ES2943138T3 - Escáner 3D dental con coincidencia de tonos basada en angulares - Google Patents

Abstract

Un método para igualar tonos de color obtiene una representación de la superficie del diente en 3D utilizando un escáner intraoral en el que la representación de la superficie del diente en 3D comprende datos de superficie y una distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, en el que la distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color asocia una o más posiciones de puntos desde los datos de la superficie hasta la distribución angular correspondiente de los vectores de color. El método identifica uno o más valores de sombra, donde cada valor de sombra está asociado con una distribución angular de vectores de color a partir de la distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, comparando la distribución angular de vectores de color con un conjunto de distribuciones angulares de referencia de vectores de color. , en el que cada distribución angular de referencia en el conjunto está asociada con un valor de sombra correspondiente. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Escáner 3D dental con coincidencia de tonos basada en angulares

Campo técnico

La divulgación se refiere en general a escáneres 3D dentales y más particularmente a métodos y aparatos de escaneo intraoral que adquieren información relacionada con la variación espacial y angular del tono de color dental.

Antecedentes

El modelado preciso del tono de color de los dientes es particularmente valorado por la apariencia y satisfacción del paciente en la odontología restauradora. En la práctica convencional, el profesional o técnico dental aproximan el color y la apariencia general del diente utilizando conjuntos de fichas de tono. Los proveedores de materiales de restauración suelen proporcionar fichas de tono para el color dental y muestran los tintes de color disponibles o la gama de colores que está disponible para el empaste, la corona, el implante, el puente u otra función de restauración. Sin embargo, incluso con la ayuda de un conjunto bien abastecido de fichas de tonos dentales, las decisiones de tonos de color pueden ser difíciles de tomar y están sujetas a errores humanos; la precisión general de una decisión de tono dental a menudo depende de la experiencia relativa y el gusto estético del profesional.

Los enfoques para ayudar a automatizar el proceso y hacer que la decisión de tono de color sea menos confusa y menos propensa a errores incluyen técnicas tales como formación de imágenes colorimétricas, uso de sistemas de espectrofotómetro especialmente diseñados y mapeo de tonos y texturas usando aparatos de escaneo 3D (tridimensional). Si bien estos métodos han logrado cierto nivel de éxito, todavía hay insatisfacción con los procedimientos que consumen mucho tiempo, con gastos y, a menudo, resultados decepcionantes, incluso con los sistemas de gama alta.

Por lo tanto, se puede apreciar que existe la necesidad de métodos y aparatos que proporcionen una caracterización precisa del tono de color de diente, especialmente durante la ejecución del escaneo 3D intraoral. Se hace referencia al documento WO 2015 / 118 120 A1 que divulga un método, una interfaz de usuario y un sistema que se usa para determinar el tono del diente de un paciente, en donde se obtiene una representación digital en 3D que comprende datos de forma y datos de textura para el diente. Se determina un valor de tono de diente para al menos un punto del diente basado en los datos de textura del punto correspondiente de la representación digital 3D y en los valores de textura conocidos de uno o más valores de tono de diente de referencia.

Compendio

Un objeto de la presente invención es avanzar en la técnica del escaneo dental en 3D. Con este objeto en mente, se reconoce que habría un valor particular con sistemas y técnicas que abordan las deficiencias conocidas de la técnica tal como se practica convencionalmente.

Estos objetos se proporcionan únicamente a modo de ejemplo ilustrativo, y tales objetos pueden ser un ejemplo de una o más realizaciones de la invención. Otros objetivos y ventajas deseables inherentemente logrados por los métodos descritos pueden ocurrir o resultar evidentes para los expertos en la técnica. La invención se define por las reivindicaciones adjuntas.

Según la presente invención, se proporciona un método para el escaneo 3D intraoral y un aparato de formación de imágenes intraorales y como se establece en las reivindicaciones 1 y 15, respectivamente. Realizaciones adicionales de la invención se definen por las reivindicaciones dependientes.

Breve descripción de los dibujos

Los objetos, rasgos y ventajas anteriores y otros de la invención resultarán evidentes a partir de la siguiente descripción más particular de las realizaciones de la invención, como se ilustra en los dibujos adjuntos.

Los elementos en los dibujos no están necesariamente a escala uno con respecto al otro.

La FIG. 1 es un diagrama esquemático que muestra un aparato de formación de imágenes para coincidencia de tono según una realización de la presente divulgación.

La FIG. 2 muestra una esfera lambertiana que tiene un brillo óptico uniforme.

La FIG. 3 es un diagrama esquemático que muestra una sonda de formación de imágenes intraorales en diferentes posiciones con respecto a un diente.

La FIG. 4A es un diagrama esquemático que muestra la geometría básica para variables de función de distribución de reflectancia bidireccional (BRDF).

La FIG. 4B es un diagrama esquemático que muestra la definición de ángulos polares y cómo se representan esquemáticamente los datos de reflectancia medidos para una porción de superficie.

La FIG. 5 es un diagrama de flujo lógico que muestra una secuencia para adquirir y usar datos de BRDF para mejorar la identificación y exposición de tonalidad de color según una realización de la presente divulgación.

La FIG. 6 es un diagrama de flujo lógico que muestra las etapas para formar la biblioteca de BRDF utilizada en el proceso de la FIG. 5.

La FIG. 7 es un diagrama que muestra un conjunto de fichas de tonos con las correspondientes instantáneas BRDF.

La FIG. 8 es un diagrama esquemático que muestra una cuadrícula de BRDF, instantáneas BRDF y el contorno de superficie 3D en crecimiento en el mismo sistema de coordenadas.

La FIG. 9 muestra una ficha de tono con la posición del punto de referencia para construir la biblioteca de BRDF y con indicaciones para el tono detectado.

Descripción detallada de las realizaciones

Lo que sigue es una descripción detallada de las realizaciones preferidas, haciendo referencia a los dibujos en los que los mismos números de referencia identifican los mismos elementos de estructura en cada una de las varias figuras.

Cuando se usan en el contexto de la presente divulgación, los términos "primero", "segundo", etc., no necesariamente denotan ninguna relación ordinal, secuencial o de prioridad, sino que simplemente se usan para más distinguir claramente una etapa, elemento o conjunto de elementos de otro, a menos que se especifique lo contrario.

Como se usa en esta memoria, el término "energizable" se refiere a un dispositivo o conjunto de componentes que realizan una función indicada al recibir energía y, opcionalmente, al recibir una señal de habilitación.

En el contexto de la presente divulgación, los términos "observador", "operador" y "usuario" se consideran equivalentes y se refieren al profesional, técnico u otra persona observadora que ve y manipula una imagen, tal como una imagen dental, en un monitor de exposición. Una "instrucción de operador" o "instrucción de observador" se obtiene a partir de órdenes explícitas introducidas por el espectador, como al hacer clic en un botón de una cámara o al usar el ratón de un ordenador o por entrada de pantalla táctil o teclado.

En el contexto de la presente divulgación, la frase "en comunicación de señales" indica que dos o más dispositivos y/o componentes son capaces de comunicarse entre sí a través de señales que viajan a través de algún tipo de ruta de señal. La comunicación de señales puede ser por cable o inalámbrica. Las señales pueden ser señales de comunicación, potencia, datos o energía. Las rutas de señal pueden incluir conexiones físicas, eléctricas, magnéticas, electromagnéticas, ópticas, cableadas y/o inalámbricas entre el primer dispositivo y/o componente y el segundo dispositivo y/o componente. Las rutas de señal también pueden incluir dispositivos y/o componentes adicionales entre el primer dispositivo y/o componente y el segundo dispositivo y/o componente.

El término "conjunto", como se usa en esta memoria, se refiere a un conjunto no vacío, ya que el concepto de una colección de elementos o miembros de un conjunto se entiende ampliamente en las matemáticas elementales. Los términos "subconjunto" o "subconjunto parcial", a menos que se indique explícitamente lo contrario, se utilizan en esta memoria para referirse a un subconjunto propio no vacío, es decir, a un subconjunto del conjunto más grande, que tiene uno o más miembros. Para un conjunto S, un subconjunto puede comprender el conjunto completo S. Sin embargo, un "subconjunto propio" del conjunto S está estrictamente contenido en el conjunto S y excluye al menos un miembro del conjunto S.

En el contexto de la presente divulgación, los "datos de superficie" pueden incluir la caracterización de contorno de superficie en forma de nube de puntos, malla poligonal u otra representación o imagen de la superficie. Los datos de superficie pueden incluir vistas del contorno de superficie, como un contorno de superficie creciente dinámico ensamblado activamente por el sistema de formación de imágenes durante la adquisición de datos y pueden incluir formación de imágenes de resolución reducida que representan el contorno de superficie. Los datos de superficie se pueden generar alternativamente como parte de una etapa de refinamiento, como resultado de la adquisición o el cálculo de datos adicionales. Un técnico típicamente necesita datos de superficie de alta resolución para un diseño preciso de un aparato de restauración. Según una realización de la presente divulgación, los datos de superficie pueden incluir información de superficie 2D derivada de datos de escaneo 3D adquiridos. Preferiblemente, los datos de superficie se definen dentro del mismo sistema de coordenadas utilizado para el cálculo de una distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color, como se describe con más detalle posteriormente.

Una distribución angular de vectores de color describe un mapeo que relaciona las coordenadas angulares con los vectores de color correspondientes, en donde las coordenadas angulares dependen de la dirección de iluminación, la dirección de observación y una normal de superficie, y los vectores de color representan valores en un espacio de color estándar, como RGB, CIELab XYZ (definido por la Comisión Internacional de Iluminación), o un espectro visible. Según una realización de la presente divulgación, una distribución angular de vectores de color puede representarse mediante una estructura de BRDF (función de distribución de reflectancia bidireccional) o una instantánea BRDF.

