KR101910751B1 - 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 3차원 데이터 획득 방법은 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득하는 전역 스캔 데이터 획득 단계; 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하는 단계; 표면 곡률에 상응하는 표면 점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정하는 단계; 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 단계; 및 그 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하여 전역 스캔데이터와 정합하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 건설 구조물의 구성요소에 대한 일정 수준 이상의 밀도를 확보하고, 데이터 확보 필요 영역을 시각화할 수 있다. 또한 정합 완료된 전역스캔데이터 및 3차원 설계모델 데이터로부터 형상 특징을 고려하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동 계산함으로써 보다 효율적이다. 또한 레이저 스캔 또는 영상 정보 기반 데이터 보완을 선택적으로 실시할 수 있다.
본 발명에 의하면, 건설 구조물의 구성요소에 대한 일정 수준 이상의 밀도를 확보하고, 데이터 확보 필요 영역을 시각화할 수 있다. 또한 정합 완료된 전역스캔데이터 및 3차원 설계모델 데이터로부터 형상 특징을 고려하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동 계산함으로써 보다 효율적이다. 또한 레이저 스캔 또는 영상 정보 기반 데이터 보완을 선택적으로 실시할 수 있다.
Description
본 발명은 건설현장의 3차원 공간 정보 획득에 관한 것으로서, 특히 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템 에 관한 것이다.
일반적으로 대상체에 대한 분석 과정에 필수적으로 요구되는 형상 데이터를 확보하기 위해서는 대상체를 구성하는 구성 요소에 대해 일정 수준 이상의 밀도를 확보하고, 상기 대상체를 구성하는 요소 형상이 복잡해도 사각 영역 없이 3차원 데이터를 확보하기 위해서는 여러 위치에서 데이터를 획득하는 것이 필수적이다.
국내특허등록 제10-1379400호는 건축 구조물에 대한 내부 및 외부의 3차원 데이터를 확보하기 위해 작업자가 구조물 내부 및 외부 여러 곳의 스캔 위치를 임의로 선정하여 데이터를 획득하는 방법을 제안하고 있다. 이와 같이 작업자가 임의로 스캔 위치를 선정하는 경우에는, 대상체에 대한 사각영역 없는 완전한 3차원 데이터가 제대로 확보되었는지 판단을 할 수 없다는 단점이 있다.
국내특허등록 제 10-1076593호는 지반 단면에 대한 3차원 데이터를 확보하기 위해 작업자가 현장 표면의 굴곡에 의해 발생되는 사각영역을 최소화하기 위해 여러 곳의 스캔 위치를 임의로 선정한 후 데이터를 획득하는 방법을 제안하고 있다. 이와 같이 작업자가 임의로 스캔 위치를 선정하는 경우에는 대상체에 대한 사각영역 없는 완전한 3차원 데이터가 확보되었는지 판단이 불가하다.
국내특허등록 제10-2013-0086356호는 레이저 스캐너로 획득된 데이터에 대상체의 사각영역이 존재하는 경우, 사각영역에 대한 점 데이터를 기존 획득된 데이터를 이용하여 보간 하는 방법을 제안하고 있다. 이는 대상체에 깊은 구멍이나 깊은 홈(Groove)이 있는 경우 발생하는 단차 및 레이저 광의 입사각에 따른 사각 영역에만 적용이 가능하다는 한계가 있다. 또한 기존 획득된 데이터를 이용한 보간은 평면의 일부 데이터가 유실된 경우에는 효과적일 수 있으나, 정형 요소부터 비정형 요소까지 다양한 형상이 존재하는 건설 프로젝트에는 복원된 3차원 데이터 내에 왜곡이 발생한다. 여기서, 플랜트 프로젝트 구성요소로는 배관, 밸브, 제어기기, 기기, 각종 구조 부재 등을 예로 들 수 있고, 건축 프로젝트 구성 요소로는 각종 구조 부재 및 건축 부재 등을 예로 들 수 있다.
미국특허등록 제7,961,934호는 레이저 스캐너로 1차 획득된 데이터에서 대상체의 대칭성을 계산하고, 계산된 대칭성을 기반으로 사각 영역을 복원하는 합성 방법을 제안하고 있다. 이와 같이 대상체의 대칭성을 기반으로 한 3차원 복원 방법은 완전한 대칭 구조의 대상체에 대해서만 적용이 가능하다는 한계가 있다. 따라서 대상체 내에 부분적으로 비대칭 구조가 존재하는 경우에는 복원된 3차원 데이터 내에 왜곡이 발생할 수 있다.
