KR102007326B1 - Method for analyzing flatness of structure - Google Patents

Method for analyzing flatness of structure Download PDF

Info

Publication number
KR102007326B1
KR102007326B1 KR1020180094750A KR20180094750A KR102007326B1 KR 102007326 B1 KR102007326 B1 KR 102007326B1 KR 1020180094750 A KR1020180094750 A KR 1020180094750A KR 20180094750 A KR20180094750 A KR 20180094750A KR 102007326 B1 KR102007326 B1 KR 102007326B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
grid
flatness
point
analyzing
calculating
Prior art date
Application number
KR1020180094750A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
강경완
윤덕현
Original Assignee
삼인이엔에스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼인이엔에스 주식회사 filed Critical 삼인이엔에스 주식회사
Priority to KR1020180094750A priority Critical patent/KR102007326B1/en
Priority to PCT/KR2018/010043 priority patent/WO2020036247A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102007326B1 publication Critical patent/KR102007326B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G01B11/306—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces for measuring evenness
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • G01B11/2513—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object with several lines being projected in more than one direction, e.g. grids, patterns

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

According to one embodiment of the present invention, a method for analyzing the flatness of a structure comprises: a step of obtaining point cloud data as scanning data for the structure; a step of partitioning the structure into a virtual grid; a step of calculating a reference coordinate of a grid point using the point cloud data positioned around the grid point; and a step of analyzing the flatness of the structure using the calculated reference coordinate of the grid point. Therefore, the present invention is capable of checking the flatness of the structure relatively quickly while maintaining high accuracy using the scanning data.

Description

구조물의 편평도를 분석하는 방법{METHOD FOR ANALYZING FLATNESS OF STRUCTURE}How to analyze the flatness of a structure {METHOD FOR ANALYZING FLATNESS OF STRUCTURE}

본 발명은 구조물의 편평도를 분석하는 방법으로서, 구체적으로 스캐닝 데이터를 이용하여 구조물의 편평도를 분석하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of analyzing the flatness of a structure, and more particularly, to a method of analyzing the flatness of a structure using scanning data.

대형 구조물을 생산하는 과정에서 다양한 변수가 발생하기 때문에, 최초에 계획했던 치수대로 구조물이 생산되지 않는 경우가 있다. 생산된 구조물에 대한 보완작업을 하기 위해 생산된 구조물에 대한 치수를 측정하게 된다. 경우에 따라서는 구조물이 계획했던 편평도를 가지는지 여부에 대한 점검이 필요하기 때문에, 구조물의 편평도를 분석하는 방법이 이용되고 있다.Because of the many variables that occur during the production of large structures, structures may not be produced to the dimensions originally planned. In order to supplement the produced structure, the dimensions of the produced structure are measured. In some cases, it is necessary to check whether the structure has the planned flatness, so a method of analyzing the flatness of the structure is used.

종래에는 실제 구조물의 몇몇 포인트에 대하여 실측을 통해 좌표 값을 얻은 후 이에 기반하여 구조물의 편평도를 분석하는 방법이 이용되고 있다.Conventionally, a method of analyzing the flatness of a structure based on the coordinate value obtained through actual measurement of some points of the actual structure has been used.