En el contexto de la presente divulgación, la frase "distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color" describe una distribución angular de vectores de color que tiene una variación espacial. La variación espacial se utiliza para parametrizar la variación de la respuesta óptica de un diente sobre su superficie.

La distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color es una función que relaciona las coordenadas espaciales con una distribución angular correspondiente de los vectores de color. Esta función se utiliza para asociar las coordenadas espaciales de uno o más puntos de los datos de superficie con la distribución angular correspondiente de los vectores de color. La distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color puede proporcionar una variación continua o discreta de la distribución angular correspondiente de los vectores de color con una variación de las coordenadas espaciales.

En una realización, se usa una única adquisición de datos para generar tanto los datos de superficie como la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color. A partir de la adquisición de datos, es posible generar datos de superficie en forma de un contorno de superficie creciente dinámico o como parte de una etapa de refinamiento. La misma parte u otro subconjunto de la adquisición de datos se utiliza para obtener la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color. Debido a que se usa una adquisición de datos única, el sistema de coordenadas subyacente para los datos de superficie y para la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color será probablemente el mismo. El beneficio para el usuario es una mejor experiencia donde el escaneo en la boca del paciente se separa completamente de la revisión en la pantalla, lo que requiere la atención del usuario antes de generar el informe y cerrar el caso.

En otra realización, la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color se obtiene a partir de adquisición de datos que se separa de los datos de superficie. Una primera adquisición de datos podría proporcionar datos de superficie y una segunda adquisición de escaneo podría proporcionar la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color utilizados para determinar el tono. De hecho, es posible que no sea necesario recopilar datos de tono en toda la superficie de la primera adquisición de datos. Por lo general, la precisión de tono es importante en los incisivos y caninos que son visibles durante una sonrisa. La adquisición de datos de tono en molares o en el lado lingual de un diente es más opcional. Al adquirir el tono por separado, también se puede solicitar el número de diente antes o después de que el dentista escanee el diente asociado para determinar el tono. Debido a que los escaneos están separados, la posición inicial del escáner probablemente sea diferente y los sistemas de coordenadas subyacentes que soportan los datos de superficie y la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color probablemente serán diferentes. Sin embargo, la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color también requiere una nube de puntos con colores normales o datos de superficie 3D equivalentes, que se pueden relacionar con los datos de superficie de la primera adquisición de datos a través de un procedimiento de costura. La relación obtenida, usualmente una matriz de transformación rígida, se puede utilizar para asociar las coordenadas espaciales de uno o más puntos de los datos de superficie con la distribución angular correspondiente de los vectores de color.

En una tercera realización, una primera adquisición de datos proporcionaría tanto datos de superficie como una distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color, y una segunda adquisición de datos puede proporcionar datos adicionales para la distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color. Puede suceder, que durante la revisión del tono obtenido en el primer escaneo, el usuario no se sienta satisfecho y quiera escanear más. Si el usuario regresa en el flujo de trabajo al estado de la primera adquisición de datos, también adquirirá más datos de superficie, lo que significa tiempo de refinamiento adicional para regenerar la superficie final. En una realización, se define una etapa separada en el flujo de trabajo para alterar los datos contenidos en la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color sin cambiar los datos de superficie. No se necesita ningún refinamiento adicional, y la rápida actualización del tono obtenido a partir de la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color se puede mostrar al usuario hasta que se sienta satisfecho.

La FIG. 1 es un diagrama esquemático que muestra un aparato de formación de imágenes 90 para escaneo 3D según una realización de la presente divulgación. Con una cámara 16, típicamente una cámara digital de mano, una cámara de profundidad de color, un escáner 3D de mano o un escáner 3D intraoral, se escanea a través de la boca de un paciente 14 para adquirir un conjunto de datos de imagen que comprende imágenes de reflectancia e información de profundidad asociada. Un procesador de lógica de control 80, en comunicación de señal con la cámara 16, obtiene datos de imagen de la cámara 16, procesa las imágenes de reflectancia para asignar colores a la información de profundidad asociada y calcula la colocación de la información de profundidad asociada con colores en el contorno de superficie creciente. Si la colocación se puede calcular con éxito, el procesador de lógica de control 80 genera un contorno de superficie creciente actualizado y etiquetas de tono 92. El procesador de lógica de control 80 combina la superficie en crecimiento, típicamente proporcionada como una nube de puntos, y presenta la superficie y las etiquetas de tono resultantes en una pantalla 84 que está en comunicación de señal con el procesador 80.

Como se ha señalado anteriormente en la sección de antecedentes, la caracterización de textura se queda corta en el modelado preciso de la tonalidad de color real de un diente. Esto se puede ver fácilmente en comparaciones lado a lado de diferentes vistas del mismo diente o ficha de tono que tienen una iluminación ligeramente diferente.

Como una de sus deficiencias, la caracterización de textura inherentemente no tiene en cuenta los factores de iluminación y detección. La caracterización precisa de tono de color para un diente u otra característica intraoral incluye la consideración de la geometría de superficie y el ángulo de iluminación que incide sobre el diente. Para ilustrar los efectos relacionados con la forma, la FIG. 2 muestra una esfera lambertiana que tiene un albedo uniforme, es decir, una respuesta de brillo óptico uniforme, donde la relación entre la energía reflejada y la incidente es constante. En apariencia, sin embargo, el perfil de intensidad del brillo disminuye como el coseno de la normal de superficie en relación con la detección. A medida que disminuye el brillo, la textura de color capturada cambia en consecuencia. Sin embargo, el tono de color es una propiedad del material del objeto que se escanea y su medición debe ser independiente de la geometría de iluminación/observación.

Realizaciones de la presente divulgación aprovechan la capacidad de un dispositivo de formación de imágenes intraorales para obtener múltiples imágenes de reflectancia de la misma característica, como la misma superficie de un diente, desde diferentes ángulos, como se muestra en la FIG. 3 de una cámara de imagen intraoral 16. La información combinada de iluminación angular y reflectancia extraída de diferentes imágenes se puede usar para caracterizar más de cerca el tono de color de cada diente u otra característica de superficie.

Función de distribución de reflectancia bidireccional (BRDF)

La función de distribución de reflectancia bidireccional (BRDF) proporciona una manera de caracterizar con mayor precisión los efectos de la iluminación y la observación en diversos ángulos sobre el tono de color. El uso de esta función puede caracterizar el tono de color del material en sí y reducir la confusión resultante de las contribuciones de la iluminación y los ángulos de detección. Con respecto a un solo color, la BRDF para la caracterización superficial de un material con el escáner se expresa en función de variables relacionadas:

en donde

L es radiancia, potencia por unidad de ángulo sólido, por unidad de área perpendicular;

el subíndice r se relaciona con la luz reflejada; el subíndice i se relaciona con la iluminación incidente;

E es irradiancia, potencia por unidad de área;

w¡ es la dirección de la luz incidente;

Wr es la dirección de la luz reflejada;

n es la normal a superficie local en un punto dado

BRDF se expresa en unidades de estereorradián inverso sr-1. La geometría básica para la medición para obtener variables de BRDF para puntos en una superficie se muestra esquemáticamente en la FIG. 4A. La línea h es la semidirección entre ^w¡ y Wr, que se describe con más detalle posteriormente.

La BRDF genérica para datos de superficie monocromática tiene cuatro dimensiones, dos (acimut y cenit) por cada ángulo de luz incidente y reflejada. Para el sistema de formación de imágenes intraorales de los Solicitantes, se aplican dos restricciones:

(i) el diseño de la cámara intraoral 16 dicta una iluminación fija y un ángulo de detección; y

(ii) los datos de BRDF para un punto de superficie se suponen invariantes a la rotación sobre la normal.

Los datos de BRDF para datos de superficie monocromática se pueden extender a datos de color BRDF para datos de superficie de color al considerar por separado cada canal de color de los datos de superficie de color. En una realización, una distribución angular de vectores de color se representa como datos de color BRDF, donde los datos de color BRDF registran la correspondencia entre la dirección de iluminación, la dirección reflejada y la normal de superficie por un lado, y el vector de color adquirido por otro lado.

En una realización de la presente divulgación, los datos de BRDF se representan por una imagen RGB bidimensional.

La FIG. 4B muestra la geometría de ángulo a la izquierda y el contenido de un "corte" bidimensional BRDF en forma esquemática a la derecha, denominada estructura de BRDF en la presente divulgación. La estructura bidimensional es una representación conocida de una sección de la BRDF genérica que tiene cuatro dimensiones. En el contexto de la presente divulgación, debido a la simetría fija de iluminación/sensor del sistema de formación de imágenes intraorales del solicitante, la estructura de BRDF representa la información BRDF correspondiente a un tono de color.

La definición de ángulos a la izquierda en la Fig 4B se obtiene a partir de la semidirección h y la normal de superficie n. El ángulo cenital 0 y el ángulo acimuta l $ proporcionan coordenadas polares de la normal de superficie n, en relación con la semidirección h. El origen y la dirección del ángulo $ se pueden elegir arbitrariamente, en relación con las direcciones de entrada ^{( w} ¡^, W^r), pero deben ser coherentes con el sistema de coordenadas de escáner durante todo el escaneo.

La estructura de BRDF bidimensional se define para una semidirección o semiángulo h que representa el vector medio entre el eje óptico de iluminación para la dirección de la luz incidente ^w ¡ y el eje óptico de detector para la dirección de la luz reflejada W^r como se muestra. en la FIG. 4A. En la representación gráfica de la FIG.

