S. Menconero, G. Bigliardi, S. Cappelli, 3D ArcheoLab: rilievo e stampa 3D dei reperti del Museo Archeologico Nazionale dell'Umbria

Ferrara, Salone del Restauro, Mercoledi 26 marzo 2013
Tecnologie Open Source per i Beni Culturali:
rilievo e modellazione 3D, restauro virtuale, stampa 3D
G. Bigliardi S. Menconero S. Cappelli
www.3d-archeolab.it
info@3d-archeolab.itwww.facebook.com/3darcheolab

✓ creiamo una banca dati online di modelli 3D di reperti archeologici
✓ riproduciamo i reperti attraverso la tecnologia della stampa 3D
✓ creiamo un laboratorio informatico
✓ allestiamo un percorso museale tattile per ciechi e ipovedenti
✓ organizziamo laboratori didattici per le scuole
creiamo nuove forme di produzione, distribuzione e fruizione della cultura

✓ 75,5 miliardi di euro di valore aggiunto nel 2012, il 5,4% dell’intera economia
con la cultura si mangia

✓ le imprese del sistema produttivo culturale sono aumentate del 3,3% (+14.590 unità), circa 3
punti percentuali in più del totale dell’economia

✓ gli occupati del settore sono cresciuti del +0,5%, a fronte di una fessione dello 0,3% riscontrata
per l’intera economia

✓ gli occupati del settore sono cresciuti del +0,5%, a fronte di una fessione dello 0,3% riscontrata
per l’intera economia
✓ se consideriamo tutta la ‘fliera della cultura’, il valore aggiunto prodotto schizza al 15.3% del
totale dell’economia nazionale, circa 214 miliardi di euro

capacità di creare, organizzare e promuovere attività originali imperniate attorno
ai Beni Culturali, creando forme nuove di fruizione e comunicazione

rilievo 3D di una selezione di
reperti archeologici

creazione di una banca dati 3D
consultabile online

consultabile online
3d-archeolab.sketchfab.com

stampa 3D dei reperti
archeologici
consultabile online

archeologici
laboratorio informatico e
formazione
consultabile online

archeologici
allestimento di un percorso
tattile per ciechi
formazione
consultabile online

archeologici
allestimento di un percorso
tattile per ciechi
organizzazione di laboratori
didattici per le scuole
formazione
consultabile online

con il patrocinio di
Fondazione Perugiassisi 2019
Museo Archeologico Nazionale dell’Umbria
Istituto di Formazione e Ricerca della Federazione Italiana Club e Centri UNESCO
U.I.C.I. Unione Italiana Ciechi e Ipovedenti ONLUS
RapidLab3D
Evonove
Laboratorio didattico archeologico “I Luoghi della Memoria”
Provincia di Perugia
Progetto a cura di
Associazione culturale 3D Lab

CAMERA
Canon EOS 500D
15,3 megapixel
+
Canon EF-S 50 mm f/1.4 USM
Risoluzione immagine jpg
4752 x 3168 pixel
NOTEBOOK
Sony Vaio
Intel Core 2 Duo CPU T8100 @ 2.10 GHz
3,0 GB RAM
ATI Mobility Radeon X2300
MS Windows Vista Home Premium 32-bit
Linux 2.6.32 (ArcheOS 4)
hardware

Structure-from-Motion e Image-Based modeling
di un'urna funeraria etrusca
limiti e potenzialità

PYTHON PHOTOGRAMMETRY
TOOLBOX
v. 0.1 in ArcheOS 4
CLOUDCOMPARE
v. 2.4 in Windows
MESHLAB
v. 1.3.2 in Windows
software

Urna di ThaniaVipinei: caccia al cinghiale calidonio
Alabastro (cassa) e travertino (coperchio)
II sec. a.C. territorio di Chiusi
Collezione del Museo Archeologico di Perugia (Inventario Bellucci 71)
Analisi della forma: bassorilievo con fgure antropomorfe degradate.
Diffcoltà logistiche: manufatto collocato nel chiostro del museo, a ridosso di un muro, per cui non
è stato possibile fotografare la parte posteriore.
Luce ambientale diffusa.
oggetto

