KR101808958B1 - Method for obtaining shape information of structure and method for measuring deformation of structure - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 구조물의 형상 정보 구축 및 구조물 변형 검출 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로 3D 스캐너와 옥트리 모델을 이용하여 구조물의 형상 정보를 구축하고 형상 정보 변화에 따른 구조물 변형을 검출하는 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
건물, 교량 등의 구조물은 수십 년 이상 안전이 유지될 수 있도록 설계되어 시공된다. 하지만 지속적으로 작용하는 하중, 산화 등으로 인해 그 형상을 유지하지 못하고 붕괴되는 경우가 발생하며, 구조물이 붕괴되는 경우 심각한 인명 피해가 발생할 수 있다.Buildings, bridges, and other structures are designed and constructed to maintain safety for decades. However, when the structure is collapsed, there is a possibility that serious damage will occur.
이에 구조물의 변형을 감지하기 위해 구조물에 직접 변형감지센서를 부착하여 변형을 감지하는 장치, 디지털 카메라와 단위눈금이 새겨진 기준 척도봉을 이용하여 구조물의 변형을 측정하는 방법, GPS 정보를 이용하여 구조물의 변형을 측정하는 방법이 개발되기도 하였다. In order to detect the deformation of the structure, a deformation detection sensor is attached to the structure directly to detect the deformation. The deformation of the structure is measured using a digital camera and a reference scale bar engraved with a unit scale, A method of measuring the deformation of the substrate was developed.
그러나 이러한 종래 방법들은 센서가 부착된 부분의 변형만 감지할 수 있거나 미세한 변형을 감지할 수 없거나 외란으로 인해 그 측정값이 정확하지 않는 등 구조물의 변형을 정확히 감지하기에 어려움이 있었다.However, these conventional methods have difficulty in accurately detecting the deformation of the structure, such as the deformation of the attached portion of the sensor, the deformation of the deformation can not be detected, or the measured value is not correct due to disturbance.
이에 구조물의 변형을 보다 정확하고 용이하게 측정할 수 있는 방법이 필요한 실정이다.Therefore, there is a need for a method that can more accurately and easily measure the deformation of the structure.
본 발명의 목적은 구조물 형상 정보 구축 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a method for constructing structure shape information.
본 발명의 다른 목적은 방대한 크기의 구조물에 대한 형상 정보를 현저히 감소시킬 수 있는 구조물 형상 정보 구축 방법을 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a method for constructing structure shape information capable of remarkably reducing shape information for a large-sized structure.
본 발명의 또 다른 목적은 데이터의 량을 감소시키면서도 데이터 특성을 유지시킬 수 있는 구조물 형상 정보 구축 방법을 제공하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide a method of constructing structure shape information capable of maintaining data characteristics while reducing the amount of data.
본 발명의 또 다른 목적은 본 발명의 구조물 형상 정보 구축 방법에 따라 데이터 량이 감소되더라도 데이터 특성이 유지된 구조물 형상 정보를 이용함으로써 구조물 전체 영역에 있어서 구조물의 변형을 검출할 수 있는 구조물 변형 검출 방법을 제공하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide a structure deformation detection method capable of detecting a deformation of a structure in a whole area of a structure by using structure shape information in which data characteristics are maintained even if the amount of data is reduced according to the method of constructing structure shape information of the present invention .
본 발명의 또 다른 목적은 변형이 검출된 영역의 변형 정도를 수치화하고 시각화할 수 있는 구조물 변형 검출 방법을 제공하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide a structure deformation detection method capable of quantifying and visualizing the degree of deformation of a region where a deformation is detected.
본 발명의 상기 및 기타 목적들은, 본 발명에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법 및 구조물 변형 검출 방법에 의해 모두 달성될 수 있다.The above and other objects of the present invention can be achieved by a method for constructing structure shape information and a method for detecting structure deformation according to the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 구조물에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 포인트 클라우드 데이터 획득 단계; 상기 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하는 3D 객체 생성 단계; 상기 3D 객체의 데이터를 이용하여 옥트리 루트(Root) 노드를 생성하는 옥트리 생성 단계; 상기 옥트리 루트 노드를 미리 설정된 조건을 만족시킬 때까지 분할하되 분할된 영역이 데이터가 없는 빈 영역인 경우 빈 영역을 제거하면서 옥트리 리프(Leaf) 노드를 생성하는 옥트리 분할 단계; 상기 옥트리 리프 노드의 정보를 상기 구조물의 형상 정보로서 저장하는 형상 정보 저장단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method of constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention includes acquiring point cloud data for a structure; A 3D object creation step of creating a 3D object using the point cloud data; An octree generating step of generating an octree root node using data of the 3D object; An octree partitioning step of dividing the octree root node until a predetermined condition is satisfied, and creating an octree leaf node while removing a blank area if the divided area is an empty area without data; And a shape information storing step of storing the information of the octree leaf node as shape information of the structure.