한국등록실용신안공보 20-0255514호Korea Utility Model Publication 20-0255514

실측 좌표 값을 이용하여 구조물의 편평도를 분석하는 방법을 통해서는 높은 정확도로 구조물의 편평도를 확인할 수 있지만, 구조물의 몇몇 포인트에 대하여 실측을 통해 좌표 값을 얻는 과정에서 많은 시간이 걸린다. 따라서, 높은 정확도를 유지하면서 상대적으로 빠르게 구조물의 편평도를 확인할 수 있는 방법의 개발이 절실한 상황이다.Although the flatness of the structure can be confirmed with high accuracy by analyzing the flatness of the structure by using the measured coordinate values, it takes a lot of time in obtaining the coordinate value through the actual measurement for some points of the structure. Therefore, the development of a method for checking the flatness of the structure relatively quickly while maintaining a high accuracy is urgently needed.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 높은 정확도를 유지하면서 상대적으로 빠르게 구조물의 편평도를 확인하기 위해 스캐닝 데이터를 이용하여 구조물의 편평도를 분석하는 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a method for analyzing the flatness of the structure by using the scanning data to check the flatness of the structure relatively quickly while maintaining high accuracy.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물의 편평도를 분석하는 방법은 편평도 분석 시스템에 의해 수행되며, 실측 데이터를 이용하지 않고 레이저 스캐너를 통해 스캐닝된 구조물의 스캐닝 데이터를 이용하여 구조물의 편평도를 분석하기 위한 방법으로, 구조물에 대한 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계; 상기 구조물에 해당하는 3차원 형상을 가상의 격자로 구획하되, 상기 가상의 격자는, 제1방향을 향하는 복수의 격자선과 상기 제1방향과 다른 제2방향을 향하는 복수의 격자선을 이용하며, 상기 격자선 사이의 거리는 상기 구조물의 크기 및 형상과 사용자에 의해 설정된 분석 정밀도를 고려하여 결정되는 것인, 격자 구획 단계; 상기 제1방향의 격자선과 제2방향의 격자선이 교차하여 만나는 격자점의 주변에 위치하는 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 상기 격자점의 기준좌표를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 상기 격자점의 기준좌표를 이용하여 상기 구조물의 편평도를 분석하는 단계;를 포함하며, 상기 산출 단계는, 피팅 기법을 이용하여 상기 격자점의 주변에 해당하는 포인트 클라우드 데이터를 최적으로 지나는 기준면을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 기준면 상에서 격자점의 기준좌표를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 분석 단계는, 적어도 3개의 산출된 격자점의 기준좌표를 이용하여 비교면을 산출하는 단계; 상기 산출된 비교면 내에 위치하는 격자점의 비교좌표를 산출하는 단계; 및 상기 격자점의 기준좌표와 비교좌표를 비교하여, 상기 격자점의 기준좌표와 상기 격자점의 비교좌표의 이격된 차이를 통해 상기 구조물의 편평도를 분석하는 단계;를 포함하며, 상기 기준면 및 상기 비교면은 평면 또는 곡면인 것이다.Method for analyzing the flatness of the structure according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is performed by the flatness analysis system, by using the scanning data of the structure scanned through the laser scanner without using the measurement data CLAIMS 1. A method for analyzing flatness of a structure, comprising: obtaining point cloud data as scanning data for the structure; The three-dimensional shape corresponding to the structure is partitioned into a virtual grid, wherein the virtual grid uses a plurality of grid lines facing a first direction and a plurality of grid lines facing a second direction different from the first direction, A distance between the grid lines is determined in consideration of the size and shape of the structure and the analysis precision set by the user; Calculating a reference coordinate of the grid point using point cloud data positioned around the grid point where the grid line in the first direction and the grid line in the second direction cross each other; And analyzing the flatness of the structure using the calculated reference coordinates of the grid points, wherein the calculating step comprises optimally applying point cloud data corresponding to the periphery of the grid points using a fitting technique. Calculating a passing reference plane; And calculating a reference coordinate of a grid point on the calculated reference plane, wherein the analyzing step includes: calculating a comparison plane using reference coordinates of at least three calculated grid points; Calculating comparative coordinates of the grid points located in the calculated comparison plane; And comparing the reference coordinates and the comparative coordinates of the grid points, and analyzing the flatness of the structure through the spaced difference between the reference coordinates of the grid points and the comparative coordinates of the grid points. The comparison plane is one that is flat or curved.