이후 개발된 국내특허등록 제10-2016-0072354호는 레이저 스캐너로 1차 획득된 데이터에서 대상체 내의 경사면과 마루면을 구분한 후, 마루면을 대칭영역과 비대칭역영으로 구분함으로써 사각영역을 복원하는 합성 방법을 제안하고 있다. 이는 석탄이나 철광석과 같은 광물자원이 적재된 야적파일과 같이 단일 절단 표면으로 구성된 대상체에만 적용이 가능하다는 한계가 있으며, 수많은 구성 요소가 서로 연결되어 있는 건설 프로젝트에는 적용할 수 없다는 단점이 있다.
국내특허등록 제10-1409802호는 건축 구조물에 대한 외부 데이터를 획득하기 위해 1차 획득된 데이터에 장애물로 인하여 대상체에 대한 사각 영역이 발생한 경우, 작업자가 장애물로 인한 사각 영역 발생 여부를 판단하고 이동형 장비에 탑재된 레이저 스캐너를 이동한 후 사각영역에 대한 2차 데이터 획득을 수행하여 사각영역을 복원하는 합성 방법을 제안하고 있다. 건설 프로젝트의 특성과 규모에 따라 수백 또는 수천 개의 3차원 요소들이 존재하며, 작업자가 장애물로 인한 사각영역 발생 여부를 1:1로 일일이 판단해야 하는 수작업이 요구된다. 특히 수십 또는 수백 번의 레이저 스캔 데이터 획득이 요구되는 건설 프로젝트의 경우, 이와 같은 수작업은 스캔 횟수 및 장애물 개수에 따라 증가하므로 비효율적이며 장애물 개수에 따라 추가 스캔 데이터 확보가 요구된다는 단점이 있다.
이처럼 사각영역 없이 3차원 데이터를 확보하기 위해 제안된 종래 기술은 대상체에 대한 분석 과정에 필수적으로 요구되는 형상 데이터가 확보되었는지 여부에 대한 검증 과정이 아예 없거나, 정량적으로 분석 및 판단하는 기준이 없다는 한계가 있다. 뿐만 아니라, 프로젝트의 대형화, 복잡화에 따라 다양한 형상의 수백 또는 수천 개 3차원 요소들이 존재하는 건설 프로젝트에서의 3차원 데이터 확보 시 효율적으로 사각영역을 복원하는 데에는 적용할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로서, 전역 데이터 획득과 국소 데이터 획득의 두 단계에 걸친 데이터 획득 절차를 통해, 건설 구조물 내 구성 요소에 대해 효율적으로 3차원 데이터를 획득할 수 있는, 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기 건설 구조물의 일종인 플랜트 구조물의 구성 요소에는 배관, 밸브, 제어기기, 기기, 각종 구조 부재 등이 있고, 건축 구조물 구성 요소에는 각종 구조부재 및 건축부재 등이 있다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법은, 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득하는 전역 스캔 데이터 획득 단계; 상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하는 단계; 상기 표면 곡률에 상응하는 표면점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정하는 단계; 상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하여 상기 전역 스캔데이터와 정합하는 단계를 포함한다.
상기 전역 스캔 데이터 획득 단계는 여러 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득하는 단계; 및 상기 여러 위치에서 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합하는 단계를 포함한다. 상기 필요영역을 계산하는 단계는 건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 하는 단계; 및 3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 하는 단계를 포함한다. 상기 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 단계는 레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산하는 단계; 추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별하는 단계; 및 상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고, 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택하는 단계를 포함한다.
상기 영상정보 기반 국소 데이터 획득 방법은 디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성하는 단계; 상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정하는 단계; 상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기정합하는 단계; 및 상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합하는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템은, 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득하는 전역 스캔 데이터 획득부; 상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하고, 상기 표면 곡률에 상응하는 표면점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정하는 필요영역 계산부; 상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 국소데이터 획득방법 결정부; 상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하는 국소데이터 획득부; 및 상기 국소 데이터와 상기 전역 스캔데이터를 정합하여 건설 구조물의 3차원 데이터를 획득하는 3차원 데이터 획득부를 포함한다.
