisia Europeană, a bibliotecii virtuale World Digital Library sprijinită de către UNESCO și Biblioteca Congresului SUA cât și platformei online Google Art Project finanțată de către corporația americană multinațională Google.

Fără îndoială, dezvoltarea platformei de internetului a determinat și nașterea bibliotecii virtuale. Deși platforma internet are unele dintre caracteristicile unei biblioteci digitale (înglobează diferite tipuri de materiale, utilizatorii pot accesa informațiile dorite și pot folosi serviciile existente), aceasta nu poate fi considerată o bibliotecă digitală în sine, pentru că îi lipsesc trăsăturile esențiale ale bibliotecii digitale: mediu administrat, principii de dezvoltare a colecțiilor, și cel mai important lucru, gradul ridicat de durabilitate a obiectelor digitale. Așadar, biblioteca digitală se ghidează după următoarele principii: colecția de documente digitale este creată și organizată conform principiilor de dezvoltare, principii existente și în ciclul de viață al documentelor tradiționale; documentele digitale sunt resurse stabile, fiindu-le asigurate tratamente specifice pentru a fi prezervate și accesate în viitor.

Dar, ce este în esență, o bibliotecă digitală? Literatura de specialitate abundă într-o varietate de definiții. În Dicționarul online de Biblioteconomie și Știința Informării (ODLIS – Online Dictionary for Library and Information Science) [7], biblioteca digitală se constituie din resurse ce pot fi citite cu ajutorul unui calculator, conținutul digital putând fi accesat local sau de la distanță. Comisia Europeană, organismul ce militează pentru unificarea resurselor patrimoniale de pe întreg teritoriul european, în mediul digital, în broșura pe care a publicat-o (i2010: Biblioteci digitale” – „i2010: Digital Libraries [8]) definește bibliotecile digitale ca fiind colecții organizate de conținut digital, rezultat în urma digitizării documentelor tradiționale sau creat direct în mediul digital. În literatura autohtonă, prof. dr. Mircea Regneală afirmă în propriul său Dicționar de Biblioteconomie [9] că biblioteca digitală este asemănătoare celei care deține publicații tradiționale, însă documentele bibliotecii digitale pot fi accesate de la distanță.

Putem concluziona că Biblioteca digitală este un concept complex, ce presupune existența obiectelor digitizate și a celor create și în format electronic, furnizarea de servicii în mediul online, utilizarea noilor tehnologii în vederea îndeplinirii tuturor activităților, totul pentru a satisface nevoile de informare a utilizatorilor .

Precursor al Bibliotecii digitale este Proiectul Gutenberg [10, 11], un proiect vizionar lansat de Michael Hart pentru a crea versiuni electronice ale lucrărilor literare și a le distribui întregii lumi. La început, textele erau numai în limba engleză și erau, cu precădere, lucrări de referință. Cu timpul, proiectul s-a diversificat. Actualmente, sunt reprezentate diferite domenii, în diferite limbi (germană, italiană, spaniolă, finlandeză, chineză și încă alte patruzeci de limbi), fiind acoperite toate genurile, de la tratate științifice până la literatură de divertisment. Pe parcurs au fost incluse și publicații periodice.

Un prim pas spre crearea bibliotecii digitale l-a constituit înlocuirea catalogului tradițional (alfabetic pe autori și titluri, sistematic, analitic) cu catalogul on-line pentru public (Online Public Access Catalog) – OPAC, o bază de date bibliografice, care oferă o consultare organizată, utilizatorul putând obține, astfel, informații combinate (autor, titlu, editură, subiect) într-un timp foarte scurt. Acest catalog prezintă marele avantaj de a fi accesat de la distanță, de către orice persoană ce are conexiune la internet, fapt ce a însemnat o adevărată provocare la vremea aceea.

Un alt pas semnificativ făcut de biblioteci spre lumea tehnologică a fost crearea propriei pagini de internet, astfel, bibliotecile au devenit vizibile atât la nivel național cât și internațional. Prima bibliotecă europeană care și-a creat propriul site (în februarie 1994) este Biblioteca Națională a Finlandei [12]. Încetul cu încetul, tot mai multe biblioteci au început să-și creeze propria pagină de internet, cu ajutorul căreia utilizatorii aveau posibilitatea de a afla mai multe informații: programul bibliotecii, consultarea catalogului etc. Nu a mai fost decât un pas spre crearea de colecții digitale, implicit spre derularea de proiecte de digitizare. În Europa, printre primele instituții culturale creatoare de biblioteci digitale se numără Biblioteca Britanică și Biblioteca Națională a Franței.

Biblioteca digitală oferă o varietate de avantaje: accesarea simultană a informațiilor de către mai mulți utilizatori, furnizarea unor modalități de îmbunătățire a procesului de consultare a documentelor, protejarea originalelor care adesea se află într-o stare degradabilă. furnizarea unui acces egal la informație pentru toate tipurile de utilizatori, inclusiv pentru cei cu dezabilități, atragerea de noi utilizatori.

În încercarea de a proteja, conserva și furniza accesul la obiectele de patrimoniu, instituțiile au derulat diferite proiecte de digitizare, prin care să fie valorificate aceste obiecte. Important este ca digitizarea să fie percepută din perspectiva calitativă, ci nu cantitativă. Starea fragilă în care se află unele artefacte cu valoare istorică și artistică deosebită, ne obligă să nu repetăm procesul de digitizare. Conform Consiliului Canadian al Arhivelor (Canadian Council of Archives) [13], digitizarea reprezintă modalitatea de prezervare, prin limitarea manevrării documentelor originale și este considerată parte a strategiei de acces la obiecte care nu trebuie să agreseze, în niciun fel, originalele iar drepturile de proprietate intelectuală trebuie respectate, pe tot parcursul procesului. În derularea procesului de digitizare este necesară parcurgerea următorilor pași: selectarea obiectelor care urmează a fi digitizate, respectarea cerințelor tehnice privind scanarea propriu-zisă, crearea de metadate, stocarea și arhivarea copiilor [14].

Biblioteca virtuală Europeana.eu

Europeana.eu este un portal de internet care funcționează ca o interfață către milioane de cărți, picturi, filme, obiecte de muzeu și înregistrări din arhive care au fost digitizate în Europa întreagă. Mona Lisa de Leonardo da Vinci, Fata cu cercel de perlă, opera lui Johannes Vermeer, lucrările lui Charles Darwin și Isaac Newton și muzica lui Wolfgang Amadeus Mozart sunt unele dintre cele mai importante opere de pe acest portal. Aproximativ 2000 de instituții din Europa au contribuit la proiectul Europeana. Printre acestea se află muzee de prestigiu cum ar fi Rijksmuseum, British Library și Muzeul Louvre, dar și arhive regionale și muzee locale din fiecare stat membru al Uniunii Europene. Împreună, colecțiile acestora permit utilizatorilor să exploreze patrimoniul cultural și științific din preistorie până în zilele noastre [15]. De la început materialul digitizat de către partenerii de proiect a acoperit numeroase segmente, inclusiv hărți istorice, cărți poștale, jurnale de călătorie, albume cu fotografii, cântece populare, cărți rare cât și diferite arhive. Prototipul portalului a fost lansat în luna noiembrie a anului 2008 [16], permițând inițial accesul la 4,5 milioane de obiecte digitale, iar în iulie 2010 numărul acestora ajunseseră la 10 milioane [17].

Figura 1 Interfața portalului Europeana [18].

Europeana și proiectele care contribuie la conținutul portalului au fost finanțate de către Comisia Europeană [19] în cadrul programului eContentplus [20], Programul Tehnologiilor Informaționale și Comunicațiilor prin politica de sprijin (ICT PSP – Information and Communication Technologies Policy Support Programme) și alte programe similare. Pentru a participa la o gamă largă de proiecte, care sunt finanțate exclusiv de către Comisie în proporție de 50-100% din costurile care nu includ cheltuieli de regie, Europeana este, de asemenea, dependentă de un element de finanțare de la ministerele de cultură și educație ale statelor membre. Desigur că întreg procesul de constituire a unei biblioteci digitale este unul destul de costisitor. Aspectele legale privind dreptul de autor, acordurile de licență, achiziționarea echipamentului necesar, instruirea personalului, crearea de metadate pentru documentele digitale, asigurarea prezervării digitale constituie aspecte foarte importante în crearea bibliotecii digitale. Colecțiile ce alcătuiesc biblioteca digitală se compun, în principal, din documente create în mediul digital și cele care sunt rezultate în urma digitizării surselor originale. În privința resurselor create în mediul digital, întrucât costul achiziționării acestora este din ce în ce mai mare, bibliotecile s-au constituit în consorții, pentru partajarea cheltuielilor și a accesului la aceste documente. Consorțiul se bazează pe relația directă dintre editori-biblioteci-utilizatori. Deși costurile sunt destul de ridicate, activitatea de prezervare contribuie la prezervarea documentelor rare, prețioase și, în același timp, furnizează accesarea lor, atât în momentul de față cât și în viitor (prin crearea unei copii cu scopul de lecturare și a alteia cu scop de securitate și păstrare pe o anumită perioadă). Odată trecut în format digital, documentul oferă posibilități multiple de căutare, precum căutarea după anumite cuvinte, fraze, idei. Copiile digitale ocupă un spațiu extrem de mic în comparație cu multitudinea de rafturi, necesare colecțiilor pe suport hârtie [14].

Conform evaluărilor, costul estimat al digitizării colecțiilor totale ale muzeelor, arhivelor și bibliotecilor din Europa, inclusiv a materialelor audiovizuale pe care aceste instituții le dețin, este de aproximativ 100 de miliarde EUR (Tabelul 1).

Tabelul 1 Costul mediu total estimat al digitizării tuturor colecțiilor din muzeele, arhivele și bibliotecile din Europa [21]

Aceste cifre de cost includ digitizarea a 77 de milioane de cărți, 24 de milioane de ore de programe audiovizuale, 358 de milioane de fotografii, 75,43 milioane de opere de artă și 10,45 miliarde de pagini de arhive.

Pentru o bună înțelegere a costurilor pe care le produce digitizarea, în Tabelul 2 este exemplificat un set de costuri unitare ale digitizării, înregistrat în cadrul proiectului NUMERIC [22] finanțat de către Uniunea Europeană [23].

Tabelul 2 Set de costuri unitare ale digitizării realizate în cadrul proiectului NUMERIC

Un alt exemplu concludent al costurilor se regăsește în raportul din cadrul proiectului de Digitizare a Arhivelor Parlamentare din Regatul Unit [24] și prezentat în tabelul de mai jos unde este prezentată distribuția procentuală a costurilor din acest proiect.

Tabelul 3 Costurile digitizării distribuite procentual în funcție de categorii

Graficul de mai jos ilustrează distribuția relativă a costurilor.

Figura 2 Distribuția relativă a costurilor în cadrul digitizării

Această distribuție aproximativă a costurilor (30% echipamente și cheltuieli de capital, 30% digitizarea și 30% pentru activități de suport și de livrare) este valabilă pentru majoritatea proiectelor realizate în domeniul digitizării, excepție făcând cele în care obiectul care urmează a fi digitizat prezintă o formă deosebit de complexă.

Pe baza cifrelor prezentate între anii 2003 și 2008, în Europa existau un număr de 17673 de muzee. Aceasta reprezintă că în medie sunt 0.000080 muzee pe cap de locuitor din statele membre ale Uniunii Europene, sau o medie de un muzeu la 33143 de locuitorii europeni [25]. Din cele 17673 de muzee din UE, acestea sunt divizate între muzee de artă și istorice/arheologice, muzee de științe ale naturii și alte tipuri de muzee, precum se poate vizualiza în Figura 3 [26].

Figura 3 Totalitatea muzeelor existente în Europa

Distincțiile dintre tipurile de muzee sunt semnificative statistic din cauza diferențelor notabile în ceea ce privește natura colecțiilor expuse. În mod similar, diferența dintre numărul mare de muzee mici și numărul relativ mic de muzee foarte mari, este de asemenea un factor statistic semnificativ.

Până acum câțiva ani tipurile de materiale predominante în expoziții au fost cărțile, materialele de arhivă, fotografiile și alte materiale tipărite, la ora actuală tipurile predominante în muzee sunt:

artefacte artificiale (copii fidele după obiectele originale)

materiale geologice naturale

opere de artă 2D

opere de artă 3D

fotografii

Costurile pe care le implică digitizarea obiectelor de patrimoniu cultural sunt destul de mari și necesită un efort financiar susținut. O astfel de abordare pe tema costurilor, o putem regăsi în articolul științific The Potential of 3D Internet in Cultural Heritage Domain [27], unde autorii acestui articol fac parte din cadrul Institutului Fraunhofer IGD (Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research) [28] iar articolul prezintă potențialul utilizării tehnologiilor de digitizare 3D a obiectelor de patrimoniu cultural. Digitizarea 3D a obiectelor de patrimoniu este necesară dat fiind faptul că obiectele tangibile mobile și imobile pot fi deteriorate/distruse, dar este important să se găsească soluții care să permită o abordare economică pentru a digitiza în masă patrimoniul cultural.

Potrivit studiului amplu realizat de către Muzeul Victoria și Albert din Londra [29] în cadrul proiectului 3D-COFORM [30], digitizarea 3D a unui obiect de dimensiuni medii (500 de mm lungime, 500 de mm lățime și 500 de mm înălțime) necesită între 5 și 20 de ore pentru a fi achiziționată întreaga geometrie și textură a acestuia, fără a ține cont de proprietățile reflectorizante ale unor obiecte și problemele pe care le implică în scanarea corectă a acestora.

Graficul prezentat în prezintă timpul alocat digitizării 3D diferitelor artefacte din cadrul muzeului mai sus menționat. Timpul de achiziție a geometriei tridimensionale și a texturii este reprezentat de culoarea roșie, iar timpul de postprocesare este exemplificat sub formă de culoare verde.

Figura 4 Prezentarea timpului alocat digitizării 3D a diferitelor artefacte în cadrul proiectului 3D-COFORM [27]

Timpul alocat digitizării crește odată cu dimensiunea și complexitatea obiectelor care se doresc a fi digitizate. O mare parte din acest timp este atribuit pregătirii obiectelor de patrimoniu în vederea digitizării și a repoziționării manuale a acestora în timpul procesului de scanare.

Graficul prezentat în prezintă estimarea timpului necesar digitizării complete a unui bust, durata întregului proces fiind de 36 de ore.

Figura 5 Estimare a timpului necesar digitizării complete a unui artefact de tip bust

Așadar, procesul de realizare a modelelor 3D virtuale reprezentând obiecte de patrimoniu necesită un efort financiar destul de crescut, iar în cazul în care este utilă și o reconstituire virtuală a obiectelor, atunci și timpul alocat crește semnificativ fiind necesară modelarea asistată de calculator a acestora.

Bibliotecile și muzeele au început procesul de digitizare, pornind de la două considerente, în acest mod, vor fi prezervate documentele originale și, totodată, vor fi puse la dispoziția tuturor celor interesați, în mediul online. În principal, documentele digitizate se adresează cercetătorilor, stimulând, astfel, procesul de cercetare/documentare, însă acestea pot fi consultate și de alte categorii de utilizatori: studenți, elevi, cadre didactice din mediul preuniversitar și universitar, specialiști.

Accesul către modelele digitizate tridimensional de pe portalul bibliotecii virtuale Europeana este unul facil și permite celor interesați să acceseze simultan mai multe colecții digitizate ale bibliotecilor, arhivelor și muzeelor europene. Spre exemplu, în Figura 6 este ilustrată secțiunea de căutare a vaselor digitizate 3D.

Figura 6 Portal Europeana.eu, secțiunea de căutare a vaselor digitizate tridimensional [31]

Odată selectat modelul care se dorește a fi vizualizat, portalul pune la dispoziție informații referitoare la numele creatorului, perioada și era din care provine obiectul, data la care a fost creat și data la care a fost descoperit de către arheologi, cei care au contribuit la descoperirea lui, o scurtă descriere despre artefact, informații despre dimensiunile obiectului, instituția de care aparține, proiectul în cadrul căruia a fost posibilă digitizarea, sursa care l-a publicat spre vizualizare, țara de origine și țara care a facilitat expoziția, limba în care sunt detaliate informațiile, site-ul care găzduiește metadatele (Figura 7 a), precum și posibilitatea de a vizualiza efectiv artefactul digitizat tridimensional prin intermediul soluției interactive PDF 3D precum este ilustrat în Figura 7 b.

Figura 7 a) Detalii artefact digitizat 3D pe site-ul bibliotecii virtuale Europeana [32]

b) Vizualizare a artefactului digitizat 3D prin intermediul soluției interactive PDF 3D [33]

După selectarea artefactul, portalul bibliotecii virtuale ghidează publicul către site-ul care găzduiește publicarea modelului digitizat 3D. În cazul de față este site-ul proiectului virtual Amarna (Figura 8 a) care în capitolul următor va avea parte de o descriere. Specialiștii din cadrul proiectului care au realizat scanarea oferă întreg modelul digitizat al obiectului spre a fi descărcat (mesh-ul sub formă de extensie .obj și norul de puncte sub formă de extensie .txt) precum se poate vizualiza ilustrat în Figura 8 b.

Figura 8 a) Artefact digitizat 3D găzduit de către site-ul proiectului virtual Amarna

b) Metadatele aferente artefactului digitizat 3D puse la dispoziție spre a fi descărcate de către utilizatori [34]

O descriere riguroasă va oferi o mai bună gestionare a obiectelor digitale și o regăsire precisă, iar cheia este reprezentată de metadate. Metadatele constituie unul din conceptele fundamentale pentru descrierea, organizarea, exportul și regăsirea informațiilor în mediul digital. Metadatele corect create reprezintă instrumentul eficient în gestionarea și regăsirea obiectelor în spațiul complex al informațiilor. Metadatele, în general, conțin o indicație către locul unde se află obiectul. Metadatele se împart în trei categorii: descriptive, structurale și administrative. Cele din urmă sunt vitale pentru prezervarea pe termen lung a obiectelor digitale. Odată create colecțiile digitale, acestea pot fi publicate online, pe pagina de internet a instituției deținătoare. Pentru a deveni un instrument de diseminare și promovare a informațiilor și serviciilor, site-ul trebuie să fie creat, respectându-se anumite criterii, precum: accesibilitate, actualizare, validare etc. [14].

Pe site-ul indicat care găzduiește metadatele artefactului selectat sunt disponibile detalii atât despre artefactul în sine, cât și despre descrierea proiectului în cadrul căruia a fost digitizat. Informațiile referitoare la proiect conțin: numele proiectului, institutul de arheologie și cercetare care s-a ocupat de digitizare, numele profesorului sub a cărui îndrumare s-a efectuat digitizarea, numărul de înregistrare al artefactului în baza de date a muzeului, denumirea obiectului scanat, locația și data scanării, condițiile în care s-a studiat, detalii despre scanerul utilizat, numele companiei care a efectuat aceste servicii, o estimare a rezoluției folosite, numărul total al obiectelor scanate în proiect, descrierea de seturi de date finale pentru arhivă, harta planimetrică a zonelor de acoperire prin scanare, note suplimentare în cadrul proiect și imagini din timpul studiului. Informațiile specifice artefactului sunt strâns legate de metadate: numele scanărilor salvate, numărul norilor de puncte rezultați din scanare, tehnologia de scanare, detalii despre lentilele utilizate, numărul de înregistrare a metadatei, numărul erorilor exprimat în unități, numărul total de puncte la finalul înregistrării, precum și formatul în care s-a salvat modelul digitizat tridimensional (Figura 9).

Figura 9 Metadatele aferente artefactului Blue/Black on Red Jar (76449) [35]

Platforma Google Art Project

Platforma Google Art Project, lansată de corporația americană multinațională Google, permite utilizatorilor să se plimbe, virtual, cu ajutorul unui simplu click, utilizând tehnologia Google Street View [36, 37] (Figura 10), prin nu mai puțin de 151 dintre cele mai mari muzee din lume având în același timp acces la informații contextuale pentru fiecare operă de artă în parte, precum se poate observa în Figura 11. Proiectul a fost lansat la data de 1 februarie 2011 în colaborare cu 17 muzee internaționale, inclusiv Tate Gallery din Londra, Metropolitan Museum of Art din New York City și Uffizi din Florența [38]. La data de 3 aprilie 2012, Google a anunțat o expansiune majoră a proiectului prin semnarea acordurilor de parteneriat cu 151 de muzee din 40 de țări. Astfel utilizatorii pot să exploreze colecțiile de la Muzeul aurului din Bogota, să descopere capodoperele de artă modernă de la San Francisco și să admire comorile expuse în Muzeul din Delhi. În prezent în cadrul proiectul Google Art Project pot fi vizualizate peste 40.000 de opere de artă din 46 de muzee, procesul de achiziție de imagine este într-o continuă desfășurare la muzeele partenere rămase.

Figura 10 Tur virtual în interiorul Palatului de la Versailles prin intermediul platforma Google Art Project [39]

Figura 11 Interfața portalului Google Art Project – Vizualizare vase ceramice antice cu informații contextuale [40]

Google pretinde că Art Project oferă o experiență mai spectaculoasă decât dacă ai vizita în persoană obiectivele turistice. În plus, o operă de artă din fiecare muzeu este disponibilă în high-resolution. Asta înseamnă că pictura a fost imortalizată în șapte milioane de pixeli. Cu alte cuvinte, imaginea obținută este de 1.000 de ori mai detaliată decât o poză realizată cu o camera digitală. Reprezentanții companiei au declarat că au fost necesare între patru și opt ore pentru a imortaliza fiecare pictură în detaliu. Pentru obținerea fotografiei finale au suprapus mii de capturi ale aceleiași opere de artă. Platforma online este în prezent disponibilă în 18 limbi, inclusiv engleză, franceză, indoneziană, japoneză, poloneză și portugheză. Google și-a multiplicat eforturile de digitalizare și de arhivare în toate domeniile, precum realizarea unor imagini de înaltă rezoluție cu Manuscrisele de la Marea Moartă și ale unor arhive personale precum cele ale lui Nelson Mandela, dar și a unor modele 3D ale orașelor franceze din secolul al XVIII-lea.

Biblioteca virtuală World Digital Library

Biblioteca Digitală Mondială (World Digital Library) este o bibliotecă digitală aflată sub egida UNESCO și a Bibliotecii Congresului SUA. Scopul acesteia este de a promova schimburile culturale internaționale, de a dezvolta volumul și varietatea conținutului cultural al internetului și de a furniza material de studiu pentru oameni de știință, cadre didactice, studenți și publicul larg [41]. La momentul lansării inițiale WDL, a deținut 1236 de articole, iar în luna februarie a anului 2015 acest număr a crescut la aproape 12000 de articole din 193 de țări [42-44]. Este cea de-a treia bibliotecă digitală online ca mărime, după Google Book Search și proiectul Uniunii Europene, Europeana.

Figura 12 Interfața portalului World Digital Library [45]

Scopul și obiectivele temei de cercetare

Prin prezenta lucrare de cercetare cu titlul Utilizarea tehnicilor CAD/CAM pentru reconstrucția vaselor ceramice, autorul își dorește să consolideze legătura dintre două domenii: inginerie și arheologie, aducând în sfera conservării patrimoniului ce vizează vasele ceramice întregi și fragmentate, tehnici, instrumente și aplicații deja consacrate în inginerie. Dincolo de aspectele teoretice evidențiate în cadrul tezei cu privire la scopul mai sus declarat, lucrarea are un puternic caracter aplicativ prin dezvoltarea unor modele matematice menite să ușureze etapa de reconstrucție și digitizare a artefactelor istorice. Cercetarea s-a efectuat pe două direcții distincte, dar convergente: o direcție de cercetare orientată spre ramura matematică și susținută de aplicația software Matlab și o a doua direcție de cercetare orientată spre modelarea virtuală tridimensională prin intermediul softului de proiectare Catia. Rezultatul cercetărilor reprezintă o punte între aceste două direcții și are în vedere reconstituirea virtuală a artefactelor de tipul vaselor ceramice, în baza unor algoritmi dedicați geometriei acestora și într-un timp cât mai scurt. În aceeași sferă a contribuțiilor originale, lucrarea urmărește și realizarea unei biblioteci virtuale de vase ceramice ce are la bază principiile unei curbe spline definită de un număr limitat de puncte de inflexiune.

Sa aducă contribuții in domeniul digitizării în general și al digitizării artefactelor în particular.

În cadrul acestei teze de doctorat, autorul își propune să îndeplinească următoarele obiective:

Reconstituirea virtuală a unui vas ceramic fragmentat utilizând softul de modelare Catia;

Crearea unei biblioteci de vase ceramice parametrizată;

Modificarea curbei de profil a vasului ceramic utilizând punctele de inflexiune ale acesteia;

Reconstrucția vaselor ceramice cu ajutorul unei schițe pornind de la elementele componente salvate și generate inițial;

Generarea vasului ceramic tridimensional cu ajutorul a maximum două imagini:

Dezvoltarea unui algoritm prin intermediul căruia fragmentele ceramice virtuale sunt poziționate matematic pe suprafața vasului;

Promovarea patrimoniului cultural digitizat prin intermediul unei platforme web (crearea unui muzeu virtual interactiv).

Structura lucrării de doctorat

Din punct de vedere formal, lucrarea este alcătuită din șase capitole, N anexe, N de figuri, N tabele și o listă de abrevieri. Partea finală a prezentei teze de doctorat este marcată prin suportul bibliografic și N anexele aferente contribuțiilor proprii.

Capitolul de început, Introducere, își propune să ofere o prezentare clară și cuprinzătoare a importanței, actualității cât și justificării abordării temei de cercetare alese. Sunt evidențiate o serie de posibilități de implementare a tehnicii de digitizare a obiectelor în cadrul diverselor domenii de aplicabilitate cât și o scurtă analiză a impactului acestora pe plan economic și de dezvoltare personală prin educație. Sunt descrise proiecte la nivel internațional care încurajează și dezvoltă acest domeniu care este încă într-o stare relativ incipientă. Descrierea scopului bine stabilit și obiectivele temei de cercetare bine structurate, sunt o parte importantă din conținutul acestui capitol introductiv. Scopul acestui capitol este de a familiariza cititorii cu termenii specifici din cadrul arheologiei virtuale pentru o cât mai bună înțelegere a acestui domeniu cât și tendințele de dezvoltare în viitor din cadrul acestuia.

Pornind de la tehnicile de digitizare și valorificare a artefactelor istorice, cel de-al II-lea capitol, Tehnici de reconstituire a vaselor ceramice în mediul virtual, aduce în discuție două subiecte importante care stau la baza domeniului Arheologiei Digitale necesare pentru reconstrucția și valorificarea artefactelor 3D: tehnici eficiente de achiziție a datelor privind geometria suprafețelor și digitizarea ca modalitate de prezervare și valorificare a obiectelor cu valoare patrimonială. O atenție sporită este acordată procesului de digitizare, prin care sunt urmărite aspecte precum: conversia obiectului inițial, analogic, în format digital, descrierea procesării, asigurarea accesului la conținutul digitizat și prezervarea pe termen lung. Mai sunt prezentate etapele constituente ale unui proiect de digitizare și importanța acestuia în prezervarea și dezvoltarea noilor servicii și produse privind modalitățile de acces la patrimoniul cultural prin intermediul internetului și a dispozitivelor haptice (mediul imersiv prin redarea realității). Sunt detaliate aplicații și instrumente care sunt actualmente utilizate și modul cum funcționează acestea în vederea promovării patrimoniului cultural și implicit, a instituțiilor culturale.

În cadrul celui de-al III-lea capitol, Instrumente inginerești utilizate în cadrul prezentei cercetări, sunt evidențiate și descrise principalele instrumente și echipamente inginerești utilizate în cadrul activității de cercetare cu scopul digitizării fragmentelor și a vasele ceramice întregi. Acestea au fost utilizate în funcție de caracteristicile pe care le prezintă, pentru a nu deteriora suprafața fragmentelor și pentru a obține acuratețea norul de puncte. Acestea se regăsesc în cadrul laboratorului de Măsurări și Scanări 3D din cadrul Universității Tehnice din Cluj-Napoca, Facultatea de Construcții de Mașini.

Capitolul al IV-lea, Contribuții teoretice privind reconstituirea virtuală a vaselor ceramice, se constituie într-o descriere a etapelor constituente a procesului de digitizare care compun metodologiile de lucru în vederea realizării reconstituirilor virtuale ale vaselor ceramice fragmentate și întregi. Se prezintă propria metodologie realizată cu scopul de a oferi spre vizualizare etapele care trebuiesc parcurse pentru o prezervare completă a artefactelor istorice. Sunt punctate aspecte teoretice care facilitează generarea virtuală a vaselor ceramice prin intermediul editării geometriei curbei de profil (a punctelor de inflexiune care constituie curba de profil) în vederea realizării unei baze de date parametrizate. Sunt prezentate și două metode proprii de digitizare automată a vaselor ceramice întregi și de reconstituire virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate, sub formă de algoritmi.

Cel de-al V-lea capitol, Contribuții practice privind reconstituirea virtuală a vaselor ceramice, are ca scop prezentarea și validarea metodologiilor originale orientate în mare măsură spre reconstituirea și digitizarea virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate și întregi utilizând instrumente inginerești. Se face referire în schimb, prin exemplificare, și la crearea unei biblioteci de vase ceramice virtuale parametrizată pe baza geometriei liniei de profil, automatizarea procesului de reconstituire utilizând un macro-script și promovarea patrimoniului digitizat prin intermediul unei platforme web.

În componența ultimului capitol din cadrul acestei lucrări, sunt prezentate concluziile finale și sinteza a tuturor contribuțiilor originale. Se relatează și direcțiile viitoare posibile de cercetare cât și o diseminare selectivă a rezultatelor pe care autorul le-a întreprins pe parcursul programului de cercetare științifică prin prezentarea și publicarea articolelor științifice în jurnale sau la manifestări științifice.

Partea finală a prezentei teze de doctorat este marcată prin suportul bibliografic și anexele aferente contribuțiilor proprii.

Capitolul 2 Analiza stadiului actual privind contextul cercetării

Abstract

Pornind de la tehnicile de digitizare și valorificare a artefactelor istorice, cel de-al II-lea capitol, aduce în discuție două subiecte importante care stau la baza domeniului Arheologiei Digitale, necesare pentru reconstrucția și valorificarea artefactelor 3D: tehnici eficiente de achiziție a datelor privind geometria suprafețelor și digitizarea ca modalitate de prezervare și valorificare a obiectelor cu valoare patrimonială. O atenție sporită este acordată procesului de digitizare, prin care sunt urmărite aspecte precum: conversia obiectului inițial, analogic, în format digital, descrierea procesării, asigurarea accesului la conținutul digitizat și prezervarea pe termen lung. Mai sunt prezentate etapele constituente ale unor proiecte de digitizare și importanța acestora în prezervarea și dezvoltarea noilor servicii și produse privind modalitățile de acces la patrimoniul cultural prin intermediul internetului și a dispozitivelor haptice (mediul imersiv prin redarea realității). Sunt detaliate aplicații și instrumente care sunt actualmente utilizate și modul cum funcționează acestea în vederea promovării patrimoniului cultural și implicit, a instituțiilor culturale.

Noțiuni generale

Datorită evoluției rapide a tehnologiilor și a echipamentelor din domeniul industrial, în literatura de specialitate au fost identificate diferite metode propuse pentru digitizarea și reprezentarea virtuală a artefactelor istorice. Având în vedere ascensiunea tehnologiilor privind dezvoltarea inteligentă a echipamentelor, putem vorbi de evoluția modalităților în care sunt reconstituite și reprezentate acestea. În acest sens reconstituirile 3D ale artefactelor istorice se realizează utilizând tehnici și instrumente din domeniul ingineriei cu aplicabilitate în domeniul arheologic. Pentru ca aceste reconstituiri să aibă o acuratețe cât mai mare, se utilizează tehnologiile de reverse engineering în scopul vizualizării formelor artefactelor digitizate, iar mai apoi sunt utilizate programe de calcul matematic și ingineresc și de modelare a fragmentelor digitizate în scopul reconstituirilor 3D.

Proiectarea asistată de calculator (CAD – Computer Aided Design) a contribuit considerabil la automatizarea și îmbunătățirea tehnicilor deja existe, tradiționale sau descoperirea de noi tehnici. Odată cu introducerea desenării și schematizării pe calculator, s-a îmbunătățit modul de proiectare, care a evoluat odată cu progresul tehnologiilor informației, obținându-se reprezentări din ce în ce mai exacte, mai precise, mai bine procesate [46].

Utilizarea tehnicilor de reverse engineering și a modelări CAD, permite obținerea unor modele 3D fidele care respectă detaliile artefactului. Un model CAD fidel transpus în realitatea virtuală și afișat prin intermediul mijloacelor de proiecție 3D, permite studiul acestuia în orice locație oferind posibilitatea accesului a mai multor cercetători la artefactul virtual. Utilizând dispozitive haptice această experiență poate fi îmbunătățită semnificativ. Reverse engineering reprezintă un reper solid în această propunere de realizare virtuală a artefactelor istorice. Această tehnologie oferă un cadru optim de realizare și procesare a obiectelor de diferite tipuri și răspunde prompt provocărilor întâmpinate.

Tehnici de achiziție a datelor privind geometria suprafeței

Există trei metode de introducere a datelor grafice într-un soft CAD:

prin desenare propriu-zisă, caz în care utilizatorul, prin intermediul meniului principal și a meniurilor contextuale, realizează treptat în plan (2D) obiectul dorit,după care prin procedeul de randare se execută transformarea în plan tridimensional (3D). Se poate lucra pe mai multe straturi, care pot fi vizualizate consecutiv sau etapizat (alternativ). Pot fi desenate atât obiecte simple (vase ceramice, unelte, arme) cât și obiecte complexe (construcții civile, așezări complexe), metoda constând, în prealabil, într-o măsurare exactă a obiectului sau obiectivului arheologic (lungime, lățime, înălțime, grosime, rază, diametru), după care prin intermediul opțiunilor grafice din meniu (linie, curbă spline, poligon, dreptunghi, cerc) se realizează, la scară, obiectul dorit prin introducerea dimensiunilor și proprietăților fiecărui atribut în parte. Pentru o notă de autenticitate se pot aplica texturi importate din bibliotecile softurilor (texturi de lemn, piatră sau cărămidă, suprafețe mate imitând patina timpului);

prin scanare laser, metodă prin intermediul căreia poate fi măsurat complet automat (mai mult sau mai puțin) geometria unui obiect cu o înaltă precizie și cu o viteză ridicată. Rezultatul scanării este reprezentat de o mulțime (considerabilă) de puncte, numită în literatura de specialitate nor de puncte [47];

prin inserarea unei imagine (fotogrametrie) și a unui computer se pot realiza modele 3D cu forme complexe și cu o precizie ridicată, metodologia și costurile implicate făcând din fotogrametrie o tehnică accesibilă pe scară largă [48].

Mașini optice pentru măsurat în coordonate (!)

Mașinile optice pentru măsurat în coordonate au în componența lor mai multe tipuri de senzori, de la sisteme optice fără palpare la sisteme de măsurare cu palpare, aici fiind inclusă o varietate de capete de scanare cu sau fără contact. Odată cu apariția capacității de interschimbare a capetelor de măsurare pentru mașinile tradiționale, a devenit posibilă înglobarea sistemelor de scanare a liniei laser, a punctului laser și a camerelor video pe aceeași structură.

Tipuri de senzori

În multe cazuri, senzori similari sau identici sunt disponibili pe diverse platforme. Tipurile de senzori de bază întâlnite pot fi:

Optici imagine: un senzor, care are la bază o cameră video de înaltă rezoluție, ce poate măsura cu ajutorul pixelilor captați de cameră.

Palpare: un senzor cu ajutorul căruia este înregistrat un singur punct de măsurare prin palparea piesei.

Scanare analogică: un senzor care deplasează palpatorul de-a lungul profilului piesei de măsurat, înregistrând o densitate de puncte de măsurare ce compun forma piesei.

Punct laser: un senzor non-contact care înregistrează și transmite seturi individuale de date prin intermediul fasciculului laser.

Linie laser: un senzor non-contact care trasează o linie laser de-a lungul piesei, returnând puncte de măsurare multiple.

Lumină albă: un senzor non-contact care folosește o rază de lumină albă focalizată (toate lungimile de undă) pentru a oferi o măsurare foarte precisă a unei suprafețe fine.

Figura 13 Platformă cu senzori multipli ce include (de la stânga la dreapta) senzorul de palpare, camera video și senzorul de lumină albă [49]

Deoarece se pot utiliza senzori multipli pentru o singură procedură de măsurare, alegerea atât a senzorilor sau a grupului de senzori ce vor participa la procesul de măsurare, cât și a strategiei de măsurare, poate fi determinată din cerințele aplicației. Cel mai bun exemplu în acest sens este corelarea densității de puncte de măsurare impuse de aplicație cu capacitatea senzorului. Astfel, în zonele în care geometria piesei este simplă, se vor utiliza senzorii de palpare, aceștia putând să înregistreze seturi de date cu o densitate limitată, iar acolo unde este necesară inspectarea formei piesei, cum ar fi un contur de o geometrie complexă, se utilizează scanarea optică [49].

Elemente de construcție

Construcția mașinilor optice este realizată integral din aluminiu, oferindu-le o rigiditate structurală ridicată și stabilitatea necesară oricărui echipament de control dimensional de înaltă precizie. Deplasarea pe axe se realizează cu ajutorul unor ghidaje pretensionate, montate pe monoșine ultraprecise pentru a asigura stabilitate în timp. Astfel, mașinile pot fi utilizate atât în secții de producție cât și în laboratoare de metrologie. Distanța dintre axele X și Y este redusă la minimum pentru a asigura compactitatea. Structura care compune axa Z are o formă arcuită, astfel încât ansamblul de ghidare să poată fi montat cât mai aproape posibil de partea optică, sistemul fiind echilibrat. Sistemele de măsurare se bazează pe dispozitive de codificare liniare, foarte precise, montate pe fiecare din cele trei axe.

Principii de funcționare

Procesul constă în abilitatea de inspectare a unui obiect, situat pe un suport din sticlă, cu ajutorul unui sistem optic, ce are în componență și o cameră, în afară de lentilele suplimentare pentru mărire. Deoarece această tehnologie se bazează pe analizarea imaginilor, iluminarea pieselor inspectate este esențială.

Figura 14 Principii de funcționare [49]

Din acest motiv, sunt utilizate trei moduri de iluminare:

dispozitivul de iluminare diascopică este montat sub suportul de sticlă pe care este plasată piesa ce se dorește a fi inspectată, permițând vizualizarea profilului piesei;

lumina circulară pentru o vizualizare detaliată a suprafeței superioare a piesei controlate;

lumina coaxială pentru a vizualiza interiorul unui alezaj sau pentru a măsura piese cilindrice în poziție verticală. Este utilizat și un indicator laser care localizează zona de măsurare de pe piesa situată în câmpul de vizualizare al camerei [49].

Tipuri de iluminare

Tehnologia iluminării utilizând LED-uri, oferă surse de lumină rece cu durabilitate mare (peste 50.000 de ore), cu un consum redus de energie. Lumina transmisă (iluminare diascopică) este produsă de un LED de culoare verde cu intensitatea luminoasă programabilă.

Lumina reflectată (iluminarea episcopică) este creată de o lentilă Fresnel constând dintr-o linie dublă de 24 de LED-uri, intensitatea acesteia putând fi, de asemenea, setată prin intermediul software-ului.

Modelul Fresnel (Figura 15a)permite construcția unor lentile cu diametre mari și distanțe focale mici, având masa și volumul de material reduse comparativ cu o lentilă de tip convențional (Figura 15b). Lentilele Fresnel sunt cu mult mai subțiri, în unele cazuri, luând o formă plată. O lentilă de acest tip poate capta mai multă lumină, propagată oblic, de la o sursă.

Figura 15 a) Lentilă Fresnel; b) Lentilă convențională

Dispozitive de scanare cu laser

Noua generație de dispozitive de scanare cu laser, purtând numele de scanare non-contact, se află în continuă expansiune [50]. Scanarea cu laser este o modalitate de măsurare care permite colectarea a mii de puncte pe secundă, nori de puncte, ce se pot transforma în model 3D. În esență, se efectuează captarea rapidă și precisă a datelor spațiale (X, Y, Z) folosind semnale cu fascicul laser reflectat de obiectele sau suprafețele scanate [51]. Deoarece scanarea nu utilizează un contact direct cu piesa de măsurat, permite măsurarea suprafețelor și formelor complexe greu accesibile măsurătorilor punct cu punct. Multe ramuri ale industriei au adoptat scanarea ca modalitate de măsurare, datorită preciziei și nivelului ridicat de detaliere a suprafețelor măsurate.

Orice dispozitiv care măsoară un obiect utilizând lasere, lumini sau raze X și care generează mai apoi nori de puncte sau suprafețe poligonale poate fi considerat un scanner 3D. Aceste echipamente pot fi clasificate în diferite categorii de scanere, precum digitizatoare 3D, scanere laser, scanere cu lumină albă, computer tomografic, LIDAR și altele. Factorul comun care unește aceste dispozitive îl reprezintă posibilitatea de a capta geometria obiectelor fizice cu sute de mii sau milioane de măsurători.

Scanarea poate fi utilizată pentru verificarea și validarea pieselor din producție. Prin scanare obținem un nor de puncte 3D care se compară cu modelul CAD al piesei ce se dorește a fi verificată. Totodată scanarea permite și reverse engineering, adică crearea modelului 3D al piesei cu ajutorul norului de puncte colectat, prin diverse calcule și modele matematice ce urmează a fi definite ulterior. Odată ce modelarea pe baza norului de puncte este completă, operatorii pot crea noi piese identice cu modelul măsurat (verificat) prin Rapid Prototyping (Prototipare Rapidă) [52].

Deși cunoscută de mai mult de 20 de ani, măsurarea tridimensională (3D) este o tehnică relativ nouă, în continuă dezvoltare, cu aparate și echipamente (scanere 3D) încă în fază de testare, dar care ar putea revoluționa și facilita tehnicile de măsurare clasice. Scanarea 3D este procesul de copiere a informațiilor digitale ale geometriei unui obiect fizic (solid), de aceea este cunoscută ca digitalizare. Digitizarea sau digitizarea 3D este un procedeu care utilizează un palpator de digitizare cu contact sau non-contact pentru a capta forma obiectelor și a le recrea într-un spațiu de lucru virtual printr-o rețea foarte densă de puncte, sub formă de reprezentare grafică 3D. Datele sunt colectate sub formă de puncte și fișierul rezultat este numit nor de puncte (Figura 16a) , sau sub formă de mesh (rețea de triangulații) (Figura 16b). Tipul de informații de nor de puncte sunt, de obicei, postprocesate într-o rețea de poligoane mici, care sunt numite rețea poligonală 3D. Aceste tipuri de informații pot fi salvate în diferite formate CAD, cele mai frecvențe fiind formatul STL (Surface Tessellation Language) (c). Datele 3D colectate sunt utile pentru o gamă largă de aplicații. Multe tehnologii diferite pot fi folosite pentru a construi aceste dispozitive de scanare 3D, fiecare tehnologie vine cu propriile sale limitări, avantaje și costuri [53].

Figura 16 Trebuie sa o refac cu contribuție proprie (vasul galben)

Un nor de puncte este un set de puncte de date într-un sistem de coordonate. Într-un sistem tridimensional de coordonate aceste puncte sunt în general definite de coordonatele pe axele X, Y și Y și de multe ori sunt menite să reprezinte suprafața exterioară a unui obiect. Un nor de puncte poate fi creat de dispozitivele de scanare 3D care măsoară un număr mare de puncte de pe suprafața unui obiect și care exportă acest nor de puncte sub formă de fișier text. Ca rezultat al procesului de scanare tridimensională, norul de puncte poate fi utilizat în multe scopuri, inclusiv pentru a crea modele CAD 3D pentru piesele fabricate, pentru facilitarea inspecțiilor metrologice sau de calitate, dar și pentru diverse modalități de vizualizare ale obiectului scanat precum animații sau randări. În majoritatea aplicațiilor 3D, norul de puncte propriu-zis nu este utilizat direct în forma lui originală [54] și prin urmare acesta este convertit în ochiuri de plasă poligonale (polygon mesh) sau ca urmare a unui proces denumit în mod obișnuit ca reconstrucția suprafeței (surface reconstruction) în modele CAD [55].

O plasă poligonală este o colecție de noduri, muchii și fațete care definesc forma poliedrică a unui obiect în grafica tridimensională pe calculator. Aceste fațete constă de obicei în triunghiuri (triangle mesh), patrulatere sau alte poligoane convexe de formă simplă [56], dat fiind faptul că acest tip de forme simplifică randarea, dar ele pot fi, de asemenea, compuse din poligoane concave mai generale sau poligoane cu găuri [57]. Această reprezentare sub formă de plasă poligonală este des utilizată în domeniul graficii pe calculator datorită proprietății de stocare a unor informații esențiale precum culoarea, normala la suprafață și coordonatele texturii [58].

Avantajele norului de puncte rezultat în urma procesului de scanare laser 3D:

Norii de puncte sunt o copie autentică tridimensională, completă și precisă a realității, ce nu poate fi executată cu un alt mijloc sau metodă de măsurare;

Prin intermediul norului de puncte se poate realiza o cercetare detaliată a stadiului formelor geometrice a obiectelor scanate 3D;

Norii de puncte 3D permit executarea de măsurători exacte ale distanțelor și ale suprafețelor, acesta fiind punctul de plecare pentru obținerea modelului generat în format tridimensional.

Surface Reconstruction

Digitizarea este o precondiție pentru stocarea electronică, cum ar fi stocarea magnetică sau pe discuri optice [59]. Până la apariția noilor tehnologii, digitizarea a fost limitată de viteza capului de scanare și alegerea corectă a sistemului de palpare, tipul piesei scanate și bugetul pentru achiziționarea sau dezvoltarea sistemului de scanare. Chiar dacă sunt destinate pentru copierea sau controlul geometric, sau mai degrabă modelarii geometrice virtuale sau realizării de produse, o clasificare bine stabilită le împarte în două tipuri: scanare 3D contact și non-contact (Figura 17).

Figura 17 Tehnologia de digitizare 3D

Aplicațiile de bază în care se pot utiliza dispozitivele de scanare cu laser sunt cele de inspecție (validare) și mai ales reverse engineering.

