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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Inspección de piezas 3D: revisión de la literatura]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[A survey of inspection systems using range images is presented; the review focus especially on papers published from 2000 to 2006. The inspection systems are classified according to the techniques used in the acquisition stage. The specific applications of inspection considered in the mentioned works are described, as well as the most outstanding characteristics of systems developed to date. Tendencies in such developments are identified from these characteristics, such as the search for increased CAD-model based flexibility and the preferential use of active triangulation systems (especially projecting structured light as a light plane and fringes instead of passive systems). The problem of inspecting deformable pieces is then presented, representing an open topic for considering developing future systems. The more relevant works related to this topic are also discussed.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size = "2" face = "verdana">     <p>    <center><font size = "4"><b> Inspección de piezas 3D: revisión de la literatura </b></font></center></p>     <p>    <center><font size = "3"><b> Inspection of 3D parts: a survey </b></font></center></p>     <p><b> Andrés Eleázar Jaramillo<sup>1</sup>, Flavio Prieto<sup>2</sup> y Pierre Boulanger<sup>3</sup> </b></p>     <p>    <br><sup>1</sup> Ingeniero electrónico, UAN, Bogotá, Colombia. Físico y Magíster en Física, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Candidato  a Doctor en Ingeniería, UNC-Manizales, Colombia. Profesor, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Manizales. <a href = "mailto:aejaramillov@unal.edu.co">aejaramillov@unal.edu.co</a>     <br><sup>2</sup> Ph.D y M. Sc. Profesor, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Manizales. <a href = "mailto:faprietoo@unal.edu.co">faprietoo@unal.edu.co</a>     <br><sup>3</sup> B. Sc. in Engineering Physics. M. Sc. in Physics, Laval University. PhD. in Electrical Engineering, University of Montreal. Professor, Department of Computing Science, University of Alberta, Edmonton, Canadá. <a href = "mailto:pierreb@cs.ualberta.ca">pierreb@cs.ualberta.ca</a> </p> <hr size = "1">     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b> RESUMEN </b></p>     <p>En este artículo se presenta una revisión sobre los sistemas de    inspección presentados en la literatura, entre 2000 y 2006, que emplean    mediciones de rango como fuente de información para realizar el control    de calidad sobre diferentes objetos o productos. Los sistemas de inspección    citados se clasificaron de acuerdo a las técnicas empleadas en la etapa    de adquisición. Se describen las aplicaciones específicas de inspección    consideradas en los trabajos citados, así como las características    más relevantes de los sistemas desarrollados. A partir de dichas características    se identifican las tendencias que se presentan en tales desarrollos, como son:    la búsqueda de mayor flexibilidad, basadas en el uso de modelos CAD;    y el uso preferente de sistemas de triangulación activa, en especial    con proyección de luz estructurada en plano de luz y franjas, en vez    de los sistemas pasivos. Finalmente, se plantea el problema de la inspección    de piezas deformables, el cual representa un tema abierto a considerar para    el desarrollo de futuros sistemas de inspección, y se discuten los trabajos    más relevantes relacionados con este tema.</p>     <p> <b>Palabras clave:</b> inspección, sensores de rango, imágenes 3D, piezas    deformables.</p> <hr size = "1">     <p><b> ABSTRACT </b></p>     <p>A survey of inspection systems using range images is presented; the review focus    especially on papers published from 2000 to 2006. The inspection systems are    classified according to the techniques used in the acquisition stage. The specific    applications of inspection considered in the mentioned works are described,    as well as the most outstanding characteristics of systems developed to date.    Tendencies in such developments are identified from these characteristics, such    as the search for increased CAD-model based flexibility and the preferential    use of active triangulation systems (especially projecting structured light    as a light plane and fringes instead of passive systems). The problem of inspecting    deformable pieces is then presented, representing an open topic for considering    developing future systems. The more relevant works related to this topic are    also discussed.</p>     <p> <b>Keywords:</b> inspection, range sensor, 3D images, deformable parts</p> <hr size = "1">     <p>Recibido: abril 18 de 2007    <br>   Aceptado: octubre 22 de 2007</p>     <p><font size = "3"><b> Introducción </b></font></p>     <p>La necesidad de lograr una mejor calidad en los productos manufacturados hace    que la inspección ocupe un lugar de gran importancia dentro de los procesos    de fabricación industriales. De forma general, la inspección se    puede definir como el proceso mediante el cual se determina si una pieza o producto    se desvía de un conjunto de especificaciones dadas (Newman y Jain, 1995).    Usualmente estas especificaciones, también llamadas tolerancias, vienen    representadas como un conjunto de valores de ciertas características    de las piezas, así como las desviaciones aceptables respecto a dichos    valores (Prieto, 1999). En su forma más simple, la tarea de inspección    es realizada por un operador humano sobre un conjunto de muestras tomadas del    lote completo de piezas a revisar. Este método presenta grandes inconvenientes.    Por una parte, no se realiza la inspección sobre la totalidad de las    piezas, y por otra, existe una apreciación subjetiva, por parte del operador,    al evaluar determinadas características (Mital <i>et al</i>., 1998). Para superar    estas deficiencias se han propuesto sistemas automatizados de inspección,    algunos de los cuales ya han sido aplicados a diferentes procesos de fabricación    industriales como en (Fernández <i>et al</i>., 2001), donde se presentó    un sistema de inspección para sensores de bolsas de seguridad para automóviles.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Debido a la gran precisión obtenida en las mediciones realizadas, uno    de los sistemas más ampliamente utilizado en la industria de manufactura    de partes es aquel que emplea las máquinas de medición por coordenadas    (MMC) (Suh <i>et al</i>., 2002). Estos sistemas proporcionan mediciones tridimensionales    de la posición de la punta de contacto (también se han desarrollado    sistemas MMC con sensores ópticos (García <i>et al</i>., 1999) sobre    diferentes puntos de la superficie de la pieza a inspeccionar. Sin embargo,    debido al tiempo requerido para el posicionamiento del sensor, las MMC son bastantes    lentas en comparación con los sistemas de inspección visuales    y además sólo toman muestras de un número reducido de puntos    sobre la superficie de la pieza. Con el fin de superar las desventajas presentadas    por las MMC, se han desarrollado sistemas de inspección que hacen uso    de técnicas ópticas de adquisición, como es el caso de    la visión artificial 3D (Pham y Alcock, 2003; Mery, 2002). Sistemas de    inspección visual automatizados han sido aplicados eficientemente en    numerosos procesos de control de calidad sobre diferentes productos como cuero,    textiles, pasta de papel, vidrio, etc. (Newman y Jain, 1995; Mery, 2002). Sin    embargo, en la mayoría de tales sistemas se aplican técnicas de    imágenes en 2D. En el caso de la inspección de piezas 3D, aún    los sistemas de inspección visual presentan una precisión menor    que las MMC (Rodrigues, 2005).