4B, el eje horizontal representa el ángulo cenital 0 entre la normal de superficie n y la semidirección h en un intervalo de 0 a 90 grados, con una orientación de 0 grados en el extremo más a la izquierda. El eje vertical representa el ángulo acimutal entre la normal de superficie n y la semidirección h en un intervalo de 0 a 360 grados. Este tipo de disposición de mapeo incluye las posiciones de las contribuciones estándar en el representado, como el pico especular, la retrorreflexión y la luz difusa.

La reflexión especular es típicamente la reflexión brillante intensa observada en superficies metálicas cuando el observador está opuesto a la iluminación con respecto a la normal de superficie. La respuesta especular depende principalmente del pulido de superficie, pero no afecta la selección del tono de bloque utilizado para el fresado. La respuesta especular a menudo satura el detector, comprometiendo el valor de las mediciones de tono en esa área del corte bidimensional. Este pico especular ocurre cuando la normal n y la semidirección h se alienan aproximadamente, como se muestra a lo largo del lado izquierdo del mapeo 2D BRDF de la FIG. 4B.

La respuesta difusa se mide en el amplio intervalo de ángulos cenitales 0 y ángulos acimutales $ en la mayor parte del corte. La retrorreflexión rasante se mide en un intervalo estrecho de ángulos donde la incidencia ^w ¡^, la reflexión W^r y la semidirección h están casi alineadas, según lo diseñado por las limitaciones de geometría de pieza de mano, pero la normal de superficie n está inclinada 90° con respecto a ellas. Al modelar las propiedades físicas, la retrorreflexión rasante suele determinar el tipo de distribución de microfacetas, es decir, la rugosidad de superficie a nivel microscópico. Esto ilustra una separación angular de diversos efectos físicos que caracterizan la apariencia de superficie. La retrorreflexión rasante muestra propiedades bajo incidencia rasante en relación con la dirección normal, que no son formas naturales de observar los dientes de un paciente. Además, la información de profundidad y, por lo tanto, la normal de superficie son más difíciles de identificar y medir en dicha geometría.

Para coincidencia de tono intraoral, la región difusa del mapeo de la FIG. 4B es de gran interés. La luz retrorreflejada especular y rasante tienen mucho menos valor, por las razones que acabamos de describir.

Un solo punto P1 en la estructura de BRDF mostrada en la FIG. 4B representa el valor de BRDF f^r(Wⁱ, W^r, n) para cada color que resulta de la iluminación en una dirección de iluminación dada ^w ¡ en una dirección de detector dada W^r, para una relación dada con la normal n, en el correspondiente punto a lo largo del contorno de superficie.

La información de profundidad asociada con colores asignados es medida por la cámara en el sistema de coordenadas de escáner, que es independiente de la colocación del escáner en el sistema de coordenadas común. En el sistema de coordenadas de escáner, las direcciones de luz incidente y reflejada son constantes, de modo que las direcciones w¡, u>r, h so n constantes y solo la normal de superficie local n depende de la información de profundidad asociada. En el sistema de coordenadas de escáner, la información de profundidad asociada proporciona la normal de superficie local n para un punto dado. La normal de superficie local n y los colores asignados se utilizan para calcular un valor de BRDF para ese punto. Las siguientes secciones describen cómo los valores de BRDF adquiridos por la cámara se pueden organizar en un sistema de coordenadas común en el que se define el contorno de superficie creciente.

Asignación de color y datos de superficie

Con referencia al aparato de formación de imágenes 90 de la FIG. 1, la cámara 16 adquiere un conjunto de datos de imagen que comprende imágenes de reflectancia e información de profundidad asociada. El procesador de lógica de control 80 procesa datos de imagen para proporcionar un contorno de superficie con indicación de tono local.

En una realización, las imágenes de reflectancia pueden combinarse para formar una imagen en color, en donde el número de canales de color es tres o más. Se puede usar un vector de color de dimensión que coincida con el número de canales de color para almacenar los valores de color en la imagen de color combinada. En una realización, el sensor es monocromático y requiere múltiples exposiciones con iluminación a diferentes longitudes de onda centrales. En otra realización, los valores de color se almacenan en un vector de color RGB. Alternativamente, se pueden utilizar otros espacios de color 3D equivalentes. Por ejemplo, para la distancia de color, puede resultar ventajoso utilizar el espacio de color CIELab 3D, que ha sido diseñado para proporcionar una distancia de color perceptiblemente uniforme, según la sensibilidad del ojo. En otra realización, si se adquiere un espectro de canales de color que tienen cuatro o más longitudes de onda centrales, los valores de color correspondientes se almacenan en vectores de color.

En una realización, la información de profundidad asociada también se obtiene mediante el procesamiento de imágenes de reflectancia usando una iluminación estructurada como se describe en el documento US 9295 532 B2 de asignación común titulado "3D intraoral measurements using optical multiline method" y el documento US 9349 182 B2 titulado "3D intraoral measurements using optical multiline method", ambos de Milch. En otra realización, la información de profundidad asociada se puede obtener usando una técnica que incluye, pero sin limitación a esto, cualquiera de las siguientes: triangulación usando patrones proyectados, profundidad desde el foco usando una geometría confocal o estereofotogrametría activa o pasiva.

En la práctica, las imágenes de reflectancia y la información de profundidad asociada se adquieren lo más rápido posible para minimizar el desplazamiento de escáner durante la secuencia de exposiciones de cámara a medida que se generan los datos de imagen. Siguiendo este procedimiento, la información de profundidad asociada se puede relacionar con una ubicación de píxeles de la imagen de reflectancia, también denominada imagen de rango, y se pueden asignar colores a la imagen de rango. Los datos de píxeles de una imagen de rango se pueden convertir en coordenadas de puntos 3D.

Orientación de escáner para actualizar el contorno de superficie creciente

La información de profundidad asociada con colores derivados de los datos de imagen se usa para construir un contorno de superficie creciente o mejorado sucesivamente. Una nube de puntos con normales y colores proporciona la flexibilidad adecuada para el desarrollo de la nube de puntos durante la adquisición (inserción rápida de puntos, eliminación); sin embargo, las mallas de superficie coloreadas/texturizadas generalmente se muestran al usuario en la pantalla 84 (FIG. 1).

Se pueden usar estructuras de datos de malla o nube de puntos de manera equivalente para representar la superficie 3D. Una nube de puntos con normales y colores se puede extraer de una malla de color/textura, por ejemplo, mediante el uso de vértices de la malla y su triángulo promedio normal y color de vértice, descartando los datos de triángulo. Se puede generar una malla con colores a partir de una nube de puntos que tenga normales y colores utilizando algoritmos como los descritos en el documento "Screened Poisson Surface Reconstruction" de Kazhdan, M. y Hoppe, en ACM Transactions on Graphics, 32(3), 1-13, (2013) o usando una variante de Vrip, como lo describen Brian Curless y Marc Levoy en el documento "A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images", Proceedings of SIGGRAPH96, adaptado para tomar una nube de puntos con normal y datos de color como entrada en lugar de imágenes de rango del algoritmo original. Sin pérdida de generalidad, el término "contorno de superficie" se puede representar de manera equivalente utilizando una "malla de superficie" o una "nube de puntos de superficie". Las conversiones entre nubes de puntos y mallas son conocidas por los expertos en la técnica de formación de imágenes de contornos de superficies.

Según una realización, se pueden usar estructuras tanto la malla como de nube de puntos para generar el contorno de superficie, que se muestra en la pantalla. La nube de puntos con normales y colores es la estructura dinámica, que combina la información de todos los datos de imagen cosidos de entrada. La malla de color se puede generar a partir de la nube de puntos a baja resolución como una estructura temporal para exposición. La malla de colores se puede regenerar con cada actualización para sincronizarla con la nube de puntos precisa con colores y normales.

La información de profundidad asociada con colores se puede convertir en un contorno de superficie con colores. La información normal para cada punto del contorno de superficie se puede estimar utilizando técnicas bien conocidas en gráficos por ordenador, como las descritas, por ejemplo, en el sitio web pointclouds.org en documentation/tutorials/normal_estimation.php. En un punto de consulta, se define una vecindad local de puntos. La matriz de covarianza se calcula utilizando la vecindad local de puntos. La matriz de covarianza C tiene la forma:

en donde k es el número de puntos en la vecindad local, los valores de pi son las coordenadas del punto y P es la ubicación promedio de puntos desde los puntos en la vecindad local. Esta matriz cuadrada y simétrica de 3x3 puede proporcionar vectores propios y valores propios asociados. Si se realiza un ajuste por mínimos cuadrados de la vecindad local de puntos utilizando un elipsoide, los ejes del elipsoide serían los vectores propios y la longitud del eje estaría relacionada con los valores propios correspondientes. El valor propio más pequeño de la matriz de covarianza representa el eje del elipsoide más corto y el vector propio asociado da la dirección de la normal local. La dirección de la normal local se puede invertir si es necesario para que coincida con la dirección de observación desde el escáner. Luego, esta normal local se asigna al punto de consulta, lo que permite el cálculo de un contorno de superficie con normales y colores.

Procedimiento de costura

El procedimiento de costura del contorno de superficie con normales y colores de los datos de imagen adquiridos en el contorno de superficie creciente tiene las siguientes etapas genéricas: (i) estimar un conjunto de descriptores de características para el contorno de superficie con normales y colores de los datos de imagen y del contorno de superficie creciente; (ii) realizar coincidencias de características utilizando ambos conjuntos de descriptores de características para generar una colocación relativa y una puntuación; (iii) aceptar o rechazar la colocación relativa en función de la puntuación; (iv) refinar la colocación relativa utilizando un algoritmo de punto más cercano iterativo y generar una medida de distancia; y (v) aceptar o rechazar la colocación relativa en función de la medida de distancia generada. Los detalles de estas etapas son los siguientes:

(i) Los descriptores de características para un contorno de superficie representan una descripción de superficie local que es invariable a la transformación rígida (rotación/traslación). Por ejemplo, el histograma de características de puntos rápidos (FPFH) se puede calcular para cada punto de consulta del contorno de superficie con normales. Esto se describe, por ejemplo, en la disertación de Rusu, R.B., "Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments", págs. 57-61, (2009, 17 de agosto)). Se pueden usar otros descriptores que también incluyen la información de color de la nube de puntos.