În aplicația de inspecție, măsurarea caracteristicilor cuprinse în norul de puncte poate fi realizată în scopul inspecției dimensionale, sau, dacă modelul CAD este disponibil, comparând rezultatele măsurării cu valorile nominale. Acest ultim pas poate fi realizat utilizând procesul de palpare convențional, dar, pentru piese mari, ale căror toleranțe pot ajunge până la 0,5 mm, procedeul de scanare optică este dezirabil, fiind mult mai rapid. În plus, datorită densității mari a informațiilor cuprinse în norul de puncte, întregul model generat prin scanare poate fi comparat cu modelul CAD al piesei, proces ce oferă o reprezentare intuitivă, ce evidențiază cromatic abaterile pe întreaga suprafață. Acest proces este extrem de relevant pentru o primă inspecție. De obicei, instrumentul va fi utilizat doar pentru măsurarea pieselor, dar în multe cazuri mașina ce a prelucrat piesa poate fi, de asemenea, inspectată.

Aplicația de reverse engineering reprezintă procesul de realizare a modelului CAD, plecând de la măsurarea dimensiunilor unei piese reale (model). Este, adesea, folosit în cazurile în care procesul de concepție implică preponderent și operația de măsurare manuală a unor caracteristici ale piesei (ansamblului). Chiar dacă progresul software-urilor CAD este uimitor, multe desene tehnice sunt generate plecând de la un model fizic, datele fiind, ulterior, convertite în format electronic. De asemenea, în cazul unor piese mai vechi, pentru care desenele tehnice nu mai sunt disponibile, este necesară scanarea în scopul generării modelului CAD pentru a determina procesul optim prin care se pot realiza piese de schimb. În ambele cazuri, norul de puncte poate fi procesat și transferat către un software CAD în care este creat un model 3D complet [60].

Utilitatea digitizării este aceea că prin intermediul procesul de digitizare se captează geometria, curbarea suprafețelor compuse și caracteristicile care sunt dificil de măsurat utilizând tehnici tradiționale de măsurare.

Principiile de funcționare ale scanării optice

În prezent există diferite abordări ale scanării 3D bazate pe diferite principii de imagistică, unele tehnologii fiind ideale pentru scanarea cu raza scurtă, în timp ce altele fiind mai potrivite pentru scanarea cu rază medie sau lungă.

Scanere laser 3D cu rază scurtă de acțiune (având distanța focală mai mică de un metru)

Scanere laser 3D care utilizează metoda triangulației

Aceste scanere laser utilizează fie o linie laser, fie un laser punctiform, un senzor care preia lumina laserului care este reflectată de obiectul scanat. Utilizând metoda triangulației, sistemul calculează distanța dintre obiect și scaner. Distanța dintre sursa laserului și senzor este determinată foarte precis, precum și unghiul dintre laser și senzor. În urma reflecției undei laser de pe suprafața obiectului scanat, sistemul determină unghiul și distanța de la senzor la obiect.

Figura 18 Reprezentarea metodei triangulației [61].

Scanere laser 3D care utilizează lumina structurală

Scanerele cu lumina structurală utilizează de asemenea metoda triangulației, dar aceste sisteme proiectează o serie de modele liniare pe suprafața obiectului scanat, apoi, prin examinarea marginilor fiecărei linii a modelului, se calculează distanța de la scanner la suprafața obiectului.

Figura 3: Reprezentarea metodei triangulației utilizând lumina structurală [62].

Avantajele și dezavantajele celor două tipuri de scanere laser 3D cu rază scurtă de acțiune sunt prezentate în Tabelul 4:

Tabelul 4 Avantajele și dezavantajele scanerelor laser 3D cu rază scurtă de acțiune

Scanere 3D cu rază medie și lungă de acțiune (având distanța focală mai mare de doi metri)

Scanere laser 3D bazate pe impulsuri laser

Aceste scanere bazate pe impulsuri laser se axează pe un concept simplu și foarte precis al vitezei luminii. Astfel, sistemul identifică distanța dintre senzor și obiect, calculând timpul de reacție necesar pentru ca lumina laser sa ajungă pe suprafața obiectului și să fie reflectată înapoi spre senzor. În acest mod, aceste sisteme procesează informațiile pentru câteva milioane de impulsuri laser cu o acuratețe măsurabilă în picosecunde. Prin rotirea laserului și a senzorului (de obicei cu ajutorul unei oglinzi), scanerul poate scana pana la 360 de grade în jurul său.

Figura 19 Reprezentarea metodei de scanare bazată pe impulsuri laser [63].

Scanere laser 3D care utilizează metoda defazajului

Procedeul de funcționare a acestor scanere laser 3D este unul asemănător cu cel întâlnit la scanerele bazate pe impulsuri laser. Scanerul trimite impulsuri laser asupra suprafeței obiectului care se dorește a fi scanat, iar noutatea constă în modularea puterii fasciculului laser, ca mai apoi sistemul să compare faza laserului trimisă și întoarsă către senzor.

Figura 20 Reprezentarea metodei de scanare care utilizează defazajul [64]

Avantajele și dezavantajele celor două tipuri de scanere laser 3D cu rază medie și lungă de acțiune sunt prezentate în Tabelul 5:

Tabelul 5 Avantajele și dezavantajele scanerelor laser 3D cu rază medie și lungă de acțiune

Posibilitatea de scanare a obiectelor 3D deschide o serie de posibilități în diferite domenii printre care este inclus și domeniul arheologiei. Această tehnologie este rapidă destul de accesibilă în zilele noastre [65]. Scanerele pot fi folosite pentru a capta forma artefactelor, în vederea stocării electronice sau în scopul prelucrării ulterioare. De multe ori muzeele sunt îngrijorate când sunt puse în situația de a expune obiecte fragile, cum ar fi oase de dinozaur, vase din lut, sau țesături, dar folosind scanerele 3D, acestea pot fi scanate și replicate, iar originalele sunt păstrate la loc sigur în depozite [66]. În acest fel vizitatorii pot interacționa cu obiectele expuse fără a mai exista riscul deteriorării lor.

Fotogrametria

Literatura de specialitate prezintă procesul de fotogrametrie ca fiind o metodă de reconstituire a artefactelor istorice în lipsa probelor existențiale, deoarece acest procedeu utilizează imagini analogice și digitale pentru reproducere. Revista de specialitate Photogrammetric Engineering and Remote Sensing [67] definește fotogrametria ca fiind " arta, știința și tehnologia de obținere a informațiilor sigure despre obiectele fizice și mediul înconjurător prin prelucrarea înregistrărilor, măsurarea și interpretarea imaginilor fotografice, a modelelor de energie radiantă electromagnetică și a altor fenomene" [68]. Cu alte cuvinte, se poate spune că fotogrametria reprezintă știința și tehnica care are ca principal scop obținerea datelor de bază sub forma fotogramelor (deoarece îndeplinesc anumite condiții, în special condiții metrice), recunoașterea și identificarea înregistrărilor obiectelor, determinarea formei și dimensiunilor acestora și materializarea rezultatelor în formă analogică și/sau digitală. Pe scurt, fotogrametria este știința care face măsurări prin fotografiere.

Această metodă de reconstituire este relativ simplă, prezintă costuri reduse și poate fi folosită inclusiv pentru obiectele cu un grad ridicat de complexitate, dar pentru că se bazează pe fotografii, determină necesitatea unui spațiu adecvat [69] în ceea ce privește lumina ambientală și claritatea fotografiilor realizate.

În concluzie putem defini fotogrametria ca fiind știința și tehnica care se ocupă cu obținerea fotografiilor privind obiectele de măsurat și extragerea de pe acestea a proiecțiilor ortogonale (ex.: planuri, hărți, profile etc.), cât și a texturii obiectelor fotografiate. Tot în cadrul fotogrametriei, un alt scop al acesteia, este acela de a recunoaște și a identifica o imagine fotografică, această operație purtând denumirea de fotointerpretare [70]. Fotointerpretarea are la rândul ei ca principală preocupare determinarea caracteristicilor cantitative și calitative ale obiectelor din spațiul înconjurător pe baza acestor fotograme.

Fotogrametria a apărut ca urmare a randamentului scăzut pe care îl ofereau metodele clasice topografice de măsurare a suprafețelor întinse și reprezentarea acestora la diferite scări. De asemenea, această problemă s-a accentuat în momentul în care construcțiile inginerești, au început să se dezvolte și să solicite în permanență măsurarea topografică a zonelor terestre și reprezentarea acestora pe planuri topografice (1:100 – 1:1000) cât mai repede și mai precis posibil. Deoarece metodele clasice topografice nu ofereau rapiditatea de care aveau nevoie lucrările inginerești tot mai intensive, pentru realizarea măsurătorilor necesare și elaborarea planurilor s-a hotărât căutarea unor noi metode de măsurare mai rapide și cu un randament mai mare. Astfel, s-a ajuns să se folosească tehnica fotografiei, pentru înregistrarea zonelor terestre pe suprafețe cât mai mari, concomitent cu aplicațiile geometriei proiective și perspective pentru stabilirea unor raporturi matematice între fotografiile obținute și obiectele fotografiate și transformarea acestor imagini în planuri și hărți topografice corespunzătoare zonelor fotografiate cu ajutorul unor aparate adecvate.

După cum am menționat mai sus, fotogrametria a apărut din necesitatea întocmirii rapide și precise a planurilor și a hărților topografice de zone (regiuni) terestre cât mai mari. De aici a fost doar un pas până când această metodă s-a extins la alte tipuri de aplicații, unele de teren, altele de laborator. Metoda digitală a revoluționat fotogrametria. Aceste tipuri de aparate nu analizează fotografii analogice (pozitive sau negative), ci imagini digitale. Fiind o știință din domeniul măsurătorilor terestre, fotogrametria servește la redactarea hărților și planurilor topografice, dar se folosește pe scară largă și în alte domenii de activitate precum arhitectură, arheologie, conservarea patrimoniului istoric și cultural , scene pentru investigații ale poliției sau chiar medicină (chirurgie plastică), datorită numeroaselor și binecunoscutelor sale avantaje: metoda de măsurare este fără contact direct cu obiectul studiat (caracteristică foarte importantă și utilă), rezultatele sunt precise și fiabile, culegerea datelor se face într-un timp scurt și implică costuri reduse, imaginile sunt preluate și memorate, putând fi consultate și remăsurate oricând ulterior [71].

Prin aplicarea unor procedee de orientare și transformări de fotogrametrie digitală, este posibilă deducția coordonatelor 2D sau 3D de la una sau două fotografii care acoperă aceeași porțiune de pe suprafața obiectului. Metoda este obiectivă și fiabilă și poate fi susținută de programele CAD (Figura 21). Aceasta este relativ simplă și poate fi folosită pentru obiectele cu un grad ridicat de complexitate, dar fiindcă se bazează pe fotografii, există necesitatea unui spațiu adecvat [69].

Figura 21 Exemplificarea metodei de digitizare a artefactelor istorice utilizând metoda fotogrametriei [72]

Fotogrametria este potrivită pentru efectuarea funcției de creare a modelelor 3D ale obiectelor folosind procesarea imaginilor, obținând produse finale în sistem tridimensional, ca mai apoi să utilizeze noile instrumente și produse de modelare 3D. Un avantaj major al acestei metode îl constituie timpul scurt de generare a modelului tridimensional. Tehnica de modelare 3D bazată pe imagini demonstrează caracterul util al fotogrametriei digitale în modelarea și vizualizarea cu precizie a obiectelor reale care prezintă forme geometrice regulate. Precizia cu care se obțin modelele virtuale (sub un pixel) corespunde aplicațiilor de reconstrucție din domeniul conservării patrimoniului istoric, fotogrametria constituind astfel cea mai bună alternativă la tehnicile clasice de măsurare [71].

În general, fotogrametria digitală este știința utilizării computerelor pentru obținerea dimensiunilor obiectelor fotografiate. Implică, de obicei, analiza uneia sau mai multor fotografii/fotograme sau video existente cu programe specializate de fotogrametrie pentru a determina relații spațiale. Fotogrametria cuprinde procedee pentru determinarea si reprezentarea suprafețelor de profil pe baza unor fotografii obținute prin fotografierea vaselor [73].

Cea mai importantă caracteristică de reconstituire pe bază de imagini, este aceea că artefactul nu este atins în timpul procesării. Aceasta este o cerință frecvent întâlnită la artefactele fragile. Un set de puncte corespunzătoare sunt identificate manual, din imaginile secvențiale preluate, pe două sau mai multe imagini care acoperă aceeași porțiune din artefact. Astfel, sunt extrase cu ajutorul principiilor din fotogrametrie, coordonatele 3D pentru prelucrare [74]. În unele cazuri, pentru artefactele de dimensiuni mari se montează ținte codate pe suprafața acestora, în scopul măsurării cu o precizie cât mai mare a coordonatelor în timpul procesării fotogrametriei. Achiziția imaginilor uneori nu este chiar simplă, deoarece aici intervin și condițiile meteo, reflexia lumii și temperaturile înalte afectând calitatea imaginilor. Pentru a preveni aceste inconveniente, capturile se realizează în ore și zile diferite, selectând cea mai bună captură elaborată. Pentru orientarea automată a imaginilor se utilizează programe care detectează și identifică automat țintele codate din imagini [75].

Acest proces este utilizat și în combinație cu scanarea laser, cu scopul de a face față provocărilor din orice domeniu privind rezoluția, precizia și cerințele operaționale pentru digitizarea artefactelor istorice. Funcția principală a acestei asocieri, este de a genera textura artefactului digitizat din imagini și interpretarea funcției geometrice prin scanarea cu laser și norul de puncte creat. Fotogrametria este o tehnică de măsurare rapidă care produce modele prin utilizarea de informații din culori, lumină, iar scanarea cu laser pe de altă parte captează perfect geometria 3D a oricărui obiect, excluzând obiectele care reflectă lumina sau cele transparente, obținând automat o rezoluție înaltă, prin urmare o combinație a celor două tehnici este benefică [76].

Mai mult, datorită cercetărilor recente în domeniul fotogrametriei, precizia acestei metode a crescut, transformând-o într-o soluție viabilă pentru crearea conținutului digital 3D al patrimoniului cultural [77].

Tehnici de reconstituire a vaselor ceramice în mediul virtual

În istoria evoluției sistemelor de calcul, modalitatea de reprezentare grafică a informației a cunoscut un salt calitativ cu adevărat important. Dacă la începutul “erei calculatoarelor” se putea vorbi doar de reprezentarea alfanumerică a informației, în prezent este posibilă combinația între grafică, text, sunet, imagine video, animație, pentru o reprezentare cât mai eficientă a datelor.

Potrivit standardelor ISO, definiția pentru reprezentarea grafică este o colecție de metode și tehnici de conversie a informației spre (sau de la) un display prin intermediul computerului. O definiție mai cuprinzătoare afirmă că reprezentarea grafică a informației în sistemele de calculatoare electronice este dată de totalitatea metodelor și tehnicilor de introducere, extragere și conversie a informației spre sau de la echipamentele specifice de tehnică de calcul, astfel construite încât pentru operatorul uman informația să aibă caracter grafic [78].

Domeniile de aplicație ale graficii pe calculator s-au extins pe măsura evoluției sistemelor grafice. Până la începutul anilor `80 grafica pe calculator a fost un domeniu limitat datorită sistemelor grafice extrem de costisitoare. Domeniile de utilizare sunt diverse: interfețe grafice pentru utilizator (GUI – Graphical User Interfaces), instruire asistată de calculator (CAI – Computer Assisted Instruction), proiectare asistată (CAD- Computer Aided Design), modelare topografică spațială (GIS – Geographic Information Systems), statistică, tipografie, cinematografie, simulare pentru diverse domenii, artă, medicină, robotică, arhitectură, construcții de mașini și nu în ultimul rând arheologie.

Digitizarea vaselor ceramice se realizează în prezent prin diferite procedee, unele pornind de la metoda fotogrametriei, în timp ce altele au la bază scanarea laser. Ambele metode se îmbunătățesc permanent ca urmare a cercetărilor ample care au ca scop obținerea de modele 3D cu o precizie cât mai ridicată. De altfel, digitizarea are drept obiectiv principal protejarea integrității obiectelor de patrimoniu și, în același timp, asigurarea calității în ceea ce privește reconstituirile 3D.

Utilizarea soluțiilor CAD. Aplicații

Contactul dintre arheolog și grafică în realitatea virtuală s-a realizat treptat deoarece s-au înțeles relativ târziu aplicațiile acestei discipline în domeniul arheologiei. La început a fost desenul clasic cu mâna pe coală milimetrică și hârtie de calc, după care grafica computerizată în 2D și 3D care, prin intermediul calculatorului și a diverselor periferice speciale (digitizor, tabletă grafică, scanner, aparat foto/video digital, imprimantă, plotter, etc.), a permis arheologului desenarea, prelucrarea și prezentarea artefactelor arheologice rapid, modern și realist.

În arheologie, grafica 2D și 3D a început să fie exploatată cu ajutorul computerului începând cu anii `90 când, după generalizarea sistemelor de operare de tip multiuser/multitasking, au apărut softuri specializate în prelucrări grafice și modelare tridimensională. Trecerea de la sistemul clasic de desenare cu mâna pe hârtie de calc la grafica asistată de calculator s-a realizat treptat, pe măsură ce noile generații de arheologi au înțeles eficiența utilizării acestor instrumente și au deprins modalitatea de lucru. Primii pași au fost realizați în universitățile din SUA în cadrul unor proiecte interdisciplinare de cercetare între arheologi și informaticieni la sfârșitul anilor `80. Metoda s-a generalizat și s-a diversificat la începutul anilor `90, când instituții similare din Marea Britanie și Germania au implementat noua metodologie de lucru ca disciplină obligatorie în cadrul facultăților de arheologie.

Conceptul de arheologie virtuală a fost propus pentru prima dată de Paul Reilly în 1990 [79] și se referea doar la modelarea 3D a clădirilor și artefactelor arheologice. M. Gillings [80] și T. Lloret [81] sunt cei care, în 1999, propuneau o vizualizare dinamică și interactivă a reconstituirilor grafice 3D a obiectelor și obiectivelor arheologice, ceea ce reprezenta cu adevărat arheologie virtuală. Arheologia virtuală prezintă în momentul de față două componente de bază:

realizarea reprezentărilor grafice 3D după un obiect/obiectiv arheologic real;

vizualizarea dinamică și interactivă a reconstituirilor grafice 3D ale obiectelor/obiectivelor arheologice virtuale [82].

După cum menționat în această lucrare, ceramica este unul dintre cele mai frecvente materiale arheologice descoperite într-un sit și din păcate aceasta este descoperită în cele mai multe cazuri sub formă fragmentată. Pentru că reconstrucția clasică manuală a tuturor vaselor ceramice descoperite în formă fragmentată ar fi costisitoare și uneori imposibilă datorită normelor în vigoare care limitează restaurarea tuturor vaselor ci doar acelora care îndeplinesc condiția ca minimum 50% din fragmentele originale să fie descoperite [6], o posibilă soluție pentru a reduce costul și timpul necesar este efectuarea acestor restaurări într-un mediu virtual. Digitizarea fragmentelor ceramice, urmată de restaurarea lor utilizând diverse soluții de modelare tridimensională este deja o direcție de cercetare foarte agreată de către literatura de specialitate:

în [83] autorii propun normalizarea algoritmului recursiv aplicabil pe vasele ceramice 3D complete sau aproape complete. Acest algoritm este dezvoltat pentru vasele care au ca și caracteristică realizarea lor cu ajutorul roții olarului și care permit determinarea precisă a axei de simetrie.

scanarea 3D și realizarea unei aplicații proprii pentru o identificare optimă a axei de simetrie sunt instrumente eficiente pentru analiza vaselor ceramice, după cum este prezentat în [84].

în [85] este prezentată o metodologie care are ca scop poziționarea corectă a fragmentelor pe suprafața vasului ceramic bazată pe urmele impregnate pe suprafața interioară a fragmentelor de către olar în momentul realizării vasului.

reconstrucția de vase ceramice este de asemenea abordată în lucrarea [86], unde se propune reconstrucția unui tip de vas special care a avut ca utilizare depozitarea produselor alimentare și agricole.

în lucrarea [87] autorii propun o soluție software dedicată generării profilelor de vase ceramice originare din Grecia antică.

Singurul soft specializat, de grafică tridimensională, destinat domeniului arheologic este ArchaoCAD, al companiei germane Arc Tron 3D [88], realizat pe platformă AutoCAD. De altfel, acest soft face parte dintr-un pachet complex care mai conține un SGBD ArchaoDATA (realizat pe platformă Microsoft Access și care este destinat introducerii, stocării și prelucrării statistice de date arheologice), precum și un soft de editare a unor hărți arheologice ArchaoMAP (care beneficiază de toate facilitățile specifice unui GIS cu aplicabilitate în arheologie) [82].

În continuare sunt prezentate două din cele mai importante proiecte de profil și o aplicație în cadrul căreia s-au utilizat tehnici de generare a vaselor ceramice bazându-se pe imaginea curbei de profil, dar nu numai, deoarece acestea pot fi generate și prin metode aleatorii.

Proiectul Architecture and Architectural Sculpture in 3D

Proiectul intitulat Architecture and Architectural Sculpture in 3D aparține colectivului de la Universitatea din Pennsylvania și Muzeu de Arheologie și Antropologie, care au avut ca obiectiv scanarea obiectelor din patrimoniul sanctuarului arhaic din Mon Repos, Corfu. Acest grup de cercetători au fost finanțați pentru acest proiect prin programul ACLS Digital Innovation Fellowship de către ACLS (American Council of Learned Societies) care susține proiecte de cercetare bazate pe mijloace digitale, în toate disciplinele științelor sociale și umaniste. Se dorește ca proiectele unor solicitanți de succes să ajute la dezvoltarea progresului bursei de studiu umaniste digitale prin extinderea înțelegerii privitor la natura sa și prin exemplificarea infrastructurii robuste necesare creării unor astfel de lucrări. Anii 2013-2014 au marcat împlinirea a nouă ani al programului ACLS Digital Innovation Fellowship, generos finanțat de Fundația Andrew W. Mellon [89].

Cercetătorii au în prezent un catalog cu un număr total de 550 fragmente excavate din sanctuar, digitizate și publicate în format tridimensional [90]. Afișarea modelelor 3D este posibilă din browser, prin apăsarea butonului stânga al mouse-ului pe una dintre pictogramele obiectului dorit spre vizualizare. Odată deschisă aplicația se poate vizualiza artefactul, rotirea acestuia se face prin apăsarea și menținerea aceluiași buton stânga al mouse-ului. Aplicația are încorporate, de asemenea, și fotografii și informații despre fiecare piesă în parte, cum ar fi materialul din care au fost realizate (teracotă, piatră, țiglă, calcar sau marmură), tipul vasului (placă de piatră sub formă de cap de leu cu gură de scurgere pentru apă, antefix, disc decorat cu o rozetă, țiglă plană netedă, plăci de acoperiș simple și plăci de coamă de acoperiș, teracotă de la altă clădire sanctuar, calcar sub formă de coloane, cât și capătul acesteia, elemente de ordinul doric, blocuri pentru pereți din calcar, plăci de acoperiș din marmură, plăci de pavaj din marmură și ornamente arhitecturale), afișarea numărului total disponibil de obiecte pentru fiecare tip în parte, numărul de înregistrare în catalogul muzeului a tuturor modelelor, dimensiunile obiectului afișate în centimetri (înălțime, lățime, adâncime), greutatea afișată în kilograme, volumul afișat în kg/l și scara dimensională la care este afișat modelul. Dacă se dorește, este posibilă și descărcarea scanărilor originale de înaltă rezoluție a fragmentelor publicate. Mai multe din obiectele originale sunt expuse în Muzeul Arheologic din Corfu, dar cea mai mare parte este inaccesibilă publicului, cu excepția acestei expoziții virtuale [89]. Această șansă de a oferi publicului larg posibilitatea de a vizualiza într-un mod cât mai dinamic numeroase obiecte de artă (Figura 22), care din motive de securitate sau administrative nu sunt disponibile în expoziții sau sunt la o mare distanță de utilizator, este de apreciat și necesită o îmbunătățire continuă.

Figura 22 Fragment de vas ceramic 3D [91]

Proiectul The Digital Archaic Heraion este unul dintre primele studii de arhitectură veche bazat în întregime pe documentare 3D. Crearea muzeului virtual 3D s-a desfășurat în două etape: în prima fază s-au realizat scanările din Corfu, iar în a doua etapă s-au procesat modele în vederea publicării lor. Totalitatea celor 550 de fragmente arhitecturale inventariate în muzeul din Corfu au fost digitizate în toamna anului 2010. Modelele realizate au fost prelucrate și publicate în spațiul online un an mai târziu, în 2011. Scanările obiectelor s-au realizat cu ajutorul unui scanner VIUScan model 2010 oferit de către cei de la Creaform. Scanerul este un dispozitiv portabil care surprinde nu numai prin captarea fidelă a suprafețelor având o precizie de 50 microni, dar și prin opțiunea de a prelua textura obiectului.

Figura 23 Echipamentul de digitizare utilizat în cadrul proiectului [92]

Scanarea obiectelor în cadrul proiectului de la Mon Repos s-a realizat surprinzător de repede. Scanerul creează un model relativ repede: un fragment având o dimensiune redusă (cu o suprafață de aproximativ 10 cm) poate fi procesat în câteva minute, în timp ce fragmentul cel mai mare care s-a scanat, leu-trompa de apă MR1, scanarea a durat 4 ore. Scanarea celor 550 de fragmente de la muzeul din Corfu a fost finalizată în circa 35 de zile.

Desigur, timpul pentru finalizarea unei scanări a variat considerabil în funcție de dimensiunea și complexitatea obiectului, precum și de setările privitoare la calitatea scanărilor. VIUScan este capabil să producă o rețea poligonală cu muchii mici de până la 0,1 mm. Cu toate acestea, în practică, dat fiind nivelul de detaliu sporit al unei astfel de reprezentări, resursele laptopului care înregistrează măsurătorile sunt rapid copleșite. Majoritatea obiectelor găsite la Corfu au fost scanate folosind o rezoluție apropiată de 1mm, variind între 0,5 și 2 mm. Scanarea a progresat mult mai rapid, iar modele rezultate au avut suficiente elemente de detaliu pentru înregistrarea caracteristicile esențiale ale obiectelor pe suprafețe de 10-80 cm. Modelele 3D nu sunt o replică perfectă a obiectului original, din moment ce scanarea lor s-a redus la o rețea de măsurători cu o precizie de doar 0,5mm, muchiile și elementele mici au fost estompate.

Proiectul 3D-MURALE

Aici pot face referire si la metodologia de lucru in vederea reconstituirii vaselor ceramice.

Proiectul 3D Measurement and Virtual Reconstruction of Ancient Lost Worlds of Europe (3D-MURALE) este un proiect care s-a desfășurat în perioada 01.11.2000 – 31.10.2003 în cadrul platformei 2020-HORIZONT. Proiectul a avut un cost de 2.027.925 EUR, iar finanțarea în valoare de 1.494.474 EUR a fost suportată de către Uniunea Europeană. În cadrul proiectului au colaborat mai multe universități de prestigiu din Europa: Universitatea Brunel – Anglia, Universitatea din Leuven – Belgia, Universitatea ETH Zurich – Elveția, Universitatea Tehnica din Viena – Austria, Universitatea Tehnica din Graz – Austria alături de companii private: Imagination Computer Services Gesmbh – Austria, Eyetronics N.V – Belgia [93].

Acest proiect a avut ca scop crearea și dezvoltarea de conținut multimedia utilizând aparate și instrumente de măsurare, de reconstituire și vizualizare a ruinelor arheologice în mediu virtual. Activitatea arheologică s-a desfășurat în orașului antic Sagalassos din Turcia care este unul dintre cele mai mari situri arheologice greco-romane din Marea Mediterană și care datează din secolul 4 î.Hr. [94].

În scopul de a face informațiile accesibile pentru utilizatorii din întreaga lume, proiectul 3D-MURALE s-a bazează pe sistemul de componente, precum: înregistrare, reconstituire, baze de date și vizualizare de componente. Instrumentele de înregistrare au fost dezvoltate pentru măsurarea de terenuri, stratigrafie, clădiri, blocuri de construcții, cioburi de ceramică și statui identificate în situl arheologic. Rezultatele acestor măsurători au fost stocate în sistemul de baze de date 3D-Murale [95]. Orice artefact individual (element de construcție, fragmente și vase ceramice întregi, blocuri de piatră sau statui) poate fi accesat prin intermediul bazei de date care ne pune la dispoziție o serie de metadate precum data excavării, mărimea artefactului, numărul de inventar, materialul din care este realizat, perioada din care provine. Sistemele de reconstrucție folosite au utilizat tehnici grafice 3D pentru a combina: componentele individuale măsurate, elementele reconstituite ale clădirilor, ceramica din cioburi de ceramica, statuete din fragmente de statuie și stratigrafia din totalitatea descoperirilor în urma excavaților. Un model integrat a fost realizat din peisaje, clădiri și diferite artefacte din diferite epoci, arătând reconstituirile acelor perioade sau starea actuală. Modelele tridimensionale prelucrate au fost pregătite la o înaltă calitate pentru vizualizarea stereoscopică și la o calitate mai scăzută pentru vizualizarea pe internet [96]. (ximena)

Clasificarea și reconstrucția vaselor ceramice arheologice în cadrul proiectului s-a bazat pe generarea liniei de profil, care este o secțiune transversala pe suprafața fragmentului în direcția axei de simetrie. Datele de intrare pentru estimarea formei profilului sunt un set de puncte produse de sistemul de achiziție. Orientarea fragmentului s-a realizat automat și profilul a fost calculat. Căutarea eficientă a fragmentelor în baza de date existentă a făcut ca îmbinările și asamblările între fragmentele de vase să fie cât mai fidele cu putință [97].

Etapele parcurse în vederea reconstituirii vaselor ceramice conform proiectului au fost:

Orientarea automată:

determinarea axei de rotație;

înregistrarea;

generarea profilului.

Segmentarea automată a profilului:

Determinarea caracteristicilor de formă;

Determinarea descrierii;

Segmentarea pe baza curburii;

Generarea operațiilor elementare;

Generarea unei descrieri (bază de date arhivată).

Reconstrucția automată:

Clasificarea automată;

Reconstrucția părții lipsă a profilului;

Reconstrucția vasului;

Căutarea fragmentelor deja arhivate ale aceluiași vas;

Potrivirea fragmentelor.

Trebuie sa fac referire la figura de mai jos

Figura 24 a) Fragment de vas; b) generare automată a profilului; c) fragment reconstituit, secțiune de profil și fragmentul de vas.

Figura 25 Potrivirea fragmentelor în scopul de a obține un model complet 3D.

Softul de generare semiautomată a vaselor ceramice Qp

Instrumentul software denumit Programul Qp [87] a fost creat de către cercetătorul de origine greacă Anestis Koutsoudis [98] cu scopul principal de a produce semiautomat un set de date reprezentând vase ceramice 3D care ulterior sunt exportate în formatul standard VRML 2.0 [99]. Acesta este util la modelarea tridimensională a vaselor ceramice realizate la roata olarului, bazându-se pe imaginea liniei de profil, dar nu numai, deoarece acestea pot fi generate și prin metode aleatorii. Modelele 3D generate astfel prezintă caracteristici morfologice similare cu cele găsite în categoriile de vaselor ceramice cu forme antice grecești. Mai mult decât atât, ele sunt însoțite de metadate generate dinamic în format XML [100] și compatibile cu MPEG-7 [101, 102]. În cadrul acestor metadate sunt menționate diverse caracteristici ale vaselor ceramice, dar conțin de asemenea și the MPEG-7 3D Shape Spectrum descriptor pentru fiecare obiect. Acest lucru oferă o bază de comparație față de alți descriptori de recuperare a obiectelor 3D . Pe de altă parte, interfața grafică a software-ului realizat (GUI) este simplistă și face din acest produs un instrument util pentru utilizatorii care nu sunt familiarizați cu modelarea 3D și care își doresc un instrument simplu de a genera vase ceramice virtuale. În acest moment aplicația este disponibilă doar pentru platforma Microsoft Windows.

Metodologia procesului de generare tridimensională a vaselor ceramice prin intermediul softului Qp, cu cele patru componente logice de bază ale aplicației și interconexiunile dintre ele, sunt reprezentate este prezentată în Figura 26 de mai jos. Acestea sunt:

componenta 3D care conține algoritmii responsabili pentru generarea plasei de triangulații 3D (mesh);

componenta profilelor de vase care conține toate procedurile legate de generarea profilului (mecanismul spline);

componenta actuală a GUI;

componenta manipulării de fișiere și exportării acestora, responsabilă cu generarea de fișiere în format VRML 2.0 și XML.

Liniile care indică conexiunile (atât liniile pline cât și cele punctate) ilustrează fluxurile de date între componentele logice ale aplicației software.

Figura 26 Arhitectura aplicației și diagrama fluxului de lucru [87]

Qp a fost creat să funcționeze în două moduri, fie ca un “strung” simplu de generare 3D a vaselor (modul 3DVL), fie ca un generator de forme aleatorii 3D a vaselor (modul R3DM). În ambele cazuri generarea de modele 3D a vaselor ceramice necesită un număr mic de etape (proceduri) care necesită a fi urmate.

Aceste etape se aplică doar pentru modul R3DM și includ următoarele:

inițial utilizatorul trebuie să realizeze:

încărcarea unei imagini bitmap reprezentând profilul vasului ceramic, care va fi utilizat ca referință,

deschiderea unui fișier salvat anterior reprezentând un profil de vas în vederea editării și procesării acestuia,

generarea unui profil nou (realizarea schiței) fără a porni de la o imagine bitmap ca referință;

în cazul unui nou profil, utilizatorul aproximează manual profilul vasului (corpul principal și toarta) prin deformarea curbelor spline și utilizând o imagine de profil pentru orientare. Mai precis, utilizatorul definește inițial un număr de puncte de inflexiune care se află în componența curbei de profil al vasului, precum se poate observa în Figura 27. acest lucru se realizează pur și simplu prin mutarea punctului de inflexiune cu ajutorul mouse-ului pe curba de profil și apăsând click dreapta. Programul permite schițarea precisă, dar în această etapă sistemul se bazează în totalitate pe decizia utilizatorului în ceea privește potrivirea curbei spline cu linia de profil. în cazurile în care profilele de vas includ și toartă, este utilizată o a doua curbă spline pentru generarea acesteia. În prezent, softul permite doar generarea toartelor verticale, bazate pe trei tipuri de intersecții. Acestea sunt reprezentate în Figura 28. Un vas ceramic poate avea în componența sa maximum două toarte verticale identice. Când utilizatorul este mulțumit de aproximare profilului, o plasă de triangulații 3D completă reprezentând vasul este automat generată printr-o apăsare de click a mouse-ului. Utilizatorul poate modifica în continuare profilul și poate observa în timp real modificările survenite asupra plasei de triangulații. Modelul 3D a vasului poate fi examinat de către utilizator prin intermediul panoului de vizualizare tridimensional care este echipat cu funcționalități specifice, cum ar fi rotația pe o axă arbitrară și funcția de zoom in/aut. Interfața grafică a programului qp este prezentată în Figura 29. aceasta este organizată în două regiuni principale (regiunea A și regiunea B). Regiunea A conține profilul panoului editor și panoul de vizualizare 3D. Pe de altă parte, regiunea B descrie panoul de control (modul R3DM), dar care nu este necesar atunci când se utilizează aplicația la schițarea imaginii de profil (modul 3DVL). Astfel, datorită complexității GUI în ceea ce privește regiunea A și combinată cu deprinderea ușoară, oferă rezultate îmbucurătoare persoanelor care nu sunt familiarizate cu modelarea 3D dar care în același timp necesită o abordare rapidă de generare a vaselor ceramice în trei dimensiuni. Mai mult, utilizatorul poate selecta dintr-un set de profile de vase predefinite. Odată ce fișierul este încărcat, este afișată fereastra de editare a profilului, moment în care utilizatorul poate începe modificarea profilului. Ca modelele 3D să poată fi utilizate și în alte aplicații software, acestea trebuiesc exportate ca fișiere în format standard VRML 2.0. Profilul de vas este salvat într-un fișier text personalizat care conține doar coordonatele punctelor de control de pe suprafața profilului. Adițional, sistemul poate reda imagini în format JPEG prin intermediul panoului de vizualizare 3D astfel încât imaginea în miniatură a modelului 3D să poată fi pusă la dispoziția utilizatorului;

în modul R3DM, vasele generate aleatoriu pot fi generate prin modificarea liniei de profil. Modificarea profilului este controlată (limitată spațial) printr-un set de două regiuni dimensionale care sunt definite de către utilizator. Coordonatele punctelor de control din componența curbelor spline sunt aleatorii în cadrul acestor regiuni rezultând noi profile. Aceste regiuni pot fi definite separat pentru fiecare punct de inflexiune al profilului și stocate într-un tabel. Definirea unei regiuni 2D de randomizare este realizată prin deplasarea unui punct de control la un nivel minim justificat (colțul din stânga jos al regiunii 2D) și la un nivel maxim (colțul din dreapta sus al regiunii 2D) al poziției. Efectuând click dreapta pe aceste poziții, coordonatele lor sunt pre-stocate de către soft, apoi utilizatorul le poate include în cadrul tabelului sau să le redefinească. În funcție de modul de randomizare, aplicația consultă acest tabel pentru a prelua regiunea de randomizare a fiecărui punct de control. Limitele acestor regiuni sunt vizibile utilizatorului prin intermediul panoului editor pe tot parcursul etapei de definire a regiunii sau în timpul generării aleatorie a vasului ceramic cu scopul principal de monitorizare;

în modul R3DM, utilizatorul poate defini parametrii suplimentari cu privire la:

variații ale înălțimii și lățimii vaselor ceramice generate aleator,

mai multe intrări ale metadatelor adiționale,

numărul total de vase ceramice aleatorii care urmează a fi generate;

în modul R3DM, atât modelele 3D cât și metadatele adiționale sunt în mod automat exportate.

În Figura 27 linia punctată din stânga reprezintă fundalul imaginii de profil, în timp ce în partea dreaptă curba spline este potrivită pe suprafața liniei de profil prin relocarea vectorilor tangențiali.

Figura 27 Ajustarea punctelor de control prin modificarea curbele Hermite [103-105] în scopul aproximării curbei de profil a vasului ceramic [87]

Figura 28 Exemple de definire a intersecțiilor pentru generarea a diferitelor tipuri de toarte. Utilizatorul poate parametriza toarta prin aplicații GUI

Figura 29 Cele două regiuni principale ale interfeței grafice. În regiunea A este descris modul wireframe de redare a vasului ceramic [87]

Curbele spline de tip Hermite [103-105] sunt folosite pentru a interpola lin între punctele date și pot fi utilizate indiferent de numărul de dimensiuni. Este o curbă spline de gradul trei în care fiecare polinom este într-o formă Hermite. O formă Hermite este formată din două puncte de control și două tangente de control pentru fiecare polinom. În Figura 30, P1, P2 sunt punctele de început și de sfârșit a curbei, T1 este vectorul tangent (direcția și viteza modului în care curba părăsește punctul de start) și T2 este vectorul tangent (direcția și viteza modului în care curba ajunge la punctul de sfârșit).

Figura 30 Exemplificare a unei curbe Hermite (versiune proprie)

Pe fiecare curbă Hermite, este dat un punct de start p1 la t=0, urmat de punctul de sfârșit p2 la t=1 cu pornirea tangentei m0 la t=0 și sfârșitul tangentei m1 la t=1, interpolaritatea Hermite p(t) poate fi definită astfel:

p(t) = (2t3 − 3t2 + 1)p0 + (t3 − 2t2 + t)m0 +(−2t3 + 3t2)p1 + (t3 − t2)m1

unde t ∈ [0,1] [103-105]. Cele patru funcțiile de bază polinomiale Hermite sunt descrise în Figura 31.

Figura 31 Cele patru funcții de bază Hermite intersectate

De notat, că la t=0 doar funcția H0(t) afectează curba, iar celelalte funcții au valoarea zero. În momentul când t are o valoare mai mare decât zero, H1(t), H2(t), H3(t) încep să aibă o oarecare influență. În scopul de a aproxima profilul vasului, curba secvențială Hermite poate fi utilizată. Fiecare curbă este definită de un subinterval. Între cele două subintervale secvențiale există un punct de control comun (punctul final al curbei anterioare și punctul de start al următoarei curbe), formând astfel un lanț de curbe Hermite. Figura 32 descrie un astfel de caz. Punctul de control P1este punctul final al primului subinterval și în același timp este punctul de plecare în cadrul celui de-al doilea subinterval. În astfel de cazuri interpolaritatea este, de asemenea, realizată pe un subinterval la un moment dat [87].

Figura 32 Un lanț de curbe Hermite (subintervale)

Inițial, tangentele vectorilor sunt calculate în mod automat pentru fiecare subinterval. Toate punctele de control și vectorii tangențiali pot fi manual ajustați, astfel încât poliliniile să reprezinte profilul vasului ceramic cât mai fidel (Figura 27). În momentul când utilizatorul este mulțumit cu aproximarea profilului, programul returnează un set de puncte 3D care ilustrează profilul vasului ceramic.

Prin urmare, corpul vasului ceramic într-un sistem de coordonate Cartezian 3D, este format din curbe care au propria lor axă de simetrie Ps. Aceasta este o tehnică de modelare 3D cunoscută sub numele de revoluție sau chiar strunjire. Aceasta poate fi găsită în literatura de specialitate din cadrul domeniului geometriei suprafețelor sub denumirea de suprafață de revoluție. Deoarece suprafața este generată prin rotirea unui punct bidimensional stabilit în jurul unei axe coplanare, rezultă o simetrie azimutală. Etapa de rotație a unghiului θ poate fi aleasă în consecință, ceea ce permite generarea unei densități 3D variabile în ceea ce privește norul de puncte (Figura 33).

Figura 33 Generarea corpului principal a vasului ceramic utilizând tehnica Revolve

În cadrul aplicației Qp, toartele vaselor ceramice sunt realizate utilizând tehnica comună și regăsită în cadrul a mai multor aplicații comerciale de modelare 3D și anume Extrude. În prezent, programul suportă doar generarea modelelor de toarte vertical și care se generează pe axa X-Y (Figura 34).

Figura 34 Utilizarea în cadrul aplicației a funcției Extrude pentru generarea unei toarte de tip concav [87]

Precum este prezentat în Figura 34 forma toartei urmărește o direcție care este definită prin P`s. Pentru fiecare punct P`s sistemul utilizează una din formele de bază predefinite în scopul generării toartei (Figura 28), dar tipul de intersecție este selectat de către utilizator.

Inițial, fiecare model de intersecție este reprezentată pe planul axei Z-X (Figura 34) cu centrul situat în originea sistemului de coordonate. Fiecare tip de intersecție necesită a fi rotit cu un unghi specific φ în jurul axei Z pentru a se putea genera forma tubulară a toartei. Acest unghi φ este calculat prin aproximarea primului derivat de la fiecare punct P`s de pe planul axei X-Y. Mai precis, fie P`1 și P`2 două puncte consecutive în cadrul P`s având (x1, y1) and (x2, y2), coordonatele corespunzătoare unghiului φ sunt oferite de către:

Intersecția este inițial situată în cadrul originii planului Z-X. Apoi, aceasta este rotită în jurul axei Z în funcție de valoarea φ, aceasta este translatată astfel încât centrul său să se situeze pe primul dintre cele două puncte consecutive din P`s(P`1). Această etapă se repetă recursiv pentru toate celelalte puncte P`s. În plus, forma toartei poate fi parametrizată cu scopul de a se realiza modele de toarte cu grosimi diferite. În cazurile în care sunt utilizate ecuații, parametrizarea se realizează prin modificarea variabilelor (de exemplu raza), dar în cazurile în care există seturi de puncte predefinite, acest lucru se va realiza prin scalarea setului inițial de coordonate ale punctelor. Diametrul toartei este de asemenea influențat de către un factor al scalării calculat dinamic și care se bazează pe o funcție exponențială. Acest factor al scalării, oferă un realism sporit al modelului tridimensional final prin acordarea unei grosimi sporite în zona de intersecție a celor două elemente (corpul principal al vasului ceramic și toarta).

Norul de puncte al vasului ceramic reprezentând corpului principal și toarta sau chiar cele două toarte, sunt organizate în două structuri de date sortate separat. Sortarea odată realizată oferă următoarele rezultate:

toate cazurile de Ps și P`s sunt organizate succesiv;

toate punctele din fiecare situație sunt indexate succesiv și reflectă ordinea apariției la începutul profilului de la cel mai de jos punct (cel mai apropiat de origine) până la cel mai înalt punct.

Este de remarcat faptul că softul realocă în mod automat primul punct din cadrul curbei Ps către coordonate zero pe axa X (orizontală), pentru a asigura o bază etanșă (fără fisuri) a modelului 3D. Aceste structuri de date au permis dezvoltarea unui algoritm de triangulație personalizat, prin ajutorul căruia s-a putut realiza dezvoltarea that exploits the a priori knowledge of the point cloud in order to be more efficient.

În același context se descrie și motorul de căutare bazat pe conținut pentru vasele ceramice 3D. Acesta utilizează tehnologia PHP (Php: Hypertext Preprocessor), baza de date XML (Extensible Markup Language) și descriptorul VBA (Visual Basic for Applications) în scopul stocării metadatelor în bazele de date compatibile cu MPEG-7 [83]. Pentru aceasta se pornește de la ideea de identificare a compatibilității formelor 3D a vaselor ceramice întregi sau fragmentate prin codificarea unor imagini folosind descriptori de formă 2D. Aceste imagini descriu proiecțiile ortogonale ale reliefului de pe suprafața exterioară a vaselor ceramice, care au fost normalizate în ceea ce privește scalarea, poziționarea și orientarea folosind un algoritm automatizat. Totodată, pentru a identifica forma dorită, această bază de date utilizează și schițe modelate manual pentru rularea motorului de căutare, unde sunt prezentate eventualele forme posibile compatibile cu forma interogată (Figura 39). (Ximena)

De asemene, se pot realiza următoarele:

încărcarea formelor de vase pentru identificarea categoriei din care fac parte;

afișarea vaselor după numărul de înregistrare;

afișarea după categoria de complexitate;

afișarea într-o singura pagină a obiectelor digitizate;

afișarea într-o singura pagină a obiectelor modelate manual;

afișarea într-o singura pagină a obiectelor cu textură;

afișarea grafică a categoriilor de vase. [106]

Figura 35 Motor de căutare pe baza de schițe (65R1)

Dincolo de arhivarea digitală a ceramicii scanate 2D și 3D, proiectul Pottery Informatics Query Database codifică profilele fragmentelor ceramice prin reprezentări matematice. Această metodă de conservare digitală permite interogarea rapidă desfășurată printr-o abordare matematică asemănătoare cu online Basic Local Alignment Search Tool12 pentru asocierea rapidă a unor cantități mari de profile, a vaselor digitizate între ele bazate pe trăsături morfologice similare (Figura 24). PIQD este un instrument online care permite elevilor și studenților de a testa ipoteze umaniste legate de datele ceramice în moduri în care publicațiile convenționale sau cu alte baze de date nu le pot furniza. Structura regională spațială a datelor ceramice este livrată de interfața bazei Google Earth (PIQD 2012). (Ximena)

Un tip de bază offline este Pottery Classification and Reconstruction Tool care efectuează cu o rapiditate și precizie mare, clasificarea profilelor vaselor ceramice. Instrumentul permite arheologilor și nu numai, de a vizualiza și manipula modelele 3D create din profilele 2D parțiale ale vaselor ceramice (67R1) (Ximena)

Figura 36 Baza de date pentru identificarea tipurilor de fragmente (68R1) (Ximena)

Probleme și limitări ale tehnicilor de

Utilizare de algoritmi și modele matematice

O cantitate mare de artefacte fragile realizate din material ceramic sunt descoperite în cadrul site-urilor arheologice. Aceste obiecte, care fac parte din patrimoniul cultural, sunt adesea descoperite în formă fragmentată datorită perioadei de timp îndelungată petrecută în pământ/îngropate și datorită fragilității lor. Acestea trebuie să fie reasamblate înaintea de orice procedură academică. Prin urmare, reasamblarea fragmentelor 3D reprezintă un proces vital în cadrul studiului asupra patrimoniului cultural. Din nefericire, este dificil a reasambla astfel de fragmente din cauza grosimii lor subțiri și lipsei suprafeței de potrivire. Astfel numai complementaritatea dintre curbele de contur ale fragmentelor pot fi utilizate pentru potrivirea și alinierea cioburilor adiacente. Deși există multe metode care se ocupă cu o astfel de provocare, totuși ele prezintă unele dezavantaje. De exemplu, în scopul de a simplifica și îmbunătăți robustețea geometrică a modelului, unii autori [107-111] au impus asumarea unui model general cu o geometrie cunoscută a obiectului original, adică obiectul este axial simetric, dar această ipoteză generală în multe cazuri nu poate satisface cerințele.