</p>     <p>Ya que generalmente las piezas son diseñadas mediante un paquete de    diseño 3D (CAD), se tiene la posibilidad de realizar la tarea de inspección    mediante la comparación del modelo CAD de diseño de la pieza con    el modelo virtual reconstruido a partir de los datos tomados con el sistema    de adquisición. Este es el esquema de inspección basado en modelos    CAD (Newman y Jain, 1994; Newman y Jain, 1995; Tarbox y Gottschlich, 1995).    Aunque en este esquema se requiere procesar una gran cantidad de datos, se tiene    mayor flexibilidad (Bispo y Fisher, 1994; Tomlinson, 1994), en contraste con    los sistemas basados en lista de especificaciones cuya aplicabilidad está    limitada a procesos de inspección específicos (Gravell y Henderson,    1996).</p>     <p>Salvo por unos pocos trabajos citados en esta revisión, en los sistemas    de inspección presentados en la literatura se consideran los objetos    3D como sólidos rígidos. Esto plantea un problema para la inspección    de piezas no - rígidas. En este caso un sistema de inspección    de piezas rígidas podría rechazar una pieza que se encuentra fuera    de tolerancias aunque esta pueda cumplir con su función una vez ensamblada.</p>     <p>Esta revisión está organizada de la siguiente manera: en primera    medida se hace una introducción a las imágenes y mediciones de    rango. Posteriormente se describen los sistemas de inspección basados    en mediciones de rango más empleados en los trabajos publicados en la    literatura entre 2000 y 2006, como son, las máquinas de medir por coordenadas,    los sistemas pasivos y la triangulación activa, respectivamente. Además,    se discuten otros sistemas que se han aplicado a la tarea de inspección    de piezas 3D en algunos trabajos específicos. Finalmente, se plantea    el problema de la inspección de piezas no - rígidas y se discuten    los trabajos presentados en la literatura que se orientan de alguna manera a    la solución de este problema.</p>     <p><font size = "3"><b> Imágenes y mediciones de rango </b></font></p>     <p>Usualmente, la imagen obtenida por una cámara convencional representa    la distribución de intensidades de una escena observada. En cambio, una    imagen de rango de la misma escena representa las distancias de la cámara    a los puntos de la escena. Una imagen de rango puede ser considerada como un    mapa de profundidades R(i,j), donde R es la medida de profundidad o rango de    la escena y (i,j) son las coordenadas en el plano de formación de la    imagen (<a href="#fig01">Figura 1</a>). La principal ventaja de las imágenes de rango es que    en ellas se tiene explícitamente información de las características    geométricas de las superficies medidas. Este tipo de imagen es especialmente    útil para los procesos de inspección de superficies ya que los    cambios o defectos con características 3D, como rasguños, cavidades    o salientes, son representados con alto contraste.</p>     <p><a name="fig01"></a></p>     <p></p>     <p>    <center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f1.jpg"></center></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p></p>     <p>Las mediciones de rango se pueden realizar mediante diferentes técnicas.    El método más aplicado en la industria consiste en la determinación    de la posición tridimensional de los puntos sobre la superficie a medir,    por medio de una sonda (óptica o de contacto) guiada por un sistema de    posicionamiento mecánico. Se tienen, por otra parte, técnicas    de visión pasiva y activa para la adquisición de imágenes    de rango. En la visión pasiva la luz que ilumina la escena es tomada    del ambiente; en cambio, en las técnicas activas el sensor incorpora    una fuente energía, como por ejemplo un haz de luz láser.</p>     <p><font size = "3"><b> Máquinas de medir por coordenadas </b></font></p>     <p>El método más utilizado a nivel industrial para la adquisición    de datos de rango consiste en una sonda de contacto para medir las posiciones    tridimensionales de puntos sobre las superficies de las piezas. En este principio    de funcionamiento se basan las denominadas máquinas de medir por coordenadas    (MMC). En este caso los puntos de contacto de la sonda sobre la superficie son    registrados y almacenados para su posterior procesamiento. Estos sistemas de    medición por coordenadas se han combinado con métodos ópticos    para la adquisición de los datos. De dicha forma, no es necesario el    contacto de la sonda con la superficie a medir, con lo cual se obtiene mayor    rapidez en la medición y se evita el desgaste de la sonda; además,    en el caso de piezas flexibles se evita la deformación que puede producir    el contacto de la sonda con su superficie. No obstante, la información    de la posición la sigue dando el sistema de posicionamiento mecánico    sobre el cual va montado el sensor óptico (Prieto <i>et al</i>., 1998; Lamb    <i>et al</i>., 1999).</p>     <p>Muchos fabricantes de MMC (Brown, 2007; Zeiss, 2007; Mitutoyo, 2006; Trimek,    2007), actualmente comercializan sondas ópticas, las cuales básicamente    consisten en un haz láser focalizado y un sensor óptico. La mayor    virtud de las MMC es su alta precisión, comparadas con los otros métodos    de medición; sin embargo, su funcionamiento es lento debido a la inercia    mecánica y sólo permiten adquirir un número reducido de    puntos.</p>     <p>En Weckenmann <i>et al</i>., 2001, se presentó un estudio de las incertidumbres    en mediciones de piezas de autos realizadas con MMC. En Suh <i>et al</i>., 2002 se    utilizaron datos obtenidos con una MMC para la inspección de piñones    cónicos espirales. Se aplicó un esquema de inspección basado    en modelos CAD de las piezas, los errores de las piezas son detectados por la    comparación del modelo virtual con el modelo CAD. Los modelos virtuales    son obtenidos mediante el ajuste de superficies NURBS a los puntos obtenidos    con la MMC.</p>     <p><font size = "3"><b> Sistemas pasivos </b></font></p>     <p>En la visión estéreo se hace la reconstrucción de escenas    tridimensionales a partir de imágenes tomadas desde diferentes puntos    de vista (Hartley y Zisserman, 2000; Faugeras, 1993). En procesos de inspección    en los cuales se aplica la visión estéreo, generalmente se usan    dos cámaras mas, también es posible usar una cámara tomando    vistas en posiciones relativas diferentes de la cámara respecto de la    superficie a medir.</p>     <p>En general, las técnicas pasivas, como la visión estéreo    son relativamente económicas comparadas con las activas, como la triangulación    láser, pero los cálculos de los datos de profundidad de las escenas    son mucho más complejos e implican altos costos computacionales. El problema    principal de la visión estéreo consiste en determinar los puntos    en las imágenes adquiridas desde los diferentes puntos de vista que corresponden    a un punto en la escena 3D. Luego de la obtención de puntos correspondientes    entre las diferentes vistas se puede realizar el cálculo de la profundidad    a partir de la geometría de la escena (<a href="#fig02">Figura 2</a>). Entre 2000 y 2006 se    han presentado en la literatura algunos trabajos en los cuales se emplea visión    estéreo, principalmente por las características específicas    de la tarea de inspección a realizar. Por ejemplo, en Labarille <i>et al</i>.,    2004 se propuso un sistema de visión estéreo para realizar la    revisión de los lastres de las carrileras de ferrocarril. El sistema    de adquisición consta de dos cámaras de video instaladas bajo    el tren, aplicando técnicas de visión estéreo para la extracción    de características y realizando la inspección de los lastres.