(ii) La coincidencia de características entre un conjunto de descriptores de características de un contorno de superficie móvil con normales en un conjunto de descriptores de características de un contorno de superficie de destino con normales implica la generación de correspondencias entre descriptores de características. Los descriptores de características FPFH son histogramas y la distancia se puede definir como la norma de la diferencia de histogramas entre dos descriptores de características. Una correspondencia se define como la distancia más pequeña de un descriptor de características al otro conjunto de descriptores de características. La coincidencia de características implica la selección de un grupo de correspondencias para generar una colocación relativa. Esta etapa generalmente se realiza utilizando el algoritmo Random Sample Consensus (RANSAC), que consiste en la selección aleatoria de tres correspondencias para calcular una transformación relativa candidata y luego contar el número de correspondencias congruentes con esta transformación relativa candidata. Se forma una correspondencia de dos descriptores de características, uno de la nube de puntos en movimiento y otro de la nube de puntos de destino con normales. Cada descriptor de características corresponde a un punto de consulta. Una correspondencia es congruente con la transformación relativa candidata si el punto de consulta en movimiento, movido usando la transformación relativa candidata, está dentro de una distancia predefinida desde el punto de consulta de destino. La transformación relativa candidata con el mayor número de correspondencias coherentes se convierte en la colocación relativa final. La puntuación indica la calidad de la colocación relativa final y puede ser el número correspondiente de correspondencias congruentes.

(iii) La colocación relativa podrá ser rechazada en el caso de que la puntuación esté por debajo de un umbral predeterminado. En este caso, la costura no es posible y los datos de imagen se descartan.

(iv) El refinamiento de la colocación relativa utilizando un algoritmo iterativo de punto más cercano (ICP) define las correspondencias de puntos entre los contornos de superficie en movimiento y de destino al encontrar la coincidencia más cercana cuando la colocación relativa se aplica al contorno de superficie en movimiento. Una minimización de distancia por mínimos cuadrados entre coincidencias proporciona una actualización de la colocación relativa. La elección de las correspondencias de puntos y la actualización de la colocación relativa se repite luego hasta la convergencia o hasta que se alcance un número predefinido de iteraciones. La medida de distancia puede ser el valor de la función de coste utilizada para la minimización de distancia por mínimos cuadrados, correspondiente a la colocación relativa actualizada final.

(v) La colocación relativa actualizada puede rechazarse si la medida de distancia está por debajo de un umbral predeterminado. En este caso, la costura no es posible y los datos de imagen se descartan. De lo contrario, la costura es exitosa.

Si la costura tiene éxito, se conoce la colocación relativa final del contorno de superficie con normales y colores de los datos de imagen en el contorno de superficie creciente. Esto produce un sistema de coordenadas común para todos los contornos de superficie calculados con normales y colores, en el que se pueden añadir, actualizar, fusionar o eliminar puntos para crear un contorno de superficie creciente. También está el sistema de coordenadas original del escáner, que corresponde a los ejes de los datos de imagen, como se adquirieron originalmente antes de realizar la costura. El sistema de coordenadas común generalmente se define en relación con una orientación arbitraria del escáner durante la adquisición de los primeros datos de imagen.

Secuencia para adquirir y usar BRDF para formación de imágenes intraorales

El diagrama de flujo lógico de la FIG. 5 muestra una secuencia para adquirir y usar estructura de BRDF para mejorar la identificación y exposición de tono de color según una realización de la presente divulgación. En una etapa de adquisición y procesamiento S510, se obtiene una imagen de contorno de superficie como una malla o nube de puntos, con normales e información de color de los datos de imagen adquiridos. Una etapa de corrección de color S520 convierte los colores de la nube de puntos en datos de color BRDF utilizando f^r(Wⁱ, W^r,n) para cada canal de color y utilizando la dirección de iluminación ^w¡ y la dirección de detector W^r en el sistema de coordenadas de escáner durante la adquisición de datos de imagen (antes de la costura). La etapa S520 puede posponerse a una etapa posterior, pero la corrección inmediata del color para producir valores de BRDF permite una mejor normalización de los colores al principio del proceso de procesamiento, de modo que los colores corregidos se conviertan en representaciones más precisas del material del diente y menos dependientes de la geometría de iluminación/detección. Con este método, todas las estructuras de datos posteriores que se generan se benefician de los valores de color corregidos.

Cada punto identificado del contorno de superficie contiene al menos una posición 3D espacial, un vector normal y un vector de color (típicamente color RGB). Una etapa de costura S530 define una posición relativa del contorno de superficie a partir de los datos de imagen adquiridos en el sistema de coordenadas del contorno de superficie "creciente", es decir, el contorno de superficie que se genera activamente. Tras una costura exitosa, se puede obtener la posición de punto espacial en el sistema de coordenadas del contorno de superficie creciente.

La BRDF que varía espacialmente (SVBRDF) usa una BRDF resuelta espacialmente, que añade la información de posición de puntos a la función de distribución. Una SVBRDF se puede representar utilizando una estructura de cuadrícula de BRDF regular, definida en el mismo sistema de coordenadas que el contorno de superficie creciente. El tamaño de celda de cuadrícula (tamaño de vóxel) típicamente es la resolución de tono espacial deseada, que suele variar entre 1mm y 20mm cuando se utiliza un escáner intraoral. El profesional o técnico dental generalmente separa un diente en uno a tres tonos, utilizando así un tamaño de celda de cuadrícula típico de 5 mm para alcanzar esta resolución espacial. La posición de puntos después de la costura proporciona una coordenada en la estructura de cuadrícula de BRDF. La celda de cuadrícula de BRDF correspondiente contiene la estructura de BRDF que se actualizará.

La función BRDF genérica f^r(Wⁱ, W^r, n) introducida anteriormente se muestra durante el escaneo, bajo diversas geometrías de observación/medición, alrededor de un punto dado con dirección normal n. Cada muestra es uno de los valores de BRDF presentados anteriormente y esos valores se pueden almacenar en una estructura de BRDF de la misma dimensión que la función BRDF. Para el sistema del Solicitante, la estructura de BRDF es una imagen bidimensional como se ha señalado anteriormente. La actualización de una BRDF, proveniente de un punto, se realiza de la siguiente manera: la posición de puntos y la normal de puntos, en el sistema de coordenadas de escáner, se utilizan para calcular las coordenadas angulares en la estructura de BRDF. El píxel correspondiente almacena una suma ponderada de colores corregidos junto con un peso total para ese píxel. El color BRDF promedio para ese píxel se puede obtener en cualquier momento dividiendo la suma ponderada de los colores corregidos por el peso total. Un píxel representa un intervalo angular de la función BRDF.

El peso correspondiente a un punto representa la confianza relativa en la medición. Un peso predeterminado puede ser 1 y puede reducirse según la incertidumbre relativa en la posición de punto, la incertidumbre en la dirección normal de punto o la incertidumbre del criterio de coincidencia, por ejemplo. Por ejemplo, la incertidumbre en la dirección normal se puede calcular a partir de la relación entre el valor propio más pequeño y el segundo valor propio más pequeño. Si la relación es cercana a 1, ambos valores propios son similares y la elección de normal es ambigua. Por encima de un umbral predefinido, por ejemplo 0,5, el peso correspondiente a ese punto puede disminuir. De manera similar, la costura finaliza con una estimación de la medida de distancia, que se puede comparar con un umbral predefinido para finalmente disminuir el peso de todos los puntos en esa vista.

El tamaño de píxel se elige de modo que el intervalo angular sea similar al ruido angular en la estimación de las normales de la nube de puntos. Típicamente, cada píxel representa una variación angular de 5 a 20 grados a lo largo de cada eje. En esta imagen 2D, los ejes horizontal y vertical representan los ángulos cenital y acimutal, respectivamente, entre la normal de superficie y la semidirección.

Existen modelos más complejos, como la función de distribución de reflectancia de dispersión de superficie bidireccional (BSSRDF) o la función de textura bidireccional (BTF) o la función de distribución de dispersión de dispersión bidireccional (BSDF). Cada uno de estos modelos muestra diversas propiedades del objeto escaneado. La propiedad física modelada por esas funciones puede representar reflectancia, dispersión y/o sombreado o enmascaramiento. Estas funciones de distribución comparten el mismo principio común de una resolución angular del vector de color, en función de las direcciones de luz incidente y reflejada. El término "BRDF" utilizado en este documento puede referirse a estas funciones de distribución bidireccional resueltas angularmente similares que caracterizan la interacción de luz en diferentes puntos a lo largo de una superficie.

La estructura de datos de BRDF 2D que se muestra esquemáticamente a la derecha en la FIG. 4B almacena los datos de color para la BRDF. Alternativamente, se podría almacenar un modelo de la propiedad de superficie correspondiente, con distribución de valores para la reflexión, así como para la transmisión, la dispersión y el sombreado. Estas estructuras de datos alternativas pueden expresar parámetros que se pueden ajustar para que coincidan con los colores observados para la luz en ángulos de incidencia y salida dados.

Se pueden usar representaciones alternativas para representar una función BRDF particular, siempre que una distancia BRDF entre puntos de datos se pueda definir como una métrica. Se podría obtener una distancia predeterminada utilizando la distancia BRDF descrita a continuación para las estructuras de BRDF que muestran la función BRDF en las ubicaciones de píxeles definidas en esta memoria.