Metodele [112-115] se bazează pe reprezentarea the curve with shape feature strings, such as curvatures and torsions are fast, the main problem is that the computation of curvature and torsion involves up to third-order derivatives, which is not robust. În plus, alinierea în urma the matching necessarily suffers from error accumulation, because it usually relies on pairwise approach. Even the improvement [107, 112] of pairwise approach, which delays the alignment phase until clusters of three matching fragments have been found, cannot improve the alignment accuracy due to local optimization. [116] has already provided a detail survey of the state-of-the art in both automatic and semiautomatic ancient artifact reconstruction systems, including almost the current 2D and 3D artifact reconstruction methods and their extensions. However, as is pointed out by [116], there are still some aspects of these methods needing to be improved in the future, such as the efficiency, the incorporating of more available information, the development of an information-theoretic basis for searching compatible matches etc.

În plus, unele lucrări conexe precum [117] combină tehnicile de îmbinare a curbelor prin intermediul unui algoritm de potrivire a suprafeței care estimează poziționarea și respectiv eroarea de îmbinare a obiectelor fragmentate tridimensionale. Și [118] a prezentat un algoritm de îmbinare a fragmentelor care acceptă inserarea norilor de puncte și procesarea datelor provenite de la acestea pe toate cele trei axele (x,y,z) cât și pentru fiecare punct din nor care creează suprafața care urmează a fi îmbinată și nu a întregului fragment. [119] a prezentat, de asemenea, un sistem de reasamblare automată a obiectelor solide 3D fragmentate în cadrul căruia au dezvoltat mai multe tehnici noi în domeniul prelucrării geometrice, inclusiv inedite integrale ale invarianților pentru calculul for computing multi-scale surface characteristics, registration based on forward search techniques and surface consistency, and a non-penetrating iterated closest point algorithm. Mai mult, s-a axat pe problema specifică de documentare și reconstituirea fragmentelor unor picturi murale de la situl Akrotiri aflat pe insula vulcanică Thera. They take advantage of the fragments’ flat front surfaces to limit their search space to planar transformations.

În general, fragmentele găsite în cadrul siturilor arheologice pot fi împărțite în două categorii: fragmente groase și fragmente subțiri. Și cercetarea bazată pe reasamblarea fragmentelor poate fi, de asemenea, divizată în două categorii: cercetarea care are ca scop reconstituirea fragmentelor groase, respectiv studiul care se bazează pe reconstituirea fragmentelor subțiri. Acest algoritm se bazează pe asamblarea fragmentelor tridimensionale subțiri ale vaselor ceramice din siturile arheologice, care nu pot fi convertite la o suprafață 2D. Abordarea este axată pe îmbinarea și alinierea cioburilor pentru redobândirea formei 3D inițiale, care se bazează pe stabilirea unor coordonate carteziene locale pentru fiecare punct din structura curbele de contur. The approach is free from any geometry assumption of original shape and computation of curvatures and torsions. Îmbinarea inițială și aliniamentele abordării propuse sunt bazate pe estimarea transformărilor ale perechilor de fragmente. (The initial matching and alignments of the proposed approach are both based on estimating the transformations of the fragments pairwise.) În plus, similar cu [115], aliniamentele sunt rafinate la nivel general prin utilizarea funcției/funcționalității de bază a algoritmului [120] Iterative Closest Point (ICP) [70, 121]. And instead of Oxholm and Nishino’s original approach that iterates between optimizing the transformations and updating the correspondences of a subset (Oxholm and Nishino 2013), this paper takes advantage of the principle of Bundle Adjustment (Triggs et al. 2000) in Photogrammetry, which optimizes the transformations of all the fragments in each iteration.

În este prezentată abordarea generală propusă de către [122] a procesului de reasamblare a fragmentelor subțiri, care include achiziționarea de date, îmbinarea și alinierea inițială a curbelor de contur, rafinarea procesului, urmat de experimentele și evaluările de precizie.

Figura 37 Schema procesului de reasamblare a fragmentelor subțiri descoperite în cadrul siturilor arheologice

Cercetarea inițială cu scopul reconstrucției de puzzle-uri cu ajutorul formulelor de calcul a fost discutată pentru prima dată în anul 1960 [123] , urmând ca în anul 1980 să se publice lucrări cu unele dezvoltări suplimentare [124, 125]. Prin urmare, numeroase lucrări axate pe acest domeniu au fost publicate în ultimii ani, cât și sistemele actuale de calcul sunt capabile să asambleze în mod automat puzzle-uri formate din sute de piese [126, 127].

Cu toate acestea, problema asamblării fragmentelor ceramice arheologice a primit puțină atenție până de curând. Așa cum se poate observa în Figura 38, asamblarea acestor fragmente este mai dificilă decât asamblarea unui produs comercial de tip puzzle. Diferențele se pot observa: a) piesele de puzzle au un contur ușor identificabil (punctele roșii) care permit ușor softurilor să separe muchiile de contur (prezentate sub forma unor curbe de culori diferite) și care se potrivesc cu o altă unică piesă de puzzle. În plus, fiecare segment de contur este reprezentat de o curbă plană, netedă, iar forma piesei care prezintă un “gât” indică în mod explicit care este forma piesei vecine. b) două linii de contur ipotetice. Aici, liniile de contur nu sunt ușor de identificat și nu se poate indica începutul sau sfârșitul curbei care se va potrivi în mod unic cu un alt fragment, ceea ce face extrem de dificil îmbinarea dintre cele două fragmente. Mai rău, orice porțiune a unei curbe de contur se poate potrivi la fel de bine cu numeroase alte curbe de contur din componența oricărui alt fragment [128].

Complicația majoră este generată de faptul că aceste fragmente ceramice au forme neregulate. În plus, unele dintre acestea prezintă o degradare fizică datorată ciobirii sau datorită expunerii lor la elemente de eroziune. Un alt dezavantaj în cadrul acestui proces, este numărul mare de fragmente, care de cele mai multe ori provin de la mai multe vase ceramice fragmentate, fapt care induce foarte ușor în eroare. Trebuie luat în calcul și varianta posibilă în care fragmentele unui vas lipsesc, pentru că nu au fost descoperite sau au fost distruse de un fenomen fizic.

Figura 38 Diferențele dintre asamblarea puzzle-urile comerciale și reconstrucția artefactelor fragmentate [116]

În [128] modificată, sunt definite caracteristicile geometrice utilizate la diferite abordări de asamblare. În a), conturul exterior intact al obiectului ceramic este reprezentat sub formă unui dreptunghi de culoare roșie care Ωext; muchia fragmentată interioară Ωint este ilustrată sub formă de culoarea albastră; vertecșii Ωint┴ sunt reprezentați de puncte de culoare verde; iar vertecșii exteriori Ωext┴ sunt prezentați sub forma punctelor de culoare galbenă. Cele mai mulți algoritmi privind asamblarea automată, inclusiv [129] și [119, 130-132], iau în considerare doar muchiile interioare fragmentate și uneori și vertecșii Ωinner┴. Figurile geometrice reprezentând pătratele cu contururi de culoare neagră în a) și b) prezintă intersecții sub formă de“T”, respectiv “ Y”, formate atunci când ceramica a fost fragmentată. These junctions are typically high curvature locations along the fragment fracture boundary and are important for (c) reconstruction as they often denote origin points for fracture boundaries that match to only one other fragment.

Figura 39 Caracteristicile geometrice utilizate de către diverse abordări în domeniul asamblării fragmentelor ceramice [116]

Tabelul 6 Definirea variabilelor și terminologiilor utilizată în lucrarea [116] pentru reconstituirea 3D a artefactelor (vezi figura N de mai sus)

Indicarea geometriei generale a obiectului fragmentat ca fiind o colecție mare de variabile necunoscute, care pot fi împărțite în două categorii: 1) Ωext, aceste variabile sunt caracterizate de muchia exterioară a obiectului înainte de a fi fragmentat și 2) Ωint, care la rândul lor aceste variabile sunt caracterizate muchiile generate în momentul când obiectul a fost fragmentat, adică, muchiile fragmentate. Un al treilea set de variabile descriu locul unde trei sau mai multe muchii ale cioburilor au fost fragmentate și sunt menționate ca fiind intersecții fragmentate sau pur și simplu intersecții și notate cu Ωint┴ (a se vedea în figura N de mai sus). Al patrulea set de variabile descrie intersecțiile speciale dintre muchia exterioară intactă și muchia fragmentată și acestea sunt denumite suprafețe exterioare și notate cu Ωext┴. Împreună, aceste variabile sunt utilizate pentru toate informațiile geometrice utilizate în cadrul tehnicilor geometrice de reconstituire a vaselor ceramice fragmentate.

Tehnici de valorificare a artefactelor digitizate

Proiectul CultLab3D

Proiectul CultLab3D este realizat de către Institutul Fraunhofer IGD, lider mondial în cercetarea aplicată în domeniul Visual Computing care include grafică pe calculator precum și realitate virtuală și augmentată. Institutul Fraunhofer IGD este unul foarte activ având în desfășurare mai multe proiecte legate de digitizarea patrimoniului cultural. CultLab3D se axează pe industrializarea si automatizarea întregului proces de digitizare 3D a artefactelor din cadrul patrimoniului cultural mondial. În cadrul proiectului se folosesc cele mai recente și moderne tehnologii de scanare optică, oferind astfel o abordare cuprinzătoare rapidă, și economică a digitizării modelelor 3D. Clasificarea, interpretarea și arhivarea bazei de date se realizează la cea mai bună calitate posibilă prin automatizarea continuă a proceselor. CultLab3D se confruntă cu cereri tot mai mari pentru digitizarea tridimensională în masă în cadrul domeniului arheologiei și patrimoniului cultural iar soluționarea acestei cereri se bazează pe dezvoltarea de soluții complete, simple de utilizat și economice. De asemenea, se lucrează la noi provocări care apar din această expansiune a mediului virtual, cum ar fi posibilitățile de stocare pe termen lung a milioane de modele virtuale 3D, realizarea unor modele 3D cât mai fidele, o definiție generală și cu forță juridică obligatorie a drepturilor asupra modelelor 3D reconstituite, cât și strategii pentru certificarea provenienței fiecărui artefact virtual [133].

Figura 40 Facilitatea de scanare tridimensională în cadrul proiectului Cultlab3D implementat de către cei de la Institutul Fraunhofer

Muzeele și instituțiile culturale care beneficiază de serviciile acestei organizații dețin în posesie milioane de artefacte. Colecția Fundației Patrimoniului Cultural Prussian din Berlin în colaborare cu alte muzee este estimată la șase milioane de artefacte, din care doar 10% dintre ele sunt prezentate, în timp ce 90% rămân “ascunse[116] publicului larg. Alte avantaje în urma derulării proiectului sunt: disponibilitatea arbitrară și concomitentă de artefacte, utilizarea replicilor virtuale în expoziții hibride, reducerea împrumuturilor scumpe dintre muzee evitând în acest fel daunele care pot surveni la obiectele originale, evitarea costurilor de asigurare și a drepturilor de proprietate [134].

Tehnologiile utilizate în cadrul proiectului CultLab3D acoperă un spectru larg al domeniilor de aplicare:

Artefacte mici și mijlocii:

Digitizarea cu ajutorul unei stații de lucru Pipeline [135]

Stația de lucru Pipeline (Figura 39) este capabilă să digitizeze artefacte cu o greutate de până la 50 kg, cu o înălțime și un diametru de 60 cm la cea mai bună calitate posibilă. Primele rezultate indică un timp de procesare a datelor de numai cinci minute, în funcție de complexitatea geometrică a fiecărui artefact.

Figura 41 Prezentarea stației de lucru Pipeline [135]

Sculptura scanată și reconstituită digital în cadrul proiectului a fost Apollo Belvedere realizată între anii 1497-1498 de către sculptorul renascentist Pier Jacopo Alari Bonacolsi (1460–1528), precum se poate vizualiza în Figura 42.

Figura 42 Scanarea și reconstituirea sculpturii Apollo Belvedere [136-138]

Artefacte mari:

Robot autonom de scanare

Robotul autonom de scanare (Figura 41) este utilizat în cazul în care artefactele au dimensiuni prea mari pentru a fi procesate cu ajutorul stației de lucru Pipeline, ca de exemplu în cazul statuilor sau a sculpturilor. Robotul este omnidirecțional și este ideal pentru utilizarea lui în spații mici având în componența sa patru roți, precum și o serie de senzori pentru a consemna mediul din jurul său și pentru a detecta obstacolele. Mai mult, robotul este alcătuit dintr-un scanner care utilizează lumina structurală și un braț automatizat care se mișcă pe axa verticală. Cu ajutorul lui se pot digitiza artefacte cu dimensiuni de până la 2500 cm înălțime și aproape orice dimensiune în diametru.

Figura 43 Robotul autonom de scanare [139].

Monumente, clădiri și situri arheologice

Dispozitiv de scanare de la înălțime (dronă)

Dispozitivul de scanare de la înălțime prin intermediul unei drone (Figura 42) a fost realizat și pus în funcțiune pentru prima dată în decursul anului 2014. Prima scanare din cadrul proiectului a avut loc în Sala Medievală a Muzeului Liebieghaus Skulpturensammlung din Frankfurt în perioada 21-27.07.2014.

Figura 44 Dispozitiv de scanare de la înălțime [140]

O primă impresie în urma acestei scanări a fost transmisă de către Martin Ritz, reprezentantantul Frankfurt IGD și responsabilul pentru această digitizare: “Prin acest prim test, am dobândit un număr mare de perspective foarte valoroase”. Procesul de scanare nu a cuprins doar captarea geometriei și texturii artefactului, ci și proprietățile optice ale materialului, cum ar fi reflexia și absorbția. O altă părere autorizată a fost ceea a domnului Prof. Dr. Vinzenz Brinkmann, șeful colecției de antichități de la Liebieghaus Skulpturensammlung: “Cel care cunoaște modul în care a trebuit să lucrăm până acum, va înțelege miracolul facilității de scanare? Cu totul noi modalități de studiu științific se vor deschide acum muzeelor din întreaga lume”.

Proiectul Amarna

Numele proiectului, Amarna, este numele modern pentru capitala antică construită sub domnia faraonului egiptean Akhenaton în jurul anului 1350 î.Hr. și care a fost abandonată la scurt timp după moartea sa. Această așezare a fost concepută de către faraon ca loc sacru pentru zeul soarelui Aten.

Proiectul s-a bucurat de acordul și cooperarea guvernului egiptean, în special al Consiliului Suprem al Antichităților. Proiectul Amarna a avut ca obiective: explorarea arheologică a orașului antic Amarna, conservarea a ceea ce a mai rămas din orașul vechi, promovarea studiului și descoperirilor istorice, arheologice și a vieții tradiționale cât și a meșteșugurilor din întreaga regiune [34]

În primăvara anilor 2008 și 2009 o echipă de cercetătorii de la Universitatea din Arkansas, Centrul pentru Tehnologii Avansate Spațiale (Katie Simon și Christopher Good Master) s-au alăturat misiunii arheologice britanice de la Amarna (conducător de proiect fiind Barry Kemp) aducând cu ei un scanner laser 3D. Modelul scanerului este Konia Minolta VIVID 9i [141] și reprezintă unul din cele mai avansate scanere 3D laser de pe piață oferind posibilitatea scanării diferitelor obiecte cu dimensiuni foarte mici până la unele cu dimensiuni foarte mari, toate cu o înaltă acuratețe și precizie.

Figura 45 Scanerul laser 3D Konica Minolta VIVID 9i [141]

Procesul de digitizare în cadrul proiectului a început cu scanarea obiectelor originale descoperite în cadrul sitului arheologic. În timpul scanărilor, în urma deplasării undei laserului pe întreaga suprafață a obiectului, s-au colectat o serie de coordonate pe axele x, y, și z a punctelor (reprezentând norul de puncte) care sunt transmise către calculator și care se pot vizualiza în spațiul virtual 3D. Scanerul VIVID 9i are încorporat un dispozitiv de fotografiat digital oferindu-i astfel posibilitatea de a înregistra imagini color în timpul procesului de scanare. Ca urmare, fiecare obiect este localizat în spațiul tridimensional având valori pe axele x, y si z, precum și textura rezultată din fotografiile capturate.

Figura 46 Modul de scanare a artefactelor in cadrul proiectului Amarna [142]

Datorită faptului că dispozitivul de achiziționare de date scanează doar o singură latură a obiectului care este îndreptată înspre obiectiv, pentru o scanare completă a artefactului s-au realizat mai multe scanări din mai multe unghiuri. Pentru a facilita procesul s-a realizat un suport de susținere care se poate roti precis 60 de grade pentru fiecare scanare. Chiar și așa, de obicei, au fost necesare scanări suplimentare pentru completarea modelului 3D cu date din zonele de vârf și de la bază. Îmbinarea scanărilor pentru fiecare artefact în parte, într-o singură scanare și respectiv suprafață, s-a realizat cu ajutorul softului PolyWorks [143, 144] care este un produs al celor de la InnovMetric [145]. Softul procesează mai multe scanări pe care le îmbină automat într-un nor de puncte unic având o singură suprafață. O varietate de etape de editare sunt necesare pentru a elimina datele inutile și pentru a curăța norul de puncte.

Pentru a obține o reprezentare fidelă a culorii obiectului este esențial ca obiectul să fie iluminat uniform în momentul rotirii sale pentru a nu exista nici o urmă de umbră sau schimbare a intensității culorii. Pentru asigurarea acestei iluminări uniforme s-a realizat o incintă de iluminare pentru scanarea artefactelor (Figura 45). În cazurile în care s-au obținut neconcordante nedorite legate de culoarea obiectului, datele au fost inserate și procesate în softul Inus Technology's Rapidform [146] în vederea ajustării.

Figura 47 Incinta de iluminare [142]

În cadrul muzeului virtual Amarna, modelele sunt disponibile spre a fi descărcate în trei formate: VRML, 3D PDF și OBJ și la două rezoluții de calitate a datelor: mici și mari. Artefactele rezultate în urma acestui proiect sunt parte componentă a bazei de date Europeana.

În total au fost descoperite în jur de 24.000 de artefacte începând din anul 1979 până în 2014, iar scopul celor implicați în cadrul proiectului a fost acela de a digitiza întregul inventar de obiecte pentru a le putea face disponibile online tuturor celor interesați. Un număr de 40 de artefacte au fost digitizate (Figura 48) în 2011 utilizându-se scanerul VIVID 9i, toate aceste modele 3D împreună cu metadatele aferente au fost integrate în baza de date Europeana.eu. (Radu)

Figura 48 Modele 3D realizate in cadrul proiectului Amarna [147]

Proiectul 3D COFORM

Proiectul 3D COFORM a avut ca scop, precum toate proiectele pe care le-am prezentat până acum, scanarea 3D, modelarea 3D, studiul formei, al proprietățile materialelor, și a metadatelor obiectelor din cadrul patrimoniului cultural mondial. Consorțiul 3D-COFORM a reunit 19 parteneri, în special foști parteneri de bază în cadrul proiectului EPOCH. Din acești parteneri au făcut parte: Muzeul Albert și Victoria, Muzeul Luvru, Muzeul din Florența, Muzeul din Roma, Muzeul din Cipru și cel din Berlin. Toate aceste instituții au avut intenția declarată de a dezvolta capacitatea de digitizare 3D și publicarea rezultatelor pe platforma Europeana. [30, 148]

Figura 49 Proiectul 3D-COFORM [149]

Proiectul Clepsydra

Centrul de digitizare a patrimoniului cultural Clepsidra a luat naștere la sfârșitul anului 2006 și a fost înființat prin programul operațional Societatea Informatică a Ministerului Economiei și Finanțelor din Grecia. Proiectul își desfășoară activitatea în momentul de față în cadrul Institutului Cultural și de Tehnologie Educațională din cadrul Centrului de Cercetare Athena, în orașul Xanthi.

Proiectul este axat pe digitizarea, conservarea, gestionarea, promovarea și diseminarea patrimoniului cultural și este specializat pe digitizarea și înregistrarea artefactelor din diferite perioade de timp.

Clepsydra oferă soluții integrate 2D și 3D pentru proiectele de digitizare. Infrastructura din cadrul proiectului este capabilă să asigure rezultate de înaltă calitate și, în același timp soluții alternative, iar personalul poate realiza proiecte de digitizare de la etapele inițiale de planificare până la implementare și finalizare. Clepsydra își promovează tehnologiile de digitizare prin participarea la proiecte de cercetare și conferințe științifice.

Infrastructura utilizată în cadrul proiectului a inclus: aici am ramas

– un scanner laser 3D color utilizat pentru obiectele mobile și care captează simultan geometria, textura și informații despre reflexia suprafeței obiectului scanat. Sistemul oferă cea mai mare rezoluție de scanare și precizie geometrică disponibilă momentan pe piață. Lumina ambientală nu afectează procesul de scanare cu acest scaner, prin urmare nici unul dintre efecte (zone întunecate) nu sunt vizibile pe obiect;

– un scaner laser 3D căruia îi este limitată deplasarea datorită încorporării acestuia în brațul de măsurat cu șase grade de libertate Sigma Single Point care are o precizie de ± 0,076 mm. Sistemul este capabil să capteze 20.000 de puncte pe secundă. Scanerul este dotat cu doua camere digitale plasate pe fiecare parte a capului de scanare, astfel încât captarea să nu fie întreruptă în situațiile în care o cameră este blocată;

– un sistem automat de digitizare color 3D pentru obiecte mobile care se bazează pe echipamente profesionale fotografice de iluminat, camere foto digitale și o masă rotativă controlată de un software special. Rezultatele de digitizare ale sistemului sunt caracterizate printr-o complexitate scăzută, oferind posibilitatea publicării lor pe internet, având totodată o textură de o calitate înaltă. Această procedură automată de scanare permite sistemului sa fie utilizat pentru digitizarea în masă a obiectelor;

– un sistem de digitizare color 3D pentru obiecte mobile care se bazează pe camere digitale si un soft specializat. Sistemul funcționează în combinație cu cel anterior în scopul de a extinde domeniul de aplicabilitate pentru obiecte mai mari care nu pot fi plasate pe masa de lucru din cauza greutății sau formei lor;

– un aparat de fotografiat 3D bazat pe tehnica luminii structurale. Acest aparat este utilizat atunci când pentru reconstituirea completă a unui obiect sunt necesare mai multe poze din diferite unghiuri. Această tehnică se aplică atunci când obiectele nu pot fi deplasate;

– un scaner laser color 3D complet portabil pentru achiziția rapidă și de înaltă calitate a norilor de puncte prin intermediul tehnologiei LIDAR. Aceasta posibilitate a scanării a unei suprafețe de peste 1000 m cu o precizie de 7 mm este condiționată de efectuarea capturii de la o distanță de 100 m și având un unghi de captare de 360 de grade. Este un sistem fiabil pentru digitizarea de monumente sau zone urbane;

– un program special pentru modelare bazat pe fotografii și măsurători. Printr-un proces de interpolare a mai multor fotografii realizate unui anumit monument din diferite unghiuri, ținând cont de unele caracteristici comune, softul poate crea un model 3D precis;

– două scanere dimensionale color pentru digitizarea de cărți și documente. Acestea au încorporate o lentilă de scanare, senzori de imagine CCD de înaltă calitate și dispozitiv de luminare de culoare albă pe baza de LED. [150]

Figura 50 Procesul de scanare din cadrul proiectului Clepsydra [151]

Proiectul Cisa3

Din februarie 2007, Centrul Interdisciplinar de Științe pentru Artă, Arhitectură și Arheologie (CISA3), a jucat un rol important în utilizarea și dezvoltarea unor instrumente și tehnici pentru a reconstitui și a analiza istoria marilor opere de artă, a structurii monumentelor precum si a artefactelor arheologice. CISA3 realizează metodologii și soluții la problemele de conservare a artei în timp ce formează o nouă generație de experți interdisciplinari pentru acest domeniu care este in curs de dezvoltare. Munca se realizează în echipa si sunt legate parteneriate cu Institutul de Telecomunicații și Informatică din San Diego California (Calit2), cu Școala de Inginerie Jacobs si cu Divizia pentru Artă și Științe Umane [152]. Proiectul este finanțat cu 3,2 milioane de dolari pe o perioada de cinci ani. [153]

Din 2010 Fundația Națională pentru Știință a dat startul unui proiect pe termen lung care are ca obiectiv formarea unei școli de doctorat care să creeze noi generații de oameni de știință specializați pe diagnosticarea patrimoniului cultural și dezvoltare de noi tehnologii pentru exploatări si expediții în cadrul Societății Naționale de Geografie. [153]

Există o multitudine de fragmente din ceramica colectate de către arheologi, care oferă doar o imagine parțială a artefactelor. Departamentul Digital Pottery Informatics din cadrul proiectului are ca scop sistematizarea colecției numeroase de ceramică intr-o bază de date care are menirea de a deveni vizibilă tuturor cercetătorilor din întreaga lume prin intermediul internetului. Sistemul integrează noi metode pentru reconstrucția virtuală 3D a ceramicii, fie prin scanarea 3D directă a obiectului sau prin aplicarea de algoritmi pentru reconstrucția rapidă 3D bazată pe procesarea imaginilor 2D.

Proiectul este coordonat de către Neil G. Smith si Thomas Levy și colaborează cu Avshalom Karasik și Uzy Smilansky de la Institutul de Știință Weizmann din Israel.

La scanarea fragmentelor ceramice s-a utilizat un scanner laser 3D FlexScan cu o mare precizie care utilizează lumina structurală. Scanerul are funcția de a capta textura obiectelor pe care le scanează. Odată ce scanarea 3D a fost realizată, un calcul matematic face ca forma exactă si poziția vasului sa fie determinată. Rezultatul final constă fie în ilustrații 2D, fie în modele virtuale 3D, si poate fi manipulat vizual in trei dimensiuni (inclusiv in 3 medii imersive). Rezultatele cu aceste date interesante vor putea fi accesate prin intermediul Google Earth si alte astfel de instrumente care permit localizarea geografica precisa pe harta a ceramicii care a fost descoperită de către arheologi. [154]

Figura 51 Fragment de vas digitizat in cadrul proiectului CISA3 [154]

Proiectul 4D-CH-World

Acest proiect este conceput tot de către Institutul Fraunhofer IGD și are drept scop analizarea, proiectarea, cercetarea, dezvoltarea și validarea unui sistem inovator de integrare a celor mai recente progrese care se fac în vizualizarea și învățarea computerizată, în modelarea 3D și realitatea virtuală, toate acestea într-un timp cât mai scurt, la costuri cât mai mici ale reconstituirii orașelor, cetăților și hărților în varianta 4D. Prin urmare, sprijină obiectivele Uniunii Europene, ale bibliotecii digitale EUROPEANA și UNESCO Memory of the World (MoW) pentru a crește dorința de cunoaștere a culturii, istoriei si identității europene. Scopul principal al proiectului este de a permite istoricilor, arhitecților, arheologilor, oamenilor de știință din domeniul reconstrucțiilor a studia, a înțelege și a genera noi idei referitoare la unele scene istorice și a traiului de zi cu zi a strămoșilor noștri. [155, 156]

Figura 52 Reconstituiri ale unei cetăți în cadrul proiectului 4D-CH-World.

Figura 53 Reconstituirea virtuală a circului Ausonius [157-159]

Figura 54 Reconstituirea virtuală 3D a orașului Florența (53, 54R1)

Proiectul ITN-DCH

Proiectul ITN-DCH “Initial Training Network for Digital Cultural Heritage: Projecting our Past to the Future” se desfășoară tot sub supravegherea Institutului Fraunhofer IGD și este unul dintre cele mai mari proiecte finanțate de către Uniunea Europeană prin platforma FP7 pentru conservarea și protecția patrimoniului cultural. [160]

Proiectul a fost pornit în data de 1 octombrie 2013 și are un consorțiu format din 14 parteneri cu drepturi depline și 8 membri asociați din diverse medii: academic, cercetare, industrie, muzee și biblioteci. Scopul proiectului este de a instrui 500 de persoane în zona de digitizare, conservare și protecție a patrimoniului cultural. Dorința profesorilor este de a crea un profil academic puternic și aptitudini și competențe orientate spre piață, fapt ce va contribui în mod semnificativ la perspectivele de carieră ale cursanților. Durata proiectului este de patru ani și va fi coordonată de către laboratorul Digital Heritage al Universității Tehnologice din Cipru. Valoarea totală a finanțării este de 3.71 milioane de euro [161].

Concluzii generale privind stadiul actual

Bla bla dupa cum se poate observa domeniul este unul vast si puternic influentat de parcursul evolutiv al tehnologiei din ultimii ani. Este un domeniu interdisciplinar

Limitări ale dispozitivelor de scanat

Rezolutie, precizia suprafetei scanate,

Proiectul Architecture and Architectural Sculpture in 3D

Problemele și limitări identificate în cadrul proiectelor

Cercetătorii acestui proiect au utilizat și o metodă nu foarte utilă și mai ales nu foarte eficace în ceea ce privește calitatea suprafeței scanate și anume, au ales să utilizeze o placă neagră independentă având poziționate pe ea puncte reflectorizante care solicită ca obiectele să fie stabile în timpul scanării. Abordarea proprie ar fi fost să fixez direct țintele pe suprafața obiectului. Avantajul major este acela că, având punctele de poziționare pe obiect și scanerul memorând pozițiile lor, putem roti obiectul chiar în timpul scanării, și astfel se scanează întreaga suprafață (și baza inferioară a vasului). Într-adevăr există un dezavantaj în utilizarea acestui procedeu, existând posibilitatea ca suprafața pe care se lipesc punctele de poziționare să se deterioreze odată cu îndepărtarea lor. În caz personal, având de a face cu vase ceramice din material ceramic, riscul de deteriorare este scăzut. În mod asemănător, și cei din Corfu, manevrând obiecte din ceramică, marmură și piatră, puteau să recurgă la această metodă. Motivul pentru care nu au făcut-o este de la sine înțeles: o abordare cât mai simplă și, de ce nu, mai superficială.

Pentru a rezolva această problemă, cei din Corfu au fost nevoiți să scaneze obiectele în două sisteme separate de coordonate: una pentru partea superioară și cea de a doua pentru partea inferioară. Rezultatele scanărilor și-au arătat imediat limitele, observându-se multe suprafețe lipsă din reconstrucția unui artefact, așa cum se poate vedea în imaginile de mai jos.

Figura 55 Vizualizare obiect 3D [162]

Capitolul 3 Instrumente inginerești utilizate în cadrul prezentei cercetării

Abstract

În cadrul acestui capitol sunt evidențiate și descrise principalele instrumente și echipamente inginerești utilizate în cadrul activității de cercetare cu scopul digitizării fragmentelor și a vasele ceramice întregi. Acestea au fost utilizate în funcție de caracteristicile pe care le prezintă, pentru a nu deteriora suprafața fragmentelor și pentru a obține acuratețea norul de puncte. Acestea se regăsesc în cadrul laboratorului de Măsurări și Scanări 3D din cadrul Universității Tehnice din Cluj-Napoca, Facultatea de Construcții de Mașini. (X)

Proiectarea asistată de calculator s-a dezvoltat ca răspuns la dorința materializării unui model geometric existent pe planșeta proiectantului și este în prezent din ce în ce mai utilizată în domenii foarte diverse, unii specialiști fiind de părere că această tehnologie și-a atins maturitatea [163]. Totuși, transformările recente ale principalelor sisteme de proiectare asistată dovedesc faptul că domeniul CAD se află încă în plină evoluție. Aceasta privește atât arhitectura generală și adăugarea de funcții și instrumente noi de modelare în sistemele de proiectare existente, cât și posibilitatea acestora de a crea nu numai simple schițe 2D, ci, mai ales, modele geometrice solide și suprafețe, pe baza parametrilor, uneori foarte diverși care să permită simulări de analiză cu elemente finite sau de prelucrări pe mașini-unelte cu comandă numerică.

Primul pas în proiectarea asistată de calculator este transpunerea într-un mediu virtual a modelului geometric dorit, folosind o aplicație specializată. Prin utilizarea calculatoarelor ingineria a primit aportul a numeroase instrumente software pentru facilitatea acțiunilor de concepție și de realizare a unui produs. În prezent, pe piață există o serie de aplicații care pot servi la realizarea acestei etape, alegerea soluției optime depinzând de mai mulți factori. În alegerea corectă a unei aplicații destinate modelării de componente mecanice trebuie însă avute în vedere și alte întrebuințări ale modelului geometric elaborat precum ar fi generarea de desene de execuție, realizarea de ansamble și subansamble, punerea la dispoziția utilizatorilor a unor biblioteci cu metode ce calcul algebric, statistic, calcule specifice pentru suprafețe și volume, verificarea sau optimizarea formei folosind un program de calcul de rezistență cu elemente finite, determinarea momentelor de inerție, simularea prelucrărilor mecanice pe echipamente dotate cu comandă numerică, etc. [164].

Majoritatea soluțiilor CAD au la bază un modelator geometric 3D parametrizat peste care s-au adăugat, sau se pot adăuga, aplicații care permit exploatarea modelului realizat. Aplicațiile care exploatează modelul geometric pot fi independente sau integrate aplicației de bază [165]. Evoluția sistemelor de proiectare asistată a scurtat ciclul creării unui produs, i-a crescut complexitatea și performanțele, a dat startul unei adevărate competiții pentru realizarea de produse fiabile, la prețuri cât mai reduse cu putință. În prezent, proiectarea asistată de calculator este concentrată asupra modelării geometrice a produsului cu ajutorul unui sistem de proiectare asistată și asupra obținerii de date relevante în diferite stadii de funcționare a produsului. Deseori, lipsa informației duce la reinventarea unor soluții, pierzându-se timp, bani și soluții valoroase. Se remarcă o necesitate de produse software specializate în managementul informațiilor deținute, referitoare la activitățile de concepție, proiectare și realizare a proiectelor [163].

O definiție simplificată specifică faptul că achiziția se face printr-o interfață instrument (scaner 3D) cu ajutorul palpatoarelor și senzorilor, precum și modelarea prin intermediul unei interfețe software (softuri complementare dispozitivelor de scanare 3D) utilizând algoritmi specifici. [53]

Tehnologia scanării laser se numără printre cele mai recente metode de colectare a datelor privind geometria suprafețelor. Această tehnologie are aplicabilitate mai ales în domeniile în care se utilizează date 3D cu precizie ridicată. Pe scurt, principiul scanării laser este următorul: se trimite un fascicul laser care măsoară distanța de la sursă la suprafața obiectului scanat. În același timp, se înregistrează și direcția. Prin evaluarea parametrilor se obțin informații despre obiectul care a fost scanat. Produsul principal al scanării laser este un set de coordonate 3D ale punctelor reflectate numit nor de puncte. Cu ajutorul procedurilor automate, semi-automate și manuale, aceste puncte sunt clasificate prin procesări ulterioare. În unele cazuri, poate fi folosită informația intensității reflexiei, eventual culoarea reală a fiecărei reflexii (în cazul achizițiilor simultane a imaginilor digitale ale obiectelor este posibilă colorarea norului cu ajutorul acestor fotografii). Rezultatul final al prelucrării datelor scanate laser, poate fi, spre exemplu, un model foarte detaliat al suprafeței sub forma unui model de triangulație sau un model vectorial 3D general [166].

Scanarea fără contact este cel mai des întâlnită în domeniul studiat și se împarte în mai multe categorii. Scanarea optică prin triangulație este raportată ca utilizând locația și unghiurile între sursa de lumină și senzorul dispozitivului foto pentru a deduce poziția. Un dispozitiv fotosensibil, de obicei o cameră video, detectează reflexia suprafeței utilizând triangulația geometrică de unghi și distanțe cunoscute, calculând astfel poziția unui punct relativ de pe suprafața de referință. Aceste scanări sunt, prin urmare, măsurători relative ale suprafeței de interes unde sunt utilizare surse de lumină de diferite tipuri de energie, iar laserele sunt de cele mai comune tipuri [167].

Echipamente de achiziție a datelor

Noua generație de dispozitive de scanare, purtând numele de scanare non-contact, se află în continuă expansiune. Această categorie cuprinde atât dispozitive de scanare punct cu punct, cât și cu scanare liniară. Dispozitivele optice de scanare sunt mult mai eficiente decât cele mai avansate dispozitive cu palpare, fiind capabile să creeze seturi mari de date ce poartă numele de nor de puncte. Acest procedeu poate fi utilizat nu numai pentru a verifica dimensiunea și poziția elementelor, dar și pentru a crea o imagine 3D completă a piesei, datorită densității mari de puncte ce pot fi acumulate. Dispozitivele optice de scanare sunt cele mai potrivite pentru piese cu o geometrie complexă [168].

Aplicații non-repetitive, cum ar fi procesul de reverse engineering (relevare) sau de control dimensional al pieselor de dimensiuni mari sunt ideale pentru mașinile portabile. În plus, în cazul în care piesele sunt prea mari, grele sau dacă trebuie să fie inspectate cât încă sunt fixate pe dispozitivul de prindere pe care s-a realizat procesul de fabricație, aducerea unei mașini portabile în zona prelucrării este adesea singura soluție.

Tot cu ajutorul scanării 3D pot fi modelate și reconstituite artefactele istorice în cazul în care acestea sunt deteriorate sau sunt găsite în formă fragmentară. Precizia de reconstituire este variabilă, depinde de tehnologia folosită la scanare dar, ținând cont că este vorba de domeniul arheologiei unde nu este necesară o precizie foarte ridicată, se poate utiliza orice tehnologie de scanare 3D care oferă rezultate cu o precizie decentă.

În cadrul cercetărilor efectuate s-au utilizat următoarele echipamente de achiziție a datelor privind geometri tridimensională a obiectelor:

Kreon Zephyr KZ50

Mașinile pentru măsurat în coordonate portabile sunt diferite de cele tradiționale, ele fiind întâlnite, cel mai frecvent, sub formă de brațe articulate. Aceste mașini pot avea șase sau șapte axe de rotație cu encodere rotative (traductoare de poziție rotative) ce înlocuiesc axele liniare. Brațele articulate au o greutate redusă, de obicei mai puțin de 10 kg, putând fi transportate ușor și utilizate aproape oriunde. Mașinile portabile pentru măsurat din această gamă sunt operate manual, iar precizia de măsurare este, în general, mai mică decât cea a unei mașini tradiționale pentru măsurat în coordonate.

Scanerul Kreon Zephyr KZ50, parte componentă a laboratorului de Măsurări și Scanări 3D, combină metrologia tradițională și tehnologia de măsurare non-contact pentru a spori gradul de precizie și pentru a permite operatorilor să aleagă regimul optim pentru o cât mai bună acuratețe a scanărilor. Prin asocierea dintre un palpator și tehnologia scanării cu laser, unică pentru scanerele Kreon, rezultatele în materie de precizie în urma acestei îmbinări de tehnologii, sunt foarte apreciate. Complementaritatea acestor două metode de achiziție a datelor, optimizează timpul de măsurare și productivitatea în momentul când este necesară o scanare a unor obiecte având suprafețe cu forme complexe.

O caracteristică importantă a acestui scaner Kreon Zephyr (Figura 54) constă în posibilitatea utilizării metodei de scanare non-contact pentru materialelor reflectorizante cum ar aluminiul sau titanul, fără a fi nevoie de vopsire sau aplicare a unei pulbere care să reducă reflexia luminii.

Figura 56 Scaner Kreon Zephyr KZ50

Caracteristicile acestui scanner sunt potrivite și îl recomandă pentru utilizare în domenii precum reverse engineering, design industrial cât și control al calității. În cadrul aplicație de inspecție/validare, măsurarea caracteristicilor cuprinse în norul de puncte poate fi realizată în scopul inspecției dimensionale, sau, dacă modelul CAD este prezent, comparând rezultatele cu valorile nominale. Acest ultim pas poate fi realizat utilizând procesul de palpare convențional, dar, pentru piese mari, ale căror toleranțe pot ajunge până la 0,5 mm, procedeul de scanare optică este dezirabil, fiind mult mai rapid. În plus, datorită densității mari a informațiilor cuprinse în norul de puncte, întregul model generat prin scanare poate fi comparat cu modelul CAD al piesei, proces ce oferă o reprezentare intuitivă, ce evidențiază cromatic abaterile pe întreaga suprafață. Acest proces este extrem de relevant pentru o primă inspecție. De obicei, instrumentul va fi utilizat doar pentru măsurarea pieselor, dar în multe cazuri mașina ce a prelucrat piesa poate fi, de asemenea, inspectată [168].

Specificații tehnice

Tabelul 7 Specificațiile tehnice ale scanerului Kreon Zephyr KZ50

Beneficii pentru utilizatori

Tehnologie digitală completă

Interfața cu Renishaw PH10 și capete de MIH

Sistem portabil și ușor

Integrarea pe toate mașinile de măsurare 3D (inclusiv Werth)

Viteza de scanare crescută

Nu este necesar o formare intensivă [169]

Romer Stinger II

Romer Stinger II este un braț de măsurare portabil, realizat din fibră de carbon cu scopul de a obține o bună stabilitate și ușurință în utilizare, iar montajul se poate realiza direct pe o suprafață plană sau pe o bază magnetică (Figura 55). Datorită flexibilității de mișcare, acesta poate ajunge și în părțile greu de scanat, având posibilitatea de rotație în jurul axei a brațului principal de până la 540 grade [170].

Brațul de măsurare portabil Romer Stinger II oferă utilizatorilor săi funcții și accesorii pentru scanarea fără contact, dar oferă și posibilitatea inspecției folosind palpatori rigizi. Datorită sistemului inovativ, doi senzori încorporați în același dispozitiv, există posibilitatea interschimbabilității rapide între cele două modalități de inspecție. Recunoașterea automată a sistemului de măsurare, fără a mai fi nevoie de recalibrare, este un avantaj pentru a reduce timpul de măsurare [52].

Figura 57 Braț Romer Stinger II [170]

Figura 58 Realizarea procesul de scanare laser a unui vas de tip chiup utilizând brațul de măsurare portabil Romer Stinger II.

Scanerul laser color VIUScan

În cadrul cercetării pentru realizarea procesului de scanare a vaselor ceramice s-a utilizat un scanner laser color VIUScan model 2010 oferit de către producătorul canadian Creaform. Acest scaner este un dispozitiv portabil care surprinde plăcut, nu numai prin captarea fidelă a geometriei suprafețelor scanate punând la dispoziție rezultate extrem de bune datorită preciziei de 50 μm, dar și prin posibilitatea de achiziție și captare a texturii suprafeței obiectului scanat.

VIUScan este un scaner care utilizează lumina structurată și care generează o undă de lumină laser pe suprafața obiectului cu scopul de a capta geometria tridimensională a acestuia. Pentru a capta întreaga suprafață, operatorul este nevoit să se deplaseze lent cu scanerul de-a lungul întregii suprafețe care se dorește a fi scanată. Datorită acestei deplasări constante din timpul procesului de scanare, scanerul trebuie sa țină cont de poziția sa cu referințe la punctele fixe. Acest model utilizează o rețea de obiecte de poziționare (ținte de poziționare), acestea fiind mici puncte albe reflectorizante prin care scanerul poate estima locația și orientarea sa, precum se poate vizualiza în Figura 57. Deoarece punctele poziționate pe piesa ce urmează a fi scanată acoperă o mică parte din suprafață, aplicația software integrată acestui dispozitiv, trebuie să intuiască geometria suprafeței originale cât și textura acesteia. Punctele sunt relativ mici și este de preferat ca poziția de amplasare a lor să se realizeze pe porțiuni deteriorate sau uniforme din punct de vedere al texturii, cu scopul de a păstra cele mai importante detalii ale artefactului vizibile.

Figura 59 Ținte de poziționare utilizate în cadrul procesului de scanare ca puncte de referință

Scanerul pentru captarea texturii suprafeței scanate este dotat cu două camere de fotografiat având o rezoluție bună de 0.1 mm (Figura 58), iar datele achiziționate referitoare la textură sunt stocate ca o imagine separată 2D precum se poate vizualiza în Figura 59, sau o mapă de textură ale cărei coordonate sunt stocate în geometria 3D.

Figura 60 Ilustrare scaner laser color VIUScan [171]

Figura 61 Textura suprafeței obiectului scanat, exportată sub formă unei imagini în format 2D

Specificații tehnice

oferă la o înaltă rezoluție și precizie atât geometrică cât și din punct de vedere al texturii, având capacitatea de a capta în detaliu, o reprezentare fidelă a obiectului scanat;

textura și geometria obiectelor sunt automat preluate pe baza unui unic sistem de referință și sunt aliniate cu o precizie de 100% oferind o mapare precisă, eliminând pasul de aliniere a acestora care apare în mod uzual după procedura de scanare;

datorită sistemului de iluminare încorporat, achiziția datelor color prin intermediul camerelor foto care captează culorile sRGB [172], se realizează la o calitate bună, indiferent de condițiile de iluminare ambientală;

pentru stabilirea referinței nu sunt necesare dispozitive de poziționare sau urmărire externe datorită sistemul inovativ care utilizează ținte de poziționare ce permit operatorului să deplaseze obiectul în ce mod dorește;

este versatil pentru că poate fi utilizat practic în orice loc și în orice condiții, deoarece nu necesită un sistem de referință extern, este ușor și poate fi folosit prin manipulare manuală;

Cu adevărat portabil: Încape într-o carcasă de dimensiunile unei serviete, ușor de transportat în cazul lucrului pe situri arheologice sau de la o locație la alta.

