Filtros Morfológicos Aplicados en la Reconstrucción Tridimensional de Superficies

Resumen

Este trabajo presenta una metodología basada en filtros morfológicos para la detección precisa de irregularidades en superficies capturadas mediante sensores LiDAR. La creciente necesidad de monitorear y evaluar la integridad de infraestructuras urbanas y entornos industriales, donde pequeñas anomalías pueden ser indicativas de fallas estructurales críticas o problemas en líneas de producción, justifica el desarrollo de este enfoque. La metodología propuesta se desarrolla en dos etapas principales. En la primera, se utiliza un filtro de medias para completar la nube de puntos generada por el sensor, mejorando la calidad de los datos. En la segunda, se aplican filtros morfológicos Top-Hat y Bottom-Hat para detectar deformaciones por encima o por debajo de la superficie base de medición. El tamaño y la forma del elemento estructurante en 3D se determinan mediante el análisis del histograma de distancias respecto al plano de referencia. Este enfoque permite identificar con gran detalle deformaciones cóncavas y convexas, proporcionando un análisis preciso de las irregularidades en superficies nominalmente planas. Los resultados obtenidos muestran que la metodología propuesta aísla de manera eficiente las zonas deformadas, y que la sensibilidad de la detección varía según las características del elemento estructurante. Se presentan ilustraciones numéricas que validan la robustez y eficiencia del método, demostrando su aplicabilidad en escenarios que requieren un análisis de alta precisión.