Por ejemplo, representaciones alternativas para una BRDF pueden ser una expresión analítica tal como la BRDF de Torrance-Sparrow, la BRDF de Cook-Torrance, la BRDF de Phong, que son populares en las aplicaciones de representación por ordenador. Se puede encontrar una lista más detallada de los modelos BRDF en el documento "An Overview of BRDF Models" de R. Montes y C. Ureña en un informe técnico LSI-2012-001 de la Universidad de Granada. Este informe describe modelos analíticos con parámetros libres que se ajustan para que coincidan con las observaciones de los valores de BRDF descritos en esta divulgación. Un método de ajuste típico implica la minimización por mínimos cuadrados de la distancia residual entre los valores de BRDF medidos del escáner y los valores de BRDF calculados del modelo analítico.

Continuando con la FIG. 5, una etapa de formación de contorno S540 forma la exposición del contorno de superficie creciente, incluyendo indicaciones del tono de color asociado. Para cada estructura de BRDF, se calcula un tono de color asociado usando una biblioteca de BRDF separada. La biblioteca de BRDF es un conjunto que contiene valores de tonos de color y la estructura de BRDF asociada. La creación de la biblioteca de BRDF se describe con más detalle posteriormente.

Distancia BRDF.

La evaluación de dos funciones BRDF en un punto P1 como se representa en la FIG. 4B da dos valores de BRDF. En el contexto de la presente divulgación, un valor de BRDF también se denomina vector de color. El concepto de distancia entre los dos valores de BRDF se define a continuación. La distancia BRDF entre dos funciones BRDF se puede definir como la integral de la distancia de color sobre todas las posiciones permitidas del punto P1. Dicho de otra manera, el dominio de integración cubre el intervalo angular de las variables de entrada w¡ y Wr.

Cuando una estructura de datos de BRDF es una imagen bidimensional (similar a la estructura de BRDF que se muestra en la FIG. 4B) en donde cada píxel almacena una suma ponderada de colores y un peso total, se puede definir una instantánea BRDF como una imagen 2D que tiene el vector de color promedio (obtenido al dividir el valor de cada píxel por el peso total). Si el peso total es cero o está por debajo de un umbral predefinido, la suma ponderada de colores puede considerarse poco fiable. En este caso, el vector de color promedio se puede sustituir con un vector de color no válido, como RGB = (-1,0, -1,0, -1,0).

Una estructura de BRDF acumula información a lo largo de la duración del escaneo. La información almacenada representa una suma de contribuciones a cada píxel. Una instantánea BRDF realiza un promedio (manteniendo la estructura de BRDF original sin cambios) y tiene una vida útil breve; sus datos son válidos solo en el momento en que se generan, durante el cálculo de la distancia BRDF. Tan pronto como los nuevos puntos 3D de los datos de imagen subsiguientes afecten la estructura de BRDF, se pueden actualizar los promedios de la instantánea BRDF.

En un caso general, la diferencia de color en cualquier dimensión se puede representar como una diferencia de vector, como por la norma calculada de la diferencia de color. Si uno de los dos vectores de color no es válido, como se describe anteriormente para un valor considerado poco fiable, la distancia de color se puede establecer en un valor de distancia predeterminado. La distancia BRDF entre dos instantáneas BRDF es una suma ponderada de la distancia de color para todos los píxeles correspondientes.

Los pesos de esta suma ponderada se derivan de la discretización de la integral de distancias de color sobre el dominio de integración. Para el sistema del Solicitante, con coordenadas polares utilizadas para la estructura de BRDF y la instantánea BRDF, el elemento de integración (para pesos) es de la forma sen9d9d$, evaluada para la coordenada angular en el centro de cada píxel.

La instantánea BRDF también se puede usar para convertir colores de la estructura de BRDF original (como los valores RGB) a un espacio de color que sea más adecuado para evaluar la distancia de color (como el espacio de color CIELAB estándar familiar para los expertos en las técnicas de formación de imágenes).

Para una estructura de BRDF determinada, el tono de color asociado de la biblioteca de BRDF es el valor de tono correspondiente a la distancia más pequeña entre la instantánea BRDF de una estructura de BRDF determinada y las instantáneas BRDF de las estructuras de BRDF asociadas dentro de la biblioteca de BRDF.

Los tonos de color asociados son los valores de tono de la biblioteca de BRDF para cada una de las estructuras de BRDF de la cuadrícula de BRDF.

La indicación de tonos de color asociados puede ser una etiqueta correspondiente a un tono de color asociado. Por ejemplo, una etiqueta puede ser el texto correspondiente o un color arbitrario que represente el tono de color asociado de la biblioteca de BRDF. En general, una "indicación de un valor de tono" es una etiqueta que identifica un valor de tono. Este tipo de etiquetado se puede proporcionar para múltiples valores de tono, por ejemplo, combinando varias etiquetas de texto o etiquetas de color.

Como ejemplo, una prescripción de tono de color para un diente puede incluir más de un tono, como "D2-A2-A3", que puede representar el tercio superior, el tercio medio y el tercio inferior del diente según una práctica particular. Alternativamente, se pueden indicar valores de tono para un diente utilizando etiquetas de texto que se muestran en los datos de superficie, donde cada valor de tono proporciona una etiqueta de texto que se muestra en los puntos de los datos de superficie correspondientes a la distribución angular de los vectores de color utilizados para determinar el valor de tono.

Según una realización alternativa, la indicación de uno o más valores de tono puede incluir una o más etiquetas de tono mostradas en los datos de superficie, en donde cada valor de tono se asocia a una etiqueta de color que se muestra en los puntos de los datos de superficie correspondientes a la distribución angular de los vectores de color utilizados para determinar el valor de tono.

El contorno de superficie creciente y la cuadrícula de BRDF están en el mismo sistema de coordenadas. Debido a esto, los tonos de color asociados se pueden mostrar según las ubicaciones de superficie correspondientes. Si se usan colores para las etiquetas, cada punto del contorno de superficie creciente tiene las coordenadas correspondientes en la cuadrícula de BRDF y se le puede asignar el color de la etiqueta del tono de color de la biblioteca de BRDF asociada con la estructura de BRDF en esa coordenada. De esta forma, toda la superficie mostrada contenida en una celda BRDF se puede representar con la misma etiqueta de color. Dicho de otro modo, es muy probable que dos puntos vecinos en el contorno de superficie creciente correspondan a la misma celda en una cuadrícula de BRDF (descrita más adelante). Por lo tanto, a los dos puntos se les puede asignar la misma etiqueta de color. Por extensión, el área de superficie recortada por la estructura de BRDF se puede representar con la misma etiqueta de color.

Si se usa texto para etiquetas, la posición de la etiqueta de texto relativa al contorno de superficie creciente puede ser el centro de la celda BRDF en el mismo espacio de coordenadas. También puede ser el centro del área seleccionada por el operador.

La etapa de posición siguiente S550 repite el proceso, moviéndose al siguiente conjunto de datos de imagen de la cámara para su procesamiento en la etapa S510.

Según una realización alternativa, la generación de contorno de superficie se puede completar primero, utilizando los colores de dientes que se adquirieron originalmente. Los datos de BRDF se adquieren, pero no se aplican durante la generación inicial del contorno de superficie. La costura de contorno de superficie puede luego ser seguida por el procesamiento de coincidencia de tonos utilizando los datos de BRDF adquiridos. Para este flujo de trabajo alternativo, la etapa S540 se ejecuta efectivamente después de la siguiente etapa de posición S550 y su bucle de proceso correspondiente.

Según una realización alternativa, la coincidencia de tonos se realiza siguiendo el proceso de escaneo 3D convencional, de modo que los datos de tonos se añaden a los datos de superficie 3D existentes. La coincidencia de tonos usando información angular comienza después del escaneo 3D convencional o puede usar datos de escaneo 3D importados para el paciente. A continuación, se realiza la costura para la coincidencia de tonos usando información angular contra el contorno de superficie existente. Con esta secuencia, el operador puede concentrarse en un diente o dientes en particular a tratar. Este procedimiento permite que se proporcione la adquisición de datos de BRDF y la exposición de etiquetas de tono solo para la región de interés para la restauración, por ejemplo. En la práctica, se sigue la misma secuencia de adquisición de tonos. Las estructuras de datos de BRDF iniciales están vacías, pero el contorno de superficie no está vacío.

Según otra realización alternativa, el operador puede seleccionar una región limitada de la dentición del paciente para la que las etiquetas de tono son de interés, tal como en función del plan de tratamiento, por ejemplo. En tal caso, la representación de la etiqueta de tono en la superficie mostrada se limita a la región seleccionada o se limita a una distancia predefinida desde un área seleccionada. La selección se puede realizar usando un puntero como el ratón de un ordenador, usando entrada desde una tableta o usando alguna otra interfaz de entrada digital. La selección se puede realizar antes o después del escaneo 3D. Para esto último, durante el proceso de escaneo 3D, se generan datos de tono pero no se muestran en el contorno de superficie cosida. Los resultados de coincidencia de tonos se pueden mostrar con indicaciones de tonos, ya sea en la región seleccionada o en un área separada en la pantalla de monitor, después de que el operador seleccione la región de interés.

Según una realización alternativa, la etiqueta de tono es un texto correspondiente a la ficha de tono de la biblioteca de tonos.

El flujo de datos de imagen del escáner se puede detener automáticamente, como cuando ya no se detecta información válida después de un período de tiempo de espera. El operador también puede detener los datos de imagen, por ejemplo, al volver a colocar el escáner en un soporte. Estos u otros eventos similares se pueden detectar para detener el escaneo. Luego, el usuario puede interactuar con la superficie mostrada para que la aplicación muestre, almacene o transmita la imagen final con el mismo tono. La imagen final de tonos coincidentes, que puede ser una imagen con colores sombreados, por ejemplo, contiene la superficie expuesta y las indicaciones de los tonos de colores asociados en una etapa de exposición S560.