상기 3D 객체 생성 단계는 상기 포인트 클라우드 데이터를 메쉬 형태로 연결하여 면 정보를 생성하는 표면 생성 단계; 및 상기 면 정보를 래스터-백터 변환하는 래스터-백터 변환 단계를 포함할 수 있다.The 3D object creating step may include generating a surface information by connecting the point cloud data in a mesh form; And a raster-to-vector conversion step of raster-vector-transforming the plane information.
상기 옥트리 생성 단계는 상기 3D 객체의 데이터를 상기 옥트리 루트 노드에 입력하기 위해 이진 트리 파일로 변환하는 이진 트리 파일 변환 단계를 포함할 수 있다.The step of generating an octree may include a step of transforming the data of the 3D object into a binary tree file for inputting to the octree root node.
상기 미리 설정된 조건은 상기 옥트리 리프 노드의 최대 크기이며, 상기 옥트리 분할 단계는 옥트리 리프 노드의 크기가 상기 최대 크기 이하가 될 때까지 상기 옥트리 루트 노드를 분할할 수 있다.The predetermined condition is a maximum size of the octree leaf node, and the octree division step may divide the octree root node until the size of the octree leaf node becomes less than the maximum size.
상기 미리 설정된 조건은 상기 옥트리 루트 노드의 분할 횟수이며, 상기 옥트리 분할 단계는 미리 설정된 분할 횟수를 만족시킬 때까지 상기 옥트리 루트 노드를 분할할 수 있다.The predetermined condition is the number of times of division of the octree root node, and the octree division step may divide the octree root node until the predetermined number of division times is satisfied.
상기 형상 정보 저장단계에서 상기 옥트리 리프 노드의 정보는 상기 옥트리 리프 노드의 중심 좌표값일 수 있다.In the shape information storing step, the information of the octree leaf node may be the center coordinate value of the octree leaf node.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 서로 시차를 두고 형성되고, 본 발명의 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 의해 구축된 구조물의 제1 형상 정보 및 제2 형상 정보 획득하는 형상 정보 획득 단계; 및 기준점을 기준으로 상기 제1 형상 정보 및 제2 형상 정보를 비교하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 찾아내는 변형 확인 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention is formed by a parallax with respect to each other, and the first shape information and the second shape information of the structure constructed by the method of constructing the structure shape information according to the embodiment of the present invention Information obtaining step; And a deformation verification step of comparing the first shape information and the second shape information based on the reference point to find an octree leaf node in which the deformation has occurred.
상기 변형 확인 단계는 상기 제1 형상 정보의 기준점과 상기 제2 형상 정보의 기준점을 매칭시키는 기준점 매칭 단계; 및 옥트리 리프 노드간 거리 차이를 계산하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 확인하는 변형 노드 확인 단계를 포함할 수 있다.Wherein the deformation verification step comprises: a reference point matching step of matching a reference point of the first shape information with a reference point of the second shape information; And a deformation node identification step of identifying an octree leaf node in which the deformation has occurred by calculating a difference in distance between the octree leaf nodes.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 상기 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 기준으로 구조물의 변형값을 연산하는 변형값 연산 단계를 더 포함할 수 있다.The structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention may further include a deformation value calculating step of calculating a deformation value of the structure based on the octree leaf node where the deformation has occurred.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 제2 형상 정보를 이용하여 상기 구조물을 형상화하고, 상기 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 나머지 옥트리 리프 노드와 다른 색상으로 표시하여 변형이 일어난 영역을 시각적으로 확인할 수 있도록 하는 시각화 단계를 더 포함할 수 있다.The structure deformation detection method according to an embodiment of the present invention shapes the structure using the second shape information and displays the deformed region by visualizing the deformed octree leaf node in a color different from that of the remaining octree leaf nodes, As shown in FIG.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 방대한 크기의 구조물에 대한 형상 정보를 현저히 감소시킬 수 있고, 데이터의 량을 감소시키면서도 데이터 특성을 유지시킬 수 있는 효과를 갖는다.The method for constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention can remarkably reduce shape information for a structure having a large size and can maintain data characteristics while reducing the amount of data.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 구조물 전체 영역에 있어서 구조물의 변형을 검출할 수 있으며, 변형이 검출된 영역의 변형 정도를 수치화하고 시각화할 수 있는 효과를 갖는다.Also, the structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention can detect the deformation of the structure in the entire area of the structure, and has the effect of quantifying and visualizing the degree of deformation of the deformation detected area.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법의 순서도이다.
도 2는 강교량 구조물에 대한 3D 레이저 스캔 데이터(포인트 클라우드 데이터)를 보여주는 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 3D 레이저 스캔 데이터를 메쉬 형태로 연결하여 면 정보를 생성한 것을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 면 정보를 래스터-벡터 변환한 것을 보여주는 도면이다.
도 5는 옥트리 구조를 보여주는 도면이다.
도 6은 3D 객체를 옥트리 자료구조 입력값으로 전달하기 위한 데이터 변환을 보여주는 도면이다.
도 7은 옥트리 내부 각 레벨별 형상정보 가시화 모습을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 따라 구조물에 대한 형상 정보를 구축함에 따른 압축률을 보여주는 표이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법의 순서도이다.