Aplicabilitate în diverse domenii:

Entertainment/Multimedia: Scanarea feței sau a corpului uman pentru obținerea unei reprezentări realistice, pentru efecte speciale sau modalități de înlocuire a fizionomiei feței. Digitalizarea vieții reale, a diverselor obiecte pentru a obține un nivel optim de realism, pentru producerea unor decoruri de dimensiuni reale sau în scopul obținerii unor machete.

Muzeologie/Conservarea patrimoniului: Reprezentarea operelor de artă pentru prezentări, muzee virtuale (web, on site) arhivare digitală, producția de replici în scopuri comerciale și de marketing (versiuni scalate ale statuilor), evaluarea distrugerii, restaurare (inginerie inversă/reparații ale obiectelor existente), restaurare virtuală, reproduceri 3D ale site-urilor arheologice/istorice, scanarea fosilelor în vederea analizei (reconstituire și reconstrucție).

Figura 62. Aplicabilitate in domeniul restaurării virtuale

Design Industrial Inginerie inversă (plecând de la modele color existente), proiectarea modelelor scalate ale machetelor, modele colorate sau adnotate, inspecție a geometriei și culorii, documentații tehnice (de asamblare, mentenanță sau de reparații), colaborare 3D.

Figura 63 Aplicabilitate în design industrial

Tabelul 8 Caracteristici tehnice ale scanerului laser color VIUScan [173]

Avantajele tehnologiei scanării laser

Rapiditate – măsurătorile se execută într-un timp scurt comparativ cu alte tehnologii;

Reducerea costurilor – o mare cantitate de date poate fi dobândită într-o perioadă minimă de timp,cu un număr redus de personal;

Siguranță – scanerele 3D pot fi utilizate în medii dificile, fără a afecta integritatea obiectelor scanate și siguranța operatorilor;

Nu există interferență – cu alte operațiuni și activități ce se desfășoară în spațiul scanat;

Precizie – precizia măsurătorilor este superioară oricărei metode/instrument utilizat în tehnicile de măsurare clasică;

Eficacitate – permite o utilizare mai bună a resurselor și a spațiilor;

Accesul la date – se realizează în timp real sau în urma aplicării tehnicilor de procesare, constrângere și georeferențiere;

În urma procesării sunt extrase plane 2D sau modele 3D ale obiectelor scanate;

Virtualizare completă– este o metodă complexă și completă, întrucât în urma procesului de scanare rezultă milioane , chiar miliarde de puncte care indică coordonatele în sistem tridimensional a tuturor obiectelor din zona de interes;

Combinând tehnologia avansată a scanării laser cu abilitățile crescute a instrumentelor software complementare acestora, rezultă măsurători tridimensionale precise a mediilor complexe digitizate, utile în cazul procesării acestora pentru o gamă largă de aplicații;

Rezultatul scanării este o reprezentare 3D organizată a obiectelor care poate fi ulterior utilizată într-un mod rapid, eficient și precis [51].

Soluții software de procesare și prelucrarea a datelor

Softurile de editare grafică se clasifică după modul de editare (bitmap și vectorială), precum și modul de afișare 2D (în plan) și 3D (în spațiu). Majoritatea softurilor actuale întrunesc cele două tipuri de afișare. Deși îndeplinește cu greu expresivitatea unei fotografii digitale, imaginea vectorială devine preferată și se folosește cu succes în proiecte profesionale: schițe tehnice, desene, organigrame, reconstituiri digitale, sau când se dorește o flexibilitate mare în posibilitățile de concepție plastică. De altfel, proiectarea asistată de calculator este derivată din grafica vectorială [174], softurile CAD înglobând intense adaptări specifice (conforme cu destinația respectivă: inginerie, arhitectură, topografie/geodezie, cartografie/GIS, etc.). Editarea vectorială îngăduie stabilirea parametrică (prin valori numerice precise) a pozițiilor în pagină, a dimensiunilor, unghiurilor de rotație, s.a. Sunt posibile interacțiuni asupra obiectelor prin operații geometrice (intersecție, retezare, unire) sau prin manevre de organizare (grupare, aliniere, fixare). Majoritatea obiectelor vectoriale sunt (sau pot deveni) curbe Bezier, dându-le astfel posibilitatea de a le modifica senzitiv forma, controlând nodurile/punctele de inflexiune (poziții, densitate, tangente, unghiuri). Cele mai răspândite programe CAD sunt de fapt medii de proiectare generală care sunt capabile să ajute multe discipline tehnice/inginerești sau cele cu aplicații tehnice mai speciale precum arheologia, însă în cazul domeniilor în care se doresc valori foarte precise se vor folosi programe strict specializare pe un domeniu [82].

Printre facilitățile oferite de către sistemele CAD se regăsesc:

creșterea acurateței în proiectare;

reducerea timpului de proiectare;

interfețe ușor de utilizat;

modificarea proiectelor ușor de realizat;

posibilitatea prelucrării de imagini;

posibilitatea încadrării mai multor scheme pe o pagină;

dimensionarea automată a schemelor;

utilizarea obiectelor integrate în biblioteca de sistem;

arhivarea proiectelor în format electronic;

costuri mici de proiectare [175].

Soluții software pentru procesarea scanărilor 3D (!)

În cadrul cercetărilor efectuate s-au utilizat următoarele soluții software pentru procesarea scanărilor 3D:

Software-ul VXelements

Aplicația VXelements este dedicată în întregime achiziționării și optimizării datelor de scanare 3D primite de la scanerul VIUScan, cu care precizez că s-au realizat majoritatea scanărilor care s-au întreprins în această lucrare de cercetare. Acest software de înaltă performanță a dovedit eficiență în domeniu oferind utilizatorilor o soluție ușoară de utilizat pentru toate tipurile de aplicații de scanare. VXelements include instrumente care ajută la realizarea unei scanări de o înaltă calitate, fără a mai fi nevoie de a utiliza un alt soft suplimentar.

Softul prezintă o interfață atractivă și ușor de utilizat potrivit oricărui nivel de experiență a utilizatorilor, iar tehnologiile și algoritmii încorporați permit o optimizare maximă a suprafețelor scanate. Astfel de instrumente avansate permit captarea suprafeței extrem de precis, rapid și ușor [176].

VXelements oferă utilizatorilor un set de caracteristici și instrumente precum:

funcția de calibrare automată pentru scanare;

realizarea automată a suprafeței sub formă de triangulații în timpul procesului de scanării;

umplerea automată a golurilor și refacerea suprafeței and decimate the model with ease;

îmbinarea precisă și optimizată a mai multor scanări într-o scanare unitară;

algoritm de optimizare a suprafeței care evită crearea de straturi multiple de scanare și asigură o discretizare (meshing) mai precisă [177];

rezoluția poate fi modificată în orice moment de dinainte sau de după scanare;

reducerea zgomotului pentru suprafețele lucioase (noise reduction), îndepărtarea suprafețelor izolate generate (isolated patch removal);

surface facet decimation reduces file size and smooth "flat" surfaces;

localised increase in resolution for fine detail;

border filtering for increased definition on sharp edges ;

scanarea obiectelor indiferent de dimensiuni, la orice rezoluție;

funcția de exportare se realizează într-o varietate mare de formate standard în industrie pentru fișierele de date.

Datorită tehnologiei HandyScan 3D utilizatorii nu trebuie să aștepte pentru rezultate pentru că suprafața scanată este redată pe ecranul computerului în timp real, permițând astfel utilizatorului să urmărească progresul scanării. O caracteristică importată o reprezintă redarea foarte realistică pe ecran, fără afișarea norilor de puncte postprocesării.

Această aplicație poate fi utilizată pe toate versiunile curente a sistemului de operare Windows (pe 32 de biți și 64 de biți).

În Figura 62 este reprezentată interfața aplicației VXelements în cadrul procesului de scanare a unui fragment de vas ceramic utilizând scanerul laser color VIUScan.

Figura 64 Interfața aplicației VXelements în cadrul procesului de scanare

Software-ul Polygonia

Polygonia este un soft de măsurare 3D oferit de către cei de la Kreon. Este utilizat la achiziționarea și procesarea norilor de puncte fiind interfața scanerului Kreon Zephyr KZ50, dar poate fi instalat și utilizat pentru diferite scanere de acest profil.

Principalele funcții ale software-ului Polygonia:

posibilitatea de a gestiona mai multe straturi oferindu-le diferite culori;

importarea norilor de puncte sub formă de: ASCII, TXT, GRX, CBX;

exportarea norilor de puncte în următoarele formate: IGES, VDA. DXF, STL, WRL, CBX, CWK, GRK, ASCII, TXT, BMP;

gestionarea tuturor parametrilor de scanare și a fișierelor de calibrare a scanerului și a brațului;

posibilitatea de a obține coordonatele punctelor cu ajutorul unui palpator mecanic fixat în capul de scanare;

poziționarea capului scanerului laser și calibrarea palpatorului mecanic [178].

Polygonia este un soft ușor de utilizat care oferă posibilitatea filtrării norilor de puncte obținuți, umplerii golurilor, crearea modelelor 3D poligonale exportabile în format STL și altele [179]. Softul permite operatorului posibilitatea de a defini cu exactitate toți parametrii de scanare [180].

Figura 65 Interfața softului de măsurare 3D Polygonia

Software-ul Matlab

Matlab este un pachet de programe de înaltă performanță, interactiv, dedicat calculelor matematice, științifice, inginerești și reprezentărilor grafice. Această soluție software este un mediu de dezvoltare pentru calcul numeric și analiză statistică ce conține limbajul de programare [181, 182] cu același nume, creat de MathWorks [183]. Elementul de bază cu care operează este matricea, de aici provenind și numele său: MATrix LABoratory. Resursele sale de calcul și reprezentare grafică sunt bogate, permițând operații matematice fundamentale, analiza datelor, programare, reprezentări grafice 2D și 3D, realizarea de interfețe grafice etc. Din punct de vedere al construcției sale, Matlab este alcătuit dintr-un nucleu de bază în jurul căruia sunt grupate toolbox-urile. Acestea reprezintă aplicații specifice, fiind de fapt colecții extinse de funcții Matlab care dezvoltă mediul de programare de la o versiune la alta, pentru a rezolva probleme din diverse domenii. În prelucrarea numerică a semnalelor cel mai des utilizat este toolbox-ul Signal Processing [184].

Softul permite manipularea matricelor, vizualizarea funcțiilor, implementarea algoritmilor, crearea de interfețe și poate interacționa cu alte aplicații. Chiar dacă e specializat în calcul numeric, există pachete [185] care îi permit să interacționeze cu motoarele de calcul simbolic gen Maple. Un pachet adițional, Simulink [186], oferă posibilitatea de a realiza simulări ale sistemelor dinamice utilizând modele matematice. Matlab e utilizat pe larg în industrie, în universități și e disponibil cross-platform, sub diverse sisteme de operare: Windows, Linux, UNIX și Mac OS [187].

Aplicația a cunoscut o puternică evoluție în decursul ultimilor ani, reprezentând astăzi în mediile universitare un instrument standard de calcul, fiind asociată diverselor cursuri introductive sau avansate în matematică, știință și inginerie. În industrie, Matlab este recunoscut ca un mijloc de investigație numerică performant, utilizat în sprijinul unei activități de cercetare, dezvoltare și analiză de înalt nivel.

Versiunea completă a pachetului de programe Matlab conține o întreagă familie de module specifice, denumite toolbox-uri, respectiv blockset-uri, care permit rezolvarea unor aplicații din diverse domenii cum ar fi: mașini, aparate și acționări electrice, control de sistem, aplicații DSP, procesarea materialelor și electro-tehnologii, procesare de semnal, mecanică, industria aeronautică și de automobile, statistică, finanțe și multe altele [188].

Utilizarea programului Matlab include:

• Matematică și calcul numeric;

• Dezvoltarea algoritmilor;

• Programare și dezvoltare de algoritmi;

• Modelar, simulare și testarea prototipurilor;

• Analiză de date, exploatarea rezultatelor și vizualizare;

• Grafică științifică și inginerească și din științele aplicate;

• Dezvoltare de aplicații software, incluzând construcție de interfețe grafice cu utilizatorul (GUI).

Figura 66 Interfața softului de procesare Matlab

Instrumente software pentru prelucrarea modelelor 3D (!)

Software-ul de proiectare tridimensională Catia

Digitizarea și proiectarea vaselor ceramice care alcătuiesc biblioteca digitizată a acestei teme de cercetare au fost realizate cu ajutorul softul Catia [189] V5R21, care este o aplicație de referință în domeniul proiectării asistate de calculator. Catia (Computer Aided Three Dimensional Interactive Application) este o suită software comercială multiplatformă CAD/CAM/CAE dezvoltată de compania franceză Dassault Systemes și comercializată în întreaga lume de IBM. Scrisă în limbajul de programare C++, Catia este temelia suitei software a Dassault Systemes.

Programul furnizează o varietate largă de soluții integrate pentru a satisface toate aspectele legate de design și fabricație. Dintre numeroasele funcționalități de bază se pot aminti: concepția avansată a pieselor mecanice, realizarea interactivă a ansamblurilor, obținerea automată a proiecțiilor piesei sau ansamblului curent, posibilitatea de a proiecta în mod parametrizat. De asemenea, Catia permite conceperea pieselor și ansamblurilor direct în trei dimensiuni, fără a desena înainte planșele în reprezentare bidimensională.

Pornind de la aceste softuri de proiectare 3D, a început să se utilizeze din ce în ce mai des noțiunea de prototip virtual. Acest termen desemnează ansamblul datelor informatice care permit manipularea unui obiect virtual, creat pe calculator, în același mod cu un obiect real. Se poate, astfel, testa rezistența sa la diverse solicitări, verifica dacă un ansamblu este sau nu demontabil, asigura că mobilitatea componentelor, unele față de altele, nu generează coliziuni etc. în cazul prototipului virtual obținut în Catia, orice modificări pe care proiectantul le aplică asupra acestuia sunt ușor de realizat, atât datorită flexibilității instrumentelor de lucru puse la dispoziție, cât și modului de proiectare complet parametrizat [163].

Această soluție integrată oferă pe lângă facilitățile legate de modelarea cu solide comune tuturor aplicațiilor reprezentative ea oferind și module destinate stiliștilor, permițând astfel extinderea utilizării calculatorului și la etape anterioare proiectării constructive. Catia se prezintă ca un ansamblu de medii de lucru (workbenches) care pot fi activate succesiv în vederea realizării unui ansamblu de sarcini. În acest mod s-a putut evita lucrul cu o interfață unică, mult prea complexă pentru majoritatea sarcinilor utilizatorului [165].

Catia are o structură modulară, ceea ce asigură o mare versatilitate, trecerea de la un modul la altul se realizează rapid, cu posibilitate de editare continuă a entității aflate în lucru, fără pierdere de informație și fără a fi necesară transformarea explicită, de către utilizator, a formatului de fișier specific fiecărui modul.

Figura 67 Interfața softului de proiectare 3D Catia

Acest software are rolul de a oferi un cadrul adecvat procesului de reconstituire a vaselor ceramice, astfel încât performanța să fie menținută sau îmbunătățită. Totuși, în prezent nu există un sistem de proiectare asistată general acceptat, principalele motive constituind lipsa reprezentării unitare și incompatibilitatea totală a formatelor de fișiere. Este din ce în ce mai necesară o legătură strânsă între informațiile pe care se bazează un proiect și proiectarea asistată de calculator. Un sistem de calcul dotat cu software-ul necesar ajută la modelarea și definirea întregului model 3D, toate activitățile moderne de design fiind dependente de calculator. Prin utilizarea simultană a cinci dintre modulele ale sale (Sketcher, Part Design, Assembly Design, Drafting și Knowledge Advisor), softul Catia V5 facilitează realizarea etapelor de proiectare și asamblare parametrizate, asigurând astfel optimizarea obținerii produselor complexe [163].

Domenii de aplicabilitate

Inginerie mecanică – Catia permite crearea de piese 3D pornind de la schițe 3D,

Capitolul IV. Contribuții teoretice privind reconstituirea virtuală a vaselor ceramice

Abstract

Capitolul al IV-lea se constituie într-o descriere a etapelor constituente a procesului de digitizare care compun metodologiile de lucru în vederea realizării reconstituirilor virtuale ale vaselor ceramice fragmentate și întregi. Se prezintă propria metodologie realizată cu scopul de a oferi spre vizualizare etapele care trebuiesc parcurse pentru o prezervare completă a artefactelor istorice. Sunt punctate aspecte teoretice care facilitează generarea virtuală a vaselor ceramice prin intermediul editării geometriei curbei de profil (a punctelor de inflexiune care constituie curba de profil) în vederea realizării unei baze de date parametrizate. Sunt prezentate și două metode proprii de digitizare automată a vaselor ceramice întregi și de reconstituire virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate, sub formă de algoritmi.

Metodologia cercetării științifice

Direcțiile de cercetare în acest domeniu sau extins considerabil în ultimii ani datorită dezvoltării tehnologiilor de digitizare, programelor de modelare și a dispozitivelor de interacționare, astfel încât au fost propuse noi abordări de reconstituire tridimensională a vaselelor ceramice fragmentate [190]. Prezenta cercetare continuă în această direcție, propunând o metodologie proprie de digitizare și reconstituire 3D atât a vaselor ceramice întregi cât și a vaselor fragmentate (Figura 68).

Metodologia propusă se dorește a fi o soluție completă în ceea ce privește digitizarea și reconstituirea tridimensională a artefactelor istorice de tipul vaselor ceramice în scopul valorificării lor în medii virtuale online cât și offline. Aceasta este o metodologie multidisciplinară, deoarece conține informații și date de intrare din domeniul arheologiei și tehnici și instrumente din inginerie pentru procesarea acestora.

Odată construită reprezentarea 3D, aceasta va sta la baza generării cvasi-automate și a desenelor tehnice necesare execuției, studierii sau documentării acelui proiect (reprezentări 2D).

Figura 68 Metodologie generală de reconstituire și reprezentare 3D a artefactelor istorice

Aspecte teoretice privind geometria curbelor Spline și B-Spline

Curbele Spline

Curbele spline sunt curbe de interpolare prin puncte de control care respectă condiția de continuitate și de curbură. Controlul formei fiind realizat prin puncte de control și schimbarea unghiului de tangentă, le face mai dificil de manevrat pentru crearea așa ziselor desene libere. O curbă spline este o succesiune de curbe segmentate care sunt conectate împreună pentru a forma o singură curbă continuă. De exemplu, în analiza matematică, o colecție de curbe Bezier legate cap la cap poate fi numită o curbă spline. Cuvântul spline desemnează instrumentul utilizat în desenul tehnic pentru trasarea curbelor netede.

O curbă spline poate fi trasată prin oricâte puncte de control. Forma curbei spline între două puncte de control este descrisă matematic printr-un polinom de gradul 3. În general, o curbă spline este descrisă printr-o funcție polinomială de grad k definită pe porțiuni, cu derivatele de ordin k-1 continue în punctele de joncțiune. Astfel, curba spline cubică are continuitate de ordin 2 în punctele de joncțiune.

În descrierea curbelor spline se folosesc polinoame de ordin mic pentru simplificarea calculului punctelor și evitarea instabilității numerice. Deoarece un polinom de grad mic nu poate interpola o curbă definită printr-un număr mare de puncte, curba spline este descompusă în segmente adiacente descrise prin polinoamele de grad mic (2 sau 3). În practică se utilizează polinoame de grad 3, acesta fiind gradul minim care permite descrierea de curbe cu puncte de inflexiune.

Avantajul acestei forme de reprezentare este acela al eliminării definirii pantelor și a punctelor intermediare. Un dezavantaj este acela că este posibilă numai o modificare generală a curbei rezultate, mutarea unui punct modifică în mod evident toată curba.

Unele sisteme de sinteză grafică pe calculator oferă o versiune modificată a formării curbelor spline în care utilizatorul poate introduce opțional valorile pantei sau ale vectorului tangent în punctele intermediare, controlând astfel curbura locală a graficului. În aceste cazuri se pierde continuitatea celei de-a doua derivate în punctele intermediare.

Se consideră curba spline o curbă parametrică ce trece printr-o serie de n puncte. Fiecare porțiune este un segment cubic separat cu panta și curbura continue în punctele de curbură. Pentru n puncte există n-1 porțiuni desemnând 4(n-1) vectori tangenți.

Numărul de condiții impuse punctelor de frontieră este 2(n-1), plus (n-2) condiții de pantă și (n-2) condiții de curbură. Astfel rămân două condiții obligatoriu de satisfăcut, îndeplinite mai ales prin solicitarea din partea utilizatorului de a introduce panta sau vectorul tangent în punctele de start și sfârșit. Vectorii tangenți ai segmentului se obțin prin rezolvarea simultană a ecuațiilor ce rezultă [46].

Curbele pot fi descrise matematic prin ecuații neparametrice sau prin ecuații parametrice. O exprimare explicită neparametrică pentru o curbă 3D are formă:

unde P este vectorul de poziție al punctului P

Reprezentarea neparametrică a unei curbe lucrează ca și un sistem local pentru punctele curbei, forma generală fiind:

Reprezentarea parametrică a unei curbe spline definită prin puncte de control este o funcție:

definită local pe mai multe intervale prin , cu a=t0 < t1 <…< tk-1 =b

Astfel încât:

S(t)=P0(t), t0 ≤ t < t1

S(t)=P1(t), t1 ≤ t < t2

S(t)=Pk-2(t), tk-2 ≤ t < tk-1

Funcțiile pi(t) sunt de regulă polinoame de grad 3

Nodurile ti se aleg de obicei echidistante, definind un spline uniform

Dacă în vecinătatea nodurilor ti, S∈Cri, atunci spline-ul are netezimea Cri (adică spline-urile Pi-1 și Pi au aceleași derivate de ordin 0 până la ri)

Curba spline de grad 0 este spline-ul treaptă, cel de ordin 1 este spline liniar și coincide cu poligonul punctelor de control.

Un spline utilizat – spline-ul cubic natural are gradul 3 și continuitatea C2. În plus, la capete: S”(a)=S”(b) = 0.

Spline-urile de grad n utilizate în analiza numerică au continuitatea S(t)∈Cn-1

Spline-urile utilizate în Adobe și PostScript au continuitatea S(t) ∈ C1

Pentru asigurarea continuității C2, funcțiile spline trebuie să aibă cel puțin gradul 3

Funcțiile spline pot fi:

funcții spline de interpolare – care trec prin toate punctele de control

funcții spline de aproximare – care nu trec prin toate punctele de control [191]

Curbele B-Spline

Curbele B-Spline sunt utilizate pe scară largă în grafica computerizată CAD pentru modelare și design deoarece posedă multe proprietăți geometrice și calculabile. În acest domeniu, curbele B-spline sunt folosite pentru a crea curbe, suprafețe și obiecte tridimensionale. În loc să onduleze suprafețele, o curbă B-spline poate realiza suprafețe netede, ceea ce reprezintă un mare avantaj.

Curba B-Spline este o curbă de formă liberă definită exclusiv printr-un set de puncte, denumite puncte de control, care îi determină forma și poziția. Curba este descrisă matematic prin funcții polinomiale definite pe porțiuni, ceea ce le conferă proprietatea de control local (deplasarea unui punct de control are ca efect modificarea formei curbei numai în vecinătatea punctului). Segmentele de curbă B-spline sunt descrise prin polinoame de grad doi sau trei, gradul fiind independent de numărul punctelor de control.

Curbele B-Spline împărtășesc multe proprietăți importante cu curbele Bezier, deoarece primele sunt o generalizare a celor din urmă. Mai mult de atât, Curbele B-Spline prezintă chiar mai multe proprietăți decât curbele Bezier. Față de curbele Bezier, curbele B-Spline sunt descrise prin funcții polinomiale (de gr. II și III) definite pe porțiuni.

Curbele B-spline sunt definite analitic prin ecuația vectorială:

unde pi sunt puncte de control, iar Ni,k(u) sunt funcții de aproximare, numite funcții B-Spline, k determină gradul polinomului de aproximare (k-1) și ordinul de continuitate (k-2) al curbei.

Funcțiile B-spline sunt definite recursiv astfel:

Ni,1(u) = 1 pentru ti ≤ u ≤ ti+1

= 0 astfel:

Din această definiție rezultă că o funcție Nj,k(u) este nenulă numai pentru k intervale consecutive.

Valorile ti numite valori nodale, trebuie să formeze o secvență monoton crescătoare (ti ≤ ti+1). Ele asociază variabila u punctelor de control Pi. Pot fi valori reale sau întregi. Dacă valorile nodale sunt egal distanțate, se spune că vectorul pe care-l formează este uniform, iar funcțiile B-Spline astfel definite sunt uniforme [192].

Proprietăți ale curbelor B-Spline:

punctele de control multiple: o curbă B-Spline de grad m trece întotdeauna print-un punct de control de multiplicitate m. deci, se poate forța trecerea unei curbe B-Spline printr-un punct de control, introducând punctul respectiv în vectorul punctelor de control din mai multe poziții succesive.

punctele de control coliniare: dacă m+1 puncte de control succesive sunt situate pe o dreaptă, atunci curba B-Spline de grad m este situată parțial pe dreapta respectivă. Astfel, daca punctele Pi-1, Pi, Pi+1 sunt coliniare, segmentul pi, de curbă B-Spline de grad 2 se confundă parțial cu segmentul Pi-1-Pi.

curbe închise: pentru a obține o curbă B-Spline de grad m închisă, este suficient ca primele puncte de control să fie identice cu ultimele.

proprietatea de ”închidere” convexă: orice curbă B-Spline este complet inclusă în poligonul convex format prin unirea punctelor de control.

invarianța afină: pentru a transforma o curbă B-Spline este suficient să se aplice transformarea afină punctelor de control și apoi să se regenereze curba. Această proprietate o au și curbele Bezier [46].

După cum s-a menționat, curba B-Spline poate fi privită ca o succesiune de curbe segmentate, definite prin fiecare punct de control. În figura N se prezintă cazul în care n = 10, m = 14 și p = 3, primele patru puncte (noduri) și ultimele patru puncte (noduri) sunt de fixare (sprijin) iar celelalte 7 puncte (noduri) interne sunt distribuite uniform.

Sunt opt puncte de control, fiecare corespunde unui segment de curbă. În figura de mai jos punctele de control arată ca niște triunghiuri.

Figura 69 Exemplificare a caracteristicilor unei curbe B-Spline

Această proprietate ne permite să proiectam forme complexe cu cel mai mic grad polinomial. În general, cu cât gradul este mai mic, cu atât curba B-Spline urmărește cât mai aproape conturul poliliniei .

Avantajele utilizării curbelor B-Spline

curbele B-Spline solicită mai multe informații (de exemplu gradul de curbură și un vector nod), precum și o teorie mai complexă decât curbele Bezier. Dar ea are mai multe avantaje pentru a compensa acest neajuns.

în primul rând, o curbă spline poate fi o curbă Bezier.

în al doilea rând, important este că o curbă B-Spline pot satisface toate proprietățile pe care curbele Bezier le au.

în cel de al treilea rând, curbele B-Spline oferă un control mai mare de flexibilitate decât o pot face curbele Bezier. De exemplu, gradul unei curbe B-Spline este separat de numărul de puncte de control. Putem schimba poziția unui punct de control la nivel general, fără a schimba toată forma curbei.

curbele B-spline prezintă o formă mai fină de control. Mai mult de atât, există și alte tehnici pentru crearea și editarea formei curbei, cum ar fi schimbarea de noduri.

Dezavantajele utilizării curbelor B-Spline

dezavantajul specific este următorul: o modificare a obiectului de exemplu rotire, ridicare, deformare ar fi extrem de dificil de realizat, poate chiar imposibil.

alte dezavantajele sunt numai în ceea ce privește timpul de procesare, în cazul utilizării curbelor B-Spline de ordine mari, acesta crește exponențial cu gradul curbei.

Suprafețele B-Spline

Suprafețele B-Spline sunt suprafețe de aproximare definite numai prin puncte. Ele pot fi modelate prin următoarea ecuație parametrică:

unde: pij sunt punctele de control care definesc suprafața, iar Ni,k(u) și Nj,l(v) sunt funcții B-Spline de grad (k-1), respectiv (j-1).

O curbă B-Spline se obține prin juxtapunerea mai multor segmente de curbă. Ecuațiile care definesc segmentele de curbă B-Spline periodică de grad doi și trei, pot fi prezentate astfel:

ps(u) = Uk ▪ Mk ▪ Pk, unde 1 ≤ s ≤ n+2-k;

Pk = {Pi|s-1 ≤ i ≤ s + k – 2};

Pentru k = 3 se obține expresia matricială a segmentului de curbă B-Spline de ordin 1 (grad 2), iar pentru k = 4, expresia segmentului de curbă B-Spline de ordin 2 (grad 3). O suprafață B-Spline (deschisă, periodică) se obține prin juxtapunerea mai multor segmente de suprafață, definite astfel:

pst (u,w) = Uk ▪ Mk ▪ Pkt ▪ Mt ▪ Wt;

unde: 1 ≤ s ≤ m+2–k;

1 ≤ t ≤ n+2-t; 0 ≤ u, w ≤ 1;

pk1 = { Pji | s-1 ≤ i ≤ s+k-2, t-1 ≤ j ≤ t+l-2}.

Se obține ecuația segmentului de suprafață B-Spline bicubică introducând k=4 și t=4 în ecuația de mai sus.

Se observă că fiecare segment de suprafață bicubică B-Spline este determinat de 4×4 puncte de control.

Pentru realizarea operațiilor de divizare a peticelor bicubice B-Spline se recurge, în practică, la o conversie a peticelor de la reprezentarea B-Spline la reprezentarea Bezier, urmată de efectuarea operațiilor asupra reprezentării Bezier [46]. Marele avantaj al curbelor B-Spline față de curbele Bezier este dat de controlul local mult mai ușor și mai riguros al suprafeței.

Model teoretic privind generarea unei baze de date parametrizate

În lucrarea publicată [193], autorii propun utilizarea soluțiilor software CAD pentru generarea unei biblioteci virtuale parametrizate ele vaselor ceramice specifice culturii dacice din Munții Orăștiei. Această bibliotecă este destinată a constitui un instrument capabil de a genera întregul proces legat de vasele ceramice reprezentative ale acestei civilizații. La momentul publicării articolului științific în anul 2012 această inițiativă de a parametriza modelele 3D reprezentând fragmentele ceramice digitizate și de a crea o bază de date cu modelele 3D ale vaselor ceramice cu scopul de a îmbunătăți procesul de reconstituire, constituia o premieră pentru această civilizație. În lucrarea [194] este reprezentată o metodă de reconstrucție a unui vas ceramic utilizând modele parametrizate și fragmente ceramice digitizate, cât și o bază de date cu modele 3D ale vaselor ceramice care a fost utilizată pentru procesul de reconstrucție (Figura 68).

Figura 70 Vas ceramic reconstituit virtual [194]

Generarea modelului 3D se realizează într-un mod similar cu majoritatea metodelor de reconstrucție care se bazează pe schițarea profilului 2D a vasului.

Figura 71 Reconstituirea virtuală a vaselor ceramice utilizând linia de profil [195]

Aspecte matematice

În scopul de a genera profilele s-a utilizat un anumit tip de curbe parametrizate. Aceste curbe aparțin familiei NURBS (Non-Uniform Rational B-Spline) și a formei polinomiale NUPBS (Non-Uniform-Polynomial-B-Spline).

Având în spațiu două puncte b0 și b1, o linie de formă parametrizată care trece prin cele două puncte poate fi definită astfel:

(1)

unde:

(2)

și l(t) este un punct de pe linia dintre cele două puncte care depinde de parametrul t.

Pornind de la forma explicită a curbei 2D:

(3)

și de la forma sa implicită:

(4)

o curbă 3D poate fi exprimată ca o funcție care depinde x,y,z parametrii:

(5)

Curbele NURBS generate de soluția CAD în elaborarea acestui studiu de caz sunt exprimate utilizând ecuația:

(6)

unde Pxi(ui)și Qxi(ui)sunt polinoame sub această formă:

(7)

NUPBS sunt un caz particular de curbe NURBS obținute când Q(u) = 1

Parametrii utilizați în cadrul procesului de generare automată a profilelor sunt coordonatele punctelor de inflexiune determinate cu ajutorul formulei (1)

Aspecte tehnice

Din punct de vedere tehnic această soluție a fost creată având ca scop îndeplinirea următoarele condiții:

generarea profilelor să se realizeze cu o precizie ridicată;

parametrizarea profilelor trebuie să fie capabilă să ofere utilizatorilor o perspectivă corectă în ceea ce privește dimensiunile reale ale vaselor ceramice;

reducerea numărului de profile necesare generării a cât mai multor familii de vase ceramice virtuale;

adăugarea de metode pentru fiecare vas;

utilizarea unei soluții CAD care să creeze și să gestioneze baza de date, inclusiv funcția de căutare și capacitățile de filtrare.

Generarea profilelor de vase s-a realizat utilizând două metode:

metoda fotogrametriei

metoda scanării laser a vaselor ceramice

În cazul utilizării fotogrametriei prima etapă a fost aceea de a scala imaginea vasului inserată în softul de modelare la scara 1:1. După inserare s-a creat o schiță pe planul frontal al imaginii, urmând a fi desenat profilul vasului cu ajutorul unei curbe spline având în componența ei un număr limitat de puncte de inflexiune precum se poate observa în Figura 70.

A doua etapă a fost realizarea conturului de vas utilizând o curbă de tip spline. Cheia reconstituirilor virtuale de vase ceramice o reprezintă stabilirea liniei de profil [196-202].

Figura 72 Parametrizarea profilului utilizând metoda fotogrametriei

În cazul metodei de scanare laser a vaselor ceramice (Figura 71) după obținerea plasei de triangulație (mesh) în urma prelucrării norului de puncte, linia de profil este generată prin intermediul intersecției cu un plan, iar mai apoi este transformată într-o curbă de contur de tip spline.

Figura 73 Generarea profilului în urma scanării laser a vasului ceramic

După generarea profilelor, acestea sunt verificare din punct de vedere calitativ utilizând funcția Porcupine Curvature Analysis. Chiar dacă o curbă este continuă, acest fapt nu înseamnă în mod automat că acesta este de o înaltă calitate, pentru că pot exista imperfecțiuni care nu pot fi observate cu ochiul liber precum este exemplificat în Figura 72.

Figura 74 Analiza curbei de profil prin intermediul funcției Porcupine Curvature Analysis

The spikes are shown perpendicular to the surface with a magnitude based on the value of curvature in every point and the direction given by the curvature direction from that point. Any flexion point curvature changes direction (a bump in the curve).

De obicei, dacă o analiză evidențiază discontinuități sau intersecții, atunci calitatea curbei analizate nu este una foarte calitativă (Figura 73 dreapta).

Figura 75 Profile aparent identice

Vasele ceramice virtuale din Figura 74 sunt obținute pornind de la aceeași linie de profil, dar cu seturi de parametri diferiți pentru perechile de puncte de inflexiune care intră în componența curbei Figura 75.

Figura 76 Vase ceramice virtuale generate utilizând aceeași linie de profil

Figura 77 Profilele vaselor ceramice virtuale obținute din aceeași curbă NUPBS, dar cu parametri diferiți ai punctelor de inflexiune

Implementarea

În acest fel, utilizând aceeași linie de profil dar editând cotele parametrilor punctelor de inflexiune, implementarea bibliotecii virtuale de vase parametrizate a fost realizată în softul de proiectare Catia V5, creându-se un catalog cu modele 3D parametrizate, în componența căruia se regăsesc un număr de 21 de vase și 14 capace ale vaselor ceramice, toate acestea făcând parte din civilizația dacică și aflându-se în patrimoniul Muzeului Național de Istorie al Transilvaniei din Cluj-Napoca.

Pentru a reduce timpul în cazul în care se dorește procesarea unui anumit tip de vas generat și pentru o mai bună vizualizare a întregii colecții de vase parametrizate din componența bibliotecii virtuale, fiecărui vas i s-a atribuit câte o imagine cu profilul original aferent acestuia (Figura 76). Aceste imagini au fost oferite de către colectivul Muzeului Național de Istorie [203, 204].

Figura 78 Atribuirea imaginilor cu profilul aferent fiecărui vas ceramic virtual

Pentru a genera un anumit tip de vas, acesta trebuie sa fie selectat din biblioteca de vase parametrizate, utilizatorul alegând tipul sau familia din care acesta face parte. În următoarea etapă vasul este generat automat sub influența unui set de valori a parametrilor predefiniți pe care utilizatorul îi poate modifica cu ușurință. Prin generarea profilului sub formă de suprafață în jurul axei de simetrie se obține modelul tridimensional (Figura 77). În cazul în care vasul ceramic are în componența sa și alte elemente, precum o toartă, aceasta poate fi introdusă manual dintr-o bază de date cu astfel de elemente.

Figura 79 Set de parametri utilizați pentru generarea vasului ceramic virtual

Poate este bine sa scriu și despre softurile de fotogrametrie la capitolul respectiv.

Metodologie generală și specifică privind parametrizarea curbei de profil utilizând funcția Design Table/Excel /

Fiecare proces de fabricație ar trebui să aibă date de intrare bazate pe nevoile utilizatorilor. Din acest motiv, cerințele utilizatorilor sunt punctul de pornire al acestei metodologii. Tabelul de proiectare (Design table), care este un document Microsoft Excel (unele aplicații pot utiliza de asemenea un fișier de tip Notepad), este o interfață prietenoasă pentru utilizatorii neexperimentați în a utiliza aplicații de softuri CAD. Această abordare reprezintă o punte între utilizatorii cu cunoștințe medii în utilizarea computerului și un soft de proiectare pe calculator, pentru că valorile din cadrul tabelului pot fi introduse fără dificultăți și fără a fi nevoie de asistența unui inginer CAD.

Prin utilizarea tabelelor de proiectare majoritatea elementelor unui model 3D pot fi parametrizate [205]: dimensiunile, toleranțele, constrângerile dintre elemente, configurațiile de produse, materialele, culorile, numărul, poziția și existența componentelor în sine. Deoarece prin intermediul tabelelor de proiectare se modifică conținutul ansamblelor și componentele, în consecință și desenele tehnice sunt automat modificate și prin urmare noile produse generate pot fi imediat fabricate. Metodologia generală de utilizare a tabelelor de proiectare concepută de către autor este ilustrată în Figura 80.

Figura 80 Metodologia generală de utilizare a tabelelor de proiectare parametrizate

La realizarea acestei metode de a parametriza un profil utilizând un document Excel, s-a utilizat softul de proiectare Catia. Din acest considerent s-a conceput și o metodologie specifică pentru acest soft de proiectare 3D, care se poate vizualiza în Figura 81.

Figura 81 Metodologia de utilizare a proiectării parametrizate în softul Catia V5 R21

Metoda prezentată propune utilizarea unui singur model 3D parametrizat (un singur fișier) care în combinație cu un fișier de tip *.txt (Notepad) sau *.xls (Microsoft Excel) are posibilitatea de a stoca un număr mare de vase. Ideea de bază este de a genera curbe polinomiale utilizând NURBS create dint-un număr limitat de puncte de inflexiune parametrizate. Fiecare punct de inflexiune de pe curba de profil este definit de două cote (pereche de cote), astfel: prima indică distanța acestuia față de axa de simetrie a vasului pe axa X reprezentând diametrul și cea de a doua cotă indică înălțimea punctului față de punctual 0 pe axa Z (Figura 80). Generarea vasului 3D se realizează cu ajutorul comenzii Revolve (Figura 81). Parametrizarea se realizează cu scopul principal de a obține cele două perechi de cote pentru cele opt puncte de inflexiune care alcătuiesc linia spline. Prin modificarea acestor două valori pentru cele opt puncte de inflexiune aflate pe curba NUPBS (Non-Uniform-Polinomial-B-Spline) se definește întregul profil al vasului.

Figura 82 Curba utilizată ca studiu de caz la generarea a două profile diferite utilizând diferiți parametri

Figura 83 Vasele generate utilizând același profil

În definitiv ideea de bază este aceeași precum la metoda de realizare a bibliotecii virtuale de vase parametrizate mai sus prezentată, cu prima excepția că modificarea valorilor cotelor punctelor de inflexiune se realizează direct dintr-un document Microsoft Excel. Acest lucru a fost posibil datorită legăturii realizate între cele două aplicații. Pentru realizarea acestei abordări, autorul propune metodologia prezentată în Figura 82 [206].

Figura 84 Fluxul de lucru pentru generarea automată a profilului prin intermediul tabelului de proiectare realizat în programul Microsoft Excel

A doua diferență notabilă între cele două metode este că în metoda anterioară numărul punctelor de inflexiune era cuprins între 3 și 10. După testări repetate, s-a concluzionat că o curbă având în componența sa un număr fix de 8 puncte de inflexiune este varianta cea mai optimă și fiabilă pentru generarea a cât mai multor tipuri de vase.

Algoritm pentru digitizarea automată a vaselor ceramice întregi

Metodologia aplicației de digitizare automată a vaselor ceramice întregi

Scopul acestui algoritmul implementat de digitizare automată a vaselor ceramice întregi, este de a simplifica și chiar a îmbunătăți o metodă deja existentă (de exemplu Autodesk Memento). Acest algoritm are la bază bine cunoscuta metodă a fotogrametriei [207] care în mod curent poate genera un model tridimensional în urma procesării a minimum 20 de fotografii realizate din diferite perspective asupra obiectului care se dorește a fi virtual creat. Noutatea acestei abordări proprii este aceea că generarea modelului tridimensional se va realiza în urma procesării a maximum două imagini, în cazul în care vasul ceramic are în componența sa toartă, sau în urma procesării a unei singure imagini pentru generarea modelului tridimensional, în cazul în care vasul nu este prevăzut cu elementul auxiliar.

Principiul de funcționare este relativ simplu, dar pe parcursul întregului proces există etape care necesită o atenție/implicare sporită în crearea și conceperea codului aplicației. Aplicația (cod de funcții în softul de procesare Matlab), precum s-a menționat anterior, are la bază procesarea de imagine, astfel prima imagine va îndeplini rolul de definire a profului de vas ceramic plus identificarea formei toartei (opțional, în cazul în care vasul ceramic deține în componența sa prevăzută toartă).

În teorie, codul stabilește profilul vasului prin determinarea de contur (edge detection) și extragerea obiectului din cadrul imaginii de fundal, în urma convertirii imaginii originale color într-o imagine binară cu scopul pregătirii acesteia pentru operații morfologice. Extragerea conturului de vas se realizează din diferența of eroded and dilated images. Utilizarea acestei limite (boundary) care urmărește întreaga suprafață a profilul de vas ceramic creând puncte de inflexiune pe toată suprafața profilului și procesează în căutarea punctelor de intersecție cu scopul de a detecta existența unei toarte a vasului. În cazul în care nu se intersectează cu nici un punct (în acest caz vasul nu este prevăzut în componența sa cu toartă), se va genera doar profilul și implicit modelul 3D al vasului.

În cazul vaselor ceramice care prezintă toartă, aplicația “gândește” în felul următor: dacă pe suprafața profilului de vas (în cazul de față partea dreaptă a imaginii) întâlnește un obstacol (elementul auxiliar) să urmărească acest obstacol și astfel să identifice forma toartei prin determinarea punctul de start și cel de sfârșit, cât și a celor intermediare, precum se poate observa în Figura 83. Pentru identificarea toartei vasului, este necesară recunoașterea și eliminarea spațiului gol existent între toartă și profilul de vas.

Figura 85 Reprezentarea metodologiei aplicației de generare automată a vaselor ceramice pentru prima imagine

În cazul în care vasul este simplu, fără toartă, utilizând aceeași metodă pentru procesarea celei de a doua imagini inserate, se va extrage conturul toartei și se va elimina profilul vasului din imagine cu scopul determinării lățimii toartei, precum se poate vizualiza în descrierea din figura de mai jos.

Figura 86 Reprezentarea metodologiei aplicației de generare automată a vaselor ceramice pentru cea de a doua imagine

În cele din urmă se va genera modelul tridimensional complet prin îmbinarea celor două modele tridimensionale (vasul și toarta) utilizând profilele înregistrate.

O caracteristică obligatorie în realizarea imaginilor care urmează a fi inserate și procesate, este aceea că obiectivul aparatului foto trebuie să fie perpendicular pe suprafața vasului pentru o cât mai bună determinare a înălțimii, a diametrului și a formei vasului. Această caracteristică importantă este valabilă și în cazul fotografierii toartei vasului ceramic.

Aplicația este capabilă să exporte modelul tridimensional generat în fișiere de tipul .asc și .stl pentru o posibilă prelucrare ulterioară în softuri de proiectare pe calculator (în cazul de față softul de proiectare Catia).

Algoritmul aplicației

Aplicarea funcției de extindere de contrast [208] (cunoscută, de asemenea, sub denumirea de normalizare) pentru prima imagine inserată în cadrul programului;

Aplicarea funcției de filtrare spațială (filtru Sobel [209-211]) pentru detectarea conturului primei imagini inserate;

Generarea histogramei [212-215] de contur pentru prima imagine

Identificarea punctelor extreme în histogramă în vederea determinării unui prag valoric

Aplicarea pragului valoric [216-219] și convertirea primei imagini într-o imagine binară (alb-negru)

Extragerea muchiei/marginii (boundary) prin by morphological boundary extraction

Take oricărui punct de pe boundary

Loop (urmărirea the bondary până în momentul întâlnirii punctului de start)

Dacă sunt mai multe puncte/trasee/momente în care se întâlnesc If encountered multiple paths:

Adaugă la lista de intersecții Add to intersection list

Urmărește marginea din partea stângă (presupunând că toarta va fi mereu prezentă în partea dreaptă a vasului)

if intersection list isn’t empty

eliminarea profilului toarteii

Join close intersection point pairs with pot profile

Urmărește profilul toartei

Aplicarea funcției de constrast (streching) pentru cea de a doua imagine inserată

Aplicarea funcției de filtrare spațială (filtru Sobel) pentru detectarea marginilor pentru cea de a doua imagine inserată;

Generarea Histogram of Edge image pentru cea de a doua imagine

Stabilirea muchiilor (peaks=vârfuri) în histogramă pentru a determina un prag

Aplicarea thresholding și convertirea(convert=conversia) celei de a doua imagine to binary

Extragerea muchiei (boundary) prin by morphological boundary extraction

Determinarea și eliminarea profilului vasului utilizând above generated profile in Hit or Miss Transform

Aplicare funcției de umplere pe o anumită regiune Apply Region Filling

Determinarea grosimii toartei prin by counting max no of 1s in horizontal axis

Generarea modelului 3D.

