Fișa disciplinei:

FI-D SFA-138 Tehnologii avansate de captare 3D.pdf

Departament:

Studiul formei și ambient

Titular:

conf. Andreea Iosif

Obiective:

Obiectiv general:
Dobândirea unei înțelegeri aprofundate a tehnologiilor contemporane de captare 3D și a modului în care acestea pot fi aplicate în documentarea, analiza și dezvoltarea proiectelor de arhitectură de interior și design de produs.

Obiective specifice:
▪Cunoașterea și utilizarea metodelor de fotogrametrie, scanare 3D și reconstrucție bazată pe inteligență artificială (AI).
▪ Înțelegerea tipologiilor de date rezultate din procesele de captare și gestionarea lor în fluxuri de lucru specifice proiectării.
▪ Formarea abilităților tehnice și analitice necesare pentru integrarea acestor date în modele CAD, BIM sau vizualizări digitale avansate.
▪ Dezvoltarea capacității de a alege critic metodele potrivite în funcție de scopul proiectului și specificul obiectului sau spațiului de studiat.
▪ Dezvoltarea unei atitudini reflexive și inovatoare în utilizarea noilor tehnologii digitale în context profesional.

Conținut:

Modul 1: Primii pasi în tehnologiile de captare 3D

Săptămâna 1:
Introducere în achiziția de date 3D
Prezentarea cursului, obiective și aplicabilitatea în designul de produs și arhitectură de interior.
Istoricul tehnologiilor de captare 3D: de la fotogrametrie la scanarea 3D și inovațiile recente.

Săptămâna 2:
Principii de fotogrametrie
Teoria fotogrametriei: procesul de captare a imaginilor, triangulație și reconstrucție 3D.
Software și instrumente utilizate în fotogrametrie.

Săptămâna 3:
Managementul și procesarea datelor 3D
Tipuri de date (meshuri, nori de puncte, texturi) și standardele de fișiere.
Flux de lucru pentru procesarea datelor capturate (curățare, optimizare, integrare).

Săptămâna 4:
O aplicatie practică
Realizarea unei fotogrametrii de obiect in Reality Capture

Modul 2: Scanarea 3D

Săptămâna 5:
Tehnologii de scanare 3D
Tipuri de scanere 3D (laser, LIDAR, structură de lumină) și principiile lor de funcționare.
Compararea avantajelor și dezavantajelor diferitelor metode.

Săptămâna 6:
Aplicabilitatea scanării 3D în proiectare
Studii de caz și exemple practice.
Integrarea datelor de scanare în fluxurile de lucru digitale și în proiectele de design.

Săptămâna 7:
Integrarea datelor 3D în CAD și BIM
Utilizarea datelor 3D în software de proiectare asistată de calculator (CAD) și Building Information Modeling (BIM).
Studii de caz și exemple practice din industrie.

Săptămâna 8:
O aplicatie practică
Releveu 2D / Modelul BIM dupa un nor de puncte

Modul 3: Integrarea Inteligenței Artificiale (AI) și Tehnologii Emergente

Săptămâna 9:
Introducere în NeRF (Neural Radiance Fields)
Prezentarea conceptului de NeRF și cum redefinește captarea de date 3D folosind AI.
Exemple de proiecte și cercetări recente utilizând NeRF în arhitectură și design de produs.

Săptămâna 10:
Instrumente și Platforme pentru Captarea de Date cu Suport AI
Software specializat și platforme care integrează AI pentru captarea și reconstrucția spațiilor 3D.
Demonstrații practice de utilizare.

Săptămâna 11:
O aplicatie practică
Realizarea unei captari de date in LumaAI

Modul 4: Dezvoltarea proiectului

Săptămâna 12:
Proiect Final (p1)
Sesiuni de lucru practice pentru captarea de date și reconstrucția obiectelor / spațiilor reale.
Colaborare în echipe pentru rezolvarea provocărilor legate de captarea datelor.

Săptămâna 13:
Proiect Final (p2)
Reconstructia modelului BIM pe norul de puncte
Conversia modelului intr-un mesh si asocierea texturrilor

Săptămâna 14:
Prezentarea Proiectelor Finale
Studenții își prezintă proiectele finale utilizând tehnologiile de captare 3D discutate pe parcursul cursului.

Metoda de predare:

- Sesiuni interactive de învățare, explicația, dezbaterea, studii de caz
- Cursul utilizeaza infrastructura existentă pentru captari de date din Atelierul Experimental Mac Popescu al UAUIM.

Mod de evaluare:

30% prezenta activă la cursuri și sesiunile practice de lucru ;
70#% proiect final și prezentare
Prag de promovare: 45%, cu obligativitatea prezentei la 50% din intalnirile programate.

Bibliografie minimală:

Modul 1: Primii pași în tehnologiile de captare 3D

1. James B. Campbell & Randolph H. Wynne – Introduction to Remote Sensing

Un volum clasic și clar structurat care oferă bazele teoretice ale achiziției de date din imagini, inclusiv fotogrametrie și triangulație.

2. Szeliski, Richard – Computer Vision: Algorithms and Applications

Include secțiuni consistente despre reconstrucție 3D, fotogrammetrie și procesarea imaginilor multiple pentru obținerea modelelor spațiale.

Modul 2: Scanarea 3D

1. Beraldin, J-A. et al. – 3D Imaging for Cultural Heritage (Digital Imaging and Computer Vision)

O resursă aplicată care explică tehnicile de scanare 3D cu studii de caz în patrimoniu și design.

2. Boehler, W. & Marbs, A. – 3D Scanning and Photogrammetry for Heritage Recording: A Comparison

Articol scurt, dar extrem de clar, compară avantajele tehnologiilor de scanare în funcție de context. Bun ca text introductiv pentru înțelegerea critică a metodelor.

Modul 3: Inteligență artificială și tehnologii emergente

1. Mildenhall, Ben et al. – NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

Lucrarea originală care a introdus NeRF. Tehnic, dar esențial pentru înțelegerea paradigmei reconstrucției 3D cu AI.

2. Rematas, K., Ritschel, T., Fritz, M., & Kim, K. – Neural Rendering Survey

O sinteză excelentă care oferă o privire de ansamblu asupra modului în care AI transformă domeniul vizualizării și captării 3D.