도 10은 들로네 삼각분할(Delaunay triangulation) 기법을 적용하여 노드간 거리차이를 계산하는 것을 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법의 기준점 매칭 단계, 옥트리 리프 노드간 거리 차이 계산 단계, 변형이 일어난 옥트리 리프 노드 확인 단계, 변형값 연산 단계 및 시각화 단계를 보여주는 도면이다.1 is a flowchart of a method for constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing 3D laser scanning data (point cloud data) for a steel bridge structure.
FIG. 3 is a view showing generation of plane information by connecting the 3D laser scan data shown in FIG. 2 in a mesh form.
FIG. 4 is a diagram showing the raster-vector conversion of the plane information shown in FIG.
5 is a view showing an octree structure.
6 is a diagram showing data transformation for transferring a 3D object to an octree data structure input value.
FIG. 7 is a view showing a visualization of shape information for each level of the interior of the octree.
FIG. 8 is a table showing compression ratios according to the construction of shape information for a structure according to a method of constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart of a structure deformation detection method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing calculation of a distance between nodes by applying a Delaunay triangulation technique. FIG.
FIG. 11 is a diagram showing a reference point matching step, a calculation step of a distance difference between octree leaf nodes, an octree leaf node confirmation step, a deformation value calculation step, and a visualization step of a structure deformation detection method according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법 및 구조물 변형 검출 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a method for constructing structure shape information and a method for detecting structure deformation according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
하기의 설명에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법 및 구조물 변형 검출 방법을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩뜨리지 않도록 생략될 수 있다.In the following description, only parts necessary for understanding the method of constructing structure shape information and the method of detecting structure deformation according to an embodiment of the present invention will be described, and descriptions of other parts may be omitted so as not to disturb the gist of the present invention.
또한, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 발명을 가장 적절하게 표현할 수 있도록 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.In addition, terms and words used in the following description and claims should not be construed to be limited to ordinary or dictionary meanings, but are to be construed in a manner consistent with the technical idea of the present invention As well as the concept.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소 또는 단계를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소 또는 단계를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a component is referred to as "comprising ", it means that it can include other components or steps, rather than excluding other components or steps, .
또한 여러 실시예에 있어서, 동일한 구성을 가지는 구성요소에 대해서는 동일한 부호를 사용하여 대표적으로 일 실시예에서 설명하고, 그 외의 실시예에서는 일 실시예와 다른 구성에 대해서 설명하기로 한다.In addition, in the various embodiments, elements having the same configuration are denoted by the same reference numerals and representatively represent one embodiment, and the other embodiments will be described.
도 1에 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법의 순서도가 도시되어 있다.FIG. 1 is a flowchart of a method for constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 클라우드 데이터 획득 단계(S10), 3D 객체 생성 단계(S20), 옥트리 생성 단계(S30), 옥트리 분할 단계(S40), 형상 정보 저장 단계(S50)를 포함한다.1, a method for constructing structure shape information according to an exemplary embodiment of the present invention includes steps of acquiring cloud data (S10), creating a 3D object (S20), creating an octree (S30), dividing an octree (S40) , And a shape information storage step (S50).
클라우드 데이터 획득 단계(S10)는 대상 정보를 구축하는 대상 구조물에 대한 포인트 클라우드 데이터가 획득되는 단계이다.The cloud data acquisition step (S10) is a step in which point cloud data for a target structure for building target information is obtained.
비접촉식 3D 레이저 스캐너는 빛을 물체 표면에 투사하고 그 빛이 돌아오는 시간을 측정하여 물체와 측정 원점사이의 거리를 구하는 장치이며, 이러한 비접촉식 3D 레이저 스캐너를 이용할 3차원 점(x, y, z) 데이터가 구름의 형태로 수없이 많이 획득된다.A non-contact 3D laser scanner is a device for projecting light onto an object surface and measuring the return time of the light to determine the distance between the object and the measurement origin. The 3D point (x, y, z) Data is obtained in the form of clouds in numerous ways.
따라서 이러한 비접촉식 3D 레이저 스캐너를 이용하면 도 2에 도시된 바와 같이 대상 구조물에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있다.Thus, using this non-contact 3D laser scanner, point cloud data for the target structure can be obtained as shown in FIG.
하지만 구조물에 대한 포인트 클라우드 데이터 량은 그 크기가 방대하고 데이터를 분석하는 데 있어 많은 시간과 고성능의 컴퓨터가 요구된다. 따라서 구조물에 대해 획득된 포인트 클라우드를 이용하여 구조물의 변형을 검출하려고 할 경우 획득된 데이터의 일부만을 분석하거나 데이터를 그룹화하여 처리하여야 하므로 획득된 전체 데이터의 특성을 보존하여 분석을 진행할 수 없다. However, the amount of point cloud data on the structure is huge and requires a lot of time and high performance computer to analyze the data. Therefore, when the deformation of the structure is to be detected by using the point cloud obtained for the structure, only a part of the acquired data or the data must be grouped and processed, so that the characteristics of the acquired data can not be preserved and the analysis can not proceed.