Principalele funcții utilizate în cadrul algoritmului

Contrast stretching

În tehnica procesării de imagine funcția de extindere a contrastului (Contrast stretching) este un proces care modifică în mod automat intervalul de valori a intensității pixelilor. Fiecare dintre pixelii unei imagini stocate într-un calculator are o valoare care descrie culoarea acelui pixel și cât este ea de luminoasă. În cazul unei imagini binare, care este cazul cel mai simplu, valoarea unui pixel este număr

Este cea mai simplă metodă de normalizare care procesează imaginea pentru a identifica cele mai mici și cele mai mari valori ale pixelilor prezente în imagine. Permite editarea valorilor minime și maxime pe care le utilizează la procesarea culorilor roșu, verde și albastru din fiecare imagine și astfel culorile luminoase devin mai strălucitoare și culorile întunecate devin foarte întunecate, crescându-le astfel contrastul. De exemplu, pentru o nuanță de gri de opt biți limitele inferioare și superioare ar putea fi 0 și 255.

Această funcție poate fi definită prin următoarea funcție [220]:

unde:

P – pixel

a– limita inferioară

b– limita superioară

c – valoarea cea mai mică a pixelului identificată în urma procesării imaginii

d – valoarea cea mai mare a pixelului identificată

Această comandă produce un efect oarecum similar cu funcția de normalizare, cu excepția faptului că funcționează pe fiecare canal de culoare a stratului individual. Acest lucru poate produce schimbări de culoare în imagine nedorite. Această metodă este recomandată când se dorește eliminarea unei tente de culoare nedorită, dintr-o imagine care ar trebui să conțină un alb și un negru pur [221]. Acest proces implică aplicarea (adunarea, scăderea, înmulțirea sau diviziunea) unei valori constante identice fiecărui pixel din imagine.

Figura 87 Imagine originală înainte de a fi editată [222]

Figura 88 Imagine rezultată în urma utilizării funcției de extindere a contrastului utilizând softul Matlab

Filtru Sobel

Filtrul Sobel este utilizat în domeniul procesării de imagine, în special utilizând algoritmi de detectare a conturului și în cazul de față oferind-mi posibilitatea creării unei imagini care pune accentul pe conturul vasului ceramic. Din acest motiv, reprezintă o etapă importantă în cadrul acestei metode de digitizare. Este numit după Irwin Sobel și Gary Feldman, fiind colegi la Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) și prezentând această idee, pentru prima dată, în anul 1968 în lucrarea cu titlul “Isotropic 3×3 Image Gradient Operator” [211].

Din punct de vedere tehnic, acest algoritm detectează discret, pe baza intensității pixelilor din imagine, conturul unui obiect între-un mod destul de inteligent. La fiecare pixel din imagine, rezultatul acestui filtru este fie vectorul gradientului corespunzător, fie norma acestui vector.

Filtru utilizează două matrici 3×3 care sunt în convoluție [223] cu imaginea originală pentru a calcula aproximări ale deviațiilor, unul pentru schimbări orizontale și unul pentru schimbări verticale. Dacă se definește imaginea sursă A și Gx și Gy ca fiind două imagini ce la fiecare punct conțin astfel de aproximări orizontale și verticale derivate, calculele sunt după cum urmează [210]:

și

unde * indică operația de convoluție bidimensională.

Deoarece nucleele Sobel pot fi descompuse ca produsele unei operații de mediere și un nucleu de diferențiere, acestea au posibilitatea de a calcula gradientul de netezire. Spre exemplu, Gx poate fi scris în felul următor:

Figura 89 Tehnica de calcul pentru filtrul Sobel

http://blog.saush.com/2011/04/20/edge-detection-with-the-sobel-operator-in-ruby/

Figura 90 Imaginea color originală a unui motor cu aburi [209]

Figura 91 Rezultatul în urma aplicării asupra imaginii a filtrului Sobel [209]

Alte funcții de detectare a contururilor cu rezultate similare putem aminti: filtrul Robert [224, 225], filtrul Prewitt [226], filtrul Frei Chen [227], filtrul Scharr [228] și filtrul Canny [229].

Transformarea unei imagini color într-una binară

O imagine binară este o imagine digitală care are doar două valori posibile de intensitate pentru fiecare pixel. De obicei, cele mai utilizate două culori pentru această funcție sunt alb și negru, deși oricare două culori pot fi utilizate. Numeric, cele două valori sunt adesea 0 pentru culoarea neagră și intervalul dintre 1 și 255 pentru alb. O imagine binară poate fi stocată ca un bitmap, ceea ce oferă avantajul unei stocări cu o cantitate redusă de date. De exemplu, o imagine cu rezoluția de 640×480 necesită doar o cantitate de 37,5 KB de stocare.

Imaginile binare sunt de multe ori utilizate în prelucrarea digitală de imagine alb-negru sau color, ca urmare a utilizării unor operații precum segmentare, thresholding și cuantizare (dithering) cu scopul de a separa un obiect din imaginea de fundal. Culoarea obiectului (de obicei alb) este menționată fiind culoarea planului frontal, iar restul (de obicei negru) este menționată ca fiind culoarea de fundal. [172]. Cu toate acestea, în funcție de imaginea care urmează să fie thresholded, această polaritate poate fi inversată în cazul în care obiectul este afișat ca având valoarea 0 iar culoarea de fundal are o valoare de cel puțin 1.

În cadrul acestui algoritm dezvoltat, imaginea binară a fost produsă dintr-o imagine color prin operația de segmentare thresholding. Thresholding este metoda cea simplă de segmentare a unei imagini alb-negru, și poate fi utilizată pentru crearea unei imagini binare [230]. Cea mai simplă metodă de segmentare este de a înlocui fiecare pixel cu un pixel de culoare neagră dacă intensitatea Ii,j este mai mică decât unele constante fixe T (is less than some fixed constant T) (adică Ii,j<T), sau cu un pixel alb dacă intensitatea imaginii este mai mare decât această constantă. În imaginea oferită ca exemplu se poate observa ca rezultat, copacul care este format dintr-o culoare închisă a devenit complet negru, iar zăpada care este reprezentată de o culoare deschisă a devenit complet albă.

Figura 92 Imaginea originală [216]

Figura 93 Example of a threshold effect used on an image Exemplu de efect de prag utilizat pe o imagine [216]

Matricea de transformare 3D

Transformările și modificarea obiectelor tridimensionale se pot reduce, în limitele unor erori acceptabile, la transformarea coordonatelor unui sistem de puncte geometrice.

Pentru modificarea locală a formei unui obiect, se recurge la schimbarea coordonatelor unei anumite mulțimi de puncte din sistem, aceasta făcându-se, de obicei, prin înlocuirea directă pe baza datelor introduse (de exemplu, de la tastatură).

Pentru a putea vizualiza un obiect în diverse poziții, la diferite distanțe față de observator și pentru a-l modifica parțial sau în întregime după o anumită lege, se utilizează transformările generale tridimensionale cum ar fi: translația, rotația, mărirea sau micșorarea la scară, simetria etc. [46].

Transformările de translație, rotație, scalare și simetrie, utilizate în cadrul acestui algoritm, pot fi scrise în mod generalizat sub forma:

unde este vectorul coloană al coordonatelor după transformare, este vectorul coordonatelor inițiale, iar este matricea de transformare 3D.

Pentru a putea exprima toate transformările sub această formă, se utilizează coordonatele omogene.

Pentru un punct dat M(x, y, z), vectorul are forma normală (x,y,z,1), fiind așa numita “normă dimensională”.

Relațiile fiecărei transformări se scriu sub forma:

Translația: = ∙

Rotațiile:

după Oz = ∙

după Oy = ∙

după Ox = ∙

după toate cele trei axe:

Scalarea:

Aceasta este

Simetria:

Aceasta este , unde sx, sy și sz sunt 1 sau -1, funcție de tipul simetriei alese.

O transformare complexă 3D se poate obține prin compunerea celor patru transformări:

Se pot aplica și alte transformări 3D sistemelor de puncte, pentru a ușura procesul de reprezentare în plan.

Edge Histogram

Histograma este caracteristica cea mai frecvent utilizată pentru a reprezenta structura caracteristică generală a unei imagini. Această funcție este considerată a fi foarte utilă pentru indexarea (cu sensul de a corela variațiile unei valori, cu valoarea elementului de referință) și prelucrarea imaginilor [231, 232]. Edge în cadrul unei imagini este considerată o caracteristică importantă pentru a reprezenta conținutul imaginii.

Pentru a localiza distribuția conturului a unui obiect într-o anumită zonă a fotografiei, s-a împărțit întreaga suprafață a imaginii în secțiuni de forma unor pătrate sub forma 4×4 numite blocuri de imagine, precum cum este ilustrat în figura de mai jos.

http://www.dcc.fc.up.pt/~mcoimbra/lectures/VC_1415/VC_1415_P8_LEH.pdf

Așa cum se poate observa în figura N, cinci tipuri de muchii de contur sunt definite în edge histogram descriptor. Acestea sunt patru muchii direcționale și o muchie nedirecțională. Cele patru muchii direcționale de contur sunt: muchie verticală, muchie orizontală, muchie înclinată la 45° și muchie înclinată la 135°. Aceste muchii direcționale sunt extrase din cadrul imaginii bloc. Dacă în componența imaginii bloc există o muchie de contur fără nici o direcționalitate (orientare arbitrară), atunci această muchiei este clasificată ca fiind o muchie nedirecțională. Extracția de informații referitor la muchiile de contur din cadrul imaginii bloc este ilustrată în Figura 92.

Figura 94 Cinci tipuri de muchii de contur

EDGE EXTRACTION METHOD … http://www.dcc.fc.up.pt/~mcoimbra/lectures/VC_1415/VC_1415_P8_LEH.pdf

După extragerea tuturor informațiilor din totalitatea secțiunilor, se contorizează numărul total de muchii atribuit fiecărui tip de muchie din cadrul tuturor subimaginilor create. Pentru că există cinci tipuri de muchii diferite, putem defini cinci histogram bins pentru fiecare subimagine. Apoi, din moment ce există 4×4=16 subimagini, avem în total 16×4=80 de bins for the edge histogram. Prin procesarea subimaginilor în funcție de ordinea prezentată în figura N (cu 2 figuri mai sus), semantica of the bins este definită precum este exemplificat în Tabelul 9.

http://www.dcc.fc.up.pt/~mcoimbra/lectures/VC_1415/VC_1415_P8_LEH.pdf

Tabelul 9 Semantica muchiilor locale bins

Metoda extracției muchiilor

Pentru a extrage ambele caracteristici ale muchiilor (direcționale și nedirecționale), trebuie definită o secțiune sub forma unui mic pătrat (blocuri de imagine). Întreaga suprafață a imaginii este divizată în blocuri pătratice care nu se suprapun și din care putem extrage informații de la marginile comune ale fiecărei secțiuni. Indiferent de dimensiunea imaginii, aceasta va fi împărțită într-un număr fix de secțiuni. Astfel, dimensiunea unei secțiuni este direct proporțională cu dimensiunea imaginii originale și poate suporta imagini având rezoluții diferite. Ecuațiile (1N) și (2N) arată cum se generează dimensiunea unei secțiuni în funcție de lățimea și înălțimea imaginii originale. Dimensiunea blocului de imagine se consideră a fi multiplu de 2, dar în cazul în care nu este multiplu de 2, pur și simplu se pot ignora unii pixeli de la extremitățile imaginii, astfel încât secțiunea să devină un multiplu de 2.

(N)

(N)

Aici, latimea_imaginii și inaltimea_imaginii reprezintă dimensiunile orizontale respectiv verticale ale imaginii. numarul_dorit_de_patrate este dat și fixat cu scopul de a face față cu diferite rezoluții ale imaginii.

Caracteristica unei secțiuni extrasă din cadrul imaginii originale este expusă spre vizualizare în Figura 93. În cazul de față, secțiunea este împărțită la rândul ei în patru sub-blocuri. Apoi, valorile medii ale luminanței pentru cele patru sub-blocuri sunt utilizate pentru detectarea muchiilor. Mai precis, valorile medii ale celor patru sub-blocuri sunt obținute, iar acestea sunt convolve cu coeficienții filtrului prezentați în Figura 94 pentru a obține dimensiunea muchiilor (edge magnitudes). Astfel, prin utilizarea ecuațiilor (3)~(7) putem obține punctele forte ale muchiilor direcționale (directional edge strengths.). Among the calculated five directional edge strengths for five edge types, în cazul în care maximul dintre ele este mai mare decât valoarea thresholding (Thedge), atunci se acceptă că blocul are un tip corespunzător de muchii (then we accept that the block has the corresponding edge type.). mai precis, More specifically, let us label the sub-blocks from 0 to 3 as in Figure 3. For the kth (k=0,1,2,3) sub-block of the (i, j)th imageblock, we can calculate the average gray level Ak(i, j) . http://www.dcc.fc.up.pt/~mcoimbra/lectures/VC_1415/VC_1415_P8_LEH.pdf

Figura 95 Secțiunea de imagine și etichetarea acesteia (their labeling)

Adoptând aceeași ordine de etichetare precum în figura N (de mai sus), obținem coeficienții filtrului de muchii verticale, după cum este reprezentat în figura N.

muchie_vert_filtru (0) = 1

muchie_vert_filtru (1) = -1

muchie_vert_filtru (2) = 1

muchie_vert_filtru (3) = -1

În mod similar, putem reprezenta coeficienții filtrului și pentru alte filtre de margine așa cum se arată în figura N – b), c), d) și e).

Figura 96 Filtre pentru detectarea muchiilor

De reținut că marginile care nu au nici o direcționalitate se extrag prin nedir_muchie_filtru în figura N-e). Utilizând cele cinci filtre de margine din figura N, putem obține cinci five edge strengths for the image block (i, j) as follows.

Dacă valoarea maximă între cele cinci concentrații de muchii obținută din ecuațiile (3) până la (7) este mai mare decât un prag (threshold (Thmuchie)) precum în ecuația (8), apoi imaginea-bloc este considerată ca având muchia/marginea corespunzătoare în ea. (in it)

max{muchie_vert_stg(i,j), muchie_oriz_stg(i,j), muchie_45grade_stg(i,j), muchie_135grade_stg(i,j), muchie_nedir_stg(i,j)} > Thmuchie (

Thresholding (image processing)

Este cea mai simplă metodă de segmentare a unei imagini. Aceasta procesează fiecare pixel în funcție de o constantă. În funcție de această constantă, culoarea pixelilor se modifică în alb sau negru. Se realizeaza un prag valoric cu ajutorul histogramei. Daca Intensitateea pixelului este mai mica de o anumita valoare a culorii (gen gri) atunci pixelul este transformat in negru sau alb dupa caz. (adesea numită și normalizare)

Funcția Convert voxels to stl

Următoarea funcție Matlab utilizată în cadrul algoritmului și prezentată un examples used for converting a 3d logical array into an stl surface mesh.

Această funcție m-a ajutat în cadrul procesului de digitizare a vasului ceramic să transform suprafața sub formă de vertecșii generată de softul Matlab, într-o suprafață de tip mesh, ceea ce este foarte util la exportarea modelelor 3D sub forma fișierelor de tip STL și prelucrarea lor ulterioară în softul de proiectare Catia.

Pentru a exemplifica

Algoritm pentru reconstituirea virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate

Scopul stabilit al acestui algoritm este poziționarea precisă a fragmentelor în vederea reconstituirii vaselor ceramice cu ajutorul unei soluții analitice implementată în cadrul softului de procesare Matlab. Fragmentele utilizate ca studiu de caz la realizarea acestei aplicații au fost digitizate cu scanerul laser color VIUScan aflat în posesia laboratorului de scanări a departamentului, după care au fost prelucrate prin intermediul softului de proiectare pe calculator Catia și ulterior exportate cu extensiile de tip *.stl și *.asc. Țin să menționez că fragmentele au fost exportate în două extensii diferite cu scopul de evaluare, testare și validare a fiabilității și calității aplicației. În urma testării, varianta exportării și implicit a procesării fragmentelor cu extensia de tipul *.asc s-a dovedit a fi mai fiabilă și mai versatilă.

Ca observație trebuie menționat că, această aplicație se aplică doar pentru vasele ceramice de tipul celor realizate cu ajutorul roții olarului, pentru că datorită acestei caracteristici a fost posibilă identificarea matematica a axei de simetrie pentru fiecare fragment ceramic în parte prin intermediul soluției de procesare software Matlab. Deținând axa de rotație pentru toate fragmentele digitizate, ceea ce reprezintă un numitor comun cu axa de simetrie, se caută poziția cea mai optimă a fragmentelor, astfel încât rezultatul acestora să reprezinte forma inițială a vasului ceramic.

Metodologia acestei aplicații de reconstrucție a vaselor ceramice fragmentate este prezentată în cadrul figurii de mai jos.

Figura 97 Metodologia întregului proces de reconstituire virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate

Principalele funcții utilizate în cadrul aplicației

Algoritmul ICP (Iterative Closest Point)

Alinierea formei 3D este o parte foarte importantă în cadrul multor aplicații. Această metodă este utilizată pentru recunoașterea obiectului în care formele nou dobândite sunt ajustate pentru a se modela în funcție de formele din cadrul bazei de date. În domeniul reverse engineering cât și în cel de realizare a unor modele cât mai reale pentru industria de realitate virtuală (virtual reality), acest algoritm este utilizat pentru a alinia multiple scanări parțiale cu scopul de a crea modele care să fie cât mai complexe.

Algoritmul punctului iterativ cel mai apropiat sau ICP (Iterative Closest Point) [120, 233, 234] este un algoritm folosit pentru a minimiza diferența dintre doi nori de puncte (points cloud) și este adesea utilizat pentru a reconstitui suprafețe 2D sau 3D rezultate în urma diferitelor scanări. În cadrul acestui algoritm, un nor de puncte este perceput ca fiind referință sau țintă, în timp ce celălalt nor de puncte este considerat ca fiind sursă și este transformat pentru a corespunde cât mai fidel cu cel dintâi. Algoritmul revizuiește iterativ transformarea (realizează o combinație de translație și rotație) necesară pentru a minimiza distanța dintre norul de puncte sursă și norul de puncte considerat ca fiind referință.

De la crearea sa de către Paul J. Besl și Neil D. McKay [120] algoritmul ICP a devenit metoda cea mai utilizată pentru alinierea suprafețelor tridimensionale, chiar dacă un algoritm similar a creat și Yang Chen împreună cu Gérard Medioni [233]. Szymon Rusinkiewicz și Marc Levoy [235] oferă un studiu recent a mai multor variante de ICP bazate pe conceptul original.

În esență pașii algoritmului sunt:

pentru fiecare punct din norul de puncte care reprezintă sursa, este determinat cel mai apropiat punct din norul de puncte care reprezintă referința,

estimarea combinației de rotație și translație using a mean squared error cost function that will best align each source point to its match found in the previous step.

transformarea punctelor sursă folosind transformarea obținută (Transform the source points using the obtained transformation.)

acțiunea este repetată (reasocierea de puncte)

Există două variante de algoritmi ICP, punct-la-punct (point-to-point) și punct-la-plan (point-to-plane). Aceasta din urmă, de obicei, prezintă performanțe mai bune în practică [121, 236]. În cadrul algoritmului descris de Paul J. Besl și Neil D. McKay, fiecare punct dintr-un set de date este asociat cu cel mai apropiat punct din alt set de date, iar rezultatul este o serie de perechi de corespondență. Apoi este utilizată o eroare metrică punct-la-punct care are ca scop minimizarea distanței dintre punctele fiecărei perechi de corespondență. Întreg procesul este iterativ până în momentul când valoarea erorii utilizate este minimă iar procesul nu mai poate continua. Pe de altă parte, Yang Chen și Gérard Medioni au implementat un algoritm punct-la-plan, care utilizează aceeași eroare metrică, dar în cazul lor valoarea distanței minime este rezultatul dintre un punct și tangenta la plan al fiecărui set de perechi de corespondență. Spre deosebire de metoda punct-la-punct, care este o soluție de formă închisă, metoda punct-la-plan rezolvă de obicei cu ajutorul metodelor standard nelineare a celor mai mici pătrate cum ar fi metoda Levenberg-Marquardt [237].

În [235], este sugerat că atunci când orientarea relativă (rotație) între cele două suprafețe de intrare este mică, una se poate aproxima neliniar the nonlinear least squares optimization problem cu una liniară, astfel încât să se accelereze procesul de calcul. Această aproximare se face pur și simplu prin înlocuirea sin θ în θ și cos θ în 1 în cadrul matricei de rotație.

În acest raport tehnic, se descrie în detaliu derivarea unui sistem de ecuații liniare pentru a aproxima sistemul neliniar original și pentru a se demonstra modul în care soluția pătratelor mici a sistemului liniar pot fi obținute utilizând metoda SVD (Singular Value Decomposition). O matrice 3D de transformare a unui corp solid este apoi realizată prin intermediul soluției liniare a pătratelor mici.

Algoritmul ICP punct-la-plan

În scopul de a aborda problema punctului de corespondență, algoritmul ICP efectuează iterativ următoarele etape:

Îmbinarea: pentru fiecare punct de date este determinat cel mai apropiat punct vecin din cadrul setului.

Minimizarea: eroarea metrică este minimizată.

Transformarea: punctele de date sunt transformate utilizând rezultatul minimizării.

Algoritmul finalizează procesul în funcție de numărul de iterații sau în funcție de modificarea relativă a erorii metrice. În multe cazuri algoritmul va converge destul de repede, însă pot apărea mai multe probleme:

Minimele locale multiple în cadrul erorii metrice: algoritmul poate converge spre unul dintre minimele locale în locul unui minim general.

Perturbațiile și deviațiile extreme: acestea determină ca eroarea metrică să nu fie niciodată zero. Deviațiile extreme poate determina rezultate eronate, mai ales în cazul aprecierii erorii pătratice (quadratic).

Suprapunere parțială: norii de puncte ar putea să nu exemplifice aceleași părți din suprafața unui obiect. Totuși, suprapunerea parțială este necesară [238].

Algoritmul ICP a fost implementat în anul 1991 de către Chen și Medioni [233] și în mod independent de către Besl și McKay [120], care a fost dezvoltat în mod continuu prin diferite cercetări.

Rezultatul unei iterații ICP este un corp rigid 3D transformat M care transformă punctele sursă în așa fel încât valoarea erorii totale dintre punctele de corespondență, sub o anumită valoare aleasă a erorii metrice, este minimă.

Atunci când este utilizată eroarea metrică punct–la-plan, obiectul minimizării este suma distanței pătratice dintre fiecare punct sursă și planul tangent la punctul său de destinație corespondent (vezi în Figura 98 de mai jos). Mai precis, în cazul în care si = (six, siy, siz, 1)T este un punct sursă di = (dix, diy, diz, 1)T este punctul de destinație corespondent, și ni = (nix, niy, niz, 0)T este unitatea normală a vectorului la di, apoi scopul fiecărei repetări a funcției ICP este de a găsi Mopt astfel încât:

(1)

Unde M și Mopt sunt matrici de transformare 3D a corpurilor rigide sub forma 4×4.

Figura 98 Exemplificare a unei erori punct-la-plan existentă între două suprafețe

O transformare 3D a obiectelor rigide M este compusă dintr-o matrice de rotație R(α β γ) și o matrice de translație T(tx, ty, tz), adică

M = T(tx, ty, tz) ×R(α β γ) (2)

unde:

(3)

și

(4)

în care:

r11 = cos γ cos β,

r12 = – sin γ cos α + cos γ sin β sin α,

r13 = sin γ sin α + cos γ sin β cos α,

r21 =sin γ cos β,

r22 = cos γ cos α + sin γ sin β cos α,

r23 = – cos γ sin α + sin γ sin β cos α,

r31 = – sin β,

r32 = cos β sin α,

r33 = cos β cos α.

Rx(α), Ry(β) și Rz(γ) sunt rotații ale α, β, și γ radiani în jurul axei x, axei y, respectiv axei z.

Ecuația (1) este în esență o problemă de optimizare a celor mai mici pătrate și rezolvarea ei necesită determinarea valorilor doar pentru cei șase parametri α, β, γ , tx, ty și tz. Cu toate acestea, din moment ce α, β și γ sunt argumente ale funcțiilor trigonometrice neliniare în cadrul matricei de rotație R, tehnicile liniare eficiente ale celor mai mici pătrate nu pot fi aplicate pentru a obține soluția. În secțiunea următoare este prezentat modul în care această problemă neliniară a celor mai mici pătrate poate fi aproximată prin intermediul unei probleme liniare, astfel încât o tehnică liniară a celor mai mici pătrate să poată fi aplicată.

Aproximarea liniară

Când un unghi θ  0, putem folosi aproximările sin θ  θ și cos θ  1. Prin urmare, atunci când α, β , γ  0,

(α,β,γ) (5)



Apoi, M este aproximat prin

(6)

Acum putem rescrie Ecuația (1) ca fiind

(7)

Fiecare în (7) poate fi scris ca o expresie liniară a celor șase parametri α, β, γ, tx, ty și tz:

Date fiind cele N perechi de corespondenți ai punctului, putem dispune toate valorile, 1 i N, într-o expresie matricială

Ax – b

unde

(8)

x = (α β γ tx ty tz)T (9)

și:

(10)

iar

De reținut că

(11)

Prin urmare, putem obține rezolvând inițial ecuația

xopt=arg minx |Ax – b|2 , (12)

care este o problemă liniară standard a celor mai mici pătrate și poate fi rezolvată cu ajutorul valori singulare de descompunere (SVD) [239]. Fie A = UΣVT valoarea singulară de descompunere a A. Pseudo-inversul A este definit de matricea A+ = VΣ+UT, unde Σ+ este matricea formată din inversul elementelor nenule ale lui Σ (lăsând elementele de zero neschimbate). Apoi, soluția la problema celor mai mici pătrate (12) este

xopt = A+b. (13)

Să presupunem că soluția . De reținut, din moment ce poate să nu fie o matrice de rotație validă, nu ar trebui sa folosim rezultatul . În schimb, ar trebui să folosim , chiar dacă nu este egal cu așa cum este definit în (7).

În practică, metoda de aproximare liniară poate fi utilizată chiar și atunci când orientarea relativă dintre cele două suprafețe de intrare este destul de mare, uneori atingând chiar și valoarea de 30°, din câte s-a putut observa. Totuși, acest lucru depinde în mare parte de geometria și de măsura în care cele două suprafețe de intrare se suprapun. Dat fiind faptul că orientarea relativă scade după fiecare iterație ICP, aproximarea liniară devine mai precisă de fiecare dată.

Pentru a îmbunătăți stabilitatea numerică a calculului, este important să se utilizeze o unitate de măsură a distanței care să fie comparabilă ca mărime cu unghiurile de rotație. Cel mai simplu mod de a realiza acest lucru este de a redimensiona și de a muta cele două suprafețe de intrare, astfel încât să fie delimitate de o unitate sferă sau cub cu centrul în origine.

Pentru o mai bună exemplificare a funcției ICP, algoritmul a fost testat în softul de procesare Matlab, rezultatele fiind redate în figurile de mai jos.

Figura 99 Rezultatele rulării algoritmului Iterative Closest Point (ICP) utilizând soluția software Matlab

Funcția abaterii standard (Standard Deviation STD)

În cadrul statisticilor, abaterea standard (care este reprezentată de litera grecească σ) este o măsură prin intermediul căreia se poate cuantifica cantitatea variației sau dispersiei a unui set de valori a unor date 1. O deviație standard aproape de zero indică că punctele de date tind să fie foarte apropiate de media setului (mai poate fi numită și valoare preconizată), în timp ce o abatere standard indică faptul că punctele de date sunt răspândite pe o gamă largă de valori.

Abaterea standard a unei variabile aleatorii

Funcția Circle fit

Funcția Circle fit s-a utilizat în cadrul algoritmului cu scopul de a se determina axa de simetrie a fragmentelor ceramice digitizate. Aceasta este o metodă foarte des utilizată în aplicațiile softului Matlab în cadrul cărora au loc procesări ale norilor de puncte în vederea determinării poziției tridimensionale a obiectelor.

Un exemplu de astfel de cod prin intermediul căruia s-a generat un cerc în urma procesării unui set dat de puncte cu scopul determinării axei de rotație, este prezentat în cele ce urmează și ilustrat în Figura 100.

N = length(x);

p1 = 0; p2 =0; p3 =0; p4=0; p5=0; p6=0; p7=0; p8=0; p9=0;

for i=1:N

p1 = p1 + x(i);

p2 = p2 + x(i)*x(i);

p3 = p3 + x(i)*y(i);

p4 = p4 + y(i);

p5 = p5 + y(i)*y(i);

p6 = p6 + x(i)*x(i)*x(i);

p7 = p7 + x(i)*y(i)*y(i);

p8 = p8 + y(i)*y(i)*y(i);

p9 = p9 + x(i)*x(i)*y(i);

end

a1 = 2 * (p1*p1 – N*p2);

b1 = 2 * (p1*p4 – N*p3);

a2 = b1;

b2 = 2 * (p4*p4 – N*p5);

c1 = p2*p1 – N*p6 + p1*p5 – N*p7;

c2 = p2*p4 – N*p8 + p4*p5 – N*p9;

xc = (c1*b2-c2*b1)/(a1*b2-a2*b1); % returns the center along x

yc = (a1*c2-a2*c1)/(a1*b2-a2*b1); % returns the center along y

R = sqrt((p2 – 2*p1*xc + N*xc*xc + p5 – 2*p4*yc + N*yc*yc)/N); % Radius of circle

end

clear;

R = 6.57; xc = 12; yc = -8;

thetas = 0:pi/180:2*pi;

x = xc + R*cos(thetas);

y = yc + R*sin(thetas);

mult = 0.2;

x = x+mult*randn(size(x));

y = y+mult*randn(size(y));

[xcnew,ycnew,Rnew] = Circle_fit(x,y);

theta=0:pi/180:2*pi;

xcircle = R*cos(theta')+xc;

ycircle = R*sin(theta')+yc;

plot(x,y,'.',xcircle,ycircle,'LineWidth',2);

axis equal;

Figura 100 Exemplu privind modul de utilizare a funcției Circle fit utilizând date aleatorii

Reconstituire a suprafețelor utilizând curbe B-spline implicite

Reconstrucția modelelor 3D din nori de puncte este una din etapele care creează dificultăți destul de mari în cadrul domeniului modelării virtuale 3D [240-242]. aceste modele nu necesită nici un fel de parametrizare și sunt capabile de a descrie obiecte de tipologii complexe. Polinomialul Implicit (IP – Implicit Polynomial) oferă una dintre cele mai simple soluții spațiale pentru a descrie curbele și suprafețele, acesta este definit pur și simplu printr-un vector coeficient. Setul optim de coeficienți pot fi dobândit prin intermediul metodelor algebrice sau geometrice. Prima categorie include tehnici bazate pe optimizarea celor mai mici pătrate în încercarea de a satisface un set de constrângeri. [243-245] Aceste metode sunt rapide și ușor de implementat, dar le lipsește precizia de potrivire datorită lipsei unei distanțe reale în timpul procesului de optimizare. A doua categorie abordează problema preciziei considerând distanța ca fiind perpendiculară de la punct pe suprafață. [240, 246].

Implicit B-spline

Un B-spline implicit este definit ca un set zero de produs tensorial al curbelor B-Spline:

unde:

pi,j este o rețea de coeficienți de control, și Bi,j(u,v) = bi(u).

bi(v) este un produs tensorial a două funcții de bază spline cu parametri diferiți.

Matricea {pi,j}MxN conține parametrii pentru IBS.

Capitolul V Contribuții practice privind reconstituirea virtuală a vaselor ceramice

Abstract

Capitolul al V-lea are ca scop prezentarea și validarea metodologiilor originale orientate în mare măsură spre reconstituirea și digitizarea virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate și întregi utilizând instrumente inginerești. Se face referire în schimb, prin exemplificare, și la crearea unei biblioteci de vase ceramice virtuale parametrizată pe baza geometriei liniei de profil, automatizarea procesului de reconstituire utilizând un macro-script și promovarea patrimoniului digitizat prin intermediul unei platforme web.

Reconstituire virtuală a vaselor ceramice utilizând instrumente inginerești CAD

Este cunoscut faptul că în zilele noastre, reconstituirea vaselor ceramice fragmentate recuperate din siturile arheologice se realizează prin două procedee distincte: cel clasic, constând în reconstrucția manuală [247] a artefactului și cel virtual, în care această reconstrucție este asistată de calculator [69, 83, 84, 87, 106, 115, 248-258]. La rândul său, procedeul reconstituirii virtuale se realizează pornind de la două metode distincte: metoda fotogrametriei, respectiv metoda reconstituirii virtuale bazate pe scanarea laser.

Reconstituirea virtuală a vaselor ceramice în cadrul acestei lucrări s-a realizat în softul de proiectare Catia V5 R21 și a succedat în urma digitizării artefactelor utilizând scanerul laser color VIUScan. Scanarea obiectelor s-a realizat în trei locații distincte, în cadrul laboratorului de Măsurări și Scanări 3D a departamentului din care fac parte, la sediul Muzeului Național de Istorie al Transilvaniei din Cluj-Napoca și la sediul Muzeul Civilizației Dacice și Romane din Deva.

Figura 101 Proces de scanare realizat la sediul Muzeului Civilizației Dacice și Romane din Deva

În procesul de digitizare a obiectelor, scanerul dispune în mod obligatoriu de așa numitele ținte de poziționare care pot fi ușor detectate de componenta software a scanerului. Producătorii de instrumente de acest tip, livrează ținte speciale (ținte plane cu mare reflectivitate) care sunt adaptate propriilor componente hard-software. Amplasarea lor se realizează pe suprafața obiectului și/sau în vecinătatea acestuia, precum se poate observa în Figura 101.

Figura 102 Ținte de poziționare utilizate în timpul scanării

În timpul scanărilor realizate, rezoluția texturii a variat, dar în cele mai bune condiții posibile camera VIUScan a putut înregistra chiar și 10 probe pe o suprafață de un milimetru. În practică, camera a avut dificultăți în a crea o imagine clară cu mai mult de opt probe per milimetru. Majoritatea vaselor ceramice au fost scanate cu o rezoluție de textură variind între 4-8 probe per mm, ceea ce înseamnă că detaliul fotografic a fost de aproximativ 5 ori mai mare decât geometria modelului.

În urma scanării s-a obținut o suprafață de extensie STL (Figura 103), exportată prin intermediul aplicației software VXelements, aferentă scanerului. Am optat pentru această extensie a fișierului datorită faptului că permite o importare ușoară și de calitate în softul de proiectare Catia în scopul prelucrărilor ulterioare.

Figura 103 Suprafața 3D a vasului ceramic exportată în format STL în urma digitizării

Metodologia de lucru în vederea reconstituirii virtuale a unui artefact arheologic de tip vas ceramic este prezentată în Figura 102 de mai jos.

Figura 104 Metodologie de lucru utilizată în cadrul procesului de reconstituire virtuale a unui vas ceramic fragmentat în cadrul unui soft CAD

În submodulul Digitized Shape Editor din cadrul modulului Shape al softului de proiectare Catia, s-a importat fișierul cu extensia de tip STL reprezentând suprafața scanată. S-a poziționat suprafața în așa fel încât baza vasului să fie paralelă cu planul XOY, această operație realizându-se cu ajutorul compasului care inițial se regăsește în dreapta sus a zonei de lucru. Poziționarea compasul a avut loc pe o suprafață plană și astfel s-a editat, după cum se poate observa în Figura 105.

Figura 105 Poziționarea suprafeței scanate cu baza vasului paralelă cu planul XOY

Utilizând comanda Mesh Smoothing s-a netezit suprafața, urmând apoi utilizarea opțiunii Mesh Cleaner prin intermediul căreia s-a curățat suprafața scanată de erori. Despărțirea suprafeței importate în zone neconectate s-a realizat utilizând comanda Split in Connected Zones, care este o funcție utilă în momentul în care se dorește eliminarea suprafețelor nedorite, precum sunt suprafețele generate incorect în procesul de scanare. De cele mai multe ori acestea sunt generate de suprafețele lucioase ale obiectului care se dorește a fi digitizat prin reflectarea luminii structurate transmisă de către dispozitivul de scanare.

Pe baza suprafeței scanate și inserate (mesh) și prin intermediul funcției Automatic Surface s-a generat suprafața vasului, care apoi a urmat a fi prelucrată (Figura 106). Această funcție se regăsește în submodulul Quick Surface Reconstruction din cadrul modulului Shape al softului CAD.

Figura 106 Generarea suprafeței prin intermediul funcției Automatic Surface

Reconstrucția vasului ceramic fragmentat s-a realizat în submodulul Generative Shape Design din componența modulului Shape. Astfel, în acest submodul s-au creat două plane paralele cu planul XOY, care au devenit suporturi pentru schițele de ghidare utilizate ulterior, primul la o distanță de 20 mm față de planul XOY, iar al doilea la o distanță de 120 mm față de planul XOY.

Pe planul XOY s-a creat o schiță care a fost extrudată utilizând comanda Extrude, precum se poate vizualiza în Figura 107. Generarea acestei suprafețe a fost utillă în vederea creării unei muchii drepte cu scopul unei modelări ulterioare mai facile. Astfel, utilizând comanda Split s-a despărțit suprafața vasului cu suprafața anterior generată, optându-se pentru păstrarea ambelor părți ale suprafeței vasului prin bifarea opțiunii Keep both sides.

Figura 107 Generarea suprafeței utilizând comanda Extrude

În următoarea etapă s-a creat un contur în zona tăiată prin utilizarea comenzii Boundary cu opțiunea de propagare Point continuity (Figura 108).

Figura 108 Opțiunea de creare a conturului

În continuare, au fost create schițe care au fost utilizate drept linii de ghidare la generarea suprafeței în zona lipsă a vasului ceramic. Aceste schițe au fost realizate pe cele două plane create anterior. Utilizând funcția Intersect s-au intersectat schițele cu două planele înclinate ulterior generate față de planul XOZ cu unghiuri de -63° respectiv 20°, rezultând punctele care se pot observa în Figura 110.

Figura 109 Trasarea liniilor de ghidare pentru reconstituirea vasului ceramic. Linia albastră marchează interiorul, linia roșie indică exteriorul vasului. Generarea punctelor pe curbele de ghidare

Pe primul plan înclinat s-a creat o schiță care are profilul prezentat în Figura 111 (linia neagră întreruptă) și care are conturul aproximativ al buzei vasului ceramic. Capetele liniei s-au fixat pe punctele obținute anterior prin utilizarea funcției Constraints selectând opțiunea Coincident. În același mod s-a procedat și la obținerea schiței din partea opusă a vasului.

Figura 110 Profilul schiței generate

Pentru generara suprafeței s-au utilizat liniile de ghidare și schițele de profil, după cum se poate observa în Figura 111. S-a optat ca elementele atribuite pentru secțiune să fie schițele care au profilul buzei vasului, iar pentru liniile de ghidare s-a optat pentru schițele care au fost realizate pe cel de-al doilea plan.

Figura 111 Generarea suprafeței în zona de sus a buzei vasului ceramic

Pe planele înclinate se creează profilul interior al vasului care sunt reprezentate sub forma unor linii întrerupte de culoare albastră. Curbele profilului se leagă la extremități de punctele existente pe liniile de ghidare și astfel se generează suprafața, precum se poate vizualiza în Figura 112.

Figura 112 Generarea suprafeței interioare a vasului ceramic

Dorind o trecere lină între suprafața scanată și suprafața reconstituită, s-a optat pentru lăsarea unui spațiu gol între aceste două suprafețe, urmând ca apoi să se creeze două curbe de contur între punctele existente. Astfel, s-a generat o suprafață de legătură între cele două suprafețe care a ținut cont de tangența la cele două linii de contur (Figura 113).

Figura 113 Generarea suprafeței de îmbinare

Întregirea suprafeței interioare a vasului ceramic s-a realizat prin generarea unei suprafețe de îmbinare care a ținut cont de schița creată inițial și care a fost utilizată drept linie de ghidare la generarea suprafeței reconstituite (Figura 114).

Figura 114 Întregirea suprafeței interioare a vasului ceramic

În mod similar s-a creat și suprafața exterioară a vasului ceramic precum este exemplificat în Figura 115.

Figura 115 Generarea suprafeței exterioare a vasului ceramic

În final, vasul ceramic reconstituit virtual se texturează în cadrul softului de modelare și rezultatul final se poate vizualiza în Figura 116.

Figura 116 Vas ceramic reconstituit virtual utilizând softul CAD Catia

Crearea unei biblioteci virtuale de vase ceramice parametrizate

La crearea bibliotecii virtuale, în primă etapă s-a utilizat tehnica fotogrametriei prin care s-a determinat forma fidelă a profilului de vas ceramic. S-a pornit de la o imagine scară 1:1 importată în modului Sketch Tracer al softul de proiectare Catia. Scalarea s-a realizat imediat după importarea imaginii prin stabilirea dimensiunilor exacte ale profilului de vas (Figura 104). Foarte important este ca la început de proces să se selecteze opțiunea Front View pentru a avea o vedere frontală asupra imaginii inserate și pentru o schițare cât mai precisă a profilului.

Figura 117 Opțiune de scalare a imaginii importate

Schița profilului s-a realizat în modulul Generative Shape Design utilizând o curbă Spline de înaltă precizie, în așa fel încât să rezulte o suprafață netedă fără striații (Figura 105a). Generarea vasului 3D s-a executat prin utilizarea funcției Revolve din componența aceluiași modul (Figura 105b).

Figura 118 a) Modelarea profilului utilizând tehnica fotogrametriei; b) Generarea vasului virtual cu ajutorul funcției Revolve

Parametrizarea cotelor punctelor de inflexiune din componența curbei de profil

Crearea curbei Spline și implicit a profilului s-a realizat dintr-un număr limitat de puncte de inflexiune (Figura 106). Cu ajutorul funcției Knowledge Templates – Power Copy, s-a creat un registru de parametri unde s-au denumit anumiți parametri importanți cum ar fi: diametrul gurii (Dg), diametrul bazei (Db) sau înălțimea totală (Ht), pentru o mai bună orientare în cazul în care se dorește modificarea a unora din aceste secțiuni pe viitor (Figura 107). Pentru a putea edita și a oferi un nume unei cote de valori este necesară selectarea butonului Published, pentru că în caz contrar nu vom avea acces la editor. O caracteristică importantă la crearea așa numitului Power Copy, la rubrica Definition trebuie introduse toate operațiile realizate până în momentul respectiv la crearea vasului. Acestea se regăsesc în ordinea realizării lor, în arborele principal a softului de proiectare. În caz contrar al neselectării acestor operații, opțiunea de vizualizare a vasului proiectat nu va îndeplini condițiile necesare.

Figura 119 Cotarea fiecărui punct de inflexiune din componența liniei de profil și generarea vasului virtual

Figura 120 Editarea denumirilor pentru parametrii punctelor de inflexiune

Generarea unui vas ceramic 3D

Pentru a demonstra oportunitatea creării unui astfel de profil parametrizat am ales să realizez un exemplu prin modificarea valorilor fiecărei perechi de coordonate aferente punctelor de inflexiune. În Figura 108 se pot vizualiza cotele inițiale ale punctelor de inflexiune de pe curba de profil și vasul generat cu acești parametri, iar în Figura 109 se poate observa că modificarea acestor cote a desfășurat generarea a unei noi forme a profilului și implicit a unui nou tip de vas virtual.

Figura 121 Cote inițiale ale punctelor de inflexiune de pe curba de profil și vasul virtual generat

Figura 122 Un nou profil de vas generat în urma modificării cotelor punctelor de inflexiune

Implementarea

După parametrizarea profilelor s-a realizat o clasificate (Tabelul 11) în funcție de numărul punctelor de inflexiune care alcătuiesc curba spline și care formează diferite tipuri de vase ceramice (Figura 110). Reducerea numărului de puncte de inflexiune a putut face posibilă găsirea unei formule generale pentru generarea unui profil ideal care să permită obținerea a cât mai multor vase ceramice plecând de la o singură schiță.

Tabelul 11 Numărul de puncte de inflexiune utilizate pentru generarea profilelor de vase ceramice virtuale

Figura 123 Vase ceramice virtuale ce compun biblioteca virtuală parametrizată

Pentru a facilita alegerea tipurilor de vase generate s-a creat o serie de filtre bazate pe metadate introduse în cadrul bazei de date odată cu inserarea fiecărui tip de vas (Figura 111). Astfel fiecare model 3D parametrizat din componența bibliotecii virtuale este însoțit de informații precum: diametrul maxim al vasului, înălțimea vasului, procedeul de fabricare (utilizând roata olarului sau manual), procesul de ardere, modul în care este decorat, anul și locul descoperirii lui, cât și tipul materialului ceramic.

Pentru că softul de proiectare nu permite scrierea efectivă a detaliilor în cadrul funcției de filtrare, am atribuit numere care să reprezinte caracteristicile vaselor, precum se poate observa în Tabelul 12 de mai jos în care sunt prezentate și detaliate adnotările.

Figura 124 Realizarea unui filtru în cadrul bibliotecii virtuale de vase parametrizate

Tabelul 12 Index al caracteristicilor din cadrul filtrului creat

Concluzii

În general crearea unei baze de date virtuale cu vase ceramice parametrizate se poate realiza într-un soft CAD fără a fi nevoie de a utiliza o soluție dedicată. Softul CAD oferă o serie de instrumente care permit generarea de profile sau reconstituirea virtuală pornind de la scanarea 3D și fragmentele digitizate ale vaselor ceramice.

În soluția propusă de această lucrare de cercetare (Catia V5), există o serie de instrumente care permit validarea profilului după ce acesta a fost creat, precum și validarea calității sale prin analiza curburii. Această bază de date se aplică doar pentru utilizatorii softului Catia V5, ceea ce poate fi considerat un dezavantaj. Totuși, din punct de vedere al optimizării profilelor, această soluție este una superioară chiar și în comparație cu alte softuri create cu precădere în acest domeniu și pentru astfel de tipuri de artefacte. De asemenea, este superioară pentru că oferă posibilitatea imediată de a modifica geometria profilelor și textura, de a continua procesarea modelelor 3D deja existente (modelele 3D parametrizate sunt generate și salvate având în componența lor istoria de caracteristici cât și schițele intacte).