Formación de la biblioteca de BRDF

El flujo lógico de la FIG. 6 muestra las etapas para formar la biblioteca de BRDF utilizada en el proceso de la FIG. 5. Se puede usar una colección de fichas de tonos convencionales, disponibles comercialmente de proveedores de materiales dentales, para generar la biblioteca de BRDF que se usará para hacer coincidir los valores en la etapa S540 del proceso de la FIG. 5. Se pueden obtener valores de tono comunes de las fichas de tono de Vita Classical® (como "A1", "A3.5", "D2") o Vita Linearguide 3D-MASTER® (como "2L1.5" o "3M2"), por ejemplo.

En una etapa de selección S610, se selecciona una de las fichas de tono para el procesamiento que sigue. Una etapa de asociación de tonos de color S620 combina las etapas S510, S520, S530 y S550 de la FIG. 5, que se repiten durante el escaneado de la superficie de la ficha de tono. Al finalizar el escaneo, una etapa S630 de BRDF de referencia de cálculo combina automáticamente una serie de estructuras de BRDF del escaneo en una BRDF de referencia único. La etapa S630 alinea la ficha de tono con un sistema de coordenadas de referencia que es común a todas las fichas de tono de referencia. La etapa S630 además selecciona automáticamente un grupo de celdas y suma las estructuras de BRDF en una única estructura de BRDF, designada como BRDF de referencia para esa ficha de tono.

La biblioteca de BRDF representa una colección de BRDF de referencia y sus etiquetas de tonos asociadas. La biblioteca de BRDF puede grabarse previamente directamente en la fabricación y reutilizarse durante un escaneo de los dientes del paciente. La biblioteca de BRDF también puede ser generada por el profesional utilizando las fichas de tonos preferidas. El profesional simplemente necesita usar un dispositivo de escáner 3D y seguir el modelo descrito en esta memoria. Esto también le permite al dentista crear una colección de tonos simplemente escaneándolos. Las características ópticas del sistema de medición siguen siendo las mismas. La BRDF de referencia almacenada en la biblioteca de BRDF puede ser una colección de los datos de BRDF originales, la estructura de BRDF o un modelo ajustado. La BRDF de referencia puede ser una combinación de algunas de las celdas que contienen una función BRDF.

El contorno de superficie se alinea preferentemente en un sistema de coordenadas similar común a todas las fichas de tono. Se realiza alineación cosiendo el contorno de superficie creciente en una superficie de referencia fija de una de las fichas de tono.

Todas las fichas de tono de un conjunto tienen normalmente un perfil de superficie similar, pero su apariencia muestra un gradiente.

El tono seleccionado se basa en la convención de la industria. Por lo tanto, es importante alinear todos los contornos de superficie crecientes en un sistema de coordenadas similar. De esta forma, las celdas BRDF correspondientes en una región predefinida pueden seleccionarse y tener un significado coherente en toda la biblioteca de BRDF.

En una realización, la superficie de referencia fija puede adquirirse antes de la creación de la biblioteca de tonos. La superficie de referencia fija se puede alinear manualmente para que el eje (designado como Oz) del sistema de coordenadas común interseque la superficie de referencia fija en la posición deseada para la medición de tono. Esta posición deseada típicamente la define el fabricante de fichas de tono. A modo de ejemplo, para una ficha de tono Vita Classical, la posición deseada debe ubicarse alrededor de la marca X 115 como se muestra en el ejemplo de la FIG. 9.

En una realización, la posición deseada puede definirse automáticamente mediante la colocación inicial del escáner al comienzo del escaneo. Como se mencionó anteriormente, el sistema de coordenadas común generalmente se define en relación con una orientación arbitraria del escáner durante la adquisición de los primeros datos de imagen. De esta forma, la alineación manual se controla por la posición del escáner cuando se adquieren los primeros datos de imagen para la referencia fija.

La BRDF de referencia se define como la suma de todas las estructuras de BRDF de las celdas BRDF seleccionadas en la región predefinida. La suma se realiza mediante la acumulación por píxeles de todas las sumas ponderadas de colores y los pesos totales individualmente.

La ley estadística de los grandes números sostiene que recopilar más observaciones conduce a un valor medio más preciso, es decir, a una desviación típica más pequeña. El propósito de la acumulación de estructuras de BRDF por píxeles en una región predefinida es obtener una estimación media más precisa al calcular la instantánea BRDF de la BRDF de referencia durante la medición de la distancia BRDF.

La región predefinida puede ser una esfera de aproximadamente 2 mm de radio, centrada alrededor de una posición predefinida en la superficie de referencia. La posición predefinida puede ser la intersección del eje (Oz) con la superficie de referencia, por ejemplo. Una etapa de almacenamiento S640 almacena cada referencia BRDF y la etiqueta asociada en la biblioteca de tonos. Una etapa de decisión S650 controla la operación de bucle, para el procesamiento sistemático de toda la serie de fichas de tono del conjunto. Al finalizar la medición, se genera y almacena la biblioteca de BRDF. Luego se puede cargar antes del inicio de un escaneo intraoral.

Un radio de esfera sirve para definir los límites para la acumulación de información BRDF. El radio de esfera para la región predefinida se determina en función de la variabilidad local de la apariencia de tono sobre la ficha de tono. Como mínimo, se selecciona una única estructura de BRDF de la celda que contiene la posición predefinida. El flujo de trabajo tradicional para la determinación de tonos suele definir, como máximo, 3 tonos para un canino, representados en bandas; el radio es generalmente inferior a 5 mm para garantizar la uniformidad del tono.

La FIG. 7 muestra un conjunto de fichas de tonos 94 con estructuras de referencia BRDF correspondientes contenidas en la biblioteca de BRDF 100. Cada estructura de referencia BRDF se asocia con una etiqueta de texto también denominada etiqueta de tono 104 (D2, D3, D4, C1, C2, C3, etc.) y/o con la etiqueta de color 112. Esas etiquetas de tonos también se pueden estampar o grabar de otro modo en el soporte metálico de las fichas de tonos 94.

Para la conversión a valores CIELab, se adquiere la señal de un patrón blanco, definido como una superficie que tiene un 90% de reflectancia. De manera equivalente, para evitar la saturación del detector, también se puede utilizar la señal de un patrón de reflectancia del 18% (una tarjeta gris N5). Luego, la señal del estándar de reflectancia del 18% se multiplica por 5 para proporcionar el equivalente de un estándar blanco. La adquisición de un estándar de reflectancia se puede realizar antes de la adquisición de la superficie de referencia y las fichas de tonos para la biblioteca de tonos (en la secuencia de la FIG. 6, antes de la etapa S610). La señal del estándar de reflectancia se puede almacenar dentro de la biblioteca de tonos. Los datos del estándar de reflectancia están entonces disponibles para la adquisición de tonos y también durante el escaneo de los dientes reales, porque la biblioteca de colores se ha cargado en la memoria de ordenador.

En la práctica, los datos para el estándar de reflectancia también se adquieren usando el escáner 3D, escaneando la superficie del estándar de reflectancia. Después de completar las etapas S510 a S560, se ha creado una cuadrícula de BRDF. Todas las estructuras de BRDF de la cuadrícula de b Rd F se pueden combinar en una estructura de BRDF acumulada, que luego se convierte en una instantánea BRDF. El vector de color promedio de esta instantánea BRDF proporciona un vector de color estándar de reflectancia promedio que se puede usar para la conversión al espacio de color CIELab. El vector de color puede incluir un espectro con longitudes de onda que abarcan las longitudes de onda visibles. En el contexto de la presente divulgación, las longitudes de onda visibles se encuentran en el intervalo entre 360 y 830 nm.

La conversión de un vector de color en un valor CIELab utilizando un vector de color estándar de reflectancia es un procedimiento conocido, que se puede resumir de la siguiente manera:

(1) dividir cada componente de color del vector de color corregido por el componente de color del vector de color estándar de reflectancia,

(2) convertir este vector de color normalizado en un valor XYZ de triestímulo, y

(3) convertir el valor triestímulo XYZ en un color CIELab.

El escaneo del estándar de reflectancia puede proporcionar datos estándar de reflectancia más complejos. En una realización, la estructura de BRDF promedio del estándar de reflectancia se registra directamente, en lugar de un simple vector de color estándar de reflectancia promedio. Una vez hecho esto, al convertir vectores de color de una instantánea BRDF en colores CIELab, el píxel correspondiente de la instantánea BRDF del estándar de reflectancia se puede usar para la normalización de vector de color. Esta técnica puede ayudar a explicar las variaciones angulares de la reflectividad del estándar de reflectancia. En la práctica, la fuente de luz extendida del escáner, el espectro de iluminación no ideal (porque el iluminante no es D65) puede introducir ligeras variaciones angulares.

En otra realización, el escaneo del estándar de reflectancia proporciona datos de color resueltos espacialmente. En particular, la resolución espacial se puede expresar en el sistema de coordenadas de escáner. Esto permite la medición de las variaciones de iluminación y detección a través del campo de visión. Se puede representar como una cuadrícula 3D, alineada con el sistema de coordenadas de escáner, donde los ejes X/Y representan el plano de imagen y el eje Z representa el eje óptico principal del escáner. El uso de un perfil espacialmente resuelto del vector de color estándar de reflectancia permite una normalización más correcta de los vectores de color en todo el campo de visión. Esto ayuda a generar más colores CIELab que se vuelven independientes de la posición de la superficie en el campo de visión.

