Precyzyjne skanowanie 3D – Jak wygląda proces od A-Z

Co to jest naziemny skaning laserowy 3D?

To metoda pomiarowa, która pozwala w zaledwie kilka minut pozyskać mnóstwo informacji o inwentaryzowanym budynku i zapisać je w postaci chmury punktów.

Zasada działania skanera jest dosyć prosta. Skaner wysyła ze środka wiązkę lasera (LIDAR – light detection and ranging) zbiera dane pionowo oraz przez obracanie się wokół własnej osi zbiera dane poziomo, tworząc odzwierciedlenie rzeczywistości w trójwymiarze, czyli pojedyncze stanowisko chmury punktów.

Do czego wykorzystywany jest skaning laserowy 3D?

Skanowanie laserowe wykorzystywane jest zazwyczaj do technologii przemysłowej oraz skomplikowanych pomiarów budynków, gdzie mamy duże obszary inwentaryzowanych powierzchni, z dużą ilością pomieszczeń i nietypowych elementów budynku.

Chmura punktów pozwala na zastosowania w:

• sporządzeniu inwentaryzacji architektoniczno-budowlanej w postaci dokumentacji 2D
• stworzeniu modeli BIM
• precyzyjnym projektowaniu elementów w istniejącym budownictwie
• digitalizacji zabytków
• pozwala na wykrywanie kolizji projektowanych elementów z istniejącymi

Proces Skaningu laserowego 3D

Pomiar w terenie

Cały proces rozpoczyna się fizycznym pomiarem wszystkich pomieszczeń oraz poszczególnych elementów obiektu. Operator ustawiając pojedyncze stanowiska skanera, pozyskuje krok po kroku, kolejne dane pomiarowe, czyli rejestruje wszystko, co znajduje się wokół urządzenia oraz to, co jest widziane z jego perspektywy. Każde kolejne stanowisko „zbiera” dodatkowe informacje o budynku z nowej perspektywy. Im więcej stanowisk tym dane pomiarowe zawierają więcej informacji o kolejnych elementach budynku, a umiejętne rozplanowanie siatki stanowisk skanera pozwala wyeliminować „martwe pola” powstające za mierzonymi stałymi elementami. Aby chmura punktów zawierała jak najmniejszy błąd pomiarowy, operator skanera musi umiejętnie rozstawiać siatkę stanowisk tak, aby zależności pomiędzy stanowiskami były na tyle odpowiednie, żeby rejestracja danych mogła się odbyć i to z najwyższą możliwą dokładnością. To niezwykle ważny czynnik oddziałujący na dalszą pracę oraz jakość uzyskanych danych.

Jest niezwykle ważne, aby udostępnić operatorowi skanera wszystkie pomieszczenia i powierzchnie obiektu, oraz jeżeli to możliwe odsunąć duże elementy, zasłaniające istotne dla inwentaryzacji miejsca.

Rejestracja danych (łączenie skanów)

Kolejnym krokiem jest rejestracja wszystkich pozyskanych ze sobą stanowisk w jedną całość. To bardzo ważny etap tworzenia chmury punktów, ponieważ decyduje on o finalnej dokładności pomiarowej dla projektu. Im precyzyjniej zostały pozyskane dane pomiarowe, tym łatwiejszy i szybszy będzie proces ich łączenia ze sobą, co wpłynie na mniejszy błąd globalny projektu. W końcowym etapie łączenia poszczególnych skanów powinno się jeszcze raz przeliczyć ich ilość i rozłożyć cały błąd pomiarowy na wszystkie stanowiska.

Filtracja danych

W procesie skanowania urządzenie „sieje” wiązką laserową w promieniu 360 stopni i zapisuje tyle danych, ile jest w stanie uzyskać. Niestety poza pozyskanymi danymi, które nas interesują, zbiera też dane niepożądane, tzw. szumy. Są nimi między innymi refleksy w szybach i lustrach, losowi przechodnie i pojazdy, a także błędne punkty, powstałe na skutek „poślizgu” wiązki lasera, np. o krawędź stołu. Dlatego istotne jest, aby usunąć wszystkie zbędne punkty i pozostawić tylko właściwe. Wykorzystuje się do tego metody automatyczne i manualne w zależności od charakteru niepożądanych punktów.

Optymalizacja danych

Generowanie przez skaner milionów punktów pomiarowych i tak duża ilość danych sprawia, że pliki są „ciężkie” i zajmują bardzo dużo miejsca na dysku. Optymalizacja danych jest zatem bardzo ważnym krokiem, ponieważ pozwala zredukować ogromne ilości nadmiaru. Dla przykładu: ściana, która składa się z 500 000 punktów, równie dobrze może się składać z 50 000 punktów. Taka ilość danych będzie bardziej niż wystarczająca, a na pewno odczujemy różnicę w pracy w naszym oprogramowaniu CAD i BIM. Opracowaną chmurę punktów z dużą ilością danych możemy dowolnie „odchudzać” w danym procesie i dostosowywać do możliwości sprzętowych, jakimi dysponujemy. Istotne jest to, że do raz pozyskanych danych nie można dodać nowych, dlatego etap skanowania i odpowiedniego rozstawienia stanowisk jest tak kluczowy i ważne by był wykonany kompetentnie.

Segmentacja danych

Wyobraźmy sobie, że mamy chmurę punktów zakładu produkcyjnego składającą się z 1500 stanowisk. Nie jesteśmy w stanie zaczytać całej na raz przez ograniczenia sprzętowe lub programowe i jesteśmy zmuszeni pojedynczo wyłączać i włączać poszczególne stanowiska, żeby móc pracować na danej chmurze punktów. Brzmi fatalnie? I to bardzo. Dlatego chmurę punktów należy posegmentować, czyli podzielić na mniejsze fragmenty, np.: na piętra, nawy obiektu, wnętrze oraz elewacje z zagospodarowaniem terenu. Wtedy nie tylko łatwiej nawigujemy po chmurze punktów, ale przede wszystkim wczytujemy tylko segment, który opracowujemy i nie obciążamy nadmiernie komputera.

Dlaczego warto zastosować skanowanie laserowe 3D ?

Przede wszystkim jest to doskonałe narzędzie w inwentaryzacji architektoniczno-budowlanej, które zapewnia najwyższą dokładność pomiaru i niweluje ryzyko popełnienia błędów możliwych do wystąpienia w przypadku tradycyjnych metod pomiaru.

Chmura punktów ze względu na ilość informacji, z jakich się składa, jest doskonałym podkładem do sporządzania dokumentacji 2D i wsparciem technologii bim. Możliwości wykorzystania jej jest o wiele więcej, możesz między innymi przeprowadzić analizę deformacji lub wizualizację mierzonych obiektów.

Kolejną zaletą, jaką daje skaning laserowy 3D, jest pomiar z dużych odległości, przez co jesteśmy w stanie dokonywać pomiaru trudno dostępnych elementów budynku.

Podsumowanie

Skaning laserowy 3D i dobrze opracowana chmura punktów znacząco przyśpiesza fazę projektową, ale składa się na nią szereg czynności. Początkowo trzeba umiejętnie i dokładnie zeskanować cały budynek, aby otrzymać wszelkie niezbędne informacje i umożliwiające przeprowadzenie rejestrację danych. Kolejno filtrujemy chmurę, żeby składała się tylko z poprawnych punktów pomiarowych, a na samym końcu optymalizujemy i segmentujemy, aby efektywnie i szybko na niej pracować.