</p>     <p><a name="fig02"></a></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p></p>     <p>    <center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f2.jpg"></center></p>     <p></p>     <p>Un método estéreo con múltiples cámaras CCD, para    la obtención de datos de profundidad, aplicado a la inspección    de ensamblado de circuitos impresos, se propuso en Hata <i>et al</i>., (2003). De otra    parte, en Silva <i>et al</i>., (2003) se presentó un sistema de visión    estéreo para tareas de dimensionamiento e inspección remotos en    tiempo real. Para la adquisición, el sistema usa dos cámaras de    video CCD, luego se aplica una etapa de preprocesamiento sobre las imágenes    2D y una etapa de reconstrucción para la obtención final de las    dimensiones de los objetos. Para la visualización 3D remota se usa un    monitor de computador y gafas pasivas. El sistema fue desarrollado para aplicación    en actividades de inspección submarina en aguas profundas, aunque también    se podría aplicar a la guía autónoma de vehículos.    En Malassiotis y Strintzis, 2003 se presentó un sistema de visión    basado en modelos CAD para mediciones de alta precisión e inspección    de calidad en huecos de piezas industriales. En Zhang <i>et al</i>., 2004 se utilizaron    secuencias de imágenes para la reconstrucción 3D y la inspección    de deformaciones de piezas compuestas de láminas metálicas. El    sistema usa una cámara CCD para tomar las imágenes y una rejilla    plana giratoria sobre la cual se ubica el objeto a inspeccionar. Las imágenes    se toman para ángulos iguales de rotación de la rejilla. La estrategia    consiste en usar un modelo CAD y técnicas de fotogrametría para    la reconstrucción precisa y la inspección de las piezas. Un sistema    para verificar la alineación de uniones clavija-hueco, en procesos automatizados    de ensamble de clavijas deformables, fue presentado en Kim (2005). Mediante    un arreglo de espejos, el sistema adquiere cuatro vistas por cada imagen para    la reconstrucción virtual de las clavijas.</p>     <p><font size = "3"><b> Triangulación activa </b></font></p>     <p>Los sistemas activos de adquisición de datos de rango se dividen según    dos enfoques principales: aquellos que aplican el principio de triangulación,    y los que realizan el cálculo de profundidad a partir del tiempo de vuelo    de la señal de la fuente de energía del sensor (Hoover, 1996).    En esta sección se discuten los sistemas en los cuales se emplea el principio    de triangulación, mientras que los basados en tiempo de vuelo se tratan    en una sección posterior. En las cámaras que aplican el principio    de triangulación activa la escena es iluminada por un haz de luz en una    dirección y la luz reflejada es captada por un sensor desde otra dirección.    El ángulo de iluminación, el ángulo de visión y    la línea de base entre la fuente de luz y el sensor son los parámetros    de la triangulación. La <a href="#fig03">Figura 3</a> muestra una geometría simple    para un sistema de triangulación activa. Prieto <i>et al</i>. en múltiples    trabajos (Prieto <i>et al</i>., 2000; Prieto <i>et al</i>., 2002a; Prieto <i>et al</i>., 2002b),    presentaron un sistema para la inspección de piezas 3D rígidas    basado en el uso de modelos CAD de las piezas. En ese sistema se usan los modelos    CAD para la planeación de las vistas, el registro de la nube de puntos    y la segmentación de las superficies requeridas para la inspección.    Los datos de rango fueron adquiridos con un sensor de rango montado sobre una    MMC. Para efectos de comparación se usaron dos sensores de rango diferentes:    un sensor Biris (Blais y Rioux, 1986) y un sensor autosincronizado (Rioux, 1994).</p>     <p><a name="fig03"></a></p>     <p></p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f3.jpg"></center></p>     <p></p>     <p><b> Luz estructurada </b></p>     <p>En este caso el sistema de iluminación proyecta algún patrón    de luz sobre la escena, como puntos, líneas, rejillas o franjas. Las    deformaciones del patrón reflejado dan información de la topología    de la superficie. En Bertagnolli y Dillmann (2003) se propuso un sistema de    inspección de piezas rígidas que utiliza un sensor óptico    montado en un robot industrial para realizar las mediciones de superficie. La    etapa de adquisición se basa en el principio de proyección y registro    de bandas luminosas. El sistema aplica un esquema de inspección basado    en la comparación de los datos medidos con el modelo de manufactura.    El posicionamiento del sensor no se basa en la cinemática del robot,    sino en fotogrametría de corto rango usando marcas de referencia.</p>     <p>Un nuevo método para la medición sin contacto del diámetro    de objetos cilíndricos se presentó en Demeyere y Eug&egrave;ne    (2004). El método se basa en la proyección de un patrón    de luz estructurada, compuesto de tres planos láser paralelos, sobre    la superficie de los objetos y el registro de la imagen resultante a través    de una cámara CCD. En este caso los objetos no tienen que estar necesariamente    orientados en forma perpendicular al plano de la cámara.</p>     <p>En Guerra y Villalobos (2001) se introdujo un sistema de inspección    para el ensamble de circuitos con tecnología de montaje superficial.    Se usó la técnica de triangulación láser con plano    de luz para la adquisición de los datos de rango Johannesson (1993).    Un sistema para el control de calidad de piezas con superficies de forma libre    fue presentado en Graebling <i>et al</i>., (2002). El esquema de inspección    está basado en la comparación del modelo CAD de diseño    con las imágenes adquiridas de las piezas reales. Para la adquisición    de los datos 3D se usó el principio de triangulación activa con    proyección patrones de franjas.</p>     <p>Se introdujo en Lee <i>et al</i>., (2000) un sistema visual de medición de    datos de rango 3D que mejora el desempeño de un sistema de clasificación    de los huevos de arenque. En el sistema propuesto se proyectan múltiples    líneas láser sobre la superficie del arenque y la cámara    CCD toma la imagen de la escena. A partir de la distorsión en el patrón    de líneas proyectado se calcularon la curvatura y orientación    de la superficie. Usando la relación lineal entre la distorsión    de línea proyectada y la profundidad de la superficie, los datos de rango    fueron recobrados de una sola imagen de la cámara.</p>     <p>En Leopold <i>et al</i>., (2003) se presentó un sistema de medición    para control de calidad en superficies de partes de autos basado en la técnica    de reflexión de luz estructurada, el cual permite detectar y medir pequeñas    ondulaciones y defectos en la curvatura de superficies reflectivas de forma    libre. El sistema permite reconstruir el modelo 3D usando polinomios de Bézier    y calcular la curvatura en cada punto de la superficie. A diferencia de las    técnicas de proyección de luz estructurada, las cuales son sensibles    a la topografía de la superficie, la reflexión de luz estructurada    es esencialmente sensible al gradiente y por tanto permite la detección    y medición de defectos de curvatura que son imperceptibles usando las    técnicas de proyección.