In futuro la realtà virtuale e la realtà aumentata saranno sempre più presenti nella nostra quotidianità. I dati necessari per creare questi ambienti provengono anche da scanner 3D, come Kinect per Xbox della Microsoft.�

Quando Kinect fu lanciato a novembre del 2010, rappresentava la più abbordabile camera 3D sul mercato e, in un primo momento, trasformò completamente il modo in cui gli utenti si rapportavano con i video giochi. Ma il vero cambiamento sarebbe stato un altro. Grazie alla scelta di Microsoft di rendere libera la sorgente del software, sviluppatori curiosi modificarono il Kinect adattandolo a svariati usi oltre a quello del gioco; due tra tanti, la scannerizzazione integrale in 3D del corpo umano e la tracciatura del movimento dei corpi. Dopo sessanta giorni dalla messa in vendita del Kinect, erano già state vendute otto milioni di unità, facendolo diventare il dispositivo elettronico più venduto di sempre in un periodo così breve.

Il Kinect forniva gli istrumenti per generare prodotti molto creativi ma presentava dei limiti: i più importanti erano l’impossibilità di catturare immagini all’aria aperta e la bassa risoluzione delle immagini prodotte.

Un gruppo di ricercatori della Northwestern University, con il supporto dell’Office of Naval Research e dell’US Department of Energy, si è adoperato per sviluppare una camera 3D che superasse i limiti del Kinect e potenziasse le sue migliori funzionalità. A capo del team, il professore di Ingegneria Elettrica, Oliver Cossairt .

L’obiettivo del progetto era non soltanto migliorare il Kinect, ma produrre un dispositivo di scannerizzazione 3D economicamente abbordabile.

Il Kinect usava uno schema luminoso che, proiettato sull’oggetto, permetteva al dispositivo l’identificazione della profondità nei diversi punti e, di conseguenza, l’elaborazione dell’immagine in 3D al computer. Nonostante il principio di funzionamento fosse ottimale sulla carta, la risoluzione ottenuta era scarsa; soprattutto se confrontata a quella di altri dispositivi elettronici, come lo schermo Retina Display dell’Apple, oppure la qualità di stampa di alcune stampanti 3D. La camera di Cossairt usa lo stesso principio ma con una luce laser molto più brillante di quella dell’ambiente, permettendo al dispositivo di cogliere la differenza di profondità in più punti migliorando di molto la risoluzione finale.

«Perché una camera 3D sia veramente utile, si deve poter utilizzare in svariati ambienti della quotidianità», assicura Cossairt. « L’aria aperta è uno di questi ambienti. Questo era qualcosa che Kinect non riusciva a fare, ma la nostra camera 3D, si».

Il nome del nuovo prodotto è Motion Contrast 3D Laser Scanner (MC3D). La procedura di acquisizione dati è di scannerizzazione di ogni singolo punto, come quella del Kinect. Ciò che la differenzia è che la scannerizzazione avviene soltanto sulle porzioni di scena dove avviene un cambiamento. Questo dettaglio rende la scannerizzazione più veloce e di qualità migliore. Anche l’occhio umano lavora in maniera simile: i neuroni non scannerizzano tutta la scena ogni volta, ma si accendono solamente se percepiscono un cambiamento nel campo visivo.

«Se si manda ripetute volte lo stesso segnale nel campo visivo dell’occhio, i neuroni smettono di accendersi. Abbiamo pensato che questo principio di funzionamento potesse essere utilizzato con molto profitto dal nostro sistema di scannerizzazione 3D», spiega Cossairt.

Di sicuro, la velocità di acquisizione e la qualità delle immagini ottenute faranno di questa tecnologia la base per molte applicazioni. Cossairt sta pensando alla robotica, la bioinformatica, la realtà aumentata, la manifattura automatizzata. Solo per nominarne alcune.

Di recente, Cossairt e il suo gruppo di ricerca sono stati premiati col Google Faculty Research Award per questo progetto, la cui tecnologia sarà integrata sulla piattaforma delle autovetture autonome Google.

Fonte:

Traduzione dell’articolo della 3ders.org
(http://www.3ders.org/articles/20150503-revolutionary-motion-contrast-3d-scanner-mc3d-modeled-after-the-functions-of-the-human-eye.html)

Per approfondire:

Comp Photo Lab
(http://compphotolab.northwestern.edu/project/mc3d-motion-contrast-3d-laser-scanner/)

Articolo “MC3D: Motion Contrast 3D Scanning”
(http://compphotolab.northwestern.edu/wordpress/wp-content/uploads/2015/04/dvs_031.pdf)