Vectorización automática de plantillas para CNC en NanoCAD Raster

Vectorización automática de plantillas para CNC

La utilización de máquinas CNC, cortadoras láser e impresoras 3D en la elaboración de piezas y componentes personalizados se ha vuelto cada vez más común. Uno de los desafíos más frecuentes en este proceso es cómo convertir la pieza original en un modelo DXF para poder reproducirlo en nuestra máquina. En este artículo, vamos a ver un ejemplo de cómo, usando la vectorización automática, podemos convertir una plantilla escaneada o una foto de una pieza en un croquis DXF.

Descripción de la tarea

Disponemos de una planilla recortada de cartón blanco, que se obtuvo midiendo una muestra a tamaño real. Se necesita un modelo vectorial en formato DWG (DXF) para transferir los datos al plotter de corte.

Preparación para el escaneado

La elección del modelo de escáner para esta tarea se basa principalmente en las dimensiones máximas del patrón y en el grosor del material del croquis . En función de las dimensiones máximas del patrón, puede elegir un escáner con una superficie de trabajo adecuada o una cámara fotográfica. Para patrones de gran tamaño se puede conseguir la precisión necesaria escaneando a 300 dpi. Para escanear debe utilizarse una bolsa protectora transparente (tamaño A2, A1 o A0) o, en caso de tamaños mayores, una película transparente. Escanee el original en escala de grises.

Fig. 1. Resultado del escaneo
Fig. 1. Resultado del escaneo

Preparación para el escaneado

Cargue la imagen rasterizada en el espacio modelo NanoCAD Raster con el comando Insertar Imagen, ajuste la escala para que las dimensiones de la imagen escaneada correspondan a las dimensiones reales de la pieza.

Fig. 2. Comando Adaptive Binarization
Fig. 2. Comando Adaptive Binarization

En primer lugar, utilizaremos el comando Adaptive Binarization para transformar nuestra imagen gris en una monocroma. Los parámetros del comando deben elegirse en función de la imagen en la ventana de vista previa. Los parámetros óptimos deben dar como resultado una línea de contorno uniforme (sin interrupciones) y un ruido mínimo en la imagen.

Fig. 2. Resultado de la Binarizacion
Fig. 2. Resultado de la Binarizacion

Utilicemos el comando Crop by Rectangle para recortar la parte que no se utiliza de la imagen y a continuación vamos a realizar varias operaciones para preparar nuestra imagen para la vectorización. En primer lugar, eliminaremos las manchas (ruido). Para ello, utilizaremos el comando speckle remover (eliminador de manchas)

Fig. 3. Comando speckle remover
Fig. 3. Comando speckle remover

Utilice el botón "Measure size"" para medir el tamaño del punto más grande de nuestro dibujo.

Fig. 4. Después de remover las manchas
Fig. 4. Después de remover las manchas

Vectorización automática de imágenes

Para vectorizar el contorno obtenido en modo automático, configure el cuadro de diálogo Opciones de conversión (R2V Conversion options). El tipo de geometría vectorial del contorno se establece en la pestaña Reconocer ( Recognitions ). Son posibles diferentes variantes de vectorización en función de la geometría requerida, en nuestro caso utilizaremos sólo polilíneas

Fig. 5 Opciones de conversión
Fig. 5 Opciones de conversión

En la pestaña Opciones, ajustamos la precisión requerida, el grosor de línea y el valor máximo de separación para la compensación durante la vectorización.

Fig. 5 Opciones de conversión
Fig. 6. Opciones de conversión

Todo está listo para la vectorización automática. Haga clic en el botón Raster to Vectors y obtendrá un dibujo vectorial que se corresponde exactamente con nuestra imagen escaneada. Elimina la imagen rasterizada del documento y guarda el resultado en formato dxf.

Fig. 7. Resultado
Fig. 7. Resultado

Conclusión

A lo largo de este artículo, hemos explorado cómo la vectorización automática facilita el proceso de conversión de una plantilla escaneada o una foto de una pieza en un croquis DXF, adecuado para su uso en máquinas CNC, cortadoras láser e impresoras 3D

Con herramientas como NanoCAD Raster, el uso de imágenes escaneadas en su trabajo puede simplificarse enormemente.

Fig. 8 Edición posterior
Fig. 8 Edición posterior

Últimas entradas del blog