</p>     <p>Un nuevo método para la calibración de sistemas de inspección    basados en luz estructurada fue propuesto en Zhang y Wei (2002). El sistema    usa redes neuronales para la autocalibración del sistema y logra alta    precisión con un número suficiente de puntos.</p>     <p>Un sistema para la inspección de piezas deformables fue introducido    en Weckenmann <i>et al</i>., (2005). En este sistema se proyecta un patrón de    franjas sobre la superficie del objeto. Con dos cámaras CCD, ubicadas    simétricamente en ambos lados del proyector, se toman imágenes    de la luz reflejada y se calcula la profundidad aplicando el principio de triangulación.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Sheng <i>et al</i>. en dos trabajos Sheng <i>et al</i>., 2000; Sheng <i>et al</i>., 2001) propusieron    un método para la planeación de la adquisición de datos    de rango en sistemas de inspección dimensional de partes de autos, en    los cuales se aplica la técnica de triangulación con luz estructurada.    En Wu <i>et al</i>., 2001) se presentó un sistema de inspección basado    en reglas de lógica difusa y modelos CAD. Se desarrolló un sistema    de adquisición con patrones de línea simple y múltiple,    y una cámara CCD.</p>     <p>Biegelbauer <i>et al</i>. en múltiples trabajos (Biegelbauer y Vincze, 2004a;    Biegelbauer y Vincze, 2004b; Biegelbauer y Vincze, 2006; Biegelbauer <i>et al</i>.,    2004) desarrollaron un sistema automático de visión 3D para la    inspección de huecos de sección circular en piezas mecánicas.    El sistema consta de una sonda compuesta de un sensor láser de rango    montada sobre un brazo de robot. El sensor proyecta un patrón circular    (Oxford, 2006).</p>     <p><b> Seccionamiento de luz </b></p>     <p>Este es otro método que emplea luz estructurada, en este caso un plano    de luz que se proyecta sobre la superficie a examinar (Pernkopf y O&#8216;Leary,    2003). Una vista completa de la superficie 3D se construye en forma secuencial,    sección por sección, al mover el objeto transversalmente con respecto    al plano de luz proyectado (<a href="#fig04">Figura 4</a>). Este método de adquisición    es útil especialmente cuando las superficies sobre las cuales se va a    realizar la inspección son extensas en una dimensión, como p.    ej. láminas metálicas largas (García <i>et al</i>., 1999). En    Pernkopf (2005) se presentó un sistema para la inspección de bloques    de acero en bruto. El sistema aplica la técnica de seccionamiento con    luz láser para la reconstrucción de la superficie de los bloques.    A partir de datos obtenidos aplicando la misma técnica, el mismo autor    en un trabajo anterior (Pernkopf, 2004), usó cadenas ocultas de Markov    acopladas para la extracción de las líneas sección de superficie    en presencia de ruido y la clasificación de los defectos superficiales.</p>     <p><a name="fig04"></a></p>     <p></p>     <p>    <center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f4.jpg"></center></p>     <p></p>     <p><b> Patrones codificados </b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En vez de proyectar plano de luz sobre la escena y procesar varias imágenes    (una por cada sección), o resolver las ambigüedades de un patrón    de múltiples líneas, se puede proyectar un patrón de luz    codificado. Ya que los puntos del patrón están codificados, los    datos de rango se pueden calcular de una tabla de datos. En Pag&egrave;s et    al., (2003) se presentó una clasificación de las diferentes estrategias    de codificación de luz estructurada empleada para la adquisición    de datos de superficies 3D.</p>     <p>Aunque en los trabajos citados en seguida el método de adquisición    por patrones codificados sólo fue usado para reconstrucción de    escenas 3D, los datos adquiridos podrían ser usados en procesos de inspección    industrial. Un sistema de adquisición para reconstrucción de escenas    3D que emplea un patrón de luz codificado de color fue presentado en    Zhang <i>et al</i>., (2002). De otro lado, en Gühring (2001) se presentó    un sistema de medición de superficies basado en luz codificada. Se combinaron    cámaras monocromáticas con proyectores multimedia para la adquisición    de los datos. En Pag&egrave;s <i>et al</i>., (2005) los autores presentaron un nuevo    método de patrones de franjas codificados de luz de colores para la adquisición    de imágenes de rango en una sola toma. En este método se combina    la detección de bordes y los picos de intensidad.</p>     <p><font size = "3"><b> Otras técnicas de adquisición </b></font></p>     <p>A parte de las técnicas que se han mencionado en las secciones anteriores,    se han desarrollado otros métodos para la adquisición de datos    de rango (Rioux, 1984; Besl, 1988; Beraldin <i>et al</i>., 1997; Sánchez, 2000;    Gühring, <i>et al</i>., 2000; Blais, 2004). En esta sección se discuten    únicamente aquellas técnicas que se han aplicado en sistemas de    inspección presentados en la literatura entre 2000 y 2006.</p>     <p><b> Tiempo de vuelo </b></p>     <p>Estos sistemas cuentan con un emisor de señal, un receptor y un medidor    del tiempo entre la emisión y la recepción de la señal    (<a href="#fig05">Figura 5</a>). Como emisor de señal se usan ondas sonoras, principalmente    ultrasonido, y señales luminosas, entre las cuales se encuentra la luz    láser. En este último caso se habla de radares láser o    detectores láser de tiempo de vuelo. Existen tres tipos de sensores de    rango basados en tiempo de vuelo (Besl, 1988):</p>     <p>1. Retardo de pulso: en esta técnica se mide directamente el tiempo    de vuelo de un pulso láser. </p>    <p>   2. Desplazamiento de fase AM: en esta técnica se mide la diferencia de    fase entre el haz emitido por un láser de amplitud modulada y el rayo    reflejado, magnitud que es proporcional al tiempo de vuelo (Hebert y Krotkov,    1991). </p>    <p>   3. Pulso de frecuencia FM: en este caso se mide el desplazamiento de frecuencia    entre el haz de frecuencia modulada emitido y el reflejado, otra magnitud proporcional    al tiempo de vuelo.</p>     <p><a name="fig05"></a></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p></p>     <p>    <center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f5.jpg"></center></p>     <p></p>     <p>Un sistema para la adquisición de datos de rango basado en un radar    láser fue introducido en (Langer <i>et al</i>., 2000). El sistema usa una fuente    de luz láser continua, con intensidad modulada para determinar la distancia    entre el sensor y la superficie, así como la reflectancia de la superficie    del objeto. Esta última es calculada a partir de la intensidad de la    luz reflejada. Se considera como una posible aplicación la inspección    de túneles, y en general, la adquisición de superficies 3D de    objetos de forma libre.</p>     <p><b> Fotometría estéreo </b></p>     <p>Esta técnica consiste en tomar diferentes imágenes de la escena    desde un mismo punto de vista pero con diferentes direcciones de iluminación    (<a href="#fig06">Figura 6</a>). Las sombras generadas por las diferentes direcciones de iluminación    permiten calcular la geometría 3D del objeto examinado (Pernkopf y O&#8216;Leary,    2003). Ya que se tienen tres grados de libertad desconocidos en cualquier punto    sobre la superficie, a saber, el factor de reflectancia y los dos grados de    libertad que especifican la orientación, se necesitan como mínimo    tres imágenes, cada una tomada en una configuración de iluminación    diferente. Usualmente se emplea luz blanca, aunque también se puede aplicar    luz de color como fuente de iluminación. La fotometría estéreo    ha sido usada en sistemas de inspección, como el presentado en (Smith    y Stamp, 2000), para la inspección de losas cerámicas.