상기 전역 스캔 데이터 획득부는 복수의 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득하는 레이저 스캔 데이터 획득부; 및 상기 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합하는 전역 스캔 데이터 정합부를 포함한다. 상기 필요영역 계산부는 건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 하는 점밀도 시각화부; 및 3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 하는 표면곡률 시각화부를 포함한다. 상기 국소 데이터 획득 방법 결정부는 레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산하는 스캐너 설치구역 계산부; 추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별하는 스캐너 설치 판별부; 및 상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고, 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택하는 국소데이터 획득방법 선택부를 포함한다.
상기 영상정보 기반 국소 데이터 획득부는 디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성하는 영상 점 데이터 생성부; 상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정하는 특징점 선정부; 상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기 정합하는 초기정합부; 및 상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합하는 최종정합부를 포함한다.
본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템에 의하면, 다음과 같은 효과 및 종래기술과의 차별성을 갖는다.
첫째, 본 발명을 통해 건설 구조물 내 구성 요소에 대한 일정 수준 이상의 밀도를 확보하고, 구성 요소 간 연결부, 모서리와 작은 요소에 대한 데이터를 확보하기 위한 데이터 확보 필요 영역을 시각화할 수 있다. 종래 기술은 작업자가 구조물 내부 또는 외부에 여러 곳의 스캔 위치를 임의로 선정하는데 그쳐, 요구되는 수준의 3차원 데이터가 확보되었는지에 대한 객관적인 판단이 불가하다.
둘째, 그 특성과 규모에 따라 수백 또는 수천 개의 구성 요소가 존재하며, 정형요소부터 비정형 요소까지 존재하는 다양한 건설 프로젝트에 제한 없이 적용이 가능하다. 종래 기술은 작업자가 장애물로 인한 사각영역 발생 여부를 1:1로 일일이 판단해야 하는 수작업이 요구된다. 반면, 본 발명은 정합 완료된 전역 (1단계) 스캔 데이터 및 3차원 설계 모델 데이터로부터 형상 특징을 고려하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동 계산함으로써 보다 효율적이다.
셋째, 데이터 확보 필요 영역에 대한 국소(2단계) 데이터 획득 시, 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 자동 판별함으로써 레이저 스캔 또는 영상 정보 기반 데이터 보완을 선택적으로 실시할 수 있다. 종래 기술에서는 데이터 보완 시, 동종 센서(레이저 스캐너)를 이용한 데이터 획득만을 제한적으로 고려하였다. 그러나 현실적으로 레이저 스캔을 통한 데이터 획득 시에는 삼각대와 연결된 레이저 스캐너 최대 부피 및 작업자 최대 작업 공간이 고려되어야 한다. 뿐만 아니라, 추가 데이터 확보 필요 영역 주변이 협소하여 레이저 스캔을 통한 데이터 획득이 불가한 경우에도 영상정보 기반 국소 데이터 획득 및 보완 방법을 적용함으로써 데이터 확보가 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 위변조 검증용 종이문서 생성 시스템과 그를 이용한 종이문서 위변조 검증 시스템의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
도 2는 전역 스캔데이터 획득부(110)의 보다 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 3은 필요영역 계산부(120)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 4는 국소데이터 획득방법 결정부(130)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 5는 국소데이터 획득부(140)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법의 일실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 7은 도 6의 S610단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 8은 도 6의 S620단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 9는 도 6의 S630단계 및 S640단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 10은 도 6의 S650단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 11은 레이저 스캐너를 이용한 전역 데이터 획득에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 12는 정합 완료된 전역 스캔 데이터로부터 점밀도 분포 및 시각화의 일 예를 나타낸 것이다.
도 13은 3차원 설계모델 데이터로부터 곡률 분포 및 시각화에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 14는 본 발명에 의한 방법을 통해 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징(표면 점밀도)을 계산하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 시각화한 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 15는 본 발명에 의한 방법을 통해 추가 데이터 확보 필요 영역 계산 및 국소 데이터 획득 방법 결정에 따라 추가 데이터 확보 필요 영역 주변이 협소하여 레이저 스캐너의 설치가 불가능한 구역으로 판별된 경우에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 16과 도 17은 도 14와 도 15에 나타낸 점 데이터에 색상 값을 입혀 표시한 데이터를 나타낸 것이다.
도 2는 전역 스캔데이터 획득부(110)의 보다 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 3은 필요영역 계산부(120)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 4는 국소데이터 획득방법 결정부(130)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 5는 국소데이터 획득부(140)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법의 일실시예를 흐름도로 나타낸 것이다.