이에 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 3D 객체 생성 단계(S20), 옥트리 생성 단계(S30), 옥트리 분할 단계(S40), 형상 정보 저장 단계(S50)를 통해 획득된 포인트 클라우드 데이터가 가지는 특성을 유지한 채 구조물의 형상 정보를 압축하여 저장할 수 있게 한다. 이를 상세히 설명하면 다음과 같다.Accordingly, the method for constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention includes the steps of creating a 3D object (S20), generating an octree (S30), dividing an octree (S40), and storing shape information (S50) The shape information of the structure can be compressed and stored while maintaining the characteristics of the data. This will be described in detail as follows.
3D 객체 생성 단계(S20)는 획득된 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하는 단계이다.The 3D object creation step S20 is a step of creating a 3D object using the acquired point cloud data.
3D 객체를 생성하기 위해 도 3에 도시된 바와 같이 획득된 포인트 클라우드 데이터를 메쉬 형태로 연결하여 면 정보를 생성할 수 있다(표면 생성 단계).In order to generate a 3D object, the surface cloud information may be generated by connecting the acquired point cloud data as shown in FIG. 3 in mesh form (surface creation step).
또한 3D 객체의 해상도를 향상시키고 데이터 용량도 축소시킬 수 있도록 도 4에 도시된 바와 같이 생성된 면 정보를 래스터-백터 변환할 수 있다(래스터-백터 변환 단계).Also, in order to improve the resolution of the 3D object and to reduce the data capacity, the generated surface information can be raster-vector converted as shown in FIG. 4 (raster-vector conversion step).
옥트리 생성 단계(S30)는 생성된 3D 객체의 데이터를 이용하여 옥트리 루트(Root) 노드를 생성하는 단계이다.The step of creating an octree (S30) is a step of creating an octree root node using data of the generated 3D object.
옥트리는 삼차원 공간에서 오브젝트를 표현하기 위한 자료구조로서 도 5에 도시된 바와 같이 최상위 노드인 옥트리 루트(Root) 노드를 여덟 개의 연속된 노드로 분할하면서 오브젝트를 계층화하며 마지막 노드를 옥트리 리프(Leaf) 노드라고 한다.As shown in FIG. 5, an octree is a data structure for representing an object in a three-dimensional space. The octree layer, which is an uppermost node, is divided into eight consecutive nodes, Node.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 이러한 옥트리를 기반으로 구조물 형상 정보모델을 구축함으로써 데이터 량을 현저히 줄이면서도 획득된 전체 데이터의 특성을 보존할 수 있도록 한다.The method for constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention constructs a structure shape information model based on such an octree, thereby preserving the characteristics of the acquired data while significantly reducing the amount of data.
이를 보다 상세히 설명하면, 옥트리 생성 단계에서 생성된 3D 객체 데이터 전체(즉 획득된 포인트 클라우드 전체)가 포함되는 정육면체로서의 옥트리 루트 노드 데이터를 생성한다.More specifically, it generates the octree root node data as a cube containing the entire 3D object data (i.e., the entire acquired point cloud) generated in the step of generating an octree.
이를 위해 도 6에 도시된 바와 같이 3D 객체를 x, y, z축 순으로 읽어 들여 이진 트리 파일로 변환하고(이진 트리 파일 변환 단계), 생성된 이진 트리 파일 정보를 옥트리 루트 노드로 전달하여 옥트리 정보모델 구축을 위한 입력데이터로 활용한다.6, the 3D object is read in the order of x, y, and z axes and converted into a binary tree file (a binary tree file conversion step), and the generated binary tree file information is transferred to the octree root node, It is used as input data for building information model.
옥트리 분할 단계(S40)는 위와 같이 생성된 옥트리 루트 노드를 미리 설정된 조건을 만족시킬 때까지 분할하는 단계이다.The octree division step S40 is a step of dividing the generated octree root node until the preset condition is satisfied.
보다 구체적으로 설명하면, 3D 객체 데이터 전체가 포함되는 옥트리 루트 노드를 미리 설정된 조건을 만족시킬 때까지 8개씩 반복 분할한다.More specifically, the octree root node including the entire 3D object data is repeatedly divided by eight until the predetermined condition is satisfied.
옥트리 루트 노드의 레벨(D)을 Depth 0이라고 할 때 처음 분할된 8개의 노드의 레벨을 Depth 1, 그 다음으로 분할된 64개의 노드의 레벨을 Depth 2라 할 수 있고, 옥트리는 최대 NL=8D의 리프 노드를 가지며, 2D×2D×2D의 해상도를 갖는다. 이는 옥트리 분할 레벨(D)에 따른 노드수(N)를 나타내며, 트리 노드의 총수(NT)는 아래와 같다.Octree to as a level (D) of the
옥트리 분할은 미리 설정된 조건을 만족시킬 때까지 진행되는데, 미리 설정된 조건은 예를 들어 옥트리 리프 노드의 최대 크기 또는 옥트리 루트 노드의 분할 횟수가 될 수 있다.The octree partitioning is performed until a predetermined condition is satisfied. The predetermined condition may be, for example, the maximum size of the octree leaf node or the number of division of the octree root node.