</p>     <p><a name="fig06"></a></p>     <p></p>     <p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f6.jpg"></center></p>     <p></p>     <p><b> Interferometría de luz blanca </b></p>     <p>Un haz de luz es dividido en dos caminos ópticos diferentes: uno se    dirige hacia un plano de referencia y el otro hacia la superficie a medir, luego    los rayos reflejados se superponen, formando un patrón de intensidad    modulada (<a href="#fig07">Figura 7</a>). En Schaulin y Wolter (2004) se presentó un análisis    de aplicabilidad de la interferometría de luz blanca en sistemas de inspección    de ensamble de componentes electrónicos.</p>     <p><a name="fig07"></a></p>     <p></p>     <p>    <center><img src="img/revistas/iei/v27n3/3a13f7.jpg"></center></p>     <p></p>     <p><b> Interferometría holográfica </b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En la interferometría holográfica se usa luz láser para    producir patrones de interferencia debidos a las diferencias de fase que se    tienen en caminos ópticos diferentes. A partir de estas diferencias se    hace la reconstrucción de la superficie 3D del objeto. Un método    para la reconstrucción de superficies basado en interferometría    holográfica se presentó en Osten (2000).</p>     <p><font size = "3"><b> Inspección de piezas no rígidas </b></font></p>     <p>Actualmente, en los sistemas comerciales que se emplean para realizar los procesos    de inspección se considera que los objetos a revisar son sólidos    rígidos. Estos sistemas no tienen en cuenta las propiedades mecánicas    de las piezas como, por ejemplo, la flexibilidad. Aunque para muchas piezas    industriales resulta válida esta suposición, existen muchas otras    para las cuales no. En estos casos es posible que una pieza que presenta una    deformación más allá de los límites de tolerancia    dados sea funcionalmente válida, lo cual implica una clasificación    errada de tal pieza. Es necesario, por lo tanto, que el sistema tenga en cuenta,    además de las características geométricas de las piezas,    sus propiedades mecánicas.</p>     <p>A pesar de que hay grandes industrias en las cuales se requieren sistemas de    inspección de piezas deformables, especialmente la automotriz y la aeroespacial,    son muy pocos los trabajos que se encontraron en la literatura sobre este tema.    De la revisión realizada sobre la inspección de piezas deformables    sólo se encontraron los trabajos que se discuten a continuación.</p>     <p>En Zhang <i>et al</i>., (2004) se propuso un método para la reconstrucción    e inspección de piezas deformables compuestas de láminas metálicas.    Para la reconstrucción de cada pieza se usa una secuencia de imágenes    de intensidad de la pieza ubicada sobre una base giratoria que cuenta con una    cuadrícula. El algoritmo de reconstrucción se basa en una técnica    de fotogrametría híbrida punto-línea, y se usa el modelo    CAD inicial para la reconstrucción así como para la inspección.</p>     <p>Un sistema para examinar deformaciones en clavijas cilíndricas deformables    y desalineaciones en su acoplamiento con huecos, fue presentado en Kim (2005).    El sistema usa una cámara CCD para la adquisición de los datos,    y un arreglo de espejos en forma piramidal para obtener cuatro puntos de vista    y evitar problemas de oclusión. El propósito de este sistema es    calcular las deformaciones y desalineaciones para que el sistema de ensamblado    realice las compensaciones apropiadas y se obtenga el correcto acoplamiento    de las partes.</p>     <p>A finales de 2005 en (Weckenmann <i>et al</i>., (2005) se propuso un sistema de inspección    visual 3D para partes laminares no - rígidas. El sistema comprende una    etapa de adquisición de datos de rango que aplica triangulación    láser; una etapa de extracción de características y reconstrucción,    en la cual se parte de la nube de puntos adquirida y se llega a una malla triangular    suavizada y optimizada; y finalmente, se realiza una compensación virtual    de la deformación de la pieza para una posterior evaluación de    las tolerancias. Se usó un filtrado adaptativo para reducir el ruido    presente en los datos y preservar los detalles característicos. La etapa    de extracción permite determinar las regiones características    más importantes para la inspección; y la optimización,    que consiste en reducir el número de puntos, se hace para mejorar la    rapidez en los cálculos. El modelo triangular suavizado y optimizado    se usó como base en la aplicación del FEM para calcular la compensación    de la deformación de la pieza.</p>     <p><font size = "3"><b> Conclusiones </b></font></p>     <p>Se presentó una revisión de los trabajos publicados en la literatura,    entre 2000 y 2006, sobre los sistemas de inspección que emplean mediciones    de rango. Tales sistemas se clasificaron según las técnicas usadas    en la etapa de adquisición de los datos. Se identificaron ciertas tendencias    en el desarrollo de dichos sistemas tales como: el uso de esquemas de inspección    basados en modelos CAD, con el fin de lograr mayor flexibilidad; el uso preferente    de los sistemas de triangulación activa, a pesar de su costo más    elevado, respecto de los sistemas pasivos, ya que estos últimos implican    mayor complejidad computacional; en particular, por la simplificación    que se obtiene en el procesamiento de las imágenes los métodos    activos que emplean luz estructurada en formas de plano de luz y franjas son    los más empleados.</p>     <p>En general, se aprecia un esfuerzo por parte de los investigadores en desarrollar    sistemas de inspección visual, en contraposición a los de medición    por coordenadas, con el fin de lograr mayor rapidez en los procesos. Sin embargo,    aún siguen siendo estos últimos, aquellos con los cuales más    se cuenta en la industria de manufactura de partes para el control de calidad    en superficies 3D, principalmente por su gran precisión y confiabilidad.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por otra parte, se encontraron muy pocos trabajos en los cuales se considera    la característica de deformabilidad de las piezas bajo inspección.    La gran mayoría de los publicados consideran los objetos sobre los cuales    se va a realizar la inspección como sólidos rígidos. En    particular, sólo se encontró un trabajo, el de Weckenmann <i>et al</i>.    (2005) en el que se considera la propiedad de flexibilidad del material como    un dato de entrada al sistema para realizar la tarea de inspección. Dado    que la deformabilidad es una característica apreciable en numerosas piezas    industriales, se puede apreciar la necesidad de desarrollar nuevos sistemas    de inspección en los cuales se considere dicha característica.</p>     <p><font size = "3"><b> Bibliografía </b></font></p>     <!-- ref --><p>Beraldin, J., Cournoyer, L., Rioux, M., Blais, F., El-Hakim, S., Godin, G.,    Object model creation from multiple range images: Acquisition, calibration,    model building and verification., Proceedings of the International Conference    on Recent Advances in 3-D Digital Imaging and Modeling, Ottawa, Canada, 1997,    pp. 326&#150;333.