도 7은 도 6의 S610단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 8은 도 6의 S620단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 9는 도 6의 S630단계 및 S640단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 10은 도 6의 S650단계를 보다 세부적으로 나타낸 것이다.
도 11은 레이저 스캐너를 이용한 전역 데이터 획득에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 12는 정합 완료된 전역 스캔 데이터로부터 점밀도 분포 및 시각화의 일 예를 나타낸 것이다.
도 13은 3차원 설계모델 데이터로부터 곡률 분포 및 시각화에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 14는 본 발명에 의한 방법을 통해 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징(표면 점밀도)을 계산하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 시각화한 화면의 일 예를 나타낸 것이다.
도 15는 본 발명에 의한 방법을 통해 추가 데이터 확보 필요 영역 계산 및 국소 데이터 획득 방법 결정에 따라 추가 데이터 확보 필요 영역 주변이 협소하여 레이저 스캐너의 설치가 불가능한 구역으로 판별된 경우에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
도 16과 도 17은 도 14와 도 15에 나타낸 점 데이터에 색상 값을 입혀 표시한 데이터를 나타낸 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 발명은 건설 구조물 내 구성 요소에 대한 효율적인 3차원 데이터 획득을 위한 것으로서, 데이터 획득 시에는 다음의 요구사항이 만족될 수 있다. 본 발명에서 플랜트 구조물 구성 요소로는 배관, 밸브, 제어기기, 기기, 각종 구조 부재 등이 있고, 건축 구조물 구성 요소로는 각종 구조 부재 및 건축 부재 등이 있을 수 있다.
첫째, 건설 구조물 내 배관, 기기 등과 같은 구성 요소의 면을 표현하는 점 데이터에 대해 일정 수준 이상의 밀도가 확보될 수 있다. 둘째, 건설 구조물 내 구성 요소의 형상 특징을 고려하여 요소 간 연결부, 모서리(Edge)와 작은 요소(플랜트 프로젝트 구성 요소 예시: 소형 밸브, 제어기기 등)에 대한 점 데이터가 확보될 수 있다.
이를 위해 본 발명은 두 단계, 즉 전역 데이터 획득 단계(제1단계) 및 국소 데이터 획득 단계(제2단계)에 걸쳐 데이터를 획득한다. 그리고 제1단계에서 전역 스캔 데이터를 획득한 후 형상특징, 예를 들어 표면 점밀도, 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 고려하여 추가 데이터 확보에 필요한 영역을 자동으로 계산하고 시각화 한다. 또한, 제2단계인 국소 데이터 획득 시 해당 구역에 대해 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 자동으로 계산하여 국소 데이터 획득 방법을 결정한다. 또한, 제2단계에서 결정된 국소 데이터 획득 방법에 따라 국소 데이터를 획득하여 보완한다.
즉, 본 발명은 제1단계인 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징을 고려하여 추가 데이터를 확보할 수 있는 필요 영역을 자동으로 계산하고 시각화한다. 여기서 형상 특징은 표면 점밀도와 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 포함한다. 또한 제2단계인 국소 데이터 획득 시 해당 구역에 대해 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 자동으로 계산하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하고, 결정된 국소 데이터 획득 방법에 따라 국소 데이터를 획득하여 보완한다.
도 1은 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 나타낸 것이다.
상기 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템의 일실시예는 전역 스캔데이터 획득부(110), 필요영역 계산부(120), 국소데이터 획득방법 결정부(130), 국소데이터 획득부(140) 및 3차원 데이터 획득부(150)을 포함하여 이루어진다.
전역 스캔데이터 획득부(110)는 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득한다. 도 2는 전역 스캔데이터 획득부(110)의 보다 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것으로서, 전역 스캔데이터 획득부(110)는 레이저 스캔 데이터 획득부(210) 및 전역 스캔 데이터 정합부(220)를 포함하여 이루어진다. 레이저 스캔 데이터 획득부(210)는 복수의 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득한다. 전역 스캔 데이터 정합부(220)는 상기 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합한다.
필요영역 계산부(120)는 상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하고, 상기 표면 곡률에 상응하는 표면점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정한다. 도 3은 필요영역 계산부(120)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것으로서, 필요영역 계산부(120)는 점밀도 시각화부(310) 및 표면곡률 시각화부(320)를 포함하여 이루어진다. 점밀도 시각화부(310)는 건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 한다. 표면곡률 시각화부(320)는 3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 한다.
