Trasforma i dati spaziali 3D grezzi in modelli geometrici precisi, pronti per la produzione, e software di percezione. Mi specializzo nello sviluppo di workflow personalizzati di Computer Vision 3D, algoritmi di nuvole di punti LiDAR e pipeline di deep learning 3D usando Open3D, PyTorch3D e OpenCV.
Cosa offro
- Elaborazione e filtraggio di nuvole di punti: Riduzione della risoluzione (voxel grid), rimozione del rumore, filtraggio di outlier e stima delle normali di superficie.
- Registrazione e allineamento 3D: Allineamento globale e registrazione locale (ICP / Iterative Closest Point) per fusione di scansioni e SLAM.
- Segmentazione di nuvole di punti e bounding box 3D: Rimozione del piano del pavimento/terreno, fitting geometrico RANSAC (sfere, cilindri, piani) e rilevamento di oggetti 3D.
- Generazione e ricostruzione di mesh: Conversione di nuvole di punti grezze in mesh CAD 3D pulite (ricostruzione di superficie Poisson, Ball Pivoting).
- Deep learning 3D: Modelli PointNet++, VoxNet o MinkowskiEngine per segmentazione semantica e classificazione 3D.