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0120-5609200700030001300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Bertagnolli, F., Dillmann, R., Flexible automated process assurance through    non-contact 3D measuring technology., IEEE International Conference on Multisensor    Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI2003), Tokyo, Japan, 2003.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0120-5609200700030001300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Besl, P., Active, optical range imaging sensors., Machine Vision and Applications,    Vol. 1, 1988, pp. 127&#150;152.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0120-5609200700030001300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Biegelbauer, G., Vincze, M., Fast and robust bore detection in range image data    for industrial automation., Proceedings of the 2nd International Symposium on    3D Data Processing, Visualization, and Transmission (3DPVT&#8217;04), 2004(a),    pp. 562&#150;533.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0120-5609200700030001300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Biegelbauer, G., Vincze, M., Robust and fully automated robotic bore inspection    for high variant parts., International Workshop on Robot Sensing ROSE, 2004(b).&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0120-5609200700030001300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Biegelbauer, G., Vincze, M., 3D Vision-guided bore inspection system., Proceedings    of the Fourth IEEE Int. Conference on Computer Vision Systems, ICVS&acute;06,    2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S0120-5609200700030001300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Biegelbauer, G., Vincze, M., N&ouml;ehmayer, H., Eber, C., Sensor based robotics    for fully automated inspection of bores at low volume high variant parts., Proceedings    of the 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation, New Orleans,    USA, 2004, pp. 4852&#150;4857.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0120-5609200700030001300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Bispo, E., Fisher, R., Inspection of free-form surfaces using dense range data.,    SPIE Automated 3D and 2D Vision, Vol. 2249, 1994, pp. 211&#150;220.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000122&pid=S0120-5609200700030001300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Blais, F., Review of 20 years of range sensor development., Journal of Electronic    Imaging, Vol. 13, No. 1, 2004, pp. 231&#150;240.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000123&pid=S0120-5609200700030001300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Blais, F., Rioux, M., BIRIS: a simple 3D sensor., Proceedings of SPIE, Vol.    728, 1986, pp. 235&#150;242.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000124&pid=S0120-5609200700030001300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Brown &amp; Sharpe., a division of Hexagon Metrology Inc., <a href="http://www.brownandsharpe.com/" target="_blank">http://www.brownandsharpe.com/</a>,    Página consultada en Enero de 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0120-5609200700030001300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Carl Zeiss Inc., <a href="http://www.zeiss.com/imt" target="_blank">http://www.zeiss.com/imt</a>, Página consultada en Enero    de 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000126&pid=S0120-5609200700030001300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Demeyere, M., Eug&egrave;ne, C., Measurement of cylindrical objects by laser    telemetry: A generalization to a randomly tilted cylinder., IEEE Transactions    on instrumentation and measurement, Vol. 53, No. 2, 2004.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0120-5609200700030001300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Faugeras, O., Three-Dimensional computer vision: A geometric viewpoint., The    MIT Press, 1993.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S0120-5609200700030001300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Fernandez, J., Benchetrit, D., Gachet, D., Automated visual inspection to assembly    of frontal airbag sensors of automobiles., 8th IEEE International Conference    on Emerging Technologies and Factory Automation, Vol. 2, 2001, pp. 631&#150;634.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0120-5609200700030001300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>García, D., Sebastián, J., Sánchez, F., Jiménez,    L., González, J., 3D Inspection system for manufactured machine parts.,    Machine Vision Systems for Inspection and Metrology VIII, Vol. 3835, 1999, pp.    236&#150;243.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S0120-5609200700030001300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>García, D., García, M., Obeso, F., Fernández, V., Real-time    flatness inspection system for steel strip production lines., Real-Time Imaging,    Vol. 5, 1999, pp. 35&#150;47.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0120-5609200700030001300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Gühring, J., Brenner, C., B&ouml;hm, J., Fritsch, D., Data processing    and calibration of a cross-pattern stripe projector., Proceedings of IAPRS,    Vol. 33, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S0120-5609200700030001300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Graebling, P., Lallement, A., Zhou, D-Y., Hirsch, E., Optical highprecision    three-dimensional vision-based quality control of manufactured parts by use    of synthetic images and knowledge for image-data evaluation and interpretation.,    Applied Optics, Vol. 41, No. 14, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000133&pid=S0120-5609200700030001300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Gravell, A., Henderson, P., Executing formal specifications need not be harmful.,    Software Engineering Journal Publication, Vol. 11, No. 2, 1996, pp. 104&#150;110.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S0120-5609200700030001300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Guerra, E., Villalobos, J., A three-dimensional automated visual inspection    sustem for SMT assembly., Computers and Industrial Engineering, Vol. 40, 2001,    pp. 175&#150;190.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000135&pid=S0120-5609200700030001300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Gühring, J., Dense 3-D surface acquisition by structured light using off-the-shelf    components., Videometrics and Optical Methods for 3D Shape Measurement, Vol.    4309, 2001, pp. 220&#150;231.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S0120-5609200700030001300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hartley, R., Zisserman, A., Multiple view geometry in computer vision., Cambridge    University Press, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000137&pid=S0120-5609200700030001300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hata, S., Shimaf, D., Kaida, K., Relative stereo method for 3-D measurement    in production lines., Emerging Technologies and Factory Automation, Proceedings    ETFA&#8217;03, IEEE Conference, 2003.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S0120-5609200700030001300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hebert, M., Krotkov, E., 3-D Measurements from imaging laser radars: How good    are they., IEEE/RSJ International Workshop on Intelligent Robots and Systems    IROS &#8217;91, Osaka, Japan, 1991, pp. 127&#150;152.