Artículos técnicos

Actualmente hay mucho debate sobre la validez del escaneo láser 3D como método de medición de la regularidad de la superficie del suelo. Se han publicado diversos estudios ^1,2  que concluyen que el uso de escáneres láser terrestres (TSL) puede generar información del calibre y la calidad necesarios para el análisis de superficies sustancialmente planas. Sin embargo, su uso como método para calcular los números F de acuerdo con la norma ASTM 1155, ha dejado mucho que desear. Aparte de la falta de correlación entre los resultados obtenidos de los TSL y otros métodos, como el Dipstick, la industria topográfica ha adoptado la práctica de elaborar mapas de calor de elevación. Esto ha dado lugar a la expresión más bien despectiva, pero tal vez merecida, «nada más que bonitas imágenes».

Para dar una visión amplia del perfil general de la superficie, que muestre, por ejemplo, dónde puede haber zonas hundidas, estos mapas de calor son más que adecuados. Para cualquier otro análisis, su valor es limitado, y la información derivada de ellos puede conducir a malas decisiones.

En un artículo anterior, hemos descrito las diferentes categorías de escáneres láser disponibles. Éstos van desde escáneres simples y fáciles de usar, más que adecuados para el trabajo básico de BIM, hasta escáneres metrológicos de alta gama que cuestan cientos de miles de euros/libras/dólares. En última instancia, sin embargo, un escáner láser no es más que una herramienta para recoger datos.

En Floor Dynamics, hemos investigado más de dos años, y una considerable inversión en aprender a producir mapas de alta definición. A partir de estos mapas somos capaces de leer la elevación con referencia al datum, la diferencia de elevación entre el puntos aislados, la curvatura, o la tasa de cambio de elevación. Piense en lo que estamos produciendo como un mapa cartográfico de 1:5k en comparación con un atlas de carreteras de 1:100k.

Un escáner láser es sólo una de las herramientas o instrumentos que usamos para producir estos mapas. Para usar una analogía con otro tipo de instrumento, un piano, por ejemplo. Puedo elegir una melodía usando un par de dedos. Incluso puede ser capaz de reconocerla. En realidad, no importaría si estuviera tocando un piano de 200.000 dólares o un teclado de 500 dólares. El resultado sería el mismo. Ahora imagina un pianista de concierto.

Aunque sin duda tocarían el teclado barato mucho mejor que nosotros, el detalle que podrían extraer y la música que podrían producir de un piano de cola, estaría en una liga diferente. Para aprender a tocar, la buena técnica es fundamental. Para tocar en el tiempo y con un ritmo determinado, se puede utilizar un metrónomo para proporcionar la calibración. Para todos, excepto los mejores pianistas de concierto, un piano de cola de 200.000 dólares sería exagerado. Aparte del talento del intérprete, sólo el más exigente de los oídos podría notar la diferencia con un modelo que cuesta 10.000 dólares. Llega un punto en el que lo «suficientemente bueno», aunque no sea perfecto, es suficiente.

Mapeo de alta definición

Sin revelar demasiados secretos comerciales, los elementos clave de la producción de mapas de alta definición incluyen:

• Establecer una red de control preciso
• Áreas de escaneo reducidas para un escaneo de alta resolución
• Producción de la rejilla de calibración
• Registro preciso de múltiples posiciones de escaneo
• Procesamiento de la nube de puntos a través de Pellego™
• Análisis desde Pellego™ generando Mapas HD en base a la especificación requerida
• La presentación de informes y la visualización de los datos

Los datos se recogen utilizando un TSL de grado de ingeniería con un compensador de doble eje, una estación total de 0,5″ y un nivel digital con mira invar de alta precisión.

No hace falta decir que la info que entra es igual a la que sale. El primer paso es la recopilación de datos suficientes y de suficiente calidad. No sólo la elección de los instrumentos, sino también el proceso, o flujo de trabajo, es crítico. La industria de la topografía, en general, no practica las habilidades que se requieren para recoger la calidad de los datos que necesitamos. Esto es por la simple razón de que las demandas de su trabajo regular son diferentes a las que se requieren para el mapeo HD. No ha habido esta necesidad hasta ahora.

Una vez que los datos se han recogido, se procesan. Dependiendo del software y el equipo utilizado, la producción de una nube de puntos unificada puede utilizar el auto-registro de los escaneos individuales. Más comúnmente, los paquetes de software comercial permiten varios tipos de registro manual o semiautomático. Durante este proceso, normalmente se realiza una cantidad significativa de limpieza. Los datos limpiados se filtran y se engranan para producir una superficie desde la que se toman las mediciones.

Este proceso elimina y suaviza los datos. Como tal, pierde definición y precisión. Piense en ello como tomar una fotografía de alta resolución y convertir el archivo en un pequeño jpeg, adecuado para su publicación en los medios sociales. Visto en un teléfono o en la pantalla de una computadora se verá bien. Si intentas producir una impresión en A3 del mismo archivo, no hay ni de cerca suficiente información para obtener una imagen medio decente. No sólo no hay suficientes píxeles, sino que los datos utilizarán un espectro de color reducido.