따라서 미리 설정된 조건이 옥트리 리프 노드의 최대 크기일 때 옥트리 분할은 옥트리 리프 노드의 크기가 미리 설정된 최대 크기 이하가 될 때까지 진행될 수 있고, 미리 설정된 조건이 옥트리 루트 노드의 분할 횟수인 경우 미리 설정된 횟수를 만족시킬 때까지 옥트리 분할이 진행될 수 있다.Therefore, when the predetermined condition is the maximum size of the octree leaf node, the octree division can be performed until the size of the octree leaf node becomes less than a preset maximum size. If the predetermined condition is the division number of the octree root node, The octree partitioning process can be performed.
이때 가장 중요한 것은 분할된 영역이 데이터가 없는 빈 영역인 경우 빈 영역을 제거한다는 점이다. 즉, Depth 1의 8개 노드 중 하나에 3D 객체 데이터(포인트 클라우드)가 없는 경우, 빈 영역을 제거하고 나머지 7개 노드에 대해서만 분할을 진행한다.In this case, the most important thing is to remove the blank area if the divided area is an empty area without data. That is, if 3D object data (point cloud) does not exist in one of the eight nodes of
따라서 불필요한 데이터를 제거할 수 있을 뿐만 아니라 도 7에 도시된 바와 같이 옥트리 내부 각 레벨에 따른 구조물의 형상정보 또한 가시화될 수 있다.Therefore, not only the unnecessary data can be removed, but also the shape information of the structure according to each level of the interior of the octree can be visualized as shown in FIG.
형상 정보 저장 단계(S50)는 옥트리 리프 노드의 정보를 구조물의 형상 정보로서 저장하는 단계이다.The shape information storing step (S50) is a step of storing the information of the octree leaf node as the shape information of the structure.
이때 옥트리 리프 노드의 정보는 옥트리 리프 노드의 중심 좌표값이 될 수 있다.At this time, the information of the octree leaf node can be the center coordinate value of the octree leaf node.
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 포인트 클라우드 데이터, 즉 x, y, z로 이루어진 3차원 점을 그룹화하여 정육면체 형태를 가진 바운딩박스 데이터로 이루어진 옥트리 데이터 구조로 생성함으로써 데이터 량을 현저히 줄일 수 있다.As described above, in the method of constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention, point cloud data, that is, three-dimensional points composed of x, y, and z are grouped into an octree data structure composed of bounding box data having a cube shape, Can be significantly reduced.
또한 점에서 정육면체 형태로 객체가 생성된 것이기 때문에 정육면체의 중심점은 포인트 클라우드 데이터의 평균분포 값이기도 하므로 데이터 특성 또한 유지된다.Also, since the object is generated in the shape of a cube in the point, the center point of the cube is also the average distribution value of the point cloud data, so the data characteristic is also maintained.
지금까지 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 대하여 상세히 설명하였다. 이와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 3D 레이저 스캐너로부터 획득된 구조물에 대한 포인트 클라우드 데이터를 옥트리를 기반으로 형상 정보 모델을 구축함으로써 도 8에 도시된 바와 같이 원본 스캔 데이터와 비교하여 89.3%의 압축률로 구조물의 형상 정보를 저장할 수 있다.The method for constructing the structure shape information according to an embodiment of the present invention has been described in detail. The method of constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention constructs a shape information model based on an octree to obtain point cloud data of a structure obtained from a 3D laser scanner, The shape information of the structure can be stored at a compression ratio of 89.3%.
또한 분할하는 과정에서 데이터가 없는 빈 영역을 제거하기 때문에 도 7에 도시된 바와 같이 구조물의 형상정보가 가시화될 수 있어 복층터널과 같은 대형구조물의 모니터링 및 형상관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련할 수 있다.In addition, since the free area having no data is removed in the dividing process, the shape information of the structure can be visualized as shown in FIG. 7, thereby providing a basis for visualizing the shape information for monitoring and managing the shape of a large structure such as a multi- can do.
이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법은 각 단계가 컴퓨터와 같은 연산장치에서 수행되도록 하는 프로그램으로 구현되어 3D 스캐너로부터 포인트 클라우드 정보를 획득하여 자동으로 구조물의 형상정보를 생성하여 저장하고 구조물의 형상정보를 가시화하는 시스템으로 구축될 수 있다.The method of constructing structure shape information according to an embodiment of the present invention is implemented as a program to be executed in a computing device such as a computer to acquire point cloud information from a 3D scanner to automatically generate shape information of a structure, And can be constructed as a system for visualizing the shape information of the structure.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 의해 시차를 두고 획득된 동일한 구조물에 대한 형상 정보를 이용하여 구조물의 변형을 검출할 수도 있다.Also, the deformation of the structure may be detected by using the shape information of the same structure obtained with a time difference by the method of constructing the structure shape information according to an embodiment of the present invention.
이하에서 이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, a structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention will be described.