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0120-5609200700030001300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hoover, A., The space envelope representation for 3D scenes., Ph.D. Dissertation,    Department of Computer Science and Engineering, U. of South Florida, 1996.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000140&pid=S0120-5609200700030001300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Johannesson, M., Sheet-of-light range imaging., Ph.D. Thesis, Department of    Electrical Engineering, Link&ouml;ping University, 1993.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000141&pid=S0120-5609200700030001300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Kim, J., Vision-based measurement of part deformation and misalignment for    deformable cylindrical peg-in-hole tasks., Proc. IMechE, Part C: J. Mechanical    Engineering Science, Vol. 219, 2005.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000142&pid=S0120-5609200700030001300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Labarile, A., Stella, E., Ancona, N., Distante, A., Ballast 3D reconstruction    by a matching pursuit based stereo matcher., 2004 IEEE Intelligent Vehicles    Symposium, Parma, Italy, 2004.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000143&pid=S0120-5609200700030001300029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Lamb, D., Baird, D., Greenspan, M., An automation system for industrial 3-D    laser digitizing., 3DIM99, 1999, pp. 148&#150;157.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000144&pid=S0120-5609200700030001300030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Langer, D., Mettenleiter, M. H&auml;rtl, F., Fr&ouml;hlich, C., Imaging laser    scanners for 3-D modeling and surveying applications., Proceedings of the 2000    IEEE International Conference on Robotics &amp; Automation, San Francisco, California,    2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000145&pid=S0120-5609200700030001300031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Lee, M., de Silva, C., Croft, E., Wu, Q., Machine vision system for curved    surface inspection., Machine Vision and Applications, Vol. 12, 2000, pp. 177&#150;188.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0120-5609200700030001300032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Leopold, J., Gunther, H., Leopold, R., New developments in fast 3Dsurface quality    control., Measurement, Vol. 33, 2003, pp. 179&#150;187.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000147&pid=S0120-5609200700030001300033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Malassiotis, S., Strintzis, M., Stereo vision system for precision dimensional    inspection of 3D holes., Machine Vision and Applications, 2003.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0120-5609200700030001300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Mery, D., Inspección visual automática., Primer Congreso Internacional    de Ingeniería Mecatrónica, Lima, Perú, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000149&pid=S0120-5609200700030001300035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Mery, D., Introducción a la visión artificial, apuntes para el    curso., Magister de Ingeniería Informática, Universidad de Santiago    de Chile, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0120-5609200700030001300036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Mital, A., Govindaraju, M., Subramani, B., A comparison between manual and    hybrid methods in parts inspection., Integrated Manufacturing Systems, Vol.    9, 1998, pp. 344&#150;349.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000151&pid=S0120-5609200700030001300037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Mitutoyo America Corp., <a href="http://www.mitutoyo.com/" target="_blank">http://www.mitutoyo.com/</a>, Página consultada en    Dic., 2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0120-5609200700030001300038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Newman, T., Jain, A., CAD-based inspection of 3d objects using range images.,    Proc. of Second IEEE CAD-Based Vision Workshop, Champion, USA, 1994, pp. 236&#150;243.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000153&pid=S0120-5609200700030001300039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Newman, T., Jain, A., A survey of automated visual inspection., Computer Vision    and Image Understanding, Vol. 61, No. 2, 1995, pp. 231&#150;262.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0120-5609200700030001300040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Newman, T., Jain, A., A system for 3D CAD-based inspection using range images.,    Pattern Recognition, Vol. 28, No. 10, 1995, pp. 1555&#150;1574.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000155&pid=S0120-5609200700030001300041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Osten, W., Application of optical shape measurement for the nondestructive    evaluation of complex objects., Opt. Eng., Vol. 39, No. 1, 2000, pp. 232&#150;243.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0120-5609200700030001300042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Oxford Sensor Technology Ltd., <a href="http://www.oxfordsensor.com/" target="_blank">http://www.oxfordsensor.com/</a>, Página consultada    en Diciembre, 2006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000157&pid=S0120-5609200700030001300043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pag&egrave;s, J., Salvi, J., Collewet, C., Forest, J., Optimised De Bruijn    patterns for one-shot shape acquisition., Image and Vision Computing, Vol. 23,    2005, pp. 707&#150;720.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0120-5609200700030001300044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pag&egrave;s, J., Salvi, J., García, R., Matabosch, C., Overview of    coded light projection techniques for automatic 3D profiling., Proceedings of    the 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Taipei, Taiwan,    2003.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000159&pid=S0120-5609200700030001300045&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pernkopf, F., 3D Surface inspection using coupled HMMs., Proc. of the 17th    International Conference on Pattern Recognition (ICPR&#8217;04), Vol. 3, 2004,    pp. 223&#150;226.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0120-5609200700030001300046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pernkopf, F., 3D surface acquisition and reconstruction for inspection of raw    steel products., Computers in Industry, Vol. 56, 2005, pp. 876&#150;885.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000161&pid=S0120-5609200700030001300047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pernkopf, F., O&#8216;Leary., Image acquisition techniques for automatic visual    inspection of metallic surfaces., NDT &amp; E International, Vol. 39, No. 8, 2003,    pp. 609&#150;617.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0120-5609200700030001300048&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Pham, D., Alcock, R., Smart inspection systems: Techniques and applications    of intelligent vision., Academic Press, 2003.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000163&pid=S0120-5609200700030001300049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prieto, F., Métrologie assistée par ordinateur: apport des capteurs    3D sans contact., Ph.D. Dissertation, Lab. d&#8217;Automatique Industrielle    INSA de Lyon, France, 1999.