국소데이터 획득방법 결정부(130)는 상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정한다. 도 4은 국소데이터 획득방법 결정부(130)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것으로서, 스캐너 설치구역 계산부(410), 스캐너 설치 판별부(420) 및 국소데이터 획득방법 선택부(430)를 포함하여 이루어진다. 스캐너 설치구역 계산부(410)는 레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산한다. 스캐너 설치 판별부(420)는 추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별한다. 국소데이터 획득방법 선택부(430)는 상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고, 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택한다.
국소데이터 획득부(140)는 상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득한다. 도 5는 국소데이터 획득부(140)의 세부적인 구성을 블록도로 나타낸 것으로서, 영상 점 데이터 생성부(510), 특징점 선정부(520), 초기정합부(530) 및 최종정합부(540)를 포함하여 이루어진다. 영상 점 데이터 생성부(510)는 디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성한다. 특징점 선정부(520)는 상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정한다. 초기정합부(530)는 상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기 정합하며, Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 이용하여 초기 정합할 수 있다. 최종정합부(540)는 상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합하며, Levenberg-Marquardt ICP 알고리즘을 이용하여 최종 정합할 수 있다.
3차원 데이터 획득부(150)는 상기 국소 데이터와 상기 전역 스캔데이터를 정합하여 건설 구조물의 3차원 데이터를 획득한다.
한편, 도 6은 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법의 일실시예를 흐름도로 나타낸 것이다. 본 발명에 의한 3차원 데이터 획득 방법은 레이저 스캐너를 이용하여 구조물에 대한 전역 데이터를 획득하는 과정(제1단계), 획득된 점 데이터 및 3차원 설계 모델로부터 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동으로 계산 및 시각화하는 과정, 추가 데이터 확보가 필요한 국소 영역에 대한 데이터 획득시 해당 구역에 대해 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 자동 계산하는 과정과, 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 과정, 마지막으로 결정 결과를 바탕으로 국소 데이터를 획득하여 보완하는 과정을 포함하여 이루어진다.
도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법의 일실시예를 설명하기로 한다. 먼저, 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득한다.(S610 단계) 도 7은 S610단계를 보다 세부적으로 나타낸 것으로서, 여러 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득하고(S710단계), 상기 여러 위치에서 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합한다.(S720단계)
S610단계를 보다 구체적으로 설명하면, 건설 구조물 전역에 대한 레이저 스캔 데이터를 획득한다. 전역 스캔 데이터 획득 과정은 작업자가 건설 구조물 내 주요 구성 요소에 대한 데이터 획득을 최대화할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물에 대한 개략적인 데이터를 확보하는 과정이다. 도 11은 레이저 스캐너를 이용한 전역 데이터 획득에 대한 일 예를 나타낸 것이다. 건설 프로젝트의 특성과 규모에 따라 수백 또는 수천 개의 구성 요소들이 존재하며, 이에 따라 개략적인 전역 데이터 확보만으로는 도 11에 도시된 바와 같이 레이저 스캐너와 구성 요소간 거리 차이에 따른 점밀도 편차가 클 뿐만 아니라, 검은색으로 표시된 영역과 같이 다른 주변 구성 요소로 인해 가려져 사각 영역이 발생할 가능성이 높다. 따라서 전역 데이터 획득 이후, 추가 데이터 확보가 필요한 영역을 파악 및 판단할 필요가 있다. 종래 기술에서는 작업자가 장애물로 인한 사각 영역 발생 여부를 1:1로 일일이 판단하였으나, 본 발병에서는 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징, 예를 들어 표면 점밀도와, 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 고려한 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동으로 계산하고 시각화한다.
상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구한다.(S620단계) 도 8은 S620단계를 보다 세부적으로 나타낸 것으로서, 건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 하고(S810단계), 3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 한다.(S820단계)
S620단계를 보다 구체적으로 설명한다. 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징, 예를 들어 표면 점 밀도와, 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 고려한 추가 데이터 확보 필요 영역을 자동으로 계산하고 시각화한다. 상술한 바와 같이, 건설 구조물 내 구성 요소에 대한 3차원 데이터 획득시 데이터 획득 과정의 효율성 및 획득된 데이터의 활용성 측면에서 두 가지 요구사항이 만족되어야 하며, 요구사항별 추가 데이터 확보 필요 영역에 대한 계산 및 시각화 방법은 다음과 같다. 첫째, 건설 구조물 내 구성 요소(배관, 기기 등)의 면을 표현하는 점 데이터는 일정 수준 이상의 밀도가 확보되어야 한다. 이를 위해 본 발명은 정합 완료된 전역 스캔 데이터로부터 점밀도를 자동 분석하고, 도 12에 도시된 바와 같이 레이저 스캐너와 구성 요소간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화한다. 도 12는 정합 완료된 전역 스캔 데이터로부터 점밀도 분포 및 시각화의 일 예를 나타낸 것이다.