도 9에 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법의 일 실시예가 도시되어 있다.FIG. 9 shows an embodiment of a structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 도 9에 도시된 바와 같이 형상 정보 획득 단계(S60), 변형 확인 단계(S70), 변형값 연산 단계(S80), 시각화 단계(S90)를 포함하여 이루어진다.The structure deformation detection method according to an embodiment of the present invention includes the shape information acquisition step S60, the deformation verification step S70, the deformation value calculation step S80, and the visualization step S90 as shown in Fig. 9 .
형상 정보 획득 단계(S60)는 시차를 두고 형성된 동일한 구조물에 대한 형성 정보가 획득되는 단계이다. The shape information acquisition step (S60) is a step in which formation information on the same structure formed with a parallax is obtained.
이때 구조물에 대한 형상 정보는 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 의해 구축된 구조물의 형상 정보이다. 따라서 구조물의 형상 정보로서 옥트리 리프 노드의 정보가 저장되어 있으며, 3D 스캐너에 의한 원본 스캔 데이터보다 훨씬 축소된 크기의 데이터이기 때문에 데이터를 분석하는 데 있어 많은 시간과 고성능의 컴퓨터가 요구되지 않으며, 구조물에 대한 데이터 전부를 분석할 수 있다.At this time, the shape information of the structure is the shape information of the structure constructed by the method of constructing the structure shape information according to the embodiment of the present invention described above. Therefore, since the information of the octree leaf node is stored as the shape information of the structure, and since the data is much smaller than the original scan data by the 3D scanner, there is no need for a computer with high time and high performance in analyzing the data, Can be analyzed.
이하에서 설명의 편의를 위해 사차를 두고 형성된 동일한 구조물에 대한 형상 정보를 제1 형상 정보 및 제2 형상 정보라 하고, 제1 형상 정보 이후에 구축된 형상 정보가 제2 형상 정보라 한다.For convenience of description, the shape information of the same structure formed with the quadrants is referred to as first shape information and second shape information, and the shape information constructed after the first shape information is referred to as second shape information.
변형 확인 단계(S70)는 기준점을 기준으로 동일한 구조물에 대해 시차를 두고 형성된 제1 형상 정보와 제2 형상 정보를 비교하여 변형이 일어난 부분을 확인하는 단계이다. The deformation confirmation step S70 is a step of comparing the first shape information and the second shape information which are formed with a parallax with respect to the same structure with reference to the reference point, thereby confirming the deformed portion.
본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 옥트리 리프 노드 정보를 구조물 형상 정보로 저장한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법에 의해 구축된 구조물의 형상 정보를 이용하므로 제1 형상 정보와 제2 형상 정보를 비교하는 것은 제1 형상 정보와 제2 형상 정보의 옥트리 리프 노드를 비교하는 것이며, 이를 통해 변형이 일어나 옥트리 리프 노드를 확인하는 단계이다.The structure deformation detection method according to an embodiment of the present invention uses the shape information of the structure constructed by the structure shape information construction method according to an embodiment of the present invention storing the octree leaf node information as the structure shape information, The comparison of the shape information and the second shape information compares the octree leaf nodes of the first shape information and the second shape information, and the deformation occurs to identify the octree leaf node.
이를 위해 대상 구조물에 타겟 마커를 부착하고 부착된 타겟마커의 좌표값을 기준점으로 설정한 뒤 제1 형상 정보의 기준점과 제2 형상 정보의 기준점을 매칭시킨다(기준점 매칭 단계).To this end, a target marker is attached to the target structure, and the coordinate values of the attached target markers are set as reference points, and the reference points of the first shape information and the second shape information are matched (reference point matching step).
그리고 제1 형상 정보와 제2 형상 정보의 기준점이 매칭된 후 제1 형상 정보와 제2 형상 정보의 옥트리 리프 노드의 위치를 비교하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 확인한다(변형 노드 확인 단계).After matching the reference points of the first shape information and the second shape information, the positions of the octree leaf nodes of the first shape information and the second shape information are compared with each other to identify the octree leaf node in which the deformation occurred.
예를 들어 들로네 삼각분할(Delaunay triangulation) 기법을 적용하여 노드간 거리차이를 계산하여 변형 노드를 확인할 수 있다.For example, the Delaunay triangulation technique can be used to determine the deformation nodes by calculating the distance between nodes.
들로네 삼각분할 기법은 도 10에 도시된 바와 같이 평면 위 점들을 서로 연결하고 삼각형을 만들면서 공간을 분할하는 기법으로, 옥트리 리프 노드의 좌표점을 선으로 연결하고 이어진 선을 기준으로 변형 전후 두 형상 정보간 거리계산을 통해 변형이 일어난 리프 노드를 확인할 수 있다. As shown in FIG. 10, the trine segmentation technique is a technique of dividing a space by connecting points on a plane and forming a triangle, connecting coordinate points of an octree leaf node with lines, It is possible to identify the leaf node where the deformation occurred by calculating the distance between pieces of information.