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0120-5609200700030001300050&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prieto, F., Lepage, R., Boulanger, P., Redarce, T., Inspection of 3D parts    using high accuracy range data., Proc. of SPIE conference on Electronic Imaging:    Machine Vision Applications in Industrial Inspection VIII (EI&#8217;2000), Vol.    3966, 2000, pp. 82&#150;93.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000165&pid=S0120-5609200700030001300051&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prieto, F., Redarce, T., Boulanger, P., Lepage, R., Automated inspection system    using range data., Proceedings of the 2002 IEEE lntemational Conference on Robotics    &amp; Automation, Washington D.C, USA, 2002(a), pp. 2557&#150;2562.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000166&pid=S0120-5609200700030001300052&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prieto, F., Redarce, T., Lepage, R., Boulanger, P., Visual system for fast    and automated inspection of 3D parts., International Journal of CAD/CAM and    Computer Graphics, Vol. 13, 1998, pp. 4&#150;6.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000167&pid=S0120-5609200700030001300053&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Prieto, F., Redarce, T., Lepage, R., Boulanger, P., An automated inspection    system., The Int. J. of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 19, 2002(b),    pp. 917&#150;925.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000168&pid=S0120-5609200700030001300054&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Rioux, M., Laser range finder based on synchronized scanners., Applied Optics,    Vol. 23, 1984, pp. 3837&#150;3844.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000169&pid=S0120-5609200700030001300055&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Rodrigues, F., Gómez, J., Zalama, E., Perán, J., Automated 3D    surface scanning based on CAD model., Mechatronics, Vol. 15, 2005, pp. 837&#150;857.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000170&pid=S0120-5609200700030001300056&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Sánchez, F., Reconstrucción tridimensional de escenas con iluminación    laser: aplicaciones a la fotogrametría industrial., Tesis Doctoral, Universidad    Politécnica de Madrid, Madrid, España, 2000.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0120-5609200700030001300057&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Schaulin, M., Wolter, K., White light interferometry, a method for optical    3D-inspection of advanced packages., IEEE 2Th Int. Spring Seminar on Elect.    Tech., 2004.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000172&pid=S0120-5609200700030001300058&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Sheng, W., Xi, N., Song, M., Chen, Y., Graph-based surface merging in CAD-guided    dimensional inspection of automotive parts., Proc. of the 2001 IEEE lnternational    Conference on Robotics and Automation, Seúl, Korea, 2001, pp. 3127&#150;3132.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0120-5609200700030001300059&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Sheng, W., Xi, N., Song, M., Chen, Y., Rankin III, J.S., Automated CAD guided    automobile part dimensional inspection., Proc. of the 2000 IEEE lnt. Conference    on Robotics and Automation, San Francisco, USA, 2000, pp. 1157&#150;1162.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000174&pid=S0120-5609200700030001300060&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Silva, L., Petraglia, A., Petraglia, M., Stereo vision system for real time    inspection and 3D reconstruction., IEEE International Symposium on Industrial    Electronics (ISIE &#8217;03), Vol. 1, 2003, pp. 607&#150;611.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0120-5609200700030001300061&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Smith, M., Stamp, R., Automated inspection of textured ceramic tiles., Comput.    Ind., Vol. 43, 2000, pp. 73&#150;82.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000176&pid=S0120-5609200700030001300062&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Suh, S., Lee, E., Kim, H., Cho, J., Geometric error measurement of spiral bevel    gears using a virtual gear model for STEP-NC., International Journal of Machine    Tools &amp; Manufacture, Vol. 42, 2002, pp. 335&#150;342.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0120-5609200700030001300063&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Tarbox, G., Gottschlich, S., IVIS: An integrated volumetric inspection system.,    Computer Vision and Image Understanding, Vol. 61, No. 3, 1995, pp. 430&#150;444.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000178&pid=S0120-5609200700030001300064&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Tomlinson, S., A flexible 3D vision system for industrial inspection., SPIE    Automated 3D and 2D Vision, 1994, pp. 138&#150;148.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0120-5609200700030001300065&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Trimek Metrological Eng., <a href="http://www.trimek.com/" target="_blank">http://www.trimek.com/</a>, Página consultada en    Enero de 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000180&pid=S0120-5609200700030001300066&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Weckenmann, A., Knauer, M., Kilmaier, T., Uncertainty of coordinate measurements    on sheet-metal parts in the automotive industry., Journal of Materials Processing    Technology, Vol. 115, 2001, pp. 9&#150;13.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0120-5609200700030001300067&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Weckenmann, A., Gall, P., Gabbia, A., 3D surface coordinate inspection of formed    sheet material parts using optical measurement systems and virtual distortion    compensation., 8th Int. Symp. on Laser Metrology., Proc. of SPIE, Vol. 5776,    2005.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000182&pid=S0120-5609200700030001300068&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Wu, J. Lee, R., de Silva, C., Intelligent 3-D sensing in automated manufacturing    processes., 2001 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent    Mechatronics Proceedings, Como, Italy, 2001, pp. 366&#150;370.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000183&pid=S0120-5609200700030001300069&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Zhang, L., Curless, B., Seitr, S., Rapid shape acquisition using color sutructured    light and multi-pass dynamic programming., International Symposium on 3D Data    Processing Visualization and Transmission, Padova, Italy, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000184&pid=S0120-5609200700030001300070&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Zhang, G., Wei, Z., A novel calibration approach to structured light 3D vision    inspection., Optics and Laser Technology, Vol. 34, 2002, pp. 373&#150;380.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000185&pid=S0120-5609200700030001300071&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Zhang, Y., Zhang, Z., Zhang, J., Deformation visual inspection of industrial    parts with image sequence., Machine Vision and Applications, Vol. 15, 2004,    pp. 115&#150;120.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000186&pid=S0120-5609200700030001300072&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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