둘째, 건설 구조물 내 구성 요소의 형상특징을 고려하여 요소 간 연결부, 모서리(Edge)와 작은 요소에 대한 점 데이터가 확보되어야 한다. 플랜트 프로젝트 구성 요소의 예로는 소형 밸브, 제어기기 등이 있을 수 있다. 상기 점 데이터 확보를 위해 본 발명은 3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면곡률을 자동 분석하고, 요소 간 연결부, 모서리, 작은 요소에 해당하는 부분을 상대적 곡률로 시각화함으로써 주변 구성 요소로 인해 가려져 발생한 사각 영역과 비교 분석하기 위한 정보를 제공한다. 도 13은 3차원 설계모델 데이터로부터 곡률 분포 및 시각화에 대한 일 예를 나타낸 것이다.
상기 표면 곡률에 상응하는 표면 점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정한다.(S630단계)
상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정한다.(S640단계) 도 9는 S630단계 및 S640단계를 보다 세부적으로 나타낸 것으로서, 레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산하고(S910단계), 추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별한다.(S920단계) 상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면(S930단계), 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고(S940단계), 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택한다.(S950단계)
S640단계인 국소 데이터 획득 방법을 보다 구체적으로 설명하면, 추가 데이터 확보가 필요한 국소 영역에 대한 데이터 획득 시 해당 구역에 대해 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 계산하고 국소 데이터 획득 방법을 결정한다. 추가 데이터 확보가 필요한 국소 영역에 대한 데이터 획득 시 해당 구역에 대해 레이저 스캐너 설치를 통한 레이저 스캔이 가능한지 여부의 판단이 필요하다. 이를 위해 3차원 설계 모델 데이터로부터 레이저 스캐너 이동 및 설치를 위해 요구되는 공간, 예를 들어 삼각대와 연결된 레이저 스캐너 최대 부피 및 작업자 최대 작업 공간을 자동 계산한다. 추가 데이터 확보 필요 영역별로 계산된 레이저 스캐너 설치 가능 구역을 비교하여 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별하며, 레이저 스캐너 설치가 가능한 구역에 대해서는 해당 위치에서 레이저 스캔을 통한 국소데이터 획득을 결정한다. 이 밖에 추가 데이터 확보 필요 영역 주변이 협소하여 레이저 스캐너의 설치가 불가능한 구역으로 판별된 경우, 해당 위치에서 영상 정보를 기반으로 하는 국소 데이터 획득을 결정한다.
한편, 상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하여 상기 전역 스캔데이터와 정합한다.(S650단계) 도 10은 S650단계 중 국소 데이터를 획득하는 과정을 보다 세부적으로 나타낸 것으로서, 디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성하고(S1010단계), 상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정한다.(S1020단계) 그리고 나서 상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기정합하고(S1030 단계), 상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합한다.(S1040 단계)
S650단계를 보다 구체적으로 설명하면, 앞서 결정된 국소데이터 획득 방법에 따라 데이터 획득 실시 및 전역 스캔 데이터와의 정합을 통해 보완한다.
레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득이 결정된 추가 데이터 확보 필요 영역에 대해서는 해당 공간 내에서의 추가 레이저 스캔 데이터를 획득한 후, 도 2 에 제시한 데이터 정합 방법을 통해 전역 스캔 데이터와 정합하여 보완한다.
영상 정보 기반 데이터 획득이 결정된 추가 데이터 확보 필요 영역에 대해서는 디지털 카메라를 이용하여 획득한 다수의 영상으로부터 복원을 통해 3차원 점 데이터를 생성한다. 이후 정합 완료된 전역 스캔 데이터와 영상 정보에 기반한 3차원 점 데이터 내의 상기 전역 스캔 데이터와 동일한 위치에 상응하는 다수의 특징점을 선정하고, Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 이용하여 초기 정합하고, Levenberg-Marquardt ICP 알고리즘을 이용하여 최종 정합하는 방법을 통해 전역 스캔 데이터와 정합하여 보완한다.