그러나 이는 제1 형상 정보의 옥트리 리프 노드와 제2 형상 정보의 옥트리 리프 노드 사이의 위치 비교를 통해 변형이 일어나 옥트리 리프 노드를 확인하는 예시적인 방법으로서 들로네 삼각분할 기법 이외에 옥트리 리프 노드 사이의 위치를 비교하여 변형을 확인할 수 있는 어떤 방법도 사용될 수 있다. However, this is an exemplary method for detecting an octree leaf node due to a change in position between the octree leaf node of the first shape information and the octree leaf node of the second shape information. In this case, the position between the octree leaf nodes Any method that can verify the deformation by comparison can be used.
변형값 연산 단계(80)는 변형 확인 단계(S70)에서 확인된 변형이 일어나 옥트리 리프 노드를 기준으로 구조물의 변형값을 연산하는 단계이다.The deformation
변형값 연산 단계에서는 변형이 확인된 옥트리 리프 노드를 기준으로 인근영역을 확장하여 변형노드의 수치분석을 통해 구조물의 최대 및 최소 변형값을 확인하여 사용자가 변형의 정보를 확인할 수 있도록 한다.In the deformation value operation step, the neighboring region is expanded based on the octree leaf node whose deformation has been confirmed, so that the user can confirm the deformation information by checking the maximum and minimum deformation values of the structure through numerical analysis of the deformation node.
다음으로, 시각화 단계(90)는 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 나머지 옥트리 리프 노드와 다른 색상으로 표시하여 변형이 일어난 영역을 시각적으로 확인할 수 있도록 하는 단계이다.Next, the visualization step 90 displays the degenerated octree leaf node in a color different from that of the remaining octree leaf nodes, thereby visually confirming the deformed region.
이를 위해 제2 형상 정보의 옥트리 리프 노드를 이용하여 대상 구조물을 형상화하고 이 중 변형이 확인된 옥트리 리프 노드를 나머지 옥트리 리프 노드와 다른 색상으로 표시하여 변형이 일어난 영역을 시각화하여 보여줌으로써 사용자가 변형이 일어난 영역을 쉽게 확인할 수 있도록 한다.For this purpose, the target structure is formed using the octree leaf node of the second shape information, and the modified octree leaf node is displayed in a color different from that of the remaining octree leaf nodes, thereby visualizing the deformed region. This makes it easy to identify the area where this happened.
지금까지 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 도 11에 도시된 바와 같이 제1 형상 정보와 제2 형상정보의 기준점을 매칭하고, 제1 형상 정보와 제2 형상 정보의 옥트리 리프 노드 간 거리차이를 계산하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 확인하고, 변형 정보를 수치로 계산하고 형상화된 구조물에 변형이 확인된 부분을 가시화하여 나타냄으로써 구조물의 변형 정도와 위치를 용이하게 확인할 수 있도록 한다.As described above, the structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention matches the reference points of the first shape information and the second shape information with each other, By calculating the difference between the octree leaf node distances, it is possible to identify the deformation of the octree leaf node, calculate the deformation information numerically, and visualize the deformed part in the shaped structure to easily identify the deformation degree and position of the structure .
그러나 이는 바람직한 하나의 실시예이며, 구조물의 변형을 검출하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 형상 정보 획득 단계(S60) 및 변형 확인 단계(S70)만으로 구성될 수 있고, 형상 정보 획득 단계(S60), 변형 확인 단계(S70) 및 변형값 연산 단계(S80) 그리고 형상 정보 획득 단계(S60), 변형 확인 단계(S70) 및 시각화 단계(S90)로 구성될 수도 있다.However, this is a preferred embodiment, and in order to detect the deformation of the structure, the structure deformation detection method according to the embodiment of the present invention may be composed of only the shape information obtaining step (S60) and the deformation checking step (S70) An acquisition step S60, a deformation verification step S70, a deformation value calculation step S80, a shape information acquisition step S60, a deformation confirmation step S70, and a visualization step S90.
이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변형 검출 방법은 각 단계가 컴퓨터와 같은 연산장치에서 수행되도록 하는 프로그램으로 구현되어 구조물의 형상정보를 획득하여 자동으로 구조물 변형을 확인하고, 변형값을 연산하며 가시화하는 시스템으로 구축될 수 있다.The structure deformation detecting method according to an embodiment of the present invention is implemented as a program that causes each step to be performed in a computing device such as a computer to acquire the shape information of the structure to automatically check the deformation of the structure, Can be constructed as a system for visualization.
지금까지 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 형상 정보 구축 방법 및 구조물 변형 검출 방법을 첨부된 도면을 참조로 구체적인 실시예로 한정되게 설명하였으나 이는 하나의 실시예일 뿐이며, 첨부된 특허청구범위에서 청구된 발명의 사상 및 그 영역을 이탈하지 않으면서 다양한 변화 및 변경이 있을 수 있음을 이해하여야 할 것이다.Although the method for constructing structure shape information and the method for detecting structure deformation according to an embodiment of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, it is to be understood that the present invention is not limited thereto. It is to be understood that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention.