Softul oferă facilități de a dezvolta filtre și de a adăuga metadate pentru fiecare tip de vas. Chiar dacă această soluție nu este la nivelul unei soluții dedicate în administrarea unei baze de date, aceasta este suficientă pentru o utilizare simplă și intuitivă de către utilizatorii care efectuează procesări prin intermediul softurilor CAD.

Modificare profilului parametrizat utilizând documente de tip Excel și Notepad

Reconstrucția vaselor ceramice este una dintre sarcinile cele mai consumatoare de timp din cadrul domeniului arheologic. Dacă forma vaselor originale au o unică axă de simetrie, atunci reconstrucția se poate baza în totalitate pe caracteristicile profilului. Extragerea profilului este prima etapă din analiza reconstrucției. Generarea automată a profilelor poate fi realiză utilizând diferite softuri CAD, crescând în acest mod acuratețea și eficiența procesului de reconstrucție. Pe de altă parte, arhivarea modelelor virtuale 3D reconstituite este o problemă reală, deoarece vasele ceramice sunt cele mai comune artefacte descoperite în siturile arheologice. Lucrarea propune o metodologie pentru a reduce cantitatea mare de date necesare pentru conservarea digitală. Ideea de bază este de utiliza o curbă NUPBS și date de stocare parametrizate pentru a putea genera diferite familii de vase utilizând doar două fișiere, un model tridimensional parametrizat și un fișier cu valorile parametrilor.

Prezervarea digitală se referă la gestionarea unor serii de activități necesare pentru a asigura un acces continuu la materialele digitale atât timp cât este necesar. În cadrul literaturii științifice, prezervarea digitală este caracterizată ca un efort declarat pentru a asigura ca informația digitală să rămână accesibilă și utilizabilă pentru toți utilizatorii doritori [259, 260]. Aceasta implică planificarea, alocarea resurselor și aplicarea unor metode și tehnologii [261]. Scopul prezervării digitale este redarea exactă a conținutului autentificat în timp [262] și poate include administrarea numelor obiectelor și locațiile, actualizarea stocării media, documentarea conținutului și updatarea soluțiilor software și hardware pentru a se asigura o bună accesibilitate și o cât mai bună înțelegere a conținutului [263].

Imaginile digitale, modelele 3D și bazele de date multimedia ale artefactelor arheologice joacă un rol important în proiectele moderne de cercetare arheologică [83]. Reconstituirea 3D a obiectelor mici este larg utilizată în documentația arheologică, analiza de suprafață și de reconstrucție în domeniul patrimoniului cultural (Cultural Heritage) [264]. Bazele de date multimedia care conțin modele 3D și care prezintă tezaurul patrimoniului cultural au devenit din ce în ce mai populare, există multe astfel de baze online, în totalitate gratuite care pot fi accesate de către orice utilizator care are acces la internet [265].

Pentru a facilita editarea modelului parametrizat de către arheologi în dorința de a vizualiza în prealabil forma vasului sub formă virtuală am creat o metodă nouă prin care se poate realiza acest lucru. Am realizat conexiunea dintre un document de tip Microsoft Excel și softul de proiectare Catia. Soft M. Excel este mult mai comun decât softul de proiectare, fapt care facilitează editarea profilului de vas chiar de către arheologi.

Un avantaj major al fișierelor de tip Excel (Figura 112) și a fișierelor Text (Figura 113) este acela că mărimea lor de stocare este redusă comparativ cu fișierele de tip Catia (sau a oricărui fișier de tip CAD). Este cunoscut faptul că arhivele digitale care înmagazinează informația patrimoniului cultural ocupă un spațiu considerabil de stocare. În softul CAD fiecare profil de vas necesită a fi salvat individual, astfel dimensiunea de stocare pe hard este mult mai mare, precum se poate observa în Figura 114. Comparația este realizată între un fișier de tip Excel, unul de tip Text și unul de tip Catia.

Figura 125 Spațiul de stocare a fișierului de tip Microsoft Excel

Figura 126 Spațiul de stocare a fișierului de tip Text

Figura 127 Spațiul de stocare a fișierelor de tip CATIA

Implementare

În primă etapă, vasele descoperite în siturile arheologice au fost măsurate și/sau scanate. Rezultate au fost mai apoi prelucrate cu ajutorul softului de modelare cu scopul de a obține profilul vasului. Pasul următor a fost de a indica punctelor de inflexiune care definesc profilul, un set de valori care să descrie poziția lor în spațiu în raport cu axa de simetrie, acest pas fiind cunoscut ca parametrizarea profilului. În plus, setul de valori care definește profilul a fost folosit pentru a crea tabelul de proiectare, care este un instrument ce permite înregistrarea de date într-un fișier extern, având posibilitatea exportării lui, precum am afirmat anterior, sub două extensii Microsoft: *.txt și *.xls. Odată ce acest pas a fost finalizat, fișierul *.xls (formatul ales în cazul de față) permite modificarea fiecărei valori înregistrate pentru parametrii utilizați în parametrizarea profilului cu scopul de a obține automat alte tipuri/familii de vase.

Figura 115 ilustrează posibilitatea utilizării acestei metodologii prin exemplul unui profil singular cu opt puncte de inflexiune care a fost utilizat pentru a genera un număr de 15 tipuri de vase.

Figura 128 Diferite tipuri de vase generate cu un profil NUPBS utilizând 8 puncte de inflexiune

Tabelul 13 ilustrează o serie de familii de vase diferite, care sunt obținute prin aceeași curbă, cu un număr limitat de 8 puncte de inflexiune, care definesc curba NUPBS, dar cu parametri diferiți.

Tabelul 13 Diferite tipuri de vase realizate cu un număr fix de puncte de inflexiune care alcătuiesc curba de profil

Valorile parametrilor utilizați pentru fiecare nou vas obținut au fost salvate într-o bibliotecă, așa cum sunt prezentate în Tabelul 14.

Tabelul 14 Biblioteca cu valorile parametrizate pentru fiecare profil de vas

Concluzii

Avantajul major al acestei metodologii propuse constă în reducerea sațiului de stocare prin utilizarea combinației dintre un singur fișier CAD și un singur fișier Excel/Notepad. Această metodă este una utilă și fiabilă în cazul reducerii spațiului de stocare masiv pe care îl ocupă actualmente cantitatea de date ale artefactelor arheologice.

Profilele generate pot fi stocate ușor și pot fi convertite în desene tehnice, schițe și proiecții imprimate la o înaltă calitate, permițând astfel arheologilor adăugarea lor direct în rapoartele proprii. Mai mult decât atât, această metodă ar putea deveni foarte utilă celor care nu au cunoștințe în aplicațiile CAD, dar care au activități profesionale în reconstrucția obiectelor de ceramică. Aceștia pot beneficia în domeniul lor de activitate prin utilizarea modelelor generate 3D.

Alte avantaje sunt strâns legate de precizia generării vaselor virtuale datorită numărului optim ales de punctelor de inflexiune (opt la număr), precum și prelucrarea rapidă a datelor datorită soluțiilor CAD utilizate la generarea modelelor 3D.

Dezavantajele majore identificate de în cadrul acestei metode, sunt costurile crescute ale licenței softului de CAD și faptul că metodologia necesită utilizarea a două aplicații concomitent în loc de una singură.

Automatizarea procesului de reconstituire a vaselor ceramice utilizând macro – script

Introducere din articol JAHA

Această nouă abordare de reconstituire virtuală a artefactelor istorice de tipul vaselor ceramice pornind de la parametrizarea profilului de vas printr-un număr fix de puncte de inflexiune, are la bază procedeul reconstrucției prin fotogrametrie care este informația de intrare pentru cea de a doua etapă a metodologiei propuse în care prin intermediul unui script realizat într-un soft CAD are loc generarea automată a vasului.

Numărul de opt puncte de inflexiune este strategic ales pentru că oferă posibilitatea de generare a profilelor având complexitate și precizie ridicată pentru o gamă larga de familii de vase. Am identificat 15 astfel de familii de vase care sunt prezentate în tabelul de mai jos alături de cele două perechi de cote pentru fiecare vas în parte.

Tabelul 15 Profilele de vase realizate cu ajutorul scriptului

După parametrizarea (cotarea) punctelor de pe profil urmează scrierea (editarea) efectivă a scriptului (macro). În esență, un macro constă în gruparea unei serii de funcții sub forma unei singure comenzi cu ajutorul unui limbaj criptat, pentru a realiza în mod automat o anumită cerință (task). Avantajul major al unui macro consta în reducerea timpului utilizat pentru realizarea repetată a cerinței respective. Mai mult, utilizarea unui astfel de proces repetitiv automatizat conduce la scăderea incidenței erorilor umane și sporește eficienta procesului prin standardizare, extinderea capabilităților programului CATIA și optimizare. Un alt aspect pozitiv al utilizării macro-urilor consta în faptul că, deși acestea folosesc un limbaj de programare, utilizatorul nu trebuie sa fie specializat sau să dețină cunoștințe despre programare pentru a putea opera cu acest concept [266].

Pentru o generare rapidă a profilelor de către cei interesați crearea scriptului (Figura 116) s-a realizat în același soft de proiectare tridimensională utilizat anterior pentru crearea și parametrizarea liniei de profil, Catia. Această funcție se regăsește în baza de instrumente la rubrica Macro.

Figura 129 Funcția Macro Editor din cadrul softului Catia

Restauratorii au posibilitatea să modifice direct în script editor valorile cotelor pentru cele două perechi de cote (Figura 117) cu scopul parametrizării, în funcție de măsurătorile proprii ale fragmentelor descoperite.

Figura 130 Editarea cotelor liniei de profil direct în cadrul scriptului

Un fragment din scriptul creat, cu principalele etape ale procesului este prezentat în continuare. Prima etapă este cea de creare a modulului în care se va realiza schița de lucru în vederea generării liniei de profil.

–––––-## crearea modulului Generative Shape Design ## ––––––––––

Language="VBSCRIPT"

Sub CATMain()

Dim documents1 As Documents

Set documents1 = CATIA.Documents

Dim partDocument1 As Document

Set partDocument1 = documents1.Add("Part")

–––––-## crearea schiței de lucru ## ––––––––––

Dim part1 As Part

Set part1 = partDocument1.Part

Dim bodies1 As Bodies

Set bodies1 = part1.Bodies

Dim body1 As Body

Set body1 = bodies1.Item("PartBody")

Dim sketches1 As Sketches

Set sketches1 = body1.Sketches

Dim originElements1 As OriginElements

Set originElements1 = part1.OriginElements

Dim reference1 As AnyObject

Set reference1 = originElements1.PlaneYZ

Dim sketch1 As Sketch

Set sketch1 = sketches1.Add(reference1)

Dim arrayOfVariantOfDouble1(8)

arrayOfVariantOfDouble1(0) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(1) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(2) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(3) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(4) = 1.000000

arrayOfVariantOfDouble1(5) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(6) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(7) = 0.000000

arrayOfVariantOfDouble1(8) = 1.000000

sketch1.SetAbsoluteAxisData arrayOfVariantOfDouble1

part1.InWorkObject = sketch1

Dim factory2D1 As Factory2D

Set factory2D1 = sketch1.OpenEdition()

Dim geometricElements1 As GeometricElements

Set geometricElements1 = sketch1.GeometricElements

Dim axis2D1 As GeometricElement

Set axis2D1 = geometricElements1.Item("AbsoluteAxis")

Dim line2D1 As CATBaseDispatch

Set line2D1 = axis2D1.GetItem("HDirection")

line2D1.ReportName = 1

Dim line2D2 As CATBaseDispatch

Set line2D2 = axis2D1.GetItem("VDirection")

line2D2.ReportName = 2

În continuare este prezentat un fragment script în care este generat primul punct de inflexiune de pe linia de profil. Se poate observa că valoarea cotelor primului punct sunt 59 mm însemnând diametrul și valoarea înălțimii de 0 mm, rezultând că punctul este cel de la baza vasului.

–––––-## creare punct de inflexiune nr. 1 ## ––––––––––

Dim point2D1 As Point2D

Set point2D1 = factory2D1.CreatePoint(59.000000, 0.000000)

point2D1.ReportName = 3

point2D1.Construction = False

Dim constraints1 As Constraints

Set constraints1 = sketch1.Constraints

Dim reference2 As Reference

Set reference2 = part1.CreateReferenceFromObject(point2D1)

Dim reference3 As Reference

Set reference3 = part1.CreateReferenceFromObject(line2D2)

Dim constraint1 As Constraint

Set constraint1 = constraints1.AddBiEltCst(catCstTypeDistance, reference2, reference3)

constraint1.Mode = catCstModeDrivingDimension

Dim length1 As Dimension

Set length1 = constraint1.Dimension

length1.Value = 59.000000

Dim reference4 As Reference

Set reference4 = part1.CreateReferenceFromObject(point2D1)

Dim reference5 As Reference

Set reference5 = part1.CreateReferenceFromObject(line2D1)

Dim constraint2 As Constraint

Set constraint2 = constraints1.AddBiEltCst(catCstTypeDistance, reference4, reference5)

constraint2.Mode = catCstModeDrivingDimension

Dim length2 As Dimension

Set length2 = constraint2.Dimension

length2.Value = 0.000000

Fragmentul script care prezintă crearea liniei de profil cu ajutorul unei curbe Spline.

–––––-## crearea liniei Spline ## ––––––––––

Dim partDocument1 As Document

Set partDocument1 = CATIA.ActiveDocument

Dim part1 As Part

Set part1 = partDocument1.Part

Dim hybridShapeFactory1 As Factory

Set hybridShapeFactory1 = part1.HybridShapeFactory

Dim hybridShapeSpline1 As HybridShapeSpline

Set hybridShapeSpline1 = hybridShapeFactory1.AddNewSpline()

hybridShapeSpline1.SetSplineType 0

hybridShapeSpline1.SetClosing 0

Dim bodies1 As Bodies

Set bodies1 = part1.Bodies

Dim body1 As Body

Set body1 = bodies1.Item("PartBody")

Dim sketches1 As Sketches

Set sketches1 = body1.Sketches

Dim sketch1 As Sketch

Set sketch1 = sketches1.Item("Sketch.1")

Dim reference1 As Reference

Set reference1 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;3);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference1, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference2 As Reference

Set reference2 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;4);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference2, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference3 As Reference

Set reference3 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;5);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference3, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference4 As Reference

Set reference4 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;6);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference4, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference5 As Reference

Set reference5 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;7);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference5, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference6 As Reference

Set reference6 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;8);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference6, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference7 As Reference

Set reference7 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;9);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference7, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

Dim reference8 As Reference

Set reference8 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderFVertex:(BEdge:(Brp:(Sketch.1;10);None:(Limits1:();Limits2:();+1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", sketch1)

hybridShapeSpline1.AddPointWithConstraintExplicit reference8, Nothing, -1.000000, 1, Nothing, 0.000000

body1.InsertHybridShape hybridShapeSpline1

part1.InWorkObject = hybridShapeSpline1

part1.Update

Fragmentul care prezintă crearea axei de simetrie.

–––––-## crearea axei de simetrie ## ––––––––––

Dim partDocument1 As Document

Set partDocument1 = CATIA.ActiveDocument

Dim part1 As Part

Set part1 = partDocument1.Part

Dim bodies1 As Bodies

Set bodies1 = part1.Bodies

Dim body1 As Body

Set body1 = bodies1.Item("PartBody")

Dim sketches1 As Sketches

Set sketches1 = body1.Sketches

Dim sketch1 As Sketch

Set sketch1 = sketches1.Item("Sketch.4")

Dim geometricElements1 As GeometricElements

Set geometricElements1 = sketch1.GeometricElements

Dim axis2D1 As GeometricElement

Set axis2D1 = geometricElements1.Item("AbsoluteAxis")

Dim line2D1 As CATBaseDispatch

Set line2D1 = axis2D1.GetItem("HDirection")

line2D1.ReportName = 1

Dim line2D2 As CATBaseDispatch

Set line2D2 = axis2D1.GetItem("VDirection")

line2D2.ReportName = 2

Dim factory2D1 As Factory2D

Set factory2D1 = sketch1.Factory2D

Dim point2D1 As Point2D

Set point2D1 = factory2D1.CreatePoint(0.000000, 360.000000)

point2D1.ReportName = 3

Dim line2D3 As Line2D

Set line2D3 = factory2D1.CreateLine(0.000000, 0.000000, 0.000000, 360.000000)

line2D3.ReportName = 4

Dim point2D2 As CATBaseDispatch

Set point2D2 = axis2D1.GetItem("Origin")

line2D3.StartPoint = point2D2

line2D3.EndPoint = point2D1

Dim constraints1 As Constraints

Set constraints1 = sketch1.Constraints

Dim reference1 As Reference

Set reference1 = part1.CreateReferenceFromObject(point2D1)

Dim reference2 As Reference

Set reference2 = part1.CreateReferenceFromObject(line2D1)

Dim constraint1 As Constraint

Set constraint1 = constraints1.AddBiEltCst(catCstTypeDistance, reference1, reference2)

constraint1.Mode = catCstModeDrivingDimension

Dim length1 As Dimension

Set length1 = constraint1.Dimension

length1.Value = 360.000000

Dim reference3 As Reference

Set reference3 = part1.CreateReferenceFromObject(line2D3)

Dim reference4 As Reference

Set reference4 = part1.CreateReferenceFromObject(line2D2)

Dim constraint2 As Constraint

Set constraint2 = constraints1.AddBiEltCst(catCstTypeVerticality, reference3, reference4)

constraint2.Mode = catCstModeDrivingDimension

sketch1.CenterLine = line2D3

sketch1.CloseEdition

part1.InWorkObject = sketch1

part1.Update

Fragment extras din script ce ilustrează aplicarea funcției Revolve pentru generarea tridimensională a vasului. Această funcție s-a realizează cu o referință de 360 de grade.

–––––-## funcția Revolve ## ––––––––––

Dim partDocument1 As Document

Set partDocument1 = CATIA.ActiveDocument

Dim part1 As Part

Set part1 = partDocument1.Part

Dim hybridShapeFactory1 As Factory

Set hybridShapeFactory1 = part1.HybridShapeFactory

Dim bodies1 As Bodies

Set bodies1 = part1.Bodies

Dim body1 As Body

Set body1 = bodies1.Item("PartBody")

Dim hybridShapes1 As HybridShapes

Set hybridShapes1 = body1.HybridShapes

Dim hybridShapeSpline1 As HybridShape

Set hybridShapeSpline1 = hybridShapes1.Item("Spline.1")

Dim reference1 As Reference

Set reference1 = part1.CreateReferenceFromObject(hybridShapeSpline1)

Dim sketches1 As Sketches

Set sketches1 = body1.Sketches

Dim sketch1 As Sketch

Set sketch1 = sketches1.Item("Sketch.2")

Dim geometricElements1 As GeometricElements

Set geometricElements1 = sketch1.GeometricElements

Dim axis2D1 As GeometricElement

Set axis2D1 = geometricElements1.Item("AbsoluteAxis")

Dim reference2 As CATBaseDispatch

Set reference2 = axis2D1.GetItem("VDirection")

Dim hybridShapeRevol1 As HybridShapeRevol

Set hybridShapeRevol1 = hybridShapeFactory1.AddNewRevol(reference1, 360.000000, 0.000000, reference2)

body1.InsertHybridShape hybridShapeRevol1

part1.InWorkObject = hybridShapeRevol1

part1.Update

part1.Update

Un ultim fragment de script prezintă editarea funcției Fill pentru a realiza în mod virtual etanșarea bazei vasului.

–––––-## funcția Fill ## ––––––––––

Dim partDocument1 As Document

Set partDocument1 = CATIA.ActiveDocument

Dim part1 As Part

Set part1 = partDocument1.Part

Dim hybridShapeFactory1 As Factory

Set hybridShapeFactory1 = part1.HybridShapeFactory

Dim hybridShapeFill1 As HybridShapeFill

Set hybridShapeFill1 = hybridShapeFactory1.AddNewFill()

Dim bodies1 As Bodies

Set bodies1 = part1.Bodies

Dim body1 As Body

Set body1 = bodies1.Item("PartBody")

Dim hybridShapes1 As HybridShapes

Set hybridShapes1 = body1.HybridShapes

Dim hybridShapeRevol1 As HybridShape

Set hybridShapeRevol1 = hybridShapes1.Item("Revolute.1")

Dim reference1 As Reference

Set reference1 = part1.CreateReferenceFromBRepName("BorderREdge:(BEdge:(Brp:(GSMRevol.1;0:(Brp:(GSMCurve.1;1)));None:(Limits1:();Limits2:();-1);Cf11:());WithPermanentBody;WithoutBuildError;WithSelectingFeatureSupport;MFBRepVersion_CXR15)", hybridShapeRevol1)

hybridShapeFill1.AddBound reference1

hybridShapeFill1.Continuity = 0

body1.InsertHybridShape hybridShapeFill1

part1.InWorkObject = hybridShapeFill1

part1.Update

Întregul script realizat în softul Catia cu scopul automatizării procesului de reconstituire a vaselor ceramice este atașat acestei lucrări în cadrul Anexei N.

Concluzii

Această metodă de generarea automată utilizând un singur fișier este utilă și viabilă pentru a stoca o cantitate mare de date având în componența lor artefacte arheologice digitale. Având în vedere avantajul că aplicația de tip macro și metoda de generare prin intermediul a opt puncte de inflexiune este ușor de utilizat și de editat, aceasta mai prezintă încă un avantaj major, și anume al scurtării timpului de procesare virtuală a artefactelor de tipul vaselor ceramice.

Scriptul creat își propune să vină în sprijinul cercetătorilor, arheologilor, istoricilor, oamenilor de știință cât și studenților indiferent de cunoștințele lor avute în limbajul de programare, pentru că de cele mai multe ori restauratorii nu au timpul sau resursele financiare necesare pentru a reconstitui toate obiectele ceramice descoperite, fragmentele sfârșind a fi păstrate în depozite. Cea mai bună soluție în rezolvarea acestor cazuri este reconstituirea virtuală.

Totodată, colaborarea dintre domeniile de inginerie și arheologie este categoric una utilă, deoarece gestionarea cunoștințelor privind metadatele vaselor ceramice, reprezintă un punct important de la care pornește prelucrarea și reconstituirea digitală. Mai mult, colaborarea dintre aceste două domenii aduce un plus de cunoaștere, în ceea ce privește cercetarea și dezvoltarea acesteia în viitor.

Informațiile rezultate în urma modelărilor virtuale, împreună cu cele furnizate de bazele de date, înlesnesc reconstituirea clasică (manuală), având drept rezultat o restaurare mai precisă și mai rapidă a artefactelor istorice de tipul vaselor ceramice.

Validarea metodei originale de digitizare automată a vaselor ceramice întregi

Obiectivul acestei metode este de a implementa un algoritm în softul de procesare Matlab, care să identifice și să genereze un model 3D de vas ceramic împreună cu toarta utilizând doar două imagini. Acest model 3D poate fi convertit în formatul .stl, fiind o metodă convenabilă pentru a permite prelucrarea ulterioară în softul de proiectare Catia.

Pentru îndeplinirea acestor obiective, s-au utilizat funcții Matlab împreună cu mai multe funcții primare (freely available functions) care au fost testate, dintre care a fost aleasă soluția adecvată pentru asigurarea realizării corespunzătoare a întregului proces.

Etapele procesului de digitizare

Determinarea profilului vasului ceramic

Imaginea inserată este convertită în imagine binară

Zona în care apare vasul ceramic în cadrul imaginii binare este extinsă și apoi restrânsă/micșorată

Profilul vasului este calculat din diferența dintre imaginea extinsă și cea restrânsă

Generarea modelului 3D al vasului ceramic

Axa centrală verticală a vasului se calculează de la punctele centrale (nu extremitățile?) ale vasului în direcția orizontală

Jumătatea din stânga vasului este is clipped cu ajutorul axei centrale de simetrie

Raza array (mulțime) a vasului pe verticală este calculată presupunând/în ipoteza că vasul are o formă profilului reprezintă un cilindru

Din raza array, modelul 3D al vasului este determinat

Generarea modelului 3D al toartei

Profilul vasului ceramic fără toartă este obținut prin flipping jumătate stânga spre dreapta/the left half to right

A doua imagine inserată este convertită în format binar și se obține profilul toartei

Outline of handle/profilul toartei este calculat prin diferența dintre profilele din prima imagine și cea de a doua. Conturul format din două parți, care sunt marginile exterioare și interioare/ The outline consists of two parts, which are outer and inner borders.

Modelul 3D al toartei este obținut din cele două contururi

Îmbinarea celor două elemente

Modelul 3D de vas ceramic și modelul 3D a toartei sunt îmbinate pentru a crea un model complet

Modelul complet tridimensional este exportat/salvat în format .stl

Implementarea modelului/metodei propuse

O posibilă cauză privind apariția acestei erori este modul de realizare al fotografiei inserate în cadrul softului ca urmare a nerespectării în totalitate a condițiilor impuse de captare a fotografiei (verticalitatea obiectivului în raport cu suprafața vasului, lumina ambientală, poziția vasului pe postament, etc.).

Primul pas în implementarea metodei propuse este de a realiza cele două fotografii ale vasului care se dorește a fi digitizat: o fotografie frontală din care să rezulte atât profilul vasului, cât și conturul toartei, respectiv o fotografie laterală din care să rezulte grosimea efectivă a toartei. Este important ca imaginile (pozele) efectuate să fie realizate perpendicular pe vasul ceramic (și obiectivul sa fie pe centrul vasului) pentru o bună aproximare a înălțimii și geometriei acestuia, precum se poate observa în Figura 119 și Figura 120.

Figura 131 Poză realizată vasului cu denumirea atribuită m1a trebuie refacuta)

Figura 132 Poză realizată toartei vasului cu denumirea atribuită m1b trebuie refacuta)

Prima etapă este cea inițializare a memoriei și a spațiului de lucru în softul Matlab pentru a permite un start curat al codului și implicit a aplicației.

clear all;

close all;

După aceasta a urmat citirea imaginilor necesare de pe hard disk-ul computerului prin utilizarea funcției imread() și redimensionarea acestora cu un raport de 0,7 pentru o procesare ulterioară cât mai rapidă și cu rezultate optime.

side1=imread('m1a.jpg'); %Use m1a, m2a, m3a

side2=imread('m1b.jpg'); %Use m1b, m2b, m3b

side1=imresize(side1,0.7);

side2=imresize(side2,0.7);

Pentru procesarea imaginii digitale, este mult mai convenabil a se folosi tonuri de gri sau alb-negru, prin urmare imaginea a fost convertită în alb și negru prin utilizarea funcție graythresh(), astfel încât doar profilul vasului întreg cu toartă a putut fi vizualizat în culoare albă iar întreg background-ul este afișat sub formă de culoare neagră complet. Fișierele imaginilor inserate sunt convertite în imagini binare, bazate pe nivelul calculat de mai sus. Rezultatul acestei procesări reprezintă imaginea unui contur de vas luminos pe un fundal complet întunecat, așa cum se poate vizualiza în Figura 121.

În continuare este prezentată varianta finală a codului implementat cu detalierea fiecărei etape din proces:

level = graythresh(side1);

level2 = graythresh(side2);

bw = im2bw(side1,level);

hbw = im2bw(side2,level2);

Imaginea rezultată este apoi dilatat (dilated) și erodat (eroded) separat folosind un element de structurare adecvat

Următoarele coduri obțin pe bază de imagini, conturul vasului by subtracting eroded image from dilated one.

se = strel('disk',6,6); %Create a flat, disk-shaped structuring morphological structuring element

se2 = strel('disk',10,6);

bw=imerode(bw,se); % erodes the grayscale, binary, or packed binary image

bw=imdilate(bw,se); % dilates the grayscale, binary, or packed binary image

se = strel('square',5); %Create a square structuring element whose width is 5 pixels

bw1=imerode(bw,se);

bw2=imdilate(bw,se);

bw3=bw2-bw1; % final profile of pot

figure(1)

imshow(bw3)

[y x]=size(bw3);

Această linie detectează coordonatele of borders ale vasului ceramic (This line finds coordinates of borders of the pot)

[py px] = find(bw3); %Handle MUST be lower than the top of the pot

The resulting image was then dilated and eroded separately using an appropriate structuring element and these two images were subtracted from each other to give only the outline of the cup. This outline is the basis for the profile that is then used to create a 3D model.

Figura 133 Imagine în culori alb și negru, subliniind conturul vasului ceramic

Următoarele coduri prezentate determină axa de simetrie. Variabilele m reiterează din partea superioară a vasului to enough lines not to reach to handle. Then i repeats from left to right to detect border and records its positions. If border was detected (j~=1), mean value of positions are set to center of corresponding variable m. Finally, center value is set to average of mean values.

bw4=bw3;

l=1;

for m=min(py)+2:min(py)+10

strip=bw3(m,1:x);

j=1;

for i = 1:x

if strip(1,i)== true

k(j)=i;

j=j+1;

end

end

if j~=1

center=round(mean(k));

a1(l)=center;

l=l+1;

bw4(m, center)=true;

clear k

end

end

center=round(mean(a1)); % centrul axei

Partea superioară a vasului a fost procesată pentru a determina coordonatele centrului.

The top part of the cup was processed to find the center coordinates. This is the mean position of all the white pixels in the first 2 to 10 horizontal rows of the pot. This x-coordinates of the center were then used to mirror the side of the cup without the handle (in this case the left side) to generate only the profile of the pot itself. This assumes that the cup is symmetrical except for the handle, since we are using only one half of the cup to create the whole pot by mirroring it (Figura 122).

Profilul vasului fără mâner este depicted. Partea din stânga este doar o copie de conturului original (bw3) și partea din dreapta copiată din partea stângă (mirror)

pot_profile(1:y,1:x)=false;

pot_profile(1:end,center+1:2*center)=bw3(1:end,center:-1:1); % right half is a flip of left one of profile

pot_profile(1:end,1:center)=bw3(1:end,1:center); % left half is same as the one of profile.

Figura 134 Profilul vasului fără toartă

And then we get radius along y-axis.

rev_func=bw3(1:end,1:center);

[y1 x1]=size(rev_func);

radius(1:y1)=0;

rev_func=im2bw(rev_func,0.5);

for i=1:y1

for j=1:x1

if rev_func(i,j)==true

radius(i)=x1-j; % radius of pot is distance from center axis to profile pixel

end

end

end

figure(2)

imshow(pot_profile);

Once this ideal bare profile of the cup was obtained, the diameter can be measured along the height to give the numerical description of this cup. The centers were identified using the mean values of the indices of the outline and the radii were measured along these centers. These values were then stored in an array. Finally, these radii were used to generate stacked cylinders of varying radius which was the 3D model of the cup and was plotted on a 3D surface graph.

Figura 135 Vizualizarea 3D a vasului ceramic generat

A doua imagine inserată este redimensionată încât să aibă aceeași dimensiune cu profilul vasului.

[top,b] = find(pot_profile,1,'first');

[c,d] = find(pot_profile,1,'last');

width1 = d-b; %Pixel width of pot profile

[a,b] = find(hbw,1,'first');

[c,d] = find(hbw,1,'last');

width2 = d-b; %Pixel width of pot in image 2

%Resizing pot2 to be same size as pot profile

hbw = imresize(hbw, width1/width2);

[y,x] = size(hbw);

The second image was dilated and eroded to obtain the outline of the cup and handle and thus the width of the handle could be measured.

Toarta este obținută din diferența dintre profilul de vas și a doua imagine.

%Handle

hbw=imerode(hbw,se); %Cup must be symmetrical except for handle

bw1=imerode(hbw,se);

bw2=imdilate(hbw,se);

hbw=im2bw(bw2-bw1);

pot_profile=imdilate(pot_profile,se2);

handle = im2bw(bw3-pot_profile);

figure(3)

imshow(hbw);

figure(5)

imshow(handle);

Grosimea toartei este calculată.

l=1;

ind(1:10)=0;

for i=1:x

if(hbw(ceil(y/3),i) == 0)

ind(l) = ind(l)+1;

elseif(ind(l)>0)

l = l+1;

end

end

hdepth = ind(3); %min(ind(ind>0)); %handle depth (thickness)

Figura 136 Profilul toartei pentru a-i determinarea valoarea grosimii

The pot profile image was then subtracted from the original outline image and the handle outline was isolated.

Toarta este împărțită în două părți, care sunt outer and inner border.

stat = regionprops(handle,'PixelList');

[Values,Index] = sort(cellfun(@length,{stat.PixelList}), 'descend');

[obj1] = stat(Index(1),1).PixelList;

[obj2] = stat(Index(2),1).PixelList;

hij1 = bwtraceboundary(handle,[obj1(1,2) obj1(1,1)],'E'); %boundary around objects

hij2 = bwtraceboundary(handle,[obj2(1,2) obj2(1,1)],'E'); %These two objects are the inside and outside of handle

[hstartx, indHx] = min(hij1(:,2));

hstarty = hij1(floor(length(hij1)/2),1);

Aici, funcția regionprops() obține grupuri de pixeli izolați reprezentând toarta (of handle). Astfel, variable stat consists of two lists of pixels, which are outer and inner border.

Ulterior,funcția sort() sortează liste (lists) în funcție (according) de lungimea sa to its length so that makes obj1, which comes from the first pixel list, become outer border pixels.

Apoi, funcția bwtraceboundary() urmărește boundary toartei de la primul punct to east direction.

Figura 137 Conturul toartei

The two edges of the handle were converted into objects and their respective outlines were traced to generate the 3D model. The outside boundary and inside boundary were used to generate coordinates in 3 dimensions in the form of contours of 21 coordinates each. 21 x-values, 21 yvalues and 21 z-values make a single contour. Each contour is a ring in 3D which joins the outer and inner boundaries and give depth to the model.

Toarta este generată în format 3D de la from outer and inner borders.

hx1(1:200,1:21) = 0;

hy1(1:200,1:21) = 0;

hz1(1:200,1:21) = 0;

for i= 1:length(hij2)/2 %Use the two object boundaries to make handle contours

hx1(i,1:10) = hij1(i+round(length(hij1)/2),2);

hy1(i,1:10) = hdepth/2:-hdepth/9:-hdepth/2;

hz1(i,1:10) = hij1(i+round(length(hij1)/2),1);

hx1(i,11) = (hij1(i+round(length(hij1)/2),2)+hij2(i+round(length(hij2)/2),2))/2;

hy1(i,11) = -hdepth/2;

hz1(i,11) = (hij1(i+round(length(hij1)/2),1)+ hij2(i+round(length(hij2)/2),1))/2;

hx1(i,12:20) = hij2(i+round(length(hij2)/2),2);

hy1(i,12:20) = -hdepth/2:hdepth/8:hdepth/2;

hz1(i,12:20) = hij2(i+round(length(hij2)/2),1);

hx1(i,21) = hx1(i,1);

hy1(i,21) = hy1(i,1);

hz1(i,21) = hz1(i,1);

end

for i= round(length(hij2)/2:length(hij1)/2-1) %Remaining pixels from larger object

hx(i,1:10) = hij1(i+round(length(hij1)/2),2);

hy(i,1:10) = hdepth/2:-hdepth/9:-hdepth/2;

hz(i,1:10) = hij1(i+round(length(hij1)/2),1);

hx(i,11:20) = hx(floor(length(hij2)/2),20);

hy(i,11) = -hdepth/2;

hx(i,11:20) = hz(floor(length(hij2)/2),20);

hy(i,12:20) = -hdepth/2:hdepth/8:hdepth/2;

hx(i,21) = hx1(i,1);

hy(i,21) = hy1(i,1);

hz(i,21) = hz(i,1);

end

This initial 3D rendering of the cup was raw and unsuited to the face and vertex format that .stl files use therefore it was converted to this form by first downsampling the model so as to use less memory, then applying proper scaling and shifting corrections to the model as in its raw form there were many irregularities. The start of the handle was located in the object properties of the handle and this was the joining point of the handle to the pot. A single array then contains both the handle and the pot.

Finally, the data was written to a .stl file and then read from this file to demonstrate correct working as can be seen in the screenshots below.

Modelul 3D al vasului este generat from radius.

[X Y Z]=cylinder(radius(find(radius, 1, 'first'):end));%Generating the pot

figure(4)

surf(X,Y,-Z);

axis square

sf = 5; %Sampling factor. Make it larger for faster processing

minX = min(min(X));

minY = min(min(Y));

minZ = min(min(Z));

maxX = max(max(X));

maxY = max(max(Y));

Z = Z*length(Z); %To scale Z axis

maxZ = max(max(Z));

sX(1:90,1:21)=0;

sY(1:90,1:21)=0;

sZ(1:90,1:21)=0;

In order to reduce drawing time, the pot is downsampled.

%Sampling the pot

for i = 1:sf:length(find(X(:,1)))

sX(floor(i/sf+1),:) = X(i,:);

sY(floor(i/sf+1),:) = Y(i,:);

sZ(floor(i/sf+1),:) =-Z(i,:); %corrections after scaling

end

The cursor is moved to handle start.

%Moving "cursor" to handle start

vertDist = hstarty-min(py);

L = length(floor(i/sf+1) :-1:vertDist/sf)-1;

sX(floor(i/sf+1):L+floor(i/sf+1),1) = sX(floor(i/sf+1) :-1:vertDist/sf,1);

sY(floor(i/sf+1):L+floor(i/sf+1),1) = sY(floor(i/sf+1) :-1:vertDist/sf,1);

sZ(floor(i/sf+1):L+floor(i/sf+1),1) = sZ(floor(i/sf+1) :-1:vertDist/sf,1);

for i = floor(i/sf+1):L+floor(i/sf+1)

sX(i,:) = sX(i,1);

sY(i,:) = sY(i,1);

sZ(i,:) = sZ(i,1);

end

The handle is sampled too.

%Sample handle

a=i;

b = sZ(a,1)+hz1(1,1);

for i = a:length(hij1)/2/sf+a-1

sX(i+1,:) = hx1(sf*(i-a)+1,:) + max(sX(a,:))- hx(1,1)-2;

sY(i+1,:) = hy1(sf*(i-a)+1,:);

sZ(i+1,:) = -hz1(sf*(i-a)+1,:)+b-2;

end

Figura 138 Vedere laterală aîntregului modelului generat 3D

Figura 139 Vedere izometrică a întregului modelului 3D

În cele din urmă, vasul ceramic complet este generat, iar modelul tridimensional este exportat în format .stl.

%Write model to stl file then display it

stlwrite('temp.stl',sX,sY,sZ,'mode','ascii', 'TRIANGULATION', 'x');

figure(7)

[stlcoords] = READ_stl('temp.stl');

xco = squeeze( stlcoords(:,1,:) )';

yco = squeeze( stlcoords(:,2,:) )';

zco = squeeze( stlcoords(:,3,:) )';

[hpat] = patch(xco,yco,zco,'b');

axis equal

Figura 140 Vedere izometrică a întregului modelului 3D exportat în extensia STL

%Exportarea doar a modelului 3D a toartei

stlwrite('temphandle.stl',hx,hy,-hz,'mode','ascii', 'TRIANGULATION', 'x');

figure(8)

[stlcoords] = READ_stl('temphandle.stl');

xco = squeeze( stlcoords(:,1,:) )';

yco = squeeze( stlcoords(:,2,:) )';

zco = squeeze( stlcoords(:,3,:) )';

[hpat] = patch(xco,yco,zco,'b');

axis square

Au fost realizate mai multe testări ale metodei, cu un număr de patru tipuri diferite de vase ceramice (vezi Anexa N).

Limitările aplicației și direcții viitoare de cercetare

Așa cum era de așteptat, dezvoltarea unei aplicații bazate exclusiv pe procesarea de imagini, fără alte date de intrare, a generat o serie de neajunsuri privind geometria și estetica vaselor ceramice, în general, și ale celor cu toartă, în particular.

Dintre cele patru limitări identificate în urma rulării mai multor testări cu diferite forme și structuri de vase ceramice, prima dintre ele se referă în mod exclusiv la digitizarea vaselor ceramice prevăzute cu toartă, fiind rezultatul etapei de îmbinare dintre aceasta din urmă și corpul vasului. Realizarea funcției de îmbinare într-un software de procesare precum Matlab prezintă un grad de dificultate sporit. O astfel de cerință poate fi mult mai ușor îndeplinită cu ajutorul unui program de modelare virtuală, precum Catia. Diferența dintre cele două abordări este totuși semnificativă și înclină balanța în favoarea primului program menționat.

În acest sens, softul Matlab oferă posibilitatea dezvoltării unui algoritm cu multiple funcții grupate în jurul unor operații-cheie: recunoașterea și separarea conturului vasului ceramic de cel al toartei ca urmare a procesării unui număr maxim de două imagini; stabilirea axei de simetrie a corpului vasului și generarea modelului 3D al acestuia; identificarea coordonatelor toartei în punctele de îmbinare cu corpul vasului ceramic; generarea modelului tridimensional al toartei; în final, îmbinarea celor două componente principale ale vasului sub forma unui model virtual care poate fi cu ușurință exportat într-un format de tip fișier STL pentru eventuale prelucrări ulterioare într-un software CAD. Avantajul major și totodată motivul pentru care am optat să dezvolt un astfel de algoritm constă în faptul că toate operațiile enumerate mai sus sunt realizate în mod automat, fără intervenția utilizatorului.

Așa cum am menționat deja, o astfel de abordare prezintă un grad de dificultate ridicat, în sensul în care în urma testărilor efectuate au rezultat o serie de erori privind poziționarea corectă a toartei în raport cu suprafața efectivă a vasului, precum se poate vedea în Figura 133.

b)

Figura 141 Erori apărute în urma etapei de îmbinare a toartei cu corpul vasului ceramic: a) toarta se situează la o distanță n de exteriorul vasului; b) punctele de început și de sfârșit ale toartei se situează la o distanță m de interiorul vasului

Aceste erori sunt efectul unei aproximări defectuoase a coordonatelor punctelor de început și de sfârșit ale toartei, fiind deopotrivă distincte și ușor vizibile datorită poziționării lor în raport cu suprafața de contact de pe corpul vasului, astfel:

o primă eroare în care toarta se situează la o distanță n de exteriorul vasului (Figura 133a);

o a doua eroare în care punctele de început și de sfârșit ale toartei se situează la o distanță m de interiorul vasului (Figura 133b).

O posibilă cauză privind apariția acestei erori este modul de realizare al fotografiei inserate în cadrul softului, ca urmare a nerespectării în totalitate a condițiilor impuse privind captarea fotografiei (verticalitatea obiectivului în raport cu suprafața vasului, lumina ambientală, poziția vasului pe postament etc.).

Pe lângă eforturile de a elimina aceste erori prin optimizarea algoritmului dezvoltat, ceea ce ar constitui o soluție universală ideală, au fost identificate alte două soluții de compromis care trebuie aplicate pentru fiecare caz particular de digitizare în parte:

prima soluție constă în editarea manuală, pentru fiecare model de vas digitizat în parte, prin introducerea valorilor corecte ale coordonatelor punctelor de început și de sfârșit ale toartei în cadrul softului de procesare Matlab, înaintea rulării efective a liniilor de cod;

a doua soluție se referă la corectarea îmbinării prin intermediul unui soft de modelare CAD, ulterior generării modelului tridimensional obținut cu ajutorul Matlab și exportat sub forma unui fișier de tip STL.

O a doua limitare a algoritmului identificată în cadrul testărilor a dezvăluit că rezultatul final, și anume modelul 3D al vasului ceramic fotografiat, nu respectă dimensiunea reală a artefactului, precum se poate vizualiza în Figura 134. Acest neajuns este comun tuturor aplicațiilor de digitizare care au la bază fotogrametria și se datorează exclusiv faptului că nici o fotografie nu reflectă dimensiunile reale ale obiectelor capturate.

Figura 142 Poza cu vasul real si cu o scara langa

La modul ideal, o soluție pentru rezolvarea acestei limitări ar fi amplasarea unei scări în cadrul imaginii, concomitent cu implementarea unei funcții în cadrul codului care să repereze această unitate de măsură și să indice pe baza unui algoritm dimensiunea corectă a vasului digitizat.

Un alt dezavantaj al acestei aplicații îl reprezintă faptul că se adresează doar vaselor ceramice care au în componența lor două toarte identice. În cazul vaselor cu forme diferite ale toartelor, funcția de simetrie din cadrul algoritmului nu ar mai putea fi aplicată.

În final, cea de a treia limitare se referă la estetica vaselor ceramice supuse digitizării, mai precis la lipsa redării texturii cu care a fost înzestrat vasul. Pentru redarea fidelă a acesteia este necesară realizarea unui număr mult mai mare de fotografii ale artefactului care să capteze întreaga suprafață a acestuia, însumând un unghi de 360°.

Cu toate că aceste limitări subliniază caracterul incomplet al algoritmului, doresc să menționez faptul că obiectivul principal care a stat la baza acestei idei a fost acela de a realiza o aplicație pentru digitizarea vaselor ceramice (cu sau fără toartă) realizate la roata olarului (având deci o axă de simetrie) pe baza procesării de imagine, utilizând cel mai mic număr posibil de imagini necesare realizării acestui obiectiv, astfel:

o singură imagine în cazul vaselor fără toartă;

două imagini în cazul vaselor cu toartă.

Pe de altă parte, existența acestor limitări lasă locul unor direcții viitoare de cercetare, soluțiile deja propuse în acest sens fiind doar câteva puncte de plecare în încercarea de a optimiza aplicația în cauză.

Reconstituirea virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate

Cea de a doua aplicație dezvoltată în cadrul acestei teze de doctorat are în vedere reconstituirea virtuală automată a vaselor ceramice fragmentate. Aplicația a apărut din necesitatea unei astfel de abordări care a reieșit din discuțiile avute în nenumărate rânduri cu colectivul Muzeului Național de Istorie a Transilvaniei din Cluj-Napoca. O astfel de abordare facilitează mult munca istoricilor, arheologilor, respectiv a restauratorilor care își doresc o metodă rapidă, accesibilă și fidelă de reconstituire virtuală a vaselor ceramice, indiferent de cunoștințele avute în proiectare sau în editarea unui limbaj de programare. Prin intermediul aplicației, vasul ceramic întregit în mediu virtual poate fi vizualizat înainte ca el să fie reconstituit fizic prin metoda clasică de reconstituire manuală.

Reconstituirea automată tridimensională a vaselor ceramice fragmentate s-a realizat cu ajutorul softului de procesare Matlab, prin intermediul unor algoritmi stabili care sunt prezentați în cele ce urmează:

Cel mai precis algoritm abordat selectat. Descriere

Algoritmul implementat pentru asamblarea fragmentelor are la bază procesarea de date sub forma norilor de puncte. În elaborarea acestuia, criteriul cel mai important a fost caracterul general al soluției. Cu alte cuvinte, indiferent de caracteristica arbitrară a fragmentelor supuse reconstituirii – varietate mare de dimensiuni și forme – algoritmul final trebuie să își îndeplinească funcția cu aceeași acuratețe, indiferent de specificul vasului ceramic.