La estructura de cuadrícula de BRDF

La FIG. 8 es un diagrama que muestra múltiples elementos en el mismo sistema de coordenadas; una cuadrícula de BRDF 3D 30 compuesta por celdas 72 define una partición espacial que abarca el contorno de superficie creciente 3D representado por una ficha de tono 94. Cada celda 72 contiene una estructura de BRDF 70 que se representa por la instantánea BRDF asociada en ese momento durante el escaneo. Cada celda 72 corresponde a una pequeña porción de la superficie de diente, tal como la superficie interceptada por una sola porción de 1 mm3. Durante la etapa de costura S530 (FIG. 5), a medida que la nube de puntos con normales y colores se cose al contorno de superficie creciente 3D, los puntos con color y normales de la nube de puntos correspondientes a una celda BRDf 72 se combinan con la estructura de datos de BRDF 70 en esa celda. Si es necesario, la cuadrícula de BRDF 30 se extiende para que todos los puntos cosidos caigan en una celda BRDF 72 válida. Luego, todos los puntos de la nube de puntos se combinan en el contorno de superficie creciente, que se actualiza en la pantalla.

La actualización a la estructura de BRDF en cada celda 72 implica lo siguiente:

(i) Parámetros de la normal al área de diente correspondiente a la partición.

(ii) Dirección de incidencia w¡ de la iluminación.

(iii) Dirección reflejada Wr de la luz detectada.

(iv) Vector de color, en un espacio de color bien conocido, como RGB, CIE Lab u otro espacio de color adecuado. El número de canales de color puede ser más de 3.

Para una geometría dada compuesta por una dirección incidente ^w ¡ de la iluminación, una dirección reflejada Wr de la luz detectada y una normal de superficie local n, la estructura de BRDF almacena una distribución angular donde cada elemento (píxel) de la distribución angular almacena una suma ponderada de todos los vectores de color y el peso total correspondiente. Por lo tanto, para la geometría dada, la estructura de BRDF se puede usar para calcular los vectores de color promedio, que se almacenan en una instantánea BRDF.

Los pesos utilizados en la suma ponderada de los vectores de color y en el peso total correspondiente pueden relacionarse con el nivel de confianza (o calidad) de los puntos 3D adquiridos como se ha descrito anteriormente, lo que representa un nivel variable de confianza en la precisión de la posición del punto 3D, la normal de superficie o el color. Además, los pesos también pueden variar con factores que pueden incluir: (1) disminución en las regiones saturadas (cono especular) debido a que la ubicación precisa de puntos se vuelve incierta, (2) disminución a medida que la normal local se inclina alejándose de la luz incidente o del ángulo de medición, (3) aumentar si las normales son congruentes en el vecindario local.

La geometría para la dirección de iluminación w ¡, la dirección de reflexión Wr y la normal n se pueden codificar en una coordenada angular 2D en la estructura de BRDF en la celda 72. Se utiliza una estructura de imagen 2D para representar el intervalo angular de la estructura de BRDF. Cada píxel contiene una suma ponderada de vectores de color y un peso total asociado.

Es probable que la estructura de datos resultante para una región del diente esté incompleta porque el posicionamiento del escáner en una secuencia de medición puede no explorar todas las diversas combinaciones angulares. Al comienzo de la secuencia de adquisición, la distancia BRDF se determina principalmente por la distancia de color predeterminada. A medida que se acumulan datos adicionales en la estructura de BRDF durante el escaneo, las instantáneas BRDF contienen valores de color más válidos y la identificación del tono de la biblioteca de tonos se vuelve cada vez más precisa. El cálculo puede usar una distancia de umbral mínima, por debajo de la cual el tono de color asociado de la etapa S540 puede no ser válido; en tal caso, no se muestra ninguna etiqueta de color para esa región de la superficie. Esto evita cambios muy rápidos del tono de color asociado al comienzo del escaneo. El tono aparece cuando se han acumulado suficientes orientaciones en los píxeles de la estructura de BRDF para que sea significativa. Según una realización, la distancia BRDF se puede expresar en unidades DeltaE, una métrica estándar para la distancia de color en el espacio de color CIELab. Se supone que el 50% de los profesionales pueden detectar visualmente una diferencia de 3 DeltaE (3 AE). El umbral para la distancia máxima por debajo de la cual el tono de color asociado no es válido se puede establecer en 3 DeltaE o un valor similar (típicamente entre aproximadamente 1 DeltaE y 8 DeltaE).

Los datos de BRDF pueden almacenarse en la memoria o generarse según sea necesario desde la cámara intraoral y el aparato de escaneo. La FIG. 8 proporciona una visualización de las estructuras de datos que pueden usarse para acumular y organizar los datos de BRDF adquiridos para un diente resultante de la etapa S540. Puede apreciarse que dichas estructuras de datos en sí mismas no necesitan ser visibles para el operador.

Con frecuencia, la reflexión especular satura los valores de los datos de imagen, lo que significa que la información de profundidad asociada no tiene datos válidos para las áreas correspondientes a la reflexión especular. No hay ningún punto y, por lo tanto, ninguna normal para calcular la coordenada en la estructura de BRDF correspondiente después de coser el resto del contorno de superficie. En caso de que la información de profundidad asociada todavía esté disponible, cerca del límite exterior de la región de reflexión especular, la información de profundidad se estima con frecuencia incorrectamente en esa área. Esto significa que las normales pueden ser muy ruidosas. También puede suceder que las imágenes de reflectancia de los datos de imagen estén saturadas incluso si la información de profundidad es válida. La saturación ocurre porque el rango dinámico del sensor no es suficiente. Es mejor rechazar esas medidas erróneas que almacenarlas en la estructura de BRDF. El rechazo se puede implementar estableciendo un umbral de rechazo en el coseno del punto normal y la semidirección (por ejemplo, rechazado si está por encima de 0,98). Otra implementación rechazaría el almacenamiento en la estructura de BRDF si el color del punto de la nube de puntos con colores y normales está cerca de los valores de saturación de la cámara (por ejemplo, si todos los canales de color están por encima de un valor de 250 para un intervalo de la cámara que va hasta 255). La BRDF de referencia obtenida de una ficha de tono 90 se puede almacenar, por ejemplo, como un elemento de la biblioteca de BRDF, como se ha descrito anteriormente con referencia al diagrama de flujo lógico de la FIG. 6.

Una realización de la presente divulgación ajusta la relación BRDF estándar en la etapa S520 a lo siguiente:

r _{le d - > x} r _{x -> pi} ._x

f r {x,0)i,G)o,ri)= kE .

(a>i ^■ n)

en donde k es un término constante siempre que la iluminación sea constante y la geometría de escáner permanezca constante; el valor Epix es la irradiancia medida (es decir, proporcional al valor del píxel de cámara, el color observado para un canal de color particular); el producto escalar de ^w ¡ y n da el ángulo coseno entre la normal local y la dirección de iluminación; y los términos r2 son distancias cuadráticas desde los componentes de escáner hasta la posición de la superficie. La fórmula anterior se puede utilizar al convertir los colores de la nube de puntos originales en colores corregidos. La fórmula se deriva de la definición genérica f^r(w ⁱ,w ^r,n) dada anteriormente en la presente divulgación. Los términos de distancia cuadrática son correcciones debidas a la variación del ángulo sólido con la distancia. La corrección de coseno del producto punto proviene del denominador en la definición original de f^r(w ⁱ,w ^r,n). Esta corrección de color se puede aplicar a cada canal de color individualmente.

Una medición mejorada de la distancia entre dos estructuras de BRDF podría usar un modelo subyacente definido por un número fijo de parámetros. Un artículo de M. Langovoy et al. ofrece una posible implementación: ""Novel metric for analysis, interpretation and visualization of BRDF data", ACM Transaction on Spatial Algorithms and Systems (2014). (Véase la ecuación (8) o (15) como ejemplos de una métrica). Esto implica ajustar la estructura de BRDF 2D registrada en un modelo optimizando los parámetros y luego calculando una distancia entre esos modelos.

Las realizaciones divulgadas actualmente se consideran, por lo tanto, en todos los sentidos como ilustrativas y no restrictivas. El alcance de la invención se indica por las reivindicaciones adjuntase, y se pretende que todos los cambios abarcados en el significado y espectro de equivalencia de las reivindicaciones estén comprendidos en estas.

La FIG. 9 muestra un contorno de superficie con indicaciones de tono, donde el contorno de superficie corresponde a una ficha de tono. Se muestra una posición típica de la posición de referencia 115 para construir la biblioteca de BRDF junto con ejemplos de indicaciones de tono usando una etiqueta de texto 116 y una etiqueta de color 112 para tonos detectados. Se muestra una porción del contorno de superficie creciente 114. La FIG. 9 representa una posible representación 110 del contorno de superficie 3D junto con etiquetas para los tonos de color identificados, de la etapa S540. Para cada celda de la cuadrícula de BRDF, cada estructura de BRDF puede proporcionar un valor de tono. Si el valor de tono se identifica con éxito, la superficie en la región correspondiente del espacio se representa con una etiqueta 112 asociada con ese valor de tono. Por ejemplo, el tono A2 de las fichas de tonos Vita Classical^® e puede representar usando un verde claro, que es su etiqueta de color arbitraria predefinida.

La cuadrícula de BRDF conduce a una variación espacial de la etiqueta en la representación de la superficie 3D con etiquetas. Si la determinación de un valor de tono no tiene éxito porque la distancia BRDF más pequeña es mayor que un umbral de distancia predeterminado, la superficie no se representa con ninguna etiqueta y, por lo tanto, conserva su apariencia original de malla coloreada o malla texturizada 114, ya que los colores o textura son independientes de la biblioteca de tonos BRDF. En este ejemplo, el aspecto original de una malla coloreada 114 resulta del hecho de que esta superficie metálica no corresponde a ningún material similar presente en la biblioteca de BRDF.