Iscrizione: Ѳania vipinei tutnasa = “ThaniaVipinei, moglie di Tutna”
Iconografa: Meleagro, fglio del re di Calidone, uccide con uno spiedo il feroce cinghiale che Artemide ha scatenato
contro la città. Alla caccia partecipa anche Atalanta, al centro, armata di scure. A lei, della quale è segretamente
innamorato, egli donerà la preda, dando inizio alla catena di tragici eventi che lo portò alla morte.
oggetto

Come realizzare un modello metrico in poco tempo e senza poter spostare l’oggetto?
SOLUZIONE
posizionamento di un metro di legno pieghevole con i decimetri colorati in modo alternato (bianco e
giallo). Tramite il metro con due angoli piegati a 90° è stato possibile ricostruire un sistema di coordinate
cartesiane, assegnate come si vede in figura
problematiche

Sono stati eseguiti 3 gruppi di riprese fotografiche per un totale di 68 foto
GRUPPO 1
21 foto da lontano
inquadramento completo dell’oggetto
GRUPPO 3
22 foto molto ravvicinate
inquadramento particolare del bassorilievo
GRUPPO 2
25 foto ravvicinate
inquadramento parziale dell’oggetto
riprese fotografiche

METODO
- capire a che risoluzione massima è possibile processare le fotografie
- capire qual è il migliore set di foto che produce la nuvola più densa a parità di risoluzione
- verificare se il software ha maggiori prestazioni in ambiente Linux o Windows
- documentare i vari tentativi
- produrre la nuvola di punti che verrà successivamente trasformata in mesh
Python Photogrammetry Toolbox
OBIETTIVO
riuscire a produrre una nuvola di punti più dettagliata possibile con l’hardware a disposizione

OBIETTIVO
FASE 1 – BUNDLE in Linux
FOTO: 25 (gruppo 2)
Risoluzione impostata: 3500
Tempo di elaborazione: 2 ore
Nuvola di punti ottenuta: 60.419 vertex
OSSERVAZIONI: la risoluzione è buona ma una delle foto non è stata processata.
Processing photo '46.JPG':
Found 92546 features
Found 0 features

FOTO: 25 (gruppo 2)
Tempo di elaborazione: 1,4 ore
OSSERVAZIONI: abbassando la risoluzione tutte le foto sono state processate, ma la
nuvola è incompleta in basso di lato.
OBIETTIVO

FOTO: 25 (gruppo 2)
OSSERVAZIONI: prendiamo 3400 come risoluzione massima utilizzabile afnché
vengano processate tutte le foto.
OBIETTIVO

FOTO: 21 (gruppo 1)
Tempo di elaborazione: 1,45 ore
OSSERVAZIONI: si ottiene una nuvola di punti meno definita rispetto a 25 foto ma la
nuvola è completa.
OBIETTIVO

FOTO: 68 (gruppo 1+2+3)
Tempo di elaborazione: tante ore
OSSERVAZIONI: il software riesce a processare tutte le 68 foto insieme, producendo una nuvola di punti molto definita.
OBIETTIVO

FASE 6 – BUNDLE in Windows
FOTO: 68 (gruppo 1+2+3)
Tempo di elaborazione: tante ore
OSSERVAZIONI: in Windows si può lavorare alla risoluzione massima di 2690 quindi la nuvola viene meno definita.
OBIETTIVO

FASE 7 – PMVS in Linux
Bundle: 68 foto in Linux (fase 6)
Nuvola di bundle: 271.129 vertex
Cluster: 10
Nuvola di PMVS: ...
OSSERVAZIONI: dopo 4 giorni il computer non aveva ancora prodotto il primo cluster e si è deciso di interrompere.
OBIETTIVO

FOTO: 24 (scelte da gruppo 1 e 2)
OSSERVAZIONI: si cerca di ottenere il giusto equilibrio tra le foto da lontano e
quelle da vicino con poche foto.
Processing photo '09.JPG':.
OBIETTIVO

Cluster: 8
Nuvola di PMVS: 817.849 vertex
OSSERVAZIONI: durante l’elaborazione sono state rimosse 7 foto, ma il risultato è comunque molto buono.
OBIETTIVO