Ordinea logică a etapelor din cadrul implementării aplicației este următoarea:

Încărcarea datelor sub forma norilor de puncte în spațiul de lucru al soluției software Matlab.

Definirea parametrilor spațiali de potrivire a fragmentelor precum grosimea, unghiurile de rotație între axele X și Y, numărul minim de puncte de potrivire obținute în urma operației de netezire a conturului fragmentelor în format 2D.

Poziționarea fragmentelor ceramice care constă în:

determinarea axei de simetrie a cercului sau elipsei pentru fiecare fragment (a curbei de profil). Durata acestui proces este destul de îndelungată și depinde în mod direct de numărul de fragmente care trebuie procesate;

Repetarea testelor se realizează din perspectiva a mai multor unghiuri de rotație și se selectează cea mai bună poziție solicitând ca STD (Standard Deviation) a coordonatelor axelor de simetrie a cercurilor sau elipselor pe axele X și Y să aibă valori minime. Această etapă extrage, de asemenea, axa de simetrie pentru fiecare fragment;

Gruparea fragmentelor în perechi Pentru fiecare pereche de fragmente ceramice se estimează toate aliniamentele rezonabile utilizând datele curbelor întrerupte (procesarea se realizează relativ rapid);

Pentru fiecare configurație se îmbunătățește alinierea, procesarea se realizează în ordine crescătoare de la primul fragment până la ultimul (procesarea se realizează într-un timp relativ mediu);

Fuziunea tuturor configurațiilor care se realizează între toate perechile de fragmente. Ordinea este dată de valoarea alinierii precedente, se pornește de la valoarea cea mai mică până la cea mai mare. De notat, un fragment poate apărea o singură dată într-o anumită configurație, chiar dacă același fragment poate fi prezent în mai multe configurații (procesarea se realizează într-un timp relativ mediu);

Estimarea acurateței axei de simetrie a fragmentelor ceramice;

De asemenea, este realizată și filtrarea punctelor rezultate în urma potrivirii fragmentelor. FILTER (a boolean column: FILTER(i) is 1 when the circle for slice i has "enough points" to be taken into account when computing the mean and the std the minimum number of points is obtained using the value "threshold_index" that represents an index in the threshold_table.

Director circle, directrix, generatrix, generator line and circle computation (a se vedea codul de definire a acestor parametri). Aceștia sunt parametrii care definesc profilul unui fragment ceramic.

Afișarea grafică a rezultatelor intermediare

Concatenarea fragmentelor poziționate pentru crearea figurii finale.

Practic, soluția analitică implementată (algoritmul), reprezintă o metodologie pentru reconstrucția automată a întregii forme a unui vas ceramic, pornind de la fragmentele tridimensionale ale acestuia, prin identificarea poziției și profilului fiecărui fragment, cu scopul de a deduce în mod automat poziția lui inițială pe suprafața vasului.

În cadrul dezvoltării acestei aplicații au fost testați și implementați o serie de algoritmi specifici alinierii și îmbinării muchiilor de contur.

Au fost utilizate 3 tipuri de vase fragmentate având fiecare un nivel de dificultate diferit.

Cum s-a realizat operațiunea de poziționare a fragmentelor ceramice:

Caracteristicile algoritmilor implementați (3 – cei mai preciși, 1 – mai puțin preciși)

Base Proc. = Base Processing means the algorithm for alingment of 2 fragments ( Point Cloud Data sets ), which are possible transformations among the set and similarity metrics ( quality of geometric "glue" – fit between the points ( surfaces ) ), in this particular work this basic processing is implemented using Iterative Closest Point ( ICP ) algorithm, but other processings may be investigated. Heuristics select and each time tries 2 point cloud sets ( basic proc. )

Limitările aplicației și direcții viitoare de cercetare

Dezvoltarea aplicației până la stadiul în care aceasta este prezentată în lucrarea de față a presupus elaborarea și testarea mai multor variante de algoritmi, în așa fel încât algoritmul ales în final să realizeze într-un mod secvențial și logic următorii pași: vizualizarea obiectelor scanate sub forma norilor de puncte și definirea parametrilor spațiali pentru fiecare obiect în parte (în cazul de față fragmentele scanate ale vasului ceramic ce urmează a fi reconstituit în mediu virtual); determinarea axei de simetrie pentru fiecare fragment; gruparea fragmentelor în perechi și optimizarea alinierii dintre acestea; fuziunea tuturor configurațiilor cu posibilitatea vizualizării rezultatelor intermediare; concatenarea fragmentelor pentru obținerea figurii finale.

Cu toate că la finalul rulării codurilor de algoritm obiectivul propus este atins cu succes, nu se poate afirma faptul că această aplicație este lipsită de unele limitări. În urma testărilor efectuate pe vase având în configurație un număr de fragmente și geometrii ale acestora diferite, au fost identificate o serie de neajunsuri, astfel:

Cu cât numărul de fragmente care intră în componența vasului este mai mare, iar conturul fragmentelor este mai neregulat, este de așteptat ca rezultatul final să fie unul imprecis. Figura 143 ilustrează diferența de rezultat între un vas compus din șapte fragmente și un vas fragmentat într-un număr de 16 cioburi. Motivul pentru o astfel de disparitate constă în faptul că, în cazul unui număr mare de fragmente ale căror muchii prezintă iregularități multiple, realizarea afinităților și configurarea fragmentelor în perechi este în mod evident mult îngreunată, suprasolicitând întregul proces algoritmic și rezultând în îmbinări finale defectuoase ale fragmentelor pe suprafața vasului.

a)

b)

Figura 143 Comparație între reconstituirea a două vase compuse dintr-un număr diferit de fragmente: a) vas compus din șapte fragmente ceramice digitizate a cărui formă reconstituită nu prezintă imperfecțiuni; b) vas compus din 16 fragmente scanate a cărui formă reconstituită prezintă imperfecțiuni

Deși pare a fi o particularitate a cazului în care vasul este fragmentat într-un număr mare de cioburi (așa cum s-a menționat în punctul anterior), netezimea conturului fragmentelor este în fapt o condiție absolut necesară pentru ca algoritmul să furnizeze un rezultat cât mai precis, în stadiul în care a fost dezvoltat până în prezent. Mai mult, este în egală măsură necesar ca modul de forfecare al fragmentelor să fie de forma unei tăieturi drepte în așa fel încât normala la suprafața de îmbinare dintre două fragmente să coincidă și astfel îmbinarea dintre acestea să se realizeze cât mai precis posibil.

În ceea ce privește vasele ceramice care prezintă modele în relief și a căror fragmentare ar genera în mod cert geometrii complexe ale conturului fragmentelor, este de așteptat ca aplicația să nu ofere rezultatul scontat. Un motiv în plus pentru a afirma acest lucru constă în faptul că, în cazul acestor vase, caracterul în relief al modelelor aflate pe suprafață afectează rezultatul funcției de identificare a axei de simetrie pentru fiecare fragment în parte și deci reconstituirea finală. De menționat este faptul că această limitare este o presupunere logică, un astfel de model de vas nefiind testat în cadrul aplicației.

În final, o ultimă limitare rezultată, de asemenea, în urma unei presupuneri logice are în vedere procesarea vaselor incomplete, în componența cărora se regăsesc fragmente izolate, care nu pot fi alipite nici unui alt fragment existent pe suprafața vasului. Acest lucru se datorează faptului că întregul algoritm se bazează pe ideea de afinitate între două câte două fragmente, urmată de îmbinarea configurațiilor astfel rezultate din aproape în aproape, pentru o aproximare cât mai precisă a poziției originale a fragmentelor pe suprafața vasului ceramic. În acest sens, trebuie menționat faptul că în urma consultării literaturii de specialitate s-a ajuns la concluzia conform căreia o soluție pentru acest caz particular nu a fost încă elaborată.

Chiar și în aceste condiții, soluția propusă prin intermediul acestui algoritm reprezintă un important pas înainte în sfera reconstituirilor automate virtuale a vaselor ceramice fragmentate. Faptul că această aplicație nu este o soluție universală pentru toate aspectele dezbătute anterior, subliniază potențialul său de dezvoltare și optimizare, trasând prin limitările anterior menționate doar câteva posibile direcții de cercetare viitoare.

Promovarea patrimoniului cultural digitizat prin intermediul platformei web

Rezultatul final al oricărui proiect arheologic trebuie să fie atât o publicație care să reflecte semnificația datelor științifice colectate, cât și crearea unei arhive, atât fizică cât și digitală, toate păstrate în condiții care să permită accesul la informații pe o durată nelimitată de timp și accesul public la rezultatele săpăturilor [1]. În acest sens am considerat de un real folos ca artefactele virtuale obținute în urma scanării să fie expuse într-un muzeu virtual unde „vizitatorii” pot să interacționeze cu acestea sau se pot face cercetări prin care fragmentele digitizate să fie comparate cu alte fragmente aparținând unor vase similare din aceeași sau din altă cultură [194].

Prin intermediul acestei platforme online, scopul este de a aduna și a corela cât mai multe date arheologice și de a induce utilizatorilor senzația de realitate virtuală prin valorificarea patrimoniului cultural. Realitatea virtuală (RV) este o tehnologie inovatoare, cu o mare varietate de potențiale beneficii în mai multe domenii. Ea este un concept folosit în general pentru a descrie o interfață om-calculator ce înlesnește comunicarea cu aplicația, într-un mod diferit de formele clasice. Simțul de prezență într-un mediu virtual (imersiunea) este principala caracteristică ce definește RV. Ivan Sutherland afirmă că "ecranul calculatorului este o fereastră prin care se vede o lume virtuală ce pare reală, se comportă real, sună real, în care se simte real" [267]. Scopul principal al realității virtuale este de a furniza simțurilor umane o scenă simulată a realității ce este identică cu corespondența sa naturală. Avantajele utilizării mediilor virtuale în arheologie sunt descrise ca fiind nu doar revoluționare, dar, de asemenea, extrem de utile, atât pentru muzee, cât și pentru utilizatori [268].

Termenul de realitate virtuală a fost utilizat pentru prima dată de Jaron Lanier, inițiatorul proiectului de cercetare VPL, la sfârșitul anilor 1980 și a fost descris ca o interfață om-calculator ce imită un cadru realist în care participanții interacționează într-o lume virtuală tridimensională ce simulează realitatea [269]. Acestui termen de realitate virtuală, intrat în limbajul curent, William Bricken îi preferă expresia de mediu virtual care pune accentul mai ales pe implicația imersiunii utilizatorului în lumea artificială. Termenul mediu exclude ambiguitatea atașată cuvântului realitate, el marchează distanța față de simulare care presupune reproducerea exactă a realității [270]. acest termen evocă imersiunea, poziția operatorului în centrul universului care se construiește împrejurul său. Mediul virtual asigură o experiență multidimensională, generată total sau parțial de calculator și susceptibilă de a fi validată sau nu de participantul pe plan cognitiv[46].

Realitatea virtuală nu poate fi pe deplin înțeleasă fără definirea conceptului de simulare. Simularea este un exercițiu care permite utilizatorului sau participantului în mediul virtual să reproducă evenimente care sunt posibil a se materializa numai în condiții reale. De aceea, o simulare eficientă poate fi realizată numai într-un cadru generat de calculator. Mediul generat de calculator este un model 3D, organizat ca o bază de date în cadrul căreia fiecare obiect are un corespondent virtual. Interacțiunea dintre om și calculator se realizează într-un mod natural și are loc, din punctul de vedere al participantului, la experiența virtuală. Simularea legilor fizicii în dinamica mediului virtual, cum ar fi gravitația, oferă o perspectivă mai intuitivă mediului virtual. Pentru a crea o impresie cât mai realistă a spațiului virtual, sunt necesare două componente principale: algoritmi care produc imagini fotorealiste ale scenei virtuale și dispozitive care afișează imaginile rezultate. Dacă la începutul erei graficii pe calculator rezultatele algoritmilor de redare erau imagini statice sau secvențe animate sub forma unor filme scurte, în prezent producerea și afișarea imaginilor poate fi efectuată în timp real, condiție necesară pentru o imersiune reală a utilizatorului în spațiul virtual [268].

Avantaje ale utilizării RV

imersiunea crescută;

interacțiunea informațională și senzorială complexă;

reprezentarea și simularea avansată, bazată pe imitarea formei, aspectului și comportamentului unui obiect din lumea reală; senzații percepute la nivel tactil (texturi, temperaturi), sau provocate de forțe de rezistență, reacțiune sau vibrații;

posibilitatea de a modifica realitatea prezentată, pentru a scoate în evidență anumite evenimente, sau a introduce informații suplimentare.

O preocupare comună în dezvoltarea de tehnologie bazată pe RV este problema de securitate, asociată cu experiența simulată în mediul virtual. RV poate induce probleme fizice și psihice, cum ar fi: răul de mișcare, lipsa de control, reacțiile nepotrivite în lumea reală, un sentiment diminuat de prezență. În general, consecințele negative ale folosirii RV sunt rare, ușoare și pasagere.

Tehnicile de realitate virtuală sunt în curs de dezvoltare în domenii științifice actuale, cum ar fi arheologia sau ingineria. Posibilitățile, abordările și soluțiile în aplicațiile bazate pe realitatea virtuală sunt imense. Eficacitatea experienței realității virtuale poate fi îmbunătățită prin munca de colaborare a echipelor multidisciplinare de specialiști din domenii precum: inginerie, arheologie, software, și hardware. În prezent, datorită miniaturizării și creșterii performanțelor echipamentelor, limitările RV se minimizează, esențiale fiind imaginația, creativitatea și talentul dezvoltatorilor.

Muzeele sunt adesea acuzate că nu sunt dornice de vizitatori. Dar chiar și atunci când muzeele își deschid larg ușile din dorința de a câștiga popularitate, adesea marea majoritate a populației nu își face apariția. Unul dintre motivele acestui comportament pare să se afle în relația ciudată dintre muzee și obiectele lor. Un muzeu scoate obiectele din mediul lor de origine și le izolează într-un spațiu presupus neutru. Un obiect expus într-un muzeu nu mai face parte din mediul său original și nu mai servește scopului său inițial. Mai mult decât atât, el este adesea deteriorat sau incomplet și/sau câteodată înțelesul său nu este pe deplin lămurit. Obiectele sunt izolate dincolo de sticla vitrinei. Deplasarea unui obiect din mediul său original într-un decor diferit atrage imediat după sine și schimbarea funcției sale, ridicând în același timp problema explicării atât a contextului original cât și a destinației obiectului [194].

Pentru o bună vizualizare 3D și valorificare a tuturor vaselor ceramice digitizate și parametrizate în cadrul acestei teze de cercetare, s-a creat o scenă dinamică pe platforma web 3dvia.com, care este un site online disponibil pentru toți utilizatorii cu acces la internet și unde au fost expuse toate aceste artefactele virtuale. Acest decor creat, reprezintă un muzeu virtual în cadrul căruia utilizatorii pot interacționa atât cu obiectele expuse, cât și prin accesarea datelor informative puse la dispoziție. Pentru inserarea în cadrul platformei online, modelele tridimensionale obținute în urma prelucrării prin intermediul programul Catia, au fost convertite în format 3dxml.

În Figura 127 se poate vizualiza schema logică a întregului proces de promovare și valorificare a reconstituirilor 3D, realizat prin intermediul unei platformei de internet.

Figura 144 Metodologia de promovarea a patrimoniului digitizat prin intermediul platformei web

Odată cu introducerea în cadrul platformei muzeului virtual a vaselor ceramice reconstituite, se atașează și metadatele descriptive pentru fiecare artefact în parte, precum se poate vizualiza în Figura 145. Aceste metadate sunt informații utile despre artefactul digitizat și expus cu care utilizatorii pot interacționa în cadrul “vizitei” lor.

Figura 145 Metadate descriptive ale unui artefact de tip vas ceramic

Așa zișii vizitatori, se pot deplasa prin galeriile muzeului virtual

Figura 146

Bibliotecile virtuale digitale vor constitui sursa principală de informare și comunicare între utilizatori și lumea informațiilor, indiferent de epoca sau era cu care dorim să interacționăm. Vom avea posibilitatea de a redescrie evenimente istorice, de a permite includerea de surse primare și secundare de informații, pe baze responsabile, care descriu și ilustrează procese istorice. Mai mult, va permite autorilor să descrie și să vizualizeze diferite interpretări (reconstrucții) ale aceluiași eveniment sau proces istoric.

Figura 147 Platforma online creată a muzeului virtual

În sinteză, prin intermediul platformei muzeului virtual se poate vizualiza și interacționa cu componente ale diverselor baze de date. Ea constituie o unealtă la îndemâna istoricilor și arheologilor în vederea implementării unei noi modalități de stocare, păstrare și conservare a trecutului istoric, care nu necesită spații imense de depozitare, întreținerea și păstrarea în condiții speciale de conservare a artefactelor istorice.

Capitolul VI Concluzii finale și sinteza contribuțiilor

Abstract

În componența capitolului al VI-lea sunt prezentate concluziile finale și sinteza a tuturor contribuțiilor originale. În cadrul acestui capitol se relatează și direcțiile viitoare posibile de cercetare cât și o diseminare selectivă a rezultatelor pe care autorul le-a întreprins pe parcursul programului de cercetare științifică prin prezentarea și publicarea articolelor științifice în jurnale sau la manifestări științifice.

Concluzii finale

Contribuții originale

Direcții viitoare de cercetare

Diseminarea rezultatelor

Ionuț Badiu, Daniela Popescu, Amalia Cenușă, Zsolt Buna, Radu Comes, “Using CAD software to reduce the amount of data in case of digital preservation of cultural heritage”, International Conference on Production Research – Regional Conference Africa, Europe and the Middle East 3rd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, Cluj-Napoca, Romania, 1-5 iulie 2014

Călin Neamțu, Ionuț Badiu, Paul Pupeză, Rareș Ghinea, “Using Catia v5 for developing a parametric database for pottery”, 2nd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, pp: 509-512, ISSN: 1582-2559, Cluj-Napoca, România, 22-24 noiembrie 2012

Radu Comes, Zsolt Buna, Ionuț Badiu, “Creation and preservation of digital cultural heritage”, Journal of Ancient History and Archaeology, Vol. 1, No. 2, 2014, ISSN-2360-266X, pp: 50-56;

Zsolt Buna, Radu Comes, Ionuț Badiu, “Parameterised database creation for contruction elements of monuments”, Vol. 1, No. 2, 2014, ISSN-2360-266X, pp: 92-98;

Zsolt Buna, Daniela Popescu, Radu Comes, Ionuț Badiu, Răzvan Mateescu, “Engineering CAD tools in digital archaeology”, 1st International Workshop on Virtual Archaeology Museum & Cultural Tourism, 15-28 septembrie 2013, Delfi, Grecia;

Radu Comes, Călin Neamțu, Zsolt Buna, Ionuț Badiu, Paul Pupeză, “Digitized and optimized artefacts and the management of interactive 3D content on mobile devices ”, 1st International Workshop on Virtual Archaeology Museum & Cultural Tourism, 15-28 septembrie 2013, Delfi, Grecia;

Zsolt Buna, Daniela Popescu, Florin Popișter, Ionuț Badiu, “Reverse engineering methods for vintage car components re-creation”, International Conference on Production Research – Regional Conference Africa, Europe and the Middle East 3rd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, Cluj-Napoca, Romania, 1-5 iulie 2014;

Radu Comes, Daniela Popescu, Florin Popișter, Zsolt Buna, Ionuț Badiu, “Tracking methods used in augmented reality manufacturing”, International Conference on Production Research – Regional Conference Africa, Europe and the Middle East 3rd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, Cluj-Napoca, Romania, 1-5 iulie 2014.

Lista mai trebuie completată

Epilog, citat din -cartea de algoritmi- ajutor – matlab

Bibliografie

1. Răzvan, S., Sisteme informaționale pentru arheologie. Aplicațiile tehnologiilor geospațiale în arheologie. Baze de date distribuite, in Specializarea: Istorie

2011, Universitatea “1 decembrie 1918” Alba iulia.

2. Gheorghe Lazarovici, D.M., Introducere în arheologia informatizată 2001, Timișoara.

3. europeana.eu. Portal al bibliotecii virtuale Europeana cu obiectele de patrimoniu digitizate Available from: http://www.europeana.eu/portal/.

4. Platforma online Google Art Project. Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/project/art-project.

5. Digital Agenda for Europe. Available from: http://ec.europa.eu/digital-agenda/en/digitisation-digital-preservation.

6. Moldoveanu, A., Conservarea preventivă a bunurilor cultural. 1999, București. 345-348.

7. Reitz, J.M., Dicționarul online de Biblioteconomie și Știința Informării – ODLIS (Online Dictionary for Library and Information Science), ABC-CLIO, Editor.

8. Europeană, C., i2010: Biblioteci digitale – i2010: Digital Libraries. 2008: EUR-Lex.

9. Regneală, M., Dicționar de biblioteconomie și știința informării : român – englez, B. ABIR, Editor. 1999: Bucuresti. p. 317.

10. Project Gutenberg. 2007; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Gutenberg.

11. Project Gutenberg Organization. 2014; Available from: http://www.gutenberg.org/wiki/Gutenberg:The_CD_and_DVD_Project.

12. Siteul Bibliotecii Naționale a Finlandei. 2015; Available from: http://www.nationallibrary.fi/.

13. Consiliul Canadian al Arhivelor 2015; Available from: http://www.cdncouncilarchives.ca/intro.html.

14. DINU, N.-R., Biblioteca digitală și digitizarea patrimoniului cultural național, in Facultatea de Litere. 2012, Universitatea din București.

15. Descriere Europeana. Available from: http://en.wikipedia.org/wiki/Europeana.

16. Anunțul în presa locală despre lansarea bibliotecii digitale. Available from: http://www.evz.ro/ue-a-lansat-biblioteca-digitala-829207.html.

17. Descrierea proiectului Europeana.eu. Available from: http://ro.wikipedia.org/wiki/Europeana.

18. Interfața site-ului Europeana, căutarea tuturor modelelor 3D. Available from: http://www.europeana.eu/portal/search.html?query=3D&rows=12&start=73&qf=TYPE%3A3D.

19. Comisia Europeană.

20. Society, E.s.I. Programul Comisiei Europene intitulat eContentplus. Available from: http://ec.europa.eu/information_society/apps/projects/index.cfm?menu=secondary&prog_id=ECP.

21. Poole, N., The Cost of Digitising Europe’s Cultural Heritage, A Report for the Comité des Sages of the European Commission. 2010, Collections Trust.

22. NUMERIC Report Appendices. 2009: IPF.

23. Hammond Max, D.C., Understanding the Cost of Digitisation. 2009: Curtis & Cartwright.

24. Wheatley, P. and P. Ayris, LIFE: Costing the Digital Preservation Lifecycle. British Library.

25. Paul, A., The Status of Digitisation in Europe. 2010: LIBER/EBLIDA.

26. NUMERIC Report. 2009: IPF.

27. Santos, P., et al., The Potential of 3D Internet in the Cultural Heritage Domain, in 3D Research Challenges in Cultural Heritage, M. Ioannides and E. Quak, Editors. 2014, Springer Berlin Heidelberg. p. 1-17.

28. Fraunhofer Instituite for Computer Graphics Research. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en.

29. Platforma online a Muzeului Victoria și Albert din Londra. Available from: http://www.vam.ac.uk/.

30. Proiectul 3D-COFORM. Available from: http://www.3d-coform.eu/.

31. Portal Europeana.eu, Search: pottery 3D. 2015; Available from: http://www.europeana.eu/portal/search.html?query=pottery&rows=24&start=73&qf=TYPE%3A3D&qt=false.

32. Europeana.eu. Detalii ale artefactului digitizat tridimensional și expus în cadrul portalului bibliotecii virtuale Europeana. 2015; Available from: http://www.europeana.eu/portal/record/2020708/uid_iid_2488838_DR_76449_pdf_1.html?start=31&query=amarna&startPage=25&qf=TYPE%3A3D&qt=false&rows=24.

33. Europeana.eu. Vizualizare a artefactului digitizat tridimensional prin intermediul soluției interactive PDF 3D. 2015; Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archiveDS/archiveDownload?t=arch-1077-1/dissemination/pdf/76449/76449.pdf.

34. Project, T.V.A. Artefact digitizat 3D găzduit de către site-ul proiectului virtual Amarna și Metadatele aferente artefactului digitizat 3D puse la dispoziție spre a fi descărcate de către utilizatori Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archives/view/amarna_leap_2011/downloads.cfm?obj=yes&obj_id=76449.

35. Project, T.V.A. Metadatele aferente artefactului Blue/Black on Red Jar (76449). Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archiveDS/archiveDownload?t=arch-1077-1/dissemination/pdf/metadata/76449.pdf.

36. Kennicott, P., National Treasures: Google Art Project unlocks riches of world's galleries, in The Washington Post. 2011.

37. Descrierea tehnologiei Google Street View 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Street_View.

38. Waters, F., The best online culture archives, in The Telegraph. 2011.

39. Tur virtual în interiorul Palatului de la Versailles prin intermediul platforma Google Art Project. 2015; Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/asset-viewer/palace-of-versailles/cwE5CwK49O0y5Q?projectId=art-project.

40. Interfața portalului Google Art Project – Vizualizare vase ceramice antice cu informații contextuale. 2015; Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/user-gallery/movements-that-mattered/nwLSqK2qyaIEIQ?projectId=art-project&position=0%3A114.

41. About the World Digital Library. 2015; Available from: http://www.wdl.org/en/about/.

42. Cody, E., U.N. Launches World Digital Library, in Washington Post 2009.

43. Verheul, I., The Digital Library Futures Conference and the future of digital libraries within IFLA. IFLA Journal – International Federation of Library Associations and Institutions, 2010. 36(1): p. 74-80.

44. Leggett, K., World Digital Library Reaches 9,900 Items, in As It Is (Voice of America). 2014.

45. Interfața portalului World Digital Library. 2015; Available from: http://www.wdl.org/en/.

46. Ștefănescu Beatrice, B.D., Bucătaru Narcis, Ciutac Mihaela, Tehnici moderne de generare a mediilor virtuale prin sinteză grafică asistată de calculator. 2000, București: ICI.

47. Scanare Laser – O nouă tehnică în Măsurătorile Terestre. Principii generale. Sisteme de scanare 3D; Available from: http://www.scribd.com/doc/83781895/Scanare-Laser.

48. TOMA, C. Photogrammetry. 2013; Available from: http://arheovest.com/ro/photogrammetry.html.

49. Apostol, C. Mașini optice pentru măsurat în coordonate. 2013; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/11449-masini-optice-pentru-masurat-coordonate.

50. Apostol, C. Dispozitive de scanare cu laser. 2014; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/12243-dispozitive-de-scanare-cu-laser.

51. Rădoi, M., Clădiri de patrimoniu: monumente, situri arheologice, in Servicii de scanare laser 3D. International partner Büro.

52. Georgescu, F. Tehnologie portabilă de scanare cu Romer Absolute Arm. 2011; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/467-tehnologie-portabila-de-scanare-cu-romer-absolute-arm.

53. Adrian-Cătălin Voicu, G.I.G., Măsurarea 3D a reperelor complexe din industria auto utilizând scanare laser, in Buletinul AGIR. 2013, Institutul Național de Cercetare și Dezvoltare pentru Mecatronică și Tehnica Măsurării: București. p. 107-112.

54. Szymon Rusinkiewicz, M.L., QSplat: A Multiresolution Point Rendering System for Large Meshes. SIGGRAPH 2000, New Orleans, LA USA, 2000.

55. Nor de puncte (point cloud). Descriere. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud#cite_note-1.

56. Baumgart, B., Winged-Edge Polyhedron Representation for Computer Vision. National Computer Conference, 1975.

57. Robert F. Tobler, S.M., A Mesh Data Structure for Rendering and Subdivision. 2006.

58. Plasă poligonală (polygon mesh). Descriere. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Polygon_mesh.

59. Di Angelo, L. and P. Di Stefano, Geometric segmentation of 3D scanned surfaces. Computer-Aided Design, 2015. 62(0): p. 44-56.

60. Apostol, C., Dispozitive de scanare cu laser, in T&T tehnică și tehnologie. 2014, Tehnic Media. p. 108.

61. 3D Scanners. A guide to 3D scanner technology. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

62. Ilustrarea metodei triangulației utilizând lumina structurală. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

63. Ilustrarea metodei de scanare bazate pe impulsuri laser. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

64. Ilustrarea metodei de scanare bazată pe defazaj Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

65. Cornea, A.D., Tehnici de scanare 3D. 2010.

66. Banu, C., Digitizarea automată a modelelor tridimensionale. 2006, Universitatea Valahia din Târgoviște.

67. Revista de specialitate: Photogrammetric Engineering and Remote Sensing Available from: http://www.asprs.org/Photogrammetric-Engineering-and-Remote-Sensing/PE-RS-Journals.html.

68. Popescu, G., Curs: Bazele geometrice ale fotogrammetriei. 2008, București. 190.

69. Pavlidis, G., et al., Methods for 3D digitization of Cultural Heritage. Journal of Cultural Heritage, 2007. 8(1): p. 93-98.

70. Bergström, P. Iterative Closest Point Method, Real time 3D shape analysis by comparing point cloud with CAD-model. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12627-iterative-closest-point-method.

71. Vîlceanu, C.B., Aplicații practice în fotogrammetria digitală. 2013.

72. Koutsoudis, A., B. Vidmar, and F. Arnaoutoglou, Performance evaluation of a multi-image 3D reconstruction software on a low-feature artefact. Journal of Archaeological Science, 2013. 40(12): p. 4450-4456.

73. Manea, R., Topografie generală. 2010.

74. Koutsoudis, A., F. Arnaoutoglou, and C. Chamzas, On 3D reconstruction of the old city of Xanthi. A minimum budget approach to virtual touring based on photogrammetry. Journal of Cultural Heritage, 2007. 8(1): p. 26-31.

75. Barazzetti, L., et al., Photogrammetric survey of complex geometries with low-cost software: Application to the ‘G1′ temple in Myson, Vietnam. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(3): p. 253-262.

76. Kern, F., Supplementing laserscanner geometric data with photogrammetric images for modeling. Institute for Geodesy and Photogrammetry, 2001.

77. Radu Comes, Z.B., Ionuț Badiu, Creation and preservation of digital Cultural Heritage. Journal of Ancien History and Archaeology, 2014. 1.2: p. 50-57.

78. Rodica BACIU, D.V., Sisteme de prelucrare grafică. 1999, Cluj-Napoca.

79. Reilly, P., Towards a virtual archaeology. Computer Applications in Archaeology, 1990. British Archaeological reports(Series 565): p. 133-139.

80. M, G., Engaging Place: a Framework for the Integration and Realisation of Virtual Reality Approaches in Archaeology. Computer Applications in Archaeology, 1999. Series 750.

81. T., L., Arqueologia Virtualy audiovisual. Una nueva propuesta en la difusion del conocimiento arqueologico. Revista de Arqueologia, 1999. XX(213).

82. MICLE, D., Reconstituiri grafice 3D în arheologie în sistem CAD. 2013: Universitatea de Vest Timișoara. p. 1-12.

83. Koutsoudis, A., et al., 3D Pottery content-based retrieval based on pose normalisation and segmentation. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(3): p. 329-338.

84. Karasik, A. and U. Smilansky, 3D scanning technology as a standard archaeological tool for pottery analysis: practice and theory. Journal of Archaeological Science, 2008. 35(5): p. 1148-1168.

85. M. Kampel, H.M., R. Sablatnig, Robust 3D reconstruction of archaeological pottery based on concentric circular rills. Procs. of the. The 6th International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services.

86. Neamțu Călin, P.D., Mateescu Răzvan, Hurgoiu Dan, Pupeză Paul, Reconstruction of ceramic vessels from the family of chiup. 1st International Conference on Quality and Innovation în Engineering and Management, 2011.

87. Koutsoudis, A., et al., Qp: A tool for generating 3D models of ancient Greek pottery. Journal of Cultural Heritage, 2009. 10(2): p. 281-295.

88. ArcTron3D. ArchaeoCAD – CAD software for archaeology. Available from: http://www.arctron.de/en/products/software/archaeocad/.

89. Programul ACLS Digital Innovation Fellowship”. Available from: http://www.acls.org/research/digital.aspx?id=798&linkidentifier=id&itemid=798.

90. Architecture and Architectural Sculpture in 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/evidence.html.

91. Fragment de vas 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/object_view.php?inv=MR249.

92. Echipamentul 3D folosit in cadrul proiectului Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/methods.html.

93. Platforma 2020 HORIZONT – Proiectul 3D Measurement and Virtual Reconstruction of Ancient Lost Worlds of Europe (3D-MURALE). Available from: http://www.2020-horizon.com/3D-MURALE-3D-Measurement-and-Virtual-Reconstruction-of-Ancient-Lost-Worlds-of-Europe(3D-MURALE)-s50645.html.

94. Proiectul 3D-Murale. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/murale.html.

95. Multimedia Database 3D Murale. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/database.html.

96. Proiectul 3D-Murale Concept.

97. Proiectul 3D-Murale – Reconstruction of Pottery. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/pottery.htm.

98. Academic, G., Profil Anestis Koutsoudis. 2015.

99. Descrierea formatului VRML. Available from: https://en.wikipedia.org/?title=VRML.

100. Descrierea limbajului de marcare XML. Available from: https://ro.wikipedia.org/wiki/XML.

101. Koutsoudis, A., et al. A 3D pottery database for benchmarking content based retrieval mechanisms. in Proceedings of Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval. 2008.

102. Descrierea conținutului multimedia MPEG-7. Available from: https://en.wikipedia.org/?title=MPEG-7.

103. Hughes, J.F., et al., Computer graphics: principles and practice. 2013: Pearson Education.

104. Spalter, A.M., The computer in the visual arts. 1999: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

105. Akenine-Möller, T., E. Haines, and N. Hoffman, Real-time rendering. 2008: CRC Press.

106. Koutsoudis, A. and C. Chamzas, 3D pottery shape matching using depth map images. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(2): p. 128-133.

107. Cooper, D.B., et al., Assembling virtual pots from 3D measurements of their fragments. Proceedings of the 2001 conference on Virtual reality, archeology, and cultural heritage, 2001. ACM: p. 241-254.

108. Willis, A.R. and D.B. Cooper, Bayesian assembly of 3D axially symmetric shapes from fragments. Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004. Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2004. 1: p. I-82 – I-89.

109. Kampel, M., R. Sablatnig, and H. Mara, Automated documentation system of pottery. Proc. of 1st International Workshop On 3D Virtual Heritage,Geneva, Switzerland, 2002: p. 14-20.

110. Razdan, A.e.a., Using geometric modeling for archiving and searching 3D archaeological vessels. CISST, Las Vegas, 2001: p. 25-28.

111. Razdan, A., et al., Shape Modeling for 3D Archaeological Vessels. Geometric Modeling: Techniques, Applications, Systems and Tools, 2004: p. 361-375.

112. Kong, W. and B.B. Kimia, On solving 2D and 3D puzzles using curve matching. Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2001. 2: p. II-583 – II-590.

113. Üçoluk, G. and I. Hakkı Toroslu, Automatic reconstruction of broken 3-D surface objects. Computers & Graphics, 1999. 23(4): p. 573-582.

114. Gruen, A. and D. Akca, Least squares 3D surface and curve matching. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2005. 59(3): p. 151-174.

115. Oxholm, G. and K. Nishino, A flexible approach to reassembling thin artifacts of unknown geometry. Journal of Cultural Heritage, 2013. 14(1): p. 51-61.

116. R., W.A. and C.D. B., Computational reconstruction of ancient artifacts. Signal Processing Magazine, IEEE, 2008. 25(4): p. 65-83.

117. Papaioannou, G. and E.-A. Karabassi, On the automatic assemblage of arbitrary broken solid artefacts. Image and Vision Computing, 2003. 21(5): p. 401-412.

118. Filippas, D. and A. Georgopoulos, Development of an algorithmic procedure for the detection of conjugate fragments. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciencies, 2013: p. 127-132.

119. Huang, Q.-X., et al., Reassembling fractured objects by geometric matching. ACM Transactions on Graphics (TOG), 2006. 25(3): p. 569-578.

120. Paul J. Besl, N.D.M., A Method for Registration of 3-D Shapes. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 1992. 14(2): p. 239-256.

121. Low, K.-L., Linear Least-Squares Optimization for Point-to-Plane ICP Surface Registration. Technical Report TR04-004 Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill, 2004.

122. Zheng, S., et al., Reassembling 3D Thin Fragments of Unknown Geometry in Cultural Heritage. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (May 2014), 2014: p. 393-399.

123. Freeman, H. and L. Garder, A pictorial jigsaw puzzles: The computer solution of a problem in pattern recognition. IEEE Trans. Electron. Comput., 1964. 13(2): p. 118–127.

124. Wolfson, H., et al., Solving jigsaw puzzles using computer vision. Ann. Oper. Res., 1988. 12: p. 51–64.

125. Radack, G. and N. Badler, Jigsaw puzzle matching using a boundary-centered polar encoding. Comput. Graph. Image Process, 1982. 19(1-17).

126. Goldberg, D., C. Malon, and M. Bern, A global approach to automatic solution of jigsaw puzzles. In Proc. Conf. Computational Geometry, 2002: p. 82–87.

127. Li, S.Z., Markov Random Field Modeling in Image Analysis. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. 2009: Springer-Verlag London. XXII, 362.

128. Kimia, B. and J. McBride. Archaeological fragment re-assembly using curve matching. in IEEE Workshop Computer Vision Applications in Archaeology (CVPR). 2003.

129. Koller, D., et al. Fragments of the city: Stanford's digital forma urbis romae project. in Proceedings of the Third Williams Symposium on Classical Architecture, Journal of Roman Archaeology Suppl. 2006.

130. Papaioannou, G., E.-A. Karabassi, and T. Theoharis, Reconstruction of three-dimensional objects through matching of their parts. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2002. 24(1): p. 114-124.

131. Da Gama Leitao, H.C. and J. Stolfi, A multiscale method for the reassembly of two-dimensional fragmented objects. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2002. 24(9): p. 1239-1251.

132. Kong, W. and B.B. Kimia. On solving 2D and 3D puzzles using curve matching. in Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. 2001. IEEE.

133. Proiectul CultLab3D. Available from: http://www.cultlab3d.de/.

134. Proiect CultLab3D Structură. Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios.html.

135. IGD, F., Descrierea proiectului CultLab3D.

136. Scanarea și reconstituirea sculpturii “Apollo Belvedere”. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/sites/default/files/PI_2014_15_Fraunhofer%20technology%20thrills%20Frankfurt%20museum.pdf.

137. 3D-scan of the sculpture of „Apollo Belvedere“. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/AktuellesNews/Fraunhofer-technology-thrills-Fran.

138. 3D scanning facility of Fraunhofer IGD in use in a museum for the first time. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/AktuellesNews/3D-scanning-facility-Fraunhofer-IG.

139. Ilustrarea robotului autonom de scanare Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios/robot.html.

140. Ilustrarea dispozitiv de scanare de la înălțime Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios/airborne.html.

141. Scanarul laser 3D Konica Minolta VIVID 9i/910. Available from: http://www.3dscanco.com/products/3d-scanners/3d-laser-scanners/konica-minolta/.

142. Proiectul Amarna – How we did it. Available from: http://amarna.cast.uark.edu/howwedidit.html.

143. Softul PolyWorks 2015. 2015; Available from: http://www.innovmetric.com/en/products/polyworks-viewer.

144. Descriere a softului PolyWorks. Available from: http://polyworks.software.informer.com/.

145. InnovMetric Software. 2015; Available from: http://www.innovmetric.com/.

146. Softul specializat pe reverse engineering, Inus Technology's Rapidform 2015; Available from: http://inus-technology-inc.software.informer.com/.

147. Modele 3D realizate in cadrul proiectului Amarna.

148. Project 3D-COFORM description. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Interaktive-Engineering-Technologien/Projekte/3D-COFORM.

149. Proiectul 3D-COFORM – RESHAPING HISTORY.

150. Proiectul Clepsydra – Infrastructura de digitizare

151. Procesul de scanare din cadrul proiectului Clepsydra. Available from: http://clepsydra.ceti.gr/index.php?lang=en.

152. Proiect Cisa3 – Welcome Art, Science and Cultural Heritage. Available from: http://cisa3.calit2.net/cisa3/.

153. Proiect CISA3 – Welcome.

154. Proiectul CISA3 – Digital Pottery Informatics. Available from: http://cisa3.calit2.net/arch/research/dpi.php.

155. Descrierea proiectului 4D-CH-World. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/Projekte/4D-Ch-World.

156. Prezentarea proiectului 4D-CH-World. Available from: http://www.4d-ch-world.eu/?page_id=13.

157. Ilustrarea reconstituirii circului Ausonius. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/node/3261.

158. Reconstituirea circului Ausonius.

159. The virtual City.

160. Project ITN-DCH description Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/Projekte/ITN-DCH.

161. Proiectul ITN-DCH Available from: http://www.itn-dch.eu/index.php/about-us/.

162. Obiect 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/object_view.php?inv=MR1977.

163. Ghionea, I.G., Module de proiectare asistată în CATIA V5 cu aplicații în construția de mașini. 2014, București: Bren.

164. Ghionea, I.G., CATIA v5. Aplicatii in inginerie mecanica. 2015, București: Editura BREN.

165. CATIA V5R20. Prezentare generală. . Available from: http://www.infoap.utcluj.ro/fabriasist/MasterRoboti/Curs3.pdf.

166. Geodis. Scanarea laser. Available from: http://servicii.geodis.ro/servicii/scanarea-laser.

167. Várady, T., R. R. Martin and J. Cox Reverse engineering of geometric models—an introduction. Computer-Aided Design 1997. 29(4): p. 255-268.

168. Apostol, C. Mașini portabile pentru măsurat în coordonate (brațe poliarticulate). 2013; Available from: http://www.ttonline.ro/.

169. Kreon Zephyr KZ50. Beneficii pentru utilizatori. 2014.

170. Machinery, C. Brațul de măsurare portabil Romer Stinger II. Caracteristici tehnice. 2015; Available from: http://datasheets.globalspec.com/ds/2573/CambridgeMachinery/956B6D7D-6A85-4E12-9989-AE412A6BA03A.

171. AETlabs.com. Ilustrare scaner laser color VIUscan. Available from: http://shop.aetlabs.com/product/exascan-3d-scanner-by-creaform-2/.

172. Asif Conversion of a Color Image to a Binary Image. 2005.

173. inc., C. Specificații tehnice VIUscan. 2010; Available from: http://www.cadworks.ro/media/pagini/40_Gama%20Handyscan-3D-prezentare.pdf.

174. BĂDUȚ, M., Calculatorul în trei timpi, POLIROM, Editor. 2012. p. 140.

175. Boiangiu, C.-A., Sisteme CAD. Universitatea “Politehnica” Bucuresti, Catedra de Calculatoare

176. VXelements – Easy Data Acquisition. 2014; Available from: http://www.measurement-solutions.co.uk/products/scanning/HS3D_vxelements.htm.

177. VXelements. 2001; Available from: http://www.nosco.com.sg/vxelements.

178. Polygonia. The driving force behind all Kreon scanners. 2015; Available from: http://www.kreon3d.com/solutions/polygonia-software-plug-in/.

179. Russett, S., et al., An Experimental Method for Stereolithic Mandible Fabrication and Image Preparation. The Open Biomedical Engineering Journal 1, 4-10 2007. 1: p. 4-10.

180. Polygonia. Software integrated with the Scanflex systems. 2011; Available from: http://www.baces3d.com/en_polygonia.html.

181. MATLAB Programming Language. 2015; Available from: http://www.altiusdirectory.com/Computers/matlab-programming-language.php.

182. Comparing MATLAB with Other OO Languages. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_oop/matlab-vs-other-oo-languages.html.

183. Little, J. MathWorks. Available from: http://www.mathworks.com/.

184. Devleker, K. Signal Processing Toolbox Overview. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/videos/signal-processing-toolbox-overview-61202.html.

185. The MathWorks – MATLAB – Requirements. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/products/availability/index.html#ML.

186. Simulink. Simulation and Model-Based Design. Available from: http://www.mathworks.com/products/simulink/.

187. Descrierea software-ului Matlab.

188. Introducere în MATLAB. Available from: http://www.tmt.ugal.ro/crios/Support/ANPT/Tutoriale/MATLAB_IN_INGINERIE.pdf.

189. Systemes, D. CATIA. Shape the world we live in. 2015; Available from: http://www.3ds.com/products-services/catia/.

190. MORAR, X.I., Contribuții privind dezvoltarea unei metodologii integrate de reconstituire și reprezentare 3D în realitatea virtuală a artefactelor istorice, in Mașini Unelte și Roboți Industriali. 2013, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca. p. 35.

191. J., A., Interpolare cu funcții spline. 2010.

192. L, P., L`Image en 3 dimensions. 1996, Paris: CNRS.

193. Călin, N., Ionuț, Badiu, Paul, Pupeză, Rareș, Ghinea, Using Catia V5 for developing a parametric database for pottery. 2nd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, 2012: p. 509-512.

194. Călin Neamțu, S.P., Daniela Popescu, Răzvan Mateescu, Using reverse engineering in archaeology: ceramic pottery reconstruction, in National and International Technical and Scientific Conference METROLOGY IN PRODUCTION ENGINEERING. 2011: Warsaw.

195. G. Papaioannou, E.-A.K., T. Theoharis, Reconstruction of three dimensional objects through matching of their parts. IEEE Trans. Pattern Anal.Mach. Intell., 2002. 24(1): p. 114-121.

196. FJ Melero, A.L., F Contreras, JC Torres, A new system for interactive vessel reconstruction and drawing. Computer Aided Design, 2004. Bar International Series(1227): p. 78-81.

197. Fco. Javier Melero, A.L., Juan Carlos Torres Digitalización y reconstrucción de elementos cerámicos arqueológicos de torno. Virtual Archaeology Review 2010. 1(2): p. 137-141.

198. Melero, M.K.a.F.J., Virtual Vessel Reconstruction from a Fragment’s Profile. 4th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Intelligent Cultural Heritage, 2003: p. 79-88.

199. Shear, G., 3D Scanning for Profile Acquisition and Reconstruction of Mayan Ceramics. 2008.

200. A., K., Application of a low cost laser scanner for archaeology in Japan. 22nd CIPA Symposium Heritage documentation best practices and applications, 2009. 1.

201. R., M.H.S., Determination of Ancient Manufacturing Techniques of Ceramics by 3D Shape Estimation. Interactive Technologies and Sociotechnical Systems Lecture Notes in Computer Science, 2006. 4270: p. 349-357.

202. R., M.H.S., A Comparison of Manual, Semiautomatic and AutomaticProfile Generation for Archaeological Fragments. 2004: p. 123-133.