Según una realización de la presente divulgación, el aparato de formación de imágenes intraorales 90 de la FIG. 1 adquiere una representación de la superficie de diente en 3D y adquiere una distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color, en donde la distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color asocia una o más posiciones de puntos de los datos de superficie a la distribución angular correspondiente de vectores de color. El procesador 8o obtiene la representación de superficie de diente y se programa con instrucciones lógicas de procesamiento para identificar uno o más valores de tono, en donde cada valor de tono se asocia con una distribución angular de vectores de color a partir de la distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, al comparar la distribución angular de vectores de color con un conjunto de distribuciones angulares de referencia de vectores de color, en donde cada distribución angular de referencia en el conjunto se asocia con un valor de tono correspondiente. A continuación, la pantalla 84 muestra la representación de la superficie de diente en 3D y muestra una indicación de los valores de tono identificados.

Según una realización, la presente invención utiliza un programa informático con instrucciones almacenadas que controlan las funciones del sistema para la adquisición de imágenes y el procesamiento de datos de imágenes que se almacenan y acceden desde una memoria electrónica. Como pueden apreciar los expertos en las técnicas de procesamiento de imágenes, un programa informático de una realización de la presente invención puede ser utilizado por un sistema informático de propósito general adecuado, como un ordenador personal o una estación de trabajo que actúa como procesador de imágenes, cuando se le proporciona un programa de software adecuado para que el procesador funcione para adquirir, procesar, transmitir, almacenar y mostrar datos como se describe en esta memoria. Se pueden usar muchos otros tipos de arquitecturas de sistemas informáticos para ejecutar el programa informático de la presente invención, incluida una disposición de procesadores en red, por ejemplo.

El programa informático para realizar el método de la presente invención puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador. Este medio puede comprender, por ejemplo; medios de almacenamiento magnético, como un disco magnético, como un disco duro o un dispositivo extraíble o una cinta magnética; medios de almacenamiento óptico tales como discos ópticos, cintas ópticas o codificación óptica legible por máquina; dispositivos de almacenamiento electrónico de estado sólido como la memoria de acceso aleatorio (RAM) o la memoria de solo lectura (ROM); o cualquier otro dispositivo físico o medio empleado para almacenar un programa informático. El programa informático para llevar a cabo el método de la presente invención también se puede almacenar en un medio de almacenamiento legible por ordenador que se conecta al procesador de imágenes a través de internet u otra red o medio de comunicación. Los expertos en las técnicas de procesamiento de datos de imágenes reconocerán fácilmente que el equivalente de un producto de programa informático de este tipo también puede construirse en hardware.

Cabe señalar que el término "memoria", equivalente a "memoria accesible por ordenador" en el contexto de la presente divulgación, puede referirse a cualquier tipo de espacio de trabajo de almacenamiento de datos temporal o más duradero utilizado para almacenar y trabajar sobre datos de imagen y accesible a un sistema informático, incluyendo una base de datos. La memoria podría ser no volátil, utilizando, por ejemplo, un medio de almacenamiento a largo plazo como almacenamiento magnético u óptico. Alternativamente, la memoria podría ser de naturaleza más volátil, usando un circuito electrónico, como una memoria de acceso aleatorio (RAM) que se usa como búfer temporal o espacio de trabajo por un microprocesador u otro dispositivo de procesamiento de lógica de control. Los datos de exposición, por ejemplo, típicamente se almacenan en un búfer de almacenamiento temporal que directamente se asocia con un dispositivo de exposición y se actualiza periódicamente según sea necesario para proporcionar los datos expuestos. Este búfer de almacenamiento temporal también puede considerarse una memoria, tal como se utiliza el término en la presente divulgación. La memoria también se utiliza como espacio de trabajo de datos para ejecutar y almacenar resultados intermedios y finales de cálculos y otros procesos. La memoria accesible por ordenador puede ser volátil, no volátil o una combinación híbrida de tipos volátiles y no volátiles.

Se entiende que el programa informático producto de la presente invención puede hacer uso de diversos algoritmos y procesos de manipulación de imágenes que son bien conocidos. Se entenderá además que la realización del producto de programa informático de la presente invención puede incorporar algoritmos y procesos no mostrados o descritos específicamente en esta memoria que son útiles para la implementación. Dichos algoritmos y procesos pueden incluir utilidades convencionales que están dentro de los conocimientos habituales de las técnicas de procesamiento de imágenes. Aspectos adicionales de dichos algoritmos y sistemas, y hardware y/o software para producir y procesar las imágenes o cooperar con el programa informático producto de la presente invención, no se muestran ni describen específicamente en este documento y pueden seleccionarse de tales algoritmos, sistemas, hardware, componentes y elementos conocidos en la técnica.

La invención se ha descrito en detalle y puede haberse descrito con referencia particular a una realización adecuada o actualmente preferida, pero se entenderá que las variaciones y modificaciones pueden verse afectadas dentro del alcance de la invención. Las realizaciones divulgadas actualmente, por lo tanto, se consideran en todos los sentidos como ilustrativas y no restrictivas. El alcance de la invención se indica las reivindicaciones de patente adjuntas.

Claims (15)

REIVINDICACIONES

1. Un método implementado por ordenador para el escaneo 3D intraoral que comprende:

a) obtener (S510, S520, S530) una representación de superficie de diente en 3D utilizando un escáner intraoral en donde la representación de superficie de diente en 3D comprende datos de superficie y una distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, en donde la distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente asocia una o más posiciones de puntos de los datos de superficie con una distribución angular correspondiente de vectores de color, y en donde dicha distribución angular de vectores de color describe un mapeo que relaciona las coordenadas angulares con un vector de color correspondiente;

b) identificar (S540) uno o más valores de tono, donde cada valor de tono se asocia con una distribución angular de vectores de color a partir de la distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, al comparar la distribución angular de vectores de color con un conjunto de distribuciones angulares de referencia de vectores de color, en donde cada distribución angular de referencia en el conjunto se asocia con un valor de tono correspondiente; y

c) mostrar, almacenar o transmitir (S560) los datos de superficie con una indicación de uno o más valores de tono.

2. El método de la reivindicación 1, en donde la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color comprende una única distribución angular de los vectores de color correspondientes a los datos de superficie de diente.

3. El método de la reivindicación 1, en donde la distribución angular de los vectores de color depende de al menos una dirección de iluminación incidente, una dirección de luz reflejada, una normal de superficie y una posición en la superficie de diente.

4. El método de la reivindicación 1, en donde los vectores de color incluyen valores de datos de color rojo, verde y azul, o valores de datos de color CIELab, o un espectro con longitudes de onda que cubren las longitudes de onda visibles.

5. El método de la reivindicación 1, en donde la distribución angular de referencia de los vectores de color y los valores de color asociados se adquiere (S610, S620, S630, S640, S650) a partir de mediciones de un conjunto de fichas de tono dental (94).

6. El método de la reivindicación 1, en donde la distribución angular de vectores de color comprende valores de función de distribución de reflectancia bidireccional, o valores de función de distribución de reflectancia bidireccional que varían espacialmente "BRDF", o función de distribución de reflectancia de dispersión de superficie bidireccional "BSSRDF" o valores de función de distribución de dispersión de dispersión bidireccional "BSDF".

7. El método de la reivindicación 1, en donde uno o más de los valores de tono identificados es una etiqueta de texto o una etiqueta codificada por colores o un perfil espacial de la variación de color sobre la superficie de diente.

8. El método de la reivindicación 1, en donde uno o más valores de tono corresponden a al menos uno de un tercio superior, medio o inferior de la superficie de diente.

9. El método de la reivindicación 1, en donde comparar cada uno de al menos una distribución angular de vectores de color con el conjunto de distribuciones angulares de referencia de vectores de color comprende calcular una distancia de color entre dos vectores de color.

10. El método de la reivindicación 1, en donde la identificación (S540) de uno o más valores de tono se realiza en todas las superficies de diente en la representación de la superficie de diente en 3D o en una región seleccionada dentro de la representación de la superficie de diente en 3D.

11. El método de la reivindicación 1, en donde los datos de superficie se obtienen (S510, S520, S530) durante la adquisición de datos o se generan como parte de una etapa de refinamiento.

12. El método de la reivindicación 1, en donde los datos de superficie y la distribución angular resuelta espacialmente de los vectores de color se obtienen a partir de la misma adquisición de datos o de adquisiciones de datos separadas.

13. El método de la reivindicación 1, que comprende además obtener una señal de escaneo a partir de un patrón de reflectancia, en donde la señal de escaneo proporciona un vector de color o una estructura de función de distribución de reflectancia bidireccional "BRDF".

14. El método de la reivindicación 13, en donde la señal de escaneo se resuelve espacialmente sobre un campo de visión del escáner intraoral.

15. Un aparato de formación de imágenes intraorales (90) que comprende:

un aparato de captura de imágenes (16) configurado para adquirir una representación de superficie de diente en 3D y adquirir una distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color, en donde la distribución angular resuelta espacialmente de vectores de color asocia una o más posiciones de puntos de la superficie de diente en 3D con una distribución angular correspondiente de vectores de color, y en donde dicha distribución angular de vectores de color describe un mapeo que relaciona coordenadas angulares con un vector de color correspondiente;

un procesador (80) configurado para obtener la representación de superficie de diente y que se programa con instrucciones lógicas de procesamiento para identificar uno o más valores de tono, en donde cada valor de tono se asocia con una distribución angular de vectores de color a partir de la distribución angular de vectores de color resuelta espacialmente, al comparar la distribución angular de vectores de color con un conjunto de distribuciones angulares de referencia de vectores de color, en donde cada distribución angular de referencia en el conjunto se asocia con un valor de tono correspondiente; y

una pantalla (84) configurada ara mostrar la representación de superficie de diente en 3D y mostrar una indicación de los valores de tono identificados.