도 14는 본 발명에 의한 방법을 통해 전역 스캔 데이터 획득 이후 형상 특징 (표면 점밀도)을 계산하여 추가 데이터 확보 필요 영역을 시각화한 화면의 일 예를 나타낸 것이다. 도 14를 참조하면, 청색, 녹색, 황색, 적색 순으로 상대적 점밀도가 높아진다.
도 15는 본 발명에 의한 방법을 통해 추가 데이터 확보 필요 영역 계산 및 국소 데이터 획득 방법 결정에 따라 추가 데이터 확보 필요 영역 주변이 협소하여 레이저 스캐너의 설치가 불가능한 구역으로 판별된 경우에 대한 일 예를 나타낸 것으로서, 해당 위치에서 영상 정보 기반 데이터 획득을 통해 전역 스캔 데이터와 정합하여 보완한 결과 예시를 나타낸다. 보완 결과에 대한 점밀도 분석 결과 도 15의 우측 상단에서 보는 바와 같이, 추가 데이터 확보 필요 영역이 보완되었음을 알 수 있다. 도 15에서, 청색, 녹색, 황색, 적색 순으로 상대적 점밀도가 높아진다.
도 16과 도 17은 도 14와 도 15에 나타낸 점 데이터에 색상 값을 입혀 표시한 데이터를 나타낸 것이다. 도 16 및 도 17에서 보는 바와 같이, 계산된 추가 데이터 확보 필요 영역이 보완되었음을 알 수 있다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
110 : 전역 스캔데이터 획득부 120 : 필요영역 계산부
130 : 국소데이터 획득방법 결정부 140 : 국소데이터 획득부
150 : 3차원 데이터 획득부 210 : 레이저 스캔 데이터 획득부
220 : 전역 스캔데이터 정합부 310 : 정밀도 시각화부
320 : 표면곡률 시각화부 410 : 스캐너 설치구역 계산부
420 : 스캐너 설치 판별부 430 : 국소데이터 획득방법 선택부
510 : 영상 점 데이터 생성부 520 : 특징점 선정부
530 : 초기 정합부 540 : 최종 정합부
130 : 국소데이터 획득방법 결정부 140 : 국소데이터 획득부
150 : 3차원 데이터 획득부 210 : 레이저 스캔 데이터 획득부
220 : 전역 스캔데이터 정합부 310 : 정밀도 시각화부
320 : 표면곡률 시각화부 410 : 스캐너 설치구역 계산부
420 : 스캐너 설치 판별부 430 : 국소데이터 획득방법 선택부
510 : 영상 점 데이터 생성부 520 : 특징점 선정부
530 : 초기 정합부 540 : 최종 정합부
Claims (10)
- 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득하는 전역 스캔 데이터 획득 단계;
상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하는 단계;
상기 표면 곡률에 상응하는 표면점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정하는 단계;
상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하여 상기 전역 스캔데이터와 정합하는 단계를 포함하고,
상기 필요영역을 계산하는 단계는,
건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 하는 단계; 및
3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득방법. - 제1항에 있어서, 상기 전역 스캔 데이터 획득 단계는
여러 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득하는 단계; 및
상기 여러 위치에서 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득방법. - 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 단계는
레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산하는 단계;
추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별하는 단계; 및
상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고, 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득방법. - 제4항에 있어서, 상기 영상정보 기반 국소 데이터 획득 방법은
디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성하는 단계;
상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정하는 단계;
상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기정합하는 단계; 및
상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합하는 단계를 포함하는, 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득방법. - 건설 구조물 내의 주요 구성요소에 대한 데이터를 확보할 수 있는 스캔 위치를 선정하여 건설 구조물의 개략적인 데이터를 획득하는 전역 스캔 데이터 획득부;
상기 전역 스캔 데이터를 기초로 상기 건설 구조물의 구성요소의 표면 점밀도를 구하고, 3차원 설계 모델 데이터를 기초로 3차원 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 구하고, 상기 표면 곡률에 상응하는 표면점밀도가 낮은 영역을 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역으로 결정하는 필요영역 계산부;
상기 추가 데이터 확보를 위한 필요 영역에 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판단하여 국소 데이터 획득 방법을 결정하는 국소데이터 획득방법 결정부;