203. Gheorghiu, G., Dacii pe cursul mijlociu al Muresului. 2005, Cluj-Napoca.

204. Florea, G., Ceramica pictată – Artă, meșteșug și societate în Dacia preromană (sec. I a. Chr. – sec. I p.Chr.). 1998, Cluj-Napoca.

205. Dassault Systèmes, Configurations/Design Table Configurations. 2014: SolidWorks 2014 Help.

206. Ionut Badiu, D.P., Amalia Cenusă, Zsolt Buna, Radu Comes, Using CAD software to reduce the amount of data in case of digital preservation of the Cultural Heritage. International Conference on Production Research – Regional Conference Africa, Europe and the Middle East, 3rd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, 2014: p. 21-25.

207. Styliadis, A.D. and L.A. Sechidis, Photography-based façade recovery &amp; 3-d modeling: A CAD application in Cultural Heritage. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(3): p. 243-252.

208. Arthur R. Weeks, J., Contrast Stretching. Fundamentals of Electronic Image Processing. 1996: IEEE Press.

209. Sobel operator. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator.

210. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Feature Detectors – Sobel Edge Detector. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/sobel.htm.

211. Sobel, I., History and Definition of the so-called "Sobel Operator", more appropriately named the Sobel-Feldman Operator. Stanford A.I. Project 1968 2015.

212. Specify Bin Edges of Histogram. Documentation; Available from: http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/histogram.html#buhzt18-1.

213. Park, D.K., Y.S. Jeon, and C.S. Won, Efficient Use of Local Edge Histogram Descriptor.

214. Won, C.S., Feature Extraction and Evaluation Using Edge Histogram Descriptor in MPEG-7. Advances in Multimedia Information Processing – PCM 2004, 2005. Lecture Notes in Computer Science Volume 3333: p. 583-590.

215. Chee Sun Won, D.K.P., Soo-Jun Park, Efficient Use of MPEG-7 Edge Histogram Descriptor. ETRI Journal, 2002. 24(1): p. 23-30.

216. Thresholding (image processing). 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Thresholding_(image_processing).

217. Raju, P.D.R. and G.Neelima, Image Segmentation by using Histogram Thresholding IJCSET, 2012. 2(1): p. 776-779.

218. Josh. Histogram and automatic thresholding. 2013; Available from: http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/105419-histogram-and-automatic-thresholding.

219. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Intensity Histogram. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/histgram.htm.

220. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Contrast Stretching. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/stretch.htm.

221. Stretch Contrast. Available from: http://docs.gimp.org/en/plug-in-c-astretch.html.

222. Bosch, L. Moroccan Ware. 2011; Available from: https://www.flickr.com/photos/19437395@N08/6066748821/.

223. Convolution. Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Convolution.

224. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Roberts Cross Edge Detector. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/roberts.htm.

225. Roberts cross. Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Roberts_cross.

226. Maini, R. and H. Aggarwal, Study and Comparison of Various Image Edge Detection Techniques International Journal of Image Processing (IJIP). 3(1).

227. Ritter, G.X. and J.N. Wilson, Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra, ed. S. Edition. 2001, United States of America. 421.

228. Levkine, G.H., Prewitt, Sobel and Scharr gradient 5×5 convolution matrices. 2012.

229. Green, B. Canny Edge Detection Tutorial. 2002.

230. Shapiro, L.G. and G.C. Stockman, Computer Vision. 2002: Prentice Hall.

231. Swain, M.J. and D.H. Ballard, Color indexing. Int. J. of Computer Vision,, 1991. 7(1): p. 11-32.

232. Jain, A.K. and A. Vailaya, Image retrieval using color and shape. Pattern Recognition, 1996. 29(8): p. 1233-1244.

233. Yang Chen, G.M., Object modelling by registration of multiple range images. Image and Vision Computing, 1992. 10(3): p. 145-155.

234. Zhang, Z., Iterative point matching for registration of free-form curves and surfaces. International Journal of Computer Vision, 1994. 13(2): p. 119-152.

235. Szymon Rusinkiewicz, M.L., Efficient Variants of the ICP Algorithm. Proceedings of the International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM), 2001: p. 145-152.

236. François Pomerleau, F.C., Roland Siegwart, and Stéphane Magnenat, Comparing ICP Variants on Real-World Data Sets. Autonomous Robots, 2013. 34(3): p. 133-148.

237. William H. Press, S.A.T., William T. Vetterling, and Brian P. Flannery., Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 1992. Second Edition.

238. Hans Martin Kjer, J.W., Evaluation of surface registration algorithms for PET motion correction, in Informatics and Mathematical Modelling. 2010, Technical University of Denmark.

239. Press, W.H., et al., Numerical recipes in C: the art of scientific computing. Cambridge University Press, Cambridge, MA, 1992. 131: p. 243-262.

240. Taubin, G., Estimation of planar curves, surfaces, and non-planar space curves defined by implicit equations with applications to edge and range image segmentation. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991. 13(11): p. 1115-1138.

241. M. Aignerm, B.J., Gauss-Newton-type technique for robustly fitting implicit defined curves and surfaces to unorganized data points. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Shape Modelling and Application, New York, USA,, 2009: p. 121-130.

242. B. Zheng, J.T., K. Ikeuchi, An adaptive and stable method for fitting implicit polynomial curves and surface. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010. 32(3): p. 561-568.

243. M. Blane, Z.L., H. Civil, and D. Cooper,, The 3L algorithm for fitting implicit polynomials curves and surface to data. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000. 22(3): p. 298-313.

244. T. Sahin, M.U., Fitting globally stabilized algebraic surfaces to range data. ICCV ’05: Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Computer Vision, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society., 2005: p. 1083-1088.

245. Mohammad Rouhani, A.D.S., Relaxing the 3L algorithm for an accurate implicit polynomial fitting. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, San Francisco, USA, 2010: p. 3066-3072.

246. S. Ahn, W.R., H. Cho, H. Warnecke, Orthogonal distance fitting of implicit curves and surfaces. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002. 24(5): p. 620-638.

247. HERLEA, S.M.C., Considerații privind conservarea și restaurarea unor vase ceramice medievale timpurii descoperite la Capidava. Studia Universitatis Cibiniensis, 2008. Series Historica( 5): p. 249-262.

248. Liu, Y., H. Pottmann, and W. Wang, Constrained 3D shape reconstruction using a combination of surface fitting and registration. Computer-Aided Design, 2006. 38(6): p. 572-583.

249. Gilboa, A., et al., Computer-based, automatic recording and illustration of complex archaeological artifacts. Journal of Archaeological Science, 2013. 40(2): p. 1329-1339.

250. Lapp, E. and J. Nicoli, Exploring 3D modeling, fingerprint extraction, and other scanning applications for ancient clay oil lamps. Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, (0).

251. Weise, T., et al., Online loop closure for real-time interactive 3D scanning. Computer Vision and Image Understanding, 2011. 115(5): p. 635-648.

252. Bruno, F., et al., From 3D reconstruction to virtual reality: A complete methodology for digital archaeological exhibition. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(1): p. 42-49.

253. Chow, S.-K. and K.-L. Chan, Reconstruction of photorealistic 3D model of ceramic artefacts for interactive virtual exhibition. Journal of Cultural Heritage, 2009. 10(2): p. 161-173.

254. Cohen, F., Z. Liu, and T. Ezgi, Virtual reconstruction of archeological vessels using expert priors and intrinsic differential geometry information. Computers & Graphics, 2013. 37(1–2): p. 41-53.

255. Smith, N., et al., The Pottery Informatics Query Database: A New Method for Mathematic and Quantitative Analyses of Large Regional Ceramic Datasets. Journal of Archaeological Method and Theory, 2014. 21(1): p. 212-250.

256. Itskovich, A. and A. Tal, Surface partial matching and application to archaeology. Computers & Graphics, 2011. 35(2): p. 334-341.

257. Melero, R.M.a.F.J., A Multimedia 3D Game for Museums.

258. Tsirliganis, N., et al., Archiving Cultural Objects in the 21st Century. Journal of Cultural Heritage, 2004. 5(4): p. 379-384.

259. Coalition, D.P., Introduction: Definitions and Concepts. 2008.

260. Digital preservation refers to the series of managed activities necessary to ensure continued access to digital information for as long as necessary. 2012: York, UK.

261. D., M., The long-term preservation of Web content. Web archiving, Berlin: Springer, 2006: p. 177-199.

262. Evans, M.C., Laura, The Challenges of Digital Preservation. 2008: Ottawa.

263. "DigitalPreservationEurope", P. What is Digital Preservation? ; Available from: http://www.digitalpreservationeurope.eu/what-isdigital-preservation/#96.

264. Gallo, A., M. Muzzupappa, and F. Bruno, 3D reconstruction of small sized objects from a sequence of multi-focused images. Journal of Cultural Heritage, 2014. 15(2): p. 173-182.

265. Hunter J., A.G., Harvesting community annotations on 3D models of museum artefacts to enhance knowledge, discovery and re-use. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(1): p. 81-90.

266. Ross, E., VB Scripting for CATIA V5, in How to program CATIA macros. 2013.

267. Bronzino, J.D. and D.R. Peterson, The Biomedical Engineering Handbook. Fourth Edition: Four Volume Set. 2015.

268. Bălan, O., et al. Realitatea Virtuală în Medicină-Realizări, Probleme și Tendințe.

269. Gorman, P.J., A.H. Meier, and T.M. Krummel, Simulation and virtual reality in surgical education: real or unreal? Archives of Surgery, 1999. 134(11): p. 1203-1208.

270. Pierre, L., Qu'est ce que le virtuel? 2010: La Découverte.

Anexe

Bibliografie

1. Răzvan, S., Sisteme informaționale pentru arheologie. Aplicațiile tehnologiilor geospațiale în arheologie. Baze de date distribuite, in Specializarea: Istorie

2011, Universitatea “1 decembrie 1918” Alba iulia.

2. Gheorghe Lazarovici, D.M., Introducere în arheologia informatizată 2001, Timișoara.

3. europeana.eu. Portal al bibliotecii virtuale Europeana cu obiectele de patrimoniu digitizate Available from: http://www.europeana.eu/portal/.

4. Platforma online Google Art Project. Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/project/art-project.

5. Digital Agenda for Europe. Available from: http://ec.europa.eu/digital-agenda/en/digitisation-digital-preservation.

6. Moldoveanu, A., Conservarea preventivă a bunurilor cultural. 1999, București. 345-348.

7. Reitz, J.M., Dicționarul online de Biblioteconomie și Știința Informării – ODLIS (Online Dictionary for Library and Information Science), ABC-CLIO, Editor.

8. Europeană, C., i2010: Biblioteci digitale – i2010: Digital Libraries. 2008: EUR-Lex.

9. Regneală, M., Dicționar de biblioteconomie și știința informării : român – englez, B. ABIR, Editor. 1999: Bucuresti. p. 317.

10. Project Gutenberg. 2007; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Project_Gutenberg.

11. Project Gutenberg Organization. 2014; Available from: http://www.gutenberg.org/wiki/Gutenberg:The_CD_and_DVD_Project.

12. Siteul Bibliotecii Naționale a Finlandei. 2015; Available from: http://www.nationallibrary.fi/.

13. Consiliul Canadian al Arhivelor 2015; Available from: http://www.cdncouncilarchives.ca/intro.html.

14. DINU, N.-R., Biblioteca digitală și digitizarea patrimoniului cultural național, in Facultatea de Litere. 2012, Universitatea din București.

15. Descriere Europeana. Available from: http://en.wikipedia.org/wiki/Europeana.

16. Anunțul în presa locală despre lansarea bibliotecii digitale. Available from: http://www.evz.ro/ue-a-lansat-biblioteca-digitala-829207.html.

17. Descrierea proiectului Europeana.eu. Available from: http://ro.wikipedia.org/wiki/Europeana.

18. Interfața site-ului Europeana, căutarea tuturor modelelor 3D. Available from: http://www.europeana.eu/portal/search.html?query=3D&rows=12&start=73&qf=TYPE%3A3D.

19. Comisia Europeană.

20. Society, E.s.I. Programul Comisiei Europene intitulat eContentplus. Available from: http://ec.europa.eu/information_society/apps/projects/index.cfm?menu=secondary&prog_id=ECP.

21. Poole, N., The Cost of Digitising Europe’s Cultural Heritage, A Report for the Comité des Sages of the European Commission. 2010, Collections Trust.

22. NUMERIC Report Appendices. 2009: IPF.

23. Hammond Max, D.C., Understanding the Cost of Digitisation. 2009: Curtis & Cartwright.

24. Wheatley, P. and P. Ayris, LIFE: Costing the Digital Preservation Lifecycle. British Library.

25. Paul, A., The Status of Digitisation in Europe. 2010: LIBER/EBLIDA.

26. NUMERIC Report. 2009: IPF.

27. Santos, P., et al., The Potential of 3D Internet in the Cultural Heritage Domain, in 3D Research Challenges in Cultural Heritage, M. Ioannides and E. Quak, Editors. 2014, Springer Berlin Heidelberg. p. 1-17.

28. Fraunhofer Instituite for Computer Graphics Research. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en.

29. Platforma online a Muzeului Victoria și Albert din Londra. Available from: http://www.vam.ac.uk/.

30. Proiectul 3D-COFORM. Available from: http://www.3d-coform.eu/.

31. Portal Europeana.eu, Search: pottery 3D. 2015; Available from: http://www.europeana.eu/portal/search.html?query=pottery&rows=24&start=73&qf=TYPE%3A3D&qt=false.

32. Europeana.eu. Detalii ale artefactului digitizat tridimensional și expus în cadrul portalului bibliotecii virtuale Europeana. 2015; Available from: http://www.europeana.eu/portal/record/2020708/uid_iid_2488838_DR_76449_pdf_1.html?start=31&query=amarna&startPage=25&qf=TYPE%3A3D&qt=false&rows=24.

33. Europeana.eu. Vizualizare a artefactului digitizat tridimensional prin intermediul soluției interactive PDF 3D. 2015; Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archiveDS/archiveDownload?t=arch-1077-1/dissemination/pdf/76449/76449.pdf.

34. Project, T.V.A. Artefact digitizat 3D găzduit de către site-ul proiectului virtual Amarna și Metadatele aferente artefactului digitizat 3D puse la dispoziție spre a fi descărcate de către utilizatori Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archives/view/amarna_leap_2011/downloads.cfm?obj=yes&obj_id=76449.

35. Project, T.V.A. Metadatele aferente artefactului Blue/Black on Red Jar (76449). Available from: http://archaeologydataservice.ac.uk/archiveDS/archiveDownload?t=arch-1077-1/dissemination/pdf/metadata/76449.pdf.

36. Kennicott, P., National Treasures: Google Art Project unlocks riches of world's galleries, in The Washington Post. 2011.

37. Descrierea tehnologiei Google Street View 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Street_View.

38. Waters, F., The best online culture archives, in The Telegraph. 2011.

39. Tur virtual în interiorul Palatului de la Versailles prin intermediul platforma Google Art Project. 2015; Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/asset-viewer/palace-of-versailles/cwE5CwK49O0y5Q?projectId=art-project.

40. Interfața portalului Google Art Project – Vizualizare vase ceramice antice cu informații contextuale. 2015; Available from: https://www.google.com/culturalinstitute/user-gallery/movements-that-mattered/nwLSqK2qyaIEIQ?projectId=art-project&position=0%3A114.

41. About the World Digital Library. 2015; Available from: http://www.wdl.org/en/about/.

42. Cody, E., U.N. Launches World Digital Library, in Washington Post 2009.

43. Verheul, I., The Digital Library Futures Conference and the future of digital libraries within IFLA. IFLA Journal – International Federation of Library Associations and Institutions, 2010. 36(1): p. 74-80.

44. Leggett, K., World Digital Library Reaches 9,900 Items, in As It Is (Voice of America). 2014.

45. Interfața portalului World Digital Library. 2015; Available from: http://www.wdl.org/en/.

46. Ștefănescu Beatrice, B.D., Bucătaru Narcis, Ciutac Mihaela, Tehnici moderne de generare a mediilor virtuale prin sinteză grafică asistată de calculator. 2000, București: ICI.

47. Scanare Laser – O nouă tehnică în Măsurătorile Terestre. Principii generale. Sisteme de scanare 3D; Available from: http://www.scribd.com/doc/83781895/Scanare-Laser.

48. TOMA, C. Photogrammetry. 2013; Available from: http://arheovest.com/ro/photogrammetry.html.

49. Apostol, C. Mașini optice pentru măsurat în coordonate. 2013; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/11449-masini-optice-pentru-masurat-coordonate.

50. Apostol, C. Dispozitive de scanare cu laser. 2014; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/12243-dispozitive-de-scanare-cu-laser.

51. Rădoi, M., Clădiri de patrimoniu: monumente, situri arheologice, in Servicii de scanare laser 3D. International partner Büro.

52. Georgescu, F. Tehnologie portabilă de scanare cu Romer Absolute Arm. 2011; Available from: http://www.ttonline.ro/sectiuni/calitate-control/articole/467-tehnologie-portabila-de-scanare-cu-romer-absolute-arm.

53. Adrian-Cătălin Voicu, G.I.G., Măsurarea 3D a reperelor complexe din industria auto utilizând scanare laser, in Buletinul AGIR. 2013, Institutul Național de Cercetare și Dezvoltare pentru Mecatronică și Tehnica Măsurării: București. p. 107-112.

54. Szymon Rusinkiewicz, M.L., QSplat: A Multiresolution Point Rendering System for Large Meshes. SIGGRAPH 2000, New Orleans, LA USA, 2000.

55. Nor de puncte (point cloud). Descriere. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Point_cloud#cite_note-1.

56. Baumgart, B., Winged-Edge Polyhedron Representation for Computer Vision. National Computer Conference, 1975.

57. Robert F. Tobler, S.M., A Mesh Data Structure for Rendering and Subdivision. 2006.

58. Plasă poligonală (polygon mesh). Descriere. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Polygon_mesh.

59. Di Angelo, L. and P. Di Stefano, Geometric segmentation of 3D scanned surfaces. Computer-Aided Design, 2015. 62(0): p. 44-56.

60. Apostol, C., Dispozitive de scanare cu laser, in T&T tehnică și tehnologie. 2014, Tehnic Media. p. 108.

61. 3D Scanners. A guide to 3D scanner technology. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

62. Ilustrarea metodei triangulației utilizând lumina structurală. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

63. Ilustrarea metodei de scanare bazate pe impulsuri laser. Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

64. Ilustrarea metodei de scanare bazată pe defazaj Available from: http://www.rapidform.com/3d-scanners/.

65. Cornea, A.D., Tehnici de scanare 3D. 2010.

66. Banu, C., Digitizarea automată a modelelor tridimensionale. 2006, Universitatea Valahia din Târgoviște.

67. Revista de specialitate: Photogrammetric Engineering and Remote Sensing Available from: http://www.asprs.org/Photogrammetric-Engineering-and-Remote-Sensing/PE-RS-Journals.html.

68. Popescu, G., Curs: Bazele geometrice ale fotogrammetriei. 2008, București. 190.

69. Pavlidis, G., et al., Methods for 3D digitization of Cultural Heritage. Journal of Cultural Heritage, 2007. 8(1): p. 93-98.

70. Bergström, P. Iterative Closest Point Method, Real time 3D shape analysis by comparing point cloud with CAD-model. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12627-iterative-closest-point-method.

71. Vîlceanu, C.B., Aplicații practice în fotogrammetria digitală. 2013.

72. Koutsoudis, A., B. Vidmar, and F. Arnaoutoglou, Performance evaluation of a multi-image 3D reconstruction software on a low-feature artefact. Journal of Archaeological Science, 2013. 40(12): p. 4450-4456.

73. Manea, R., Topografie generală. 2010.

74. Koutsoudis, A., F. Arnaoutoglou, and C. Chamzas, On 3D reconstruction of the old city of Xanthi. A minimum budget approach to virtual touring based on photogrammetry. Journal of Cultural Heritage, 2007. 8(1): p. 26-31.

75. Barazzetti, L., et al., Photogrammetric survey of complex geometries with low-cost software: Application to the ‘G1′ temple in Myson, Vietnam. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(3): p. 253-262.

76. Kern, F., Supplementing laserscanner geometric data with photogrammetric images for modeling. Institute for Geodesy and Photogrammetry, 2001.

77. Radu Comes, Z.B., Ionuț Badiu, Creation and preservation of digital Cultural Heritage. Journal of Ancien History and Archaeology, 2014. 1.2: p. 50-57.

78. Rodica BACIU, D.V., Sisteme de prelucrare grafică. 1999, Cluj-Napoca.

79. Reilly, P., Towards a virtual archaeology. Computer Applications in Archaeology, 1990. British Archaeological reports(Series 565): p. 133-139.

80. M, G., Engaging Place: a Framework for the Integration and Realisation of Virtual Reality Approaches in Archaeology. Computer Applications in Archaeology, 1999. Series 750.

81. T., L., Arqueologia Virtualy audiovisual. Una nueva propuesta en la difusion del conocimiento arqueologico. Revista de Arqueologia, 1999. XX(213).

82. MICLE, D., Reconstituiri grafice 3D în arheologie în sistem CAD. 2013: Universitatea de Vest Timișoara. p. 1-12.

83. Koutsoudis, A., et al., 3D Pottery content-based retrieval based on pose normalisation and segmentation. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(3): p. 329-338.

84. Karasik, A. and U. Smilansky, 3D scanning technology as a standard archaeological tool for pottery analysis: practice and theory. Journal of Archaeological Science, 2008. 35(5): p. 1148-1168.

85. M. Kampel, H.M., R. Sablatnig, Robust 3D reconstruction of archaeological pottery based on concentric circular rills. Procs. of the. The 6th International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services.

86. Neamțu Călin, P.D., Mateescu Răzvan, Hurgoiu Dan, Pupeză Paul, Reconstruction of ceramic vessels from the family of chiup. 1st International Conference on Quality and Innovation în Engineering and Management, 2011.

87. Koutsoudis, A., et al., Qp: A tool for generating 3D models of ancient Greek pottery. Journal of Cultural Heritage, 2009. 10(2): p. 281-295.

88. ArcTron3D. ArchaeoCAD – CAD software for archaeology. Available from: http://www.arctron.de/en/products/software/archaeocad/.

89. Programul ACLS Digital Innovation Fellowship”. Available from: http://www.acls.org/research/digital.aspx?id=798&linkidentifier=id&itemid=798.

90. Architecture and Architectural Sculpture in 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/evidence.html.

91. Fragment de vas 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/object_view.php?inv=MR249.

92. Echipamentul 3D folosit in cadrul proiectului Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/methods.html.

93. Platforma 2020 HORIZONT – Proiectul 3D Measurement and Virtual Reconstruction of Ancient Lost Worlds of Europe (3D-MURALE). Available from: http://www.2020-horizon.com/3D-MURALE-3D-Measurement-and-Virtual-Reconstruction-of-Ancient-Lost-Worlds-of-Europe(3D-MURALE)-s50645.html.

94. Proiectul 3D-Murale. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/murale.html.

95. Multimedia Database 3D Murale. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/database.html.

96. Proiectul 3D-Murale Concept.

97. Proiectul 3D-Murale – Reconstruction of Pottery. Available from: http://dea.brunel.ac.uk/project/murale/pottery.htm.

98. Academic, G., Profil Anestis Koutsoudis. 2015.

99. Descrierea formatului VRML. Available from: https://en.wikipedia.org/?title=VRML.

100. Descrierea limbajului de marcare XML. Available from: https://ro.wikipedia.org/wiki/XML.

101. Koutsoudis, A., et al. A 3D pottery database for benchmarking content based retrieval mechanisms. in Proceedings of Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval. 2008.

102. Descrierea conținutului multimedia MPEG-7. Available from: https://en.wikipedia.org/?title=MPEG-7.

103. Hughes, J.F., et al., Computer graphics: principles and practice. 2013: Pearson Education.

104. Spalter, A.M., The computer in the visual arts. 1999: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

105. Akenine-Möller, T., E. Haines, and N. Hoffman, Real-time rendering. 2008: CRC Press.

106. Koutsoudis, A. and C. Chamzas, 3D pottery shape matching using depth map images. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(2): p. 128-133.

107. Cooper, D.B., et al., Assembling virtual pots from 3D measurements of their fragments. Proceedings of the 2001 conference on Virtual reality, archeology, and cultural heritage, 2001. ACM: p. 241-254.

108. Willis, A.R. and D.B. Cooper, Bayesian assembly of 3D axially symmetric shapes from fragments. Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004. Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2004. 1: p. I-82 – I-89.

109. Kampel, M., R. Sablatnig, and H. Mara, Automated documentation system of pottery. Proc. of 1st International Workshop On 3D Virtual Heritage,Geneva, Switzerland, 2002: p. 14-20.

110. Razdan, A.e.a., Using geometric modeling for archiving and searching 3D archaeological vessels. CISST, Las Vegas, 2001: p. 25-28.

111. Razdan, A., et al., Shape Modeling for 3D Archaeological Vessels. Geometric Modeling: Techniques, Applications, Systems and Tools, 2004: p. 361-375.

112. Kong, W. and B.B. Kimia, On solving 2D and 3D puzzles using curve matching. Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2001. 2: p. II-583 – II-590.

113. Üçoluk, G. and I. Hakkı Toroslu, Automatic reconstruction of broken 3-D surface objects. Computers & Graphics, 1999. 23(4): p. 573-582.

114. Gruen, A. and D. Akca, Least squares 3D surface and curve matching. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2005. 59(3): p. 151-174.

115. Oxholm, G. and K. Nishino, A flexible approach to reassembling thin artifacts of unknown geometry. Journal of Cultural Heritage, 2013. 14(1): p. 51-61.

116. R., W.A. and C.D. B., Computational reconstruction of ancient artifacts. Signal Processing Magazine, IEEE, 2008. 25(4): p. 65-83.

117. Papaioannou, G. and E.-A. Karabassi, On the automatic assemblage of arbitrary broken solid artefacts. Image and Vision Computing, 2003. 21(5): p. 401-412.

118. Filippas, D. and A. Georgopoulos, Development of an algorithmic procedure for the detection of conjugate fragments. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciencies, 2013: p. 127-132.

119. Huang, Q.-X., et al., Reassembling fractured objects by geometric matching. ACM Transactions on Graphics (TOG), 2006. 25(3): p. 569-578.

120. Paul J. Besl, N.D.M., A Method for Registration of 3-D Shapes. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 1992. 14(2): p. 239-256.

121. Low, K.-L., Linear Least-Squares Optimization for Point-to-Plane ICP Surface Registration. Technical Report TR04-004 Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill, 2004.

122. Zheng, S., et al., Reassembling 3D Thin Fragments of Unknown Geometry in Cultural Heritage. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (May 2014), 2014: p. 393-399.

123. Freeman, H. and L. Garder, A pictorial jigsaw puzzles: The computer solution of a problem in pattern recognition. IEEE Trans. Electron. Comput., 1964. 13(2): p. 118–127.

124. Wolfson, H., et al., Solving jigsaw puzzles using computer vision. Ann. Oper. Res., 1988. 12: p. 51–64.

125. Radack, G. and N. Badler, Jigsaw puzzle matching using a boundary-centered polar encoding. Comput. Graph. Image Process, 1982. 19(1-17).

126. Goldberg, D., C. Malon, and M. Bern, A global approach to automatic solution of jigsaw puzzles. In Proc. Conf. Computational Geometry, 2002: p. 82–87.

127. Li, S.Z., Markov Random Field Modeling in Image Analysis. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. 2009: Springer-Verlag London. XXII, 362.

128. Kimia, B. and J. McBride. Archaeological fragment re-assembly using curve matching. in IEEE Workshop Computer Vision Applications in Archaeology (CVPR). 2003.

129. Koller, D., et al. Fragments of the city: Stanford's digital forma urbis romae project. in Proceedings of the Third Williams Symposium on Classical Architecture, Journal of Roman Archaeology Suppl. 2006.

130. Papaioannou, G., E.-A. Karabassi, and T. Theoharis, Reconstruction of three-dimensional objects through matching of their parts. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2002. 24(1): p. 114-124.

131. Da Gama Leitao, H.C. and J. Stolfi, A multiscale method for the reassembly of two-dimensional fragmented objects. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2002. 24(9): p. 1239-1251.

132. Kong, W. and B.B. Kimia. On solving 2D and 3D puzzles using curve matching. in Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. 2001. IEEE.

133. Proiectul CultLab3D. Available from: http://www.cultlab3d.de/.

134. Proiect CultLab3D Structură. Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios.html.

135. IGD, F., Descrierea proiectului CultLab3D.

136. Scanarea și reconstituirea sculpturii “Apollo Belvedere”. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/sites/default/files/PI_2014_15_Fraunhofer%20technology%20thrills%20Frankfurt%20museum.pdf.

137. 3D-scan of the sculpture of „Apollo Belvedere“. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/AktuellesNews/Fraunhofer-technology-thrills-Fran.

138. 3D scanning facility of Fraunhofer IGD in use in a museum for the first time. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/AktuellesNews/3D-scanning-facility-Fraunhofer-IG.

139. Ilustrarea robotului autonom de scanare Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios/robot.html.

140. Ilustrarea dispozitiv de scanare de la înălțime Available from: http://www.cultlab3d.de/scenarios/airborne.html.

141. Scanarul laser 3D Konica Minolta VIVID 9i/910. Available from: http://www.3dscanco.com/products/3d-scanners/3d-laser-scanners/konica-minolta/.

142. Proiectul Amarna – How we did it. Available from: http://amarna.cast.uark.edu/howwedidit.html.

143. Softul PolyWorks 2015. 2015; Available from: http://www.innovmetric.com/en/products/polyworks-viewer.

144. Descriere a softului PolyWorks. Available from: http://polyworks.software.informer.com/.

145. InnovMetric Software. 2015; Available from: http://www.innovmetric.com/.

146. Softul specializat pe reverse engineering, Inus Technology's Rapidform 2015; Available from: http://inus-technology-inc.software.informer.com/.

147. Modele 3D realizate in cadrul proiectului Amarna.

148. Project 3D-COFORM description. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Interaktive-Engineering-Technologien/Projekte/3D-COFORM.

149. Proiectul 3D-COFORM – RESHAPING HISTORY.

150. Proiectul Clepsydra – Infrastructura de digitizare

151. Procesul de scanare din cadrul proiectului Clepsydra. Available from: http://clepsydra.ceti.gr/index.php?lang=en.

152. Proiect Cisa3 – Welcome Art, Science and Cultural Heritage. Available from: http://cisa3.calit2.net/cisa3/.

153. Proiect CISA3 – Welcome.

154. Proiectul CISA3 – Digital Pottery Informatics. Available from: http://cisa3.calit2.net/arch/research/dpi.php.

155. Descrierea proiectului 4D-CH-World. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/Projekte/4D-Ch-World.

156. Prezentarea proiectului 4D-CH-World. Available from: http://www.4d-ch-world.eu/?page_id=13.

157. Ilustrarea reconstituirii circului Ausonius. Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/node/3261.

158. Reconstituirea circului Ausonius.

159. The virtual City.

160. Project ITN-DCH description Available from: https://www.igd.fraunhofer.de/en/Institut/Abteilungen/Digitalisierung-von-Kulturerbe/Projekte/ITN-DCH.

161. Proiectul ITN-DCH Available from: http://www.itn-dch.eu/index.php/about-us/.

162. Obiect 3D. Available from: http://sites.museum.upenn.edu/monrepos/evidence/object_view.php?inv=MR1977.

163. Ghionea, I.G., Module de proiectare asistată în CATIA V5 cu aplicații în construția de mașini. 2014, București: Bren.

164. Ghionea, I.G., CATIA v5. Aplicatii in inginerie mecanica. 2015, București: Editura BREN.

165. CATIA V5R20. Prezentare generală. . Available from: http://www.infoap.utcluj.ro/fabriasist/MasterRoboti/Curs3.pdf.

166. Geodis. Scanarea laser. Available from: http://servicii.geodis.ro/servicii/scanarea-laser.

167. Várady, T., R. R. Martin and J. Cox Reverse engineering of geometric models—an introduction. Computer-Aided Design 1997. 29(4): p. 255-268.

168. Apostol, C. Mașini portabile pentru măsurat în coordonate (brațe poliarticulate). 2013; Available from: http://www.ttonline.ro/.

169. Kreon Zephyr KZ50. Beneficii pentru utilizatori. 2014.

170. Machinery, C. Brațul de măsurare portabil Romer Stinger II. Caracteristici tehnice. 2015; Available from: http://datasheets.globalspec.com/ds/2573/CambridgeMachinery/956B6D7D-6A85-4E12-9989-AE412A6BA03A.

171. AETlabs.com. Ilustrare scaner laser color VIUscan. Available from: http://shop.aetlabs.com/product/exascan-3d-scanner-by-creaform-2/.

172. Asif Conversion of a Color Image to a Binary Image. 2005.

173. inc., C. Specificații tehnice VIUscan. 2010; Available from: http://www.cadworks.ro/media/pagini/40_Gama%20Handyscan-3D-prezentare.pdf.

174. BĂDUȚ, M., Calculatorul în trei timpi, POLIROM, Editor. 2012. p. 140.

175. Boiangiu, C.-A., Sisteme CAD. Universitatea “Politehnica” Bucuresti, Catedra de Calculatoare

176. VXelements – Easy Data Acquisition. 2014; Available from: http://www.measurement-solutions.co.uk/products/scanning/HS3D_vxelements.htm.

177. VXelements. 2001; Available from: http://www.nosco.com.sg/vxelements.

178. Polygonia. The driving force behind all Kreon scanners. 2015; Available from: http://www.kreon3d.com/solutions/polygonia-software-plug-in/.

179. Russett, S., et al., An Experimental Method for Stereolithic Mandible Fabrication and Image Preparation. The Open Biomedical Engineering Journal 1, 4-10 2007. 1: p. 4-10.

180. Polygonia. Software integrated with the Scanflex systems. 2011; Available from: http://www.baces3d.com/en_polygonia.html.

181. MATLAB Programming Language. 2015; Available from: http://www.altiusdirectory.com/Computers/matlab-programming-language.php.

182. Comparing MATLAB with Other OO Languages. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_oop/matlab-vs-other-oo-languages.html.

183. Little, J. MathWorks. Available from: http://www.mathworks.com/.

184. Devleker, K. Signal Processing Toolbox Overview. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/videos/signal-processing-toolbox-overview-61202.html.

185. The MathWorks – MATLAB – Requirements. 2015; Available from: http://www.mathworks.com/products/availability/index.html#ML.

186. Simulink. Simulation and Model-Based Design. Available from: http://www.mathworks.com/products/simulink/.

187. Descrierea software-ului Matlab.

188. Introducere în MATLAB. Available from: http://www.tmt.ugal.ro/crios/Support/ANPT/Tutoriale/MATLAB_IN_INGINERIE.pdf.

189. Systemes, D. CATIA. Shape the world we live in. 2015; Available from: http://www.3ds.com/products-services/catia/.

190. MORAR, X.I., Contribuții privind dezvoltarea unei metodologii integrate de reconstituire și reprezentare 3D în realitatea virtuală a artefactelor istorice, in Mașini Unelte și Roboți Industriali. 2013, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca. p. 35.

191. J., A., Interpolare cu funcții spline. 2010.

192. L, P., L`Image en 3 dimensions. 1996, Paris: CNRS.

193. Călin, N., Ionuț, Badiu, Paul, Pupeză, Rareș, Ghinea, Using Catia V5 for developing a parametric database for pottery. 2nd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, 2012: p. 509-512.

194. Călin Neamțu, S.P., Daniela Popescu, Răzvan Mateescu, Using reverse engineering in archaeology: ceramic pottery reconstruction, in National and International Technical and Scientific Conference METROLOGY IN PRODUCTION ENGINEERING. 2011: Warsaw.

195. G. Papaioannou, E.-A.K., T. Theoharis, Reconstruction of three dimensional objects through matching of their parts. IEEE Trans. Pattern Anal.Mach. Intell., 2002. 24(1): p. 114-121.

196. FJ Melero, A.L., F Contreras, JC Torres, A new system for interactive vessel reconstruction and drawing. Computer Aided Design, 2004. Bar International Series(1227): p. 78-81.

197. Fco. Javier Melero, A.L., Juan Carlos Torres Digitalización y reconstrucción de elementos cerámicos arqueológicos de torno. Virtual Archaeology Review 2010. 1(2): p. 137-141.

198. Melero, M.K.a.F.J., Virtual Vessel Reconstruction from a Fragment’s Profile. 4th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Intelligent Cultural Heritage, 2003: p. 79-88.

199. Shear, G., 3D Scanning for Profile Acquisition and Reconstruction of Mayan Ceramics. 2008.

200. A., K., Application of a low cost laser scanner for archaeology in Japan. 22nd CIPA Symposium Heritage documentation best practices and applications, 2009. 1.

201. R., M.H.S., Determination of Ancient Manufacturing Techniques of Ceramics by 3D Shape Estimation. Interactive Technologies and Sociotechnical Systems Lecture Notes in Computer Science, 2006. 4270: p. 349-357.

202. R., M.H.S., A Comparison of Manual, Semiautomatic and AutomaticProfile Generation for Archaeological Fragments. 2004: p. 123-133.

203. Gheorghiu, G., Dacii pe cursul mijlociu al Muresului. 2005, Cluj-Napoca.

204. Florea, G., Ceramica pictată – Artă, meșteșug și societate în Dacia preromană (sec. I a. Chr. – sec. I p.Chr.). 1998, Cluj-Napoca.

205. Dassault Systèmes, Configurations/Design Table Configurations. 2014: SolidWorks 2014 Help.

206. Ionut Badiu, D.P., Amalia Cenusă, Zsolt Buna, Radu Comes, Using CAD software to reduce the amount of data in case of digital preservation of the Cultural Heritage. International Conference on Production Research – Regional Conference Africa, Europe and the Middle East, 3rd International Conference on Quality and Innovation in Engineering and Management, 2014: p. 21-25.

207. Styliadis, A.D. and L.A. Sechidis, Photography-based façade recovery &amp; 3-d modeling: A CAD application in Cultural Heritage. Journal of Cultural Heritage, 2011. 12(3): p. 243-252.

208. Arthur R. Weeks, J., Contrast Stretching. Fundamentals of Electronic Image Processing. 1996: IEEE Press.

209. Sobel operator. 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator.

210. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Feature Detectors – Sobel Edge Detector. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/sobel.htm.

211. Sobel, I., History and Definition of the so-called "Sobel Operator", more appropriately named the Sobel-Feldman Operator. Stanford A.I. Project 1968 2015.

212. Specify Bin Edges of Histogram. Documentation; Available from: http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/histogram.html#buhzt18-1.

213. Park, D.K., Y.S. Jeon, and C.S. Won, Efficient Use of Local Edge Histogram Descriptor.

214. Won, C.S., Feature Extraction and Evaluation Using Edge Histogram Descriptor in MPEG-7. Advances in Multimedia Information Processing – PCM 2004, 2005. Lecture Notes in Computer Science Volume 3333: p. 583-590.

215. Chee Sun Won, D.K.P., Soo-Jun Park, Efficient Use of MPEG-7 Edge Histogram Descriptor. ETRI Journal, 2002. 24(1): p. 23-30.

216. Thresholding (image processing). 2015; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Thresholding_(image_processing).

217. Raju, P.D.R. and G.Neelima, Image Segmentation by using Histogram Thresholding IJCSET, 2012. 2(1): p. 776-779.

218. Josh. Histogram and automatic thresholding. 2013; Available from: http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/105419-histogram-and-automatic-thresholding.

219. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Intensity Histogram. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/histgram.htm.

220. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Contrast Stretching. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/stretch.htm.

221. Stretch Contrast. Available from: http://docs.gimp.org/en/plug-in-c-astretch.html.

222. Bosch, L. Moroccan Ware. 2011; Available from: https://www.flickr.com/photos/19437395@N08/6066748821/.

223. Convolution. Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Convolution.

224. R. Fisher, S.P., A. Walker, E. Wolfart. Roberts Cross Edge Detector. 2003; Available from: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/roberts.htm.

225. Roberts cross. Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Roberts_cross.

226. Maini, R. and H. Aggarwal, Study and Comparison of Various Image Edge Detection Techniques International Journal of Image Processing (IJIP). 3(1).

227. Ritter, G.X. and J.N. Wilson, Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra, ed. S. Edition. 2001, United States of America. 421.

228. Levkine, G.H., Prewitt, Sobel and Scharr gradient 5×5 convolution matrices. 2012.

229. Green, B. Canny Edge Detection Tutorial. 2002.

230. Shapiro, L.G. and G.C. Stockman, Computer Vision. 2002: Prentice Hall.

231. Swain, M.J. and D.H. Ballard, Color indexing. Int. J. of Computer Vision,, 1991. 7(1): p. 11-32.

232. Jain, A.K. and A. Vailaya, Image retrieval using color and shape. Pattern Recognition, 1996. 29(8): p. 1233-1244.

233. Yang Chen, G.M., Object modelling by registration of multiple range images. Image and Vision Computing, 1992. 10(3): p. 145-155.

234. Zhang, Z., Iterative point matching for registration of free-form curves and surfaces. International Journal of Computer Vision, 1994. 13(2): p. 119-152.

235. Szymon Rusinkiewicz, M.L., Efficient Variants of the ICP Algorithm. Proceedings of the International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM), 2001: p. 145-152.

236. François Pomerleau, F.C., Roland Siegwart, and Stéphane Magnenat, Comparing ICP Variants on Real-World Data Sets. Autonomous Robots, 2013. 34(3): p. 133-148.

237. William H. Press, S.A.T., William T. Vetterling, and Brian P. Flannery., Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 1992. Second Edition.

238. Hans Martin Kjer, J.W., Evaluation of surface registration algorithms for PET motion correction, in Informatics and Mathematical Modelling. 2010, Technical University of Denmark.

239. Press, W.H., et al., Numerical recipes in C: the art of scientific computing. Cambridge University Press, Cambridge, MA, 1992. 131: p. 243-262.

240. Taubin, G., Estimation of planar curves, surfaces, and non-planar space curves defined by implicit equations with applications to edge and range image segmentation. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991. 13(11): p. 1115-1138.

241. M. Aignerm, B.J., Gauss-Newton-type technique for robustly fitting implicit defined curves and surfaces to unorganized data points. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Shape Modelling and Application, New York, USA,, 2009: p. 121-130.

242. B. Zheng, J.T., K. Ikeuchi, An adaptive and stable method for fitting implicit polynomial curves and surface. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2010. 32(3): p. 561-568.

243. M. Blane, Z.L., H. Civil, and D. Cooper,, The 3L algorithm for fitting implicit polynomials curves and surface to data. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000. 22(3): p. 298-313.

244. T. Sahin, M.U., Fitting globally stabilized algebraic surfaces to range data. ICCV ’05: Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Computer Vision, Washington, DC, USA, IEEE Computer Society., 2005: p. 1083-1088.

245. Mohammad Rouhani, A.D.S., Relaxing the 3L algorithm for an accurate implicit polynomial fitting. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, San Francisco, USA, 2010: p. 3066-3072.

246. S. Ahn, W.R., H. Cho, H. Warnecke, Orthogonal distance fitting of implicit curves and surfaces. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002. 24(5): p. 620-638.

247. HERLEA, S.M.C., Considerații privind conservarea și restaurarea unor vase ceramice medievale timpurii descoperite la Capidava. Studia Universitatis Cibiniensis, 2008. Series Historica( 5): p. 249-262.

248. Liu, Y., H. Pottmann, and W. Wang, Constrained 3D shape reconstruction using a combination of surface fitting and registration. Computer-Aided Design, 2006. 38(6): p. 572-583.

249. Gilboa, A., et al., Computer-based, automatic recording and illustration of complex archaeological artifacts. Journal of Archaeological Science, 2013. 40(2): p. 1329-1339.

250. Lapp, E. and J. Nicoli, Exploring 3D modeling, fingerprint extraction, and other scanning applications for ancient clay oil lamps. Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, (0).

251. Weise, T., et al., Online loop closure for real-time interactive 3D scanning. Computer Vision and Image Understanding, 2011. 115(5): p. 635-648.

252. Bruno, F., et al., From 3D reconstruction to virtual reality: A complete methodology for digital archaeological exhibition. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(1): p. 42-49.

253. Chow, S.-K. and K.-L. Chan, Reconstruction of photorealistic 3D model of ceramic artefacts for interactive virtual exhibition. Journal of Cultural Heritage, 2009. 10(2): p. 161-173.

254. Cohen, F., Z. Liu, and T. Ezgi, Virtual reconstruction of archeological vessels using expert priors and intrinsic differential geometry information. Computers & Graphics, 2013. 37(1–2): p. 41-53.

255. Smith, N., et al., The Pottery Informatics Query Database: A New Method for Mathematic and Quantitative Analyses of Large Regional Ceramic Datasets. Journal of Archaeological Method and Theory, 2014. 21(1): p. 212-250.

256. Itskovich, A. and A. Tal, Surface partial matching and application to archaeology. Computers & Graphics, 2011. 35(2): p. 334-341.

257. Melero, R.M.a.F.J., A Multimedia 3D Game for Museums.

258. Tsirliganis, N., et al., Archiving Cultural Objects in the 21st Century. Journal of Cultural Heritage, 2004. 5(4): p. 379-384.

259. Coalition, D.P., Introduction: Definitions and Concepts. 2008.

260. Digital preservation refers to the series of managed activities necessary to ensure continued access to digital information for as long as necessary. 2012: York, UK.

261. D., M., The long-term preservation of Web content. Web archiving, Berlin: Springer, 2006: p. 177-199.

262. Evans, M.C., Laura, The Challenges of Digital Preservation. 2008: Ottawa.

263. "DigitalPreservationEurope", P. What is Digital Preservation? ; Available from: http://www.digitalpreservationeurope.eu/what-isdigital-preservation/#96.

264. Gallo, A., M. Muzzupappa, and F. Bruno, 3D reconstruction of small sized objects from a sequence of multi-focused images. Journal of Cultural Heritage, 2014. 15(2): p. 173-182.

265. Hunter J., A.G., Harvesting community annotations on 3D models of museum artefacts to enhance knowledge, discovery and re-use. Journal of Cultural Heritage, 2010. 11(1): p. 81-90.

266. Ross, E., VB Scripting for CATIA V5, in How to program CATIA macros. 2013.

267. Bronzino, J.D. and D.R. Peterson, The Biomedical Engineering Handbook. Fourth Edition: Four Volume Set. 2015.

268. Bălan, O., et al. Realitatea Virtuală în Medicină-Realizări, Probleme și Tendințe.

269. Gorman, P.J., A.H. Meier, and T.M. Krummel, Simulation and virtual reality in surgical education: real or unreal? Archives of Surgery, 1999. 134(11): p. 1203-1208.

270. Pierre, L., Qu'est ce que le virtuel? 2010: La Découverte.