S10: 클라우드 데이터 획득 단계
S20: 3D 객체 생성 단계
S30: 옥트리 생성 단계
S40: 옥트리 분할 단계
S50: 형상 정보 저장 단계
S60: 형상 정보 획득 단계
S70: 변형 확인 단계
S80: 변형값 연산 단계
S90: 시각화 단계S10: Cloud data acquisition step
S20: 3D object creation step
S30: Octree generation step
S40: Octree Split Step
S50: Step of storing shape information
S60: Step of acquiring shape information
S70: Deformation verification step
S80: Deformation value calculation step
S90: Visualization step
Claims (11)
상기 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하는 3D 객체 생성 단계;
상기 3D 객체의 데이터를 이용하여 옥트리 루트(Root) 노드를 생성하는 옥트리 생성 단계;
상기 옥트리 루트 노드를 미리 설정된 조건을 만족시킬 때까지 분할하되 분할된 영역이 데이터가 없는 빈 영역인 경우 빈 영역을 제거하면서 옥트리 리프(Leaf) 노드를 생성하는 옥트리 분할 단계; 및
상기 옥트리 리프 노드의 정보를 상기 구조물의 형상 정보로서 저장하는 형상 정보 저장단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
A point cloud data acquiring step of acquiring point cloud data for the structure;
A 3D object creation step of creating a 3D object using the point cloud data;
An octree generating step of generating an octree root node using data of the 3D object;
An octree partitioning step of dividing the octree root node until a predetermined condition is satisfied, and creating an octree leaf node while removing a blank area if the divided area is an empty area without data; And
A shape information storing step of storing information of the octree leaf node as shape information of the structure;
And constructing the structure shape information.
상기 3D 객체 생성 단계는
상기 포인트 클라우드 데이터를 메쉬 형태로 연결하여 면 정보를 생성하는 표면 생성 단계; 및
상기 면 정보를 래스터-백터 변환하는 래스터-백터 변환 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
The method according to claim 1,
The 3D object creation step
A surface generating step of generating surface information by connecting the point cloud data in a mesh form; And
A raster-to-vector conversion step of raster-to-vector-transform the surface information;
And constructing the structure shape information.
상기 옥트리 생성 단계는 상기 3D 객체의 데이터를 상기 옥트리 루트 노드에 입력하기 위해 이진 트리 파일로 변환하는 이진 트리 파일 변환 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of generating the octree includes converting the 3D object data into a binary tree file for input to the octree root node.
상기 미리 설정된 조건은 상기 옥트리 리프 노드의 최대 크기이며, 상기 옥트리 분할 단계는 옥트리 리프 노드의 크기가 상기 최대 크기 이하가 될 때까지 상기 옥트리 루트 노드를 분할하는 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the predetermined condition is a maximum size of the octree leaf node, and the octree partitioning step divides the octree root node until the size of the octree leaf node is less than the maximum size.
상기 미리 설정된 조건은 상기 옥트리 루트 노드의 분할 횟수이며, 상기 옥트리 분할 단계는 미리 설정된 분할 횟수를 만족시킬 때까지 상기 옥트리 루트 노드를 분할하는 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the predetermined condition is the number of times of division of the octree root node, and the octree division step divides the octree root node until a predetermined number of divisions is satisfied.
상기 형상 정보 저장단계에서 상기 옥트리 리프 노드의 정보는 상기 옥트리 리프 노드의 중심 좌표값인 것을 특징으로 하는 구조물 형상 정보 구축 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the information of the octree leaf node in the shape information storage step is the center coordinate value of the octree leaf node.
기준점을 기준으로 상기 제1 형상 정보 및 제2 형상 정보를 비교하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 찾아내는 변형 확인 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 변형 검출 방법.
A shape information acquiring step of acquiring first shape information and second shape information of a structure formed by parallax mutually and constructed by the method of constructing structure shape information according to any one of claims 1 to 6; And
Comparing the first shape information and the second shape information based on a reference point to find an octree leaf node where the deformation has occurred;
And detecting the deformation of the structure.
상기 변형 확인 단계는
상기 제1 형상 정보의 기준점과 상기 제2 형상 정보의 기준점을 매칭시키는 기준점 매칭 단계; 및
옥트리 리프 노드간 거리 차이를 계산하여 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 확인하는 변형 노드 확인 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 변형 검출 방법.
8. The method of claim 7,
The deformation verification step
A reference point matching step of matching a reference point of the first shape information with a reference point of the second shape information; And
A deformation node identification step of determining an octree leaf node in which the deformation has occurred by calculating a difference in distance between the octree leaves nodes;
And detecting the deformation of the structure.
상기 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 기준으로 구조물의 변형값을 연산하는 변형값 연산 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 변형 검출 방법.
8. The method of claim 7,
And calculating a deformation value of the structure based on the octree leaf node where the deformation has occurred.
제2 형상 정보를 이용하여 상기 구조물을 형상화하고, 상기 변형이 일어난 옥트리 리프 노드를 나머지 옥트리 리프 노드와 다른 색상으로 표시하여 변형이 일어난 영역을 시각적으로 확인할 수 있도록 하는 시각화 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 변형 검출 방법.
8. The method of claim 7,
And a visualization step of shaping the structure using the second shape information and displaying the deformed octree leaf node in a color different from that of the remaining octree leaf nodes so that the deformed region can be visually confirmed .
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