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Il modello 3D dell'Adorazione di Leonardo da Vinci realizzato dal Visual Computing Lab Isti-Cnr di Pisa

16/05/2018

Adorazione dei Magi di Leonardo
Adorazione dei Magi di Leonardo

Il 19 maggio al Salone del Restauro di Firenze, il Visual Computing Lab dell’Isti-Cnr di Pisa presenterà per la prima volta il modello 3D dell'Adorazione dei Magi di Leonardo, realizzato come supporto all’attività di diagnostica durante il delicato intervento di restauro eseguito dall’Opificio delle Pietre Dure di Firenze.

Per l’acquisizione 3D della superficie e del retro del dipinto – spiegano Paolo Pingi, Gianpaolo Palma, Eliana Siotto e Roberto Scopigno – è stato utilizzato uno scanner a luce strutturata con un’ottica da 8 mm. Per ogni singola scansione è stata ripresa un’area di circa 1000 mm x 750 mm con passo di campionamento sulla singola range map di 0,44 mm.

L’elaborazione dei dati geometrici acquisiti (362 milioni di punti) è stata eseguita col software open source MeshLab (http://meshlab.net).

Il modello 3D finale, costituito da 132 milioni di punti, ha permesso di evidenziare e misurare in fase di restauro una mappa di deviazioni dalla planarità causata dalla curvatura delle tavole lignee, consentendo di documentare la deformazione spaziale subita dalla pittura e monitorare il suo stato di conservazione.

L’attività di ricerca si è poi spinta oltre sviluppando un algoritmo che permette di confrontare due modelli 3D acquisiti con diversi dispositivi di scansione e in tempi differenti, consentendo di misurare la variazione della deformazione del supporto ligneo nel tempo. In particolare, tale procedura ha permesso di confrontare e calcolare i cambiamenti subiti dal supporto tra il modello 3D dell’Adorazione dei Magi attuale e quello del 2002, gentilmente messo a disposizione da Gabriele Guidi del Politecnico di Milano.

Maggiori informazioni saranno presto fruibili in una sezione dedicata del sito web del Visual Computing Lab Isti-Cnr (http://vcg.isti.cnr.it/activities.php)

Gruppo di lavoro: Paolo Pingi, Gianpaolo Palma, Eliana Siotto e Roberto Scopigno

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