FOTO: 46 (scelte da gruppo 1 e 2)
Tempo di elaborazione: molte ore
OSSERVAZIONI: ultimo tentativo, se la fase successiva di PMVS va a buon fine, ci si può ritenere soddisfatti.
OBIETTIVO

Cluster: 8
Nuvola di PMVS: 3.091.588 vertex
OSSERVAZIONI: durante l’elaborazione sono state rimosse 13 foto, ma il risultato è comunque molto buono.
OBIETTIVO

METODO
- pulire manualmente la nuvola di punti da tutte le parti estranee all’urna
- dimensionare metricamente la nuvola in modo che sia misurabile
- creare una superficie dalla nuvola di punti
CloudCompare
OBIETTIVO
riuscire a dimensionare metricamente la nuvola pulita per la successiva mesh

FASE 1 - pulizia della nuvola di punti
- dalla nuvola sono state eliminate tutte le parti di contesto estranee all’oggetto tramite il comando“Segment”
- la nuvola è passata da 3.091.588 vertex a 2.721.744 vertex.
CloudCompare
OBIETTIVO

FASE 2 - dimensionamento metrico
- con il comando“Align two clouds”sono stati selezionati i punti del metro ligneo
posizionato come asse cartesiano
- ai punti selezionati sono state assegnate le coordinate calcolate grazie ai decimetri
colorati del metro
CloudCompare
OBIETTIVO

FASE 3 - mesh
- con il pugin“3D Poisson Mesh Reconstruction”settando il valore di octree a 10 si è ottenuta
una mesh con 1.903.212 facce
- sono state eseguite le mesh sia della nuvola nella posizione originale sia di quella
dimensionata per provare successivamente la texturizzazione sia automatica che manuale
CloudCompare
OBIETTIVO

METODO
- creare la mesh
- applicare il colore alla mesh
- creare la texture del modello in modo manuale e automatico
N.B. per eseguire quest’ultima parte del lavoro si è fatto ricorso ad un nuovo strumento hardware
con prestazioni migliori rispetto a quello con cui si è lavorato fino ad ora.
Le caratteristiche del notebook utilizzato sono:
Notebook Acer
Intel Core i5-2450M @ 2.5 GHz with Turbo Boost up to 3.1 GHz
4 GB RAM
NVIDIA GeForce GT 630M (1GB dedicated RAM)
MS Windows 7 64-bit
MeshLab
OBIETTIVO
creare la mesh e la texture del modello

FASE 1 - mesh
- la mesh è stata prodotta con il comando“Surface Reconstruction: Poisson”con i valori di
Octree Depth e Solver Divide pari a 10 (valori massimi accettabili dall’hardware)
- la mesh presenta 1.427.202 facce, inferiori a quelle della mesh eseguita con CloudCompare
MeshLab
OBIETTIVO

FASE 2 - colore
Vertex attribute transfer Project active raster color to current mesh
MeshLab
OBIETTIVO

FASE 3 - texture
- Utilizzo del comando“Parameterization + texturing from registered raster”con texture size pari a 1800 pixel
MeshLab
OBIETTIVO

info@3d-archeolab.it
Grazie per l'attenzione!
www.3d-archeolab.it
www.facebook.com/3darcheolab

S. Menconero, G. Bigliardi, S. Cappelli, 3D ArcheoLab: rilievo e stampa 3D dei reperti del Museo Archeologico Nazionale dell'Umbria

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to S. Menconero, G. Bigliardi, S. Cappelli, 3D ArcheoLab: rilievo e stampa 3D dei reperti del Museo Archeologico Nazionale dell'Umbria

Similar to S. Menconero, G. Bigliardi, S. Cappelli, 3D ArcheoLab: rilievo e stampa 3D dei reperti del Museo Archeologico Nazionale dell'Umbria (18)

More from Progetto Open Téchne

More from Progetto Open Téchne (13)

S. Menconero, G. Bigliardi, S. Cappelli, 3D ArcheoLab: rilievo e stampa 3D dei reperti del Museo Archeologico Nazionale dell'Umbria