상기 결정된 국소 데이터 획득 방법에 의해 국소 데이터를 획득하는 국소데이터 획득부; 및
상기 국소 데이터와 상기 전역 스캔데이터를 정합하여 건설 구조물의 3차원 데이터를 획득하는 3차원 데이터 획득부를 포함하고,
상기 필요영역 계산부는,
건설 구조물 내 구성요소의 면을 표현하는 표면 점 밀도를 분석하고 레이저 스캐너와 구성요소 간 거리 차이에 따라 발생할 수 있는 상대적 점밀도를 시각화 하는 점밀도 시각화부; 및
3차원 설계 모델 데이터로부터 법선 벡터 변화량에 기반한 표면 곡률을 분석한 후 요소 간 연결부, 모서리 및 미리 정해진 크기 보다 작은 구성요소를 상대적 곡률로 시각화 하는 표면곡률 시각화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템. - 제6항에 있어서, 상기 전역 스캔 데이터 획득부는
복수의 위치에서의 레이저 스캔데이터를 획득하는 레이저 스캔 데이터 획득부; 및
상기 획득된 스캔데이터들을 하나의 전역 스캔 데이터로 정합하는 전역 스캔 데이터 정합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템. - 삭제
- 제6항에 있어서, 상기 국소 데이터 획득 방법 결정부는
레이저 스캐너 설치 가능 구역을 계산하는 스캐너 설치구역 계산부;
추가 데이터 확보에 필요한 영역별 레이저 스캐너 설치 가능 여부를 판별하는 스캐너 설치 판별부; 및
상기 레이저 스캐너 설치가 가능한 영역이면 레이저 스캔을 통한 국소 데이터 획득 방법을 선택하고, 상기 레이저 스캐너 설치가 가능하지 않으면 영상 정보 기반 국소 데이터 획득 방법을 선택하는 국소데이터 획득방법 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템. - 제9항에 있어서, 상기 영상정보 기반 국소 데이터 획득부는
디지털 카메라를 이용하여 획득된 다수의 영상을 복원하여 3차원 점 데이터를 생성하는 영상 점 데이터 생성부;
상기 전역 스캔 데이터와 상기 영상정보에 기반한 3차원 점 데이터 중에서 상기 전역 스캔 데이터에 상응하는 복수의 위치에 대한 특징점들을 선정하는 특징점 선정부;
상기 선정된 특징점들을 기초로 점 데이터의 스케일 변환, 위치, 방향 정보를 일치시켜 초기 정합하는 초기정합부; 및
상기 초기 정합된 데이터의 위치와 방향을 최적화하여 최종 정합하는 최종정합부를 포함하는, 건설 구조물의 구성요소 형상특징을 고려한 3차원 데이터 획득 시스템
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|---|---|---|---|
| KR1020170156649A KR101910751B1 (ko) | 2017-11-22 | 2017-11-22 | 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템 |
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| KR1020170156649A KR101910751B1 (ko) | 2017-11-22 | 2017-11-22 | 건설 구조물의 구성요소 형상 특징을 고려한 3차원 데이터 획득 방법 및 시스템 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021177156A (ja) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | 株式会社トプコン | アイウェア表示システム |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013225336A (ja) * | 2008-08-29 | 2013-10-31 | Mitsubishi Electric Corp | 俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラム |
-
2017
- 2017-11-22 KR KR1020170156649A patent/KR101910751B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013225336A (ja) * | 2008-08-29 | 2013-10-31 | Mitsubishi Electric Corp | 俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラム |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021177156A (ja) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | 株式会社トプコン | アイウェア表示システム |
| JP7453054B2 (ja) | 2020-05-08 | 2024-03-19 | 株式会社トプコン | アイウェア表示システム |
| CN113656858A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-11-16 | 中建七局安装工程有限公司 | 基于激光扫描点云与bim模型的双球嵌套结构数模比对方法 |
| CN113656858B (zh) * | 2021-07-02 | 2024-01-30 | 中建七局安装工程有限公司 | 基于激光扫描点云与bim模型的双球嵌套结构数模比对方法 |
| CN115995010A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-21 | 华南农业大学 | 一种基于植株群体点云的株高提取方法及系统 |
| CN115995010B (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-16 | 华南农业大学 | 一种基于植株群体点云的株高提取方法及系统 |
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