Pellego™

Para superar las limitaciones de los programas informáticos disponibles en el mercado para manipular las nubes de puntos, Floor Dynamics desarrolló Pellego™. Este software no tiene pérdidas. En otras palabras, está utilizando todos los datos en bruto. Para volver a la analogía de la fotografía, tenemos un archivo de alto megapixel y alta tasa de bits producido por una cámara DSLR de calidad usando un lente de alta gama con estabilización incorporada – no una cámara de teléfono barata. Al igual que con las cámaras, el número de píxeles (datos) por sí solo, no garantiza necesariamente la calidad de la imagen.

El tamaño de los píxeles que utiliza Pellego™ para generar sus mapas en HD es de 50x50mm. Cada píxel, o pot como lo llamamos, contiene en promedio alrededor de 325 puntos lidar individuales. La imagen de 40.000m2 de suelo, típica de un centro logístico para robótica, contiene 16 millones de pots/píxeles generados a partir de 5.200 millones de datos individuales. A cada uno de estos pots/píxeles, se le asigna un valor z basado en la información contenida.

En un artículo anterior hemos discutido términos como exactitud y precisión, ambos elementos de un error. Con suficientes puntos de datos dentro de cada pot y la calibración contra otro conjunto de datos (instrumento), podemos calcular el error y el sesgo sistémico. Como resultado, la confianza en la veracidad del valor Z asignado aumenta, es decir: la incertidumbre disminuye.

Una vez que se ha producido el mapa HD, el cálculo de conformidad con una norma particular es un proceso de comparación del valor Z de un pot con el de otro.

Una alternativa utilizada para extraer valores de una superficie mallada en los programas informáticos comerciales, es tomar los valores de los puntos lidar individuales más cercanos a una posición x, y dada. El problema de esta metodología es que no se tiene idea de en qué lugar de la curva de distribución caen estos puntos. Es esta alta incertidumbre de tomar una lectura individual, o usar datos suavizados, lo que da lugar al intenso debate sobre la precisión del escaneo láser.

La visualización de los datos

La forma en que se visualizan los datos es imperativa para su comprensión. Todos sabemos que la percepción y el significado de un gráfico puede ser alterado simplemente cambiando las unidades del eje. Los colores también juegan un papel vital. En la mayoría de las culturas, el rojo significa peligro. Factores como estos también son responsables de la crítica de que el escaneo láser es genial, si sólo quieres imágenes bonitas.  No es raro que surjan disputas entre el contratista y el cliente cuando un pavimento pasa la especificación del número F, pero que el cliente se centre más en los grandes parches rojos de un mapa de calor mal producido.

Dejando a un lado todos los argumentos técnicos sobre qué tipo de escáner usar y cuán precisos, o no, son, la fig. 4 muestra un par de mapas de un proyecto reciente. El suelo fue medido para la conformidad con la 4ª edición del FM2 de la Concrete Society. Es un buen pavimento – paneles sin juntas de 1024m2. Lo sorprendente es que, en el mapa de la izquierda, las franjas sombreadas que son claramente visibles son causadas por el tirón del Laser Screed. Hay una pequeña diferencia de elevación de 2-4mm sobre los 4m de ancho de la regla extendedora (una pendiente de 0.05-0.10%). Si se hace un zoom sobre el archivo original, es incluso posible ver el impacto de las variaciones en el hundimiento de las tongadas de hormigón en algunas zonas.

Visualizando los mismos datos de forma diferente, como el mapa de contorno de 5mm de la derecha, otras características se hacen más prominentes. Está muy claro dónde están las juntas de construcción. Como el suelo fue mapeado algún tiempo después de la construcción, lo que no sabemos es qué causó esto. Este resultado podría ser causado por factores de construcción como la instalación de las juntas, o la forma en que los bordes son espolvoreados y pulidos a mano. Alternativamente, el efecto curling también podría ser causa o contribuir a esta diferencia. Si el pavimento fue mapeado durante la construcción y luego de nuevo algunos meses después, esto puede ser comparado y medido.

Floor Dynamics emplea escáneres láser, como una de las herramientas, para recoger datos con el fin de producir un mapeo de alta definición de la superficie. No es una empresa de escaneo láser. El resultado es muy diferente. El mapeo de alta definición produce todo un mundo de información valiosa para mejorar continuamente la calidad de la construcción. El resultado es particularmente importante en el desempeño de las instalaciones logísticas automatizadas y robóticas. ¿Imágenes bonitas, o mapas HD que contienen una gran cantidad de información valiosa? Usted puede ser el juez.

Andrew Keen – CSO RCR Flooring Services

References:

William Paul, James Klinger, and Bruce A. Suprenant, “ASCC 3-D Laser Scanning Study, Part 1: Eight participants used scanners to determine target coordinates” Concrete International Journal – Jan 2019.

William Paul, James Klinger, and Bruce A. Suprenant, “ASCC 3-D Laser Scanning Study, Part 2: Eight participants used scanners to determine F-numbers” Concrete International Journal – Feb 2020.