삭제delete

삭제delete

삭제delete

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

본 발명에 따르면, 스캐닝 데이터를 이용하여 높은 정확도를 유지하면서 상대적으로 빠르게 구조물의 편평도를 확인할 수 있다.According to the present invention, it is possible to check the flatness of the structure relatively quickly while maintaining high accuracy using the scanning data.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물의 편평도를 분석하는 방법에 대한 순서도이다.
도 2는 도 1의 S30 단계를 구체화한 순서도이다.
도 3은 도 1의 S40 단계를 구체화한 순서도이다.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물의 편평도를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a flow chart for a method of analyzing the flatness of a structure according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart embodying step S30 of FIG. 1.
3 is a flow chart embodying step S40 of FIG. 1.
4 to 8 are views for explaining a method of analyzing the flatness of the structure according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be embodied in various different forms, and the present embodiments only make the disclosure of the present invention complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the skilled worker of the scope of the invention, which is defined only by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. As used herein, "comprises" and / or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the mentioned components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and / or" includes each and all combinations of one or more of the mentioned components. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Therefore, of course, the first component mentioned below may be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used in the present specification (including technical and scientific terms) may be used in a sense that can be commonly understood by those skilled in the art. In addition, terms that are defined in a commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless they are specifically defined clearly.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.The spatially relative terms " below ", " beneath ", " lower ", " above ", " upper " It can be used to easily describe a component's correlation with other components. Spatially relative terms are to be understood as including terms in different directions of components in use or operation in addition to the directions shown in the figures. For example, when flipping a component shown in the drawing, a component described as "below" or "beneath" of another component may be placed "above" the other component. Can be. Thus, the exemplary term "below" can encompass both an orientation of above and below. Components may be oriented in other directions as well, so spatially relative terms may be interpreted according to orientation.

이하, 도 1 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법에 대한 순서도이고, 도 2는 도 1의 S30 단계를 구체화한 순서도이고, 도 3은 도 1의 S40 단계를 구체화한 순서도이고, 도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. Hereinafter, a method of analyzing the flatness of the structure 20 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 8. 1 is a flow chart for a method for analyzing the flatness of the structure 20 according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a flow chart embodying the step S30 of Figure 1, Figure 3 embodies the step S40 of Figure 1 4 through 8 are views for explaining a method of analyzing the flatness of the structure 20 according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 것은 편평도 분석 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다.Analyzing the flatness of the structure 20 according to an embodiment of the present invention may be performed by the flatness analysis system 100.

우선, 도 1을 참조하면 편평도 분석 시스템(100)은 구조물(20)에 대한 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 획득한다(S10).First, referring to FIG. 1, the flatness analysis system 100 obtains point cloud data as scanning data for the structure 20 (S10).

본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법은 각 구조물(20)에 대한 실측 데이터를 이용하지 않고, 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 이용한다.In the method of analyzing the flatness of the structure 20 according to the present embodiment, the point cloud data is used as the scanning data without using the actual measurement data for each structure 20.

구체적으로, 도 4를 참조하면 구조물(20)을 레이저 스캐너(10)를 통해 레이저 스캐닝을 함으로써 해당 구조물(20)에 해당하는 3차원 형상을 획득할 수 있으며, 3차원 형상은 수많은 점으로 이루어진 포인트 클라우드 데이터로 구성될 수 있다. 이러한 과정을 통해 편평도 분석 시스템(100)은 구조물(20)에 대한 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 4, a three-dimensional shape corresponding to the corresponding structure 20 may be obtained by performing laser scanning on the structure 20 through the laser scanner 10, and the three-dimensional shape may be a point composed of numerous points. It may consist of cloud data. Through this process, the flatness analysis system 100 may acquire point cloud data as scanning data for the structure 20.

본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법은 실측 데이터를 이용하는 것이 아니라 포인트 클라우드 데이터를 이용하는 것이기 때문에, 실측 과정에서 소비되는 시간을 줄일 수 있어서 상대적으로 빠른 속도로 구조물(20)의 편평도를 분석하는 것이 가능하다.Since the method for analyzing the flatness of the structure 20 according to the present embodiment uses point cloud data rather than actual data, the time required for the measurement process can be reduced, so that the structure 20 can be relatively fast. It is possible to analyze the flatness.

여기서, 구조물(20)은 도 4에 도시된 건물로 한정되지 않고, 해양 플랜트와 같은 구조물(20)이 될 수 있음은 물론이다. 그리고 구조물(20)의 형상 역시 직사각형뿐 아니라 원통형, 구형 등 여러 가지일 수 있다.Here, the structure 20 is not limited to the building shown in Figure 4, of course, may be a structure 20, such as a marine plant. In addition, the shape of the structure 20 may also be various as well as rectangular, cylindrical, spherical.

이어서, 도 1을 참조하면 편평도 분석 시스템(100)은 구조물(20)을 가상의 격자(30)로 구획한다(S20).Subsequently, referring to FIG. 1, the flatness analysis system 100 partitions the structure 20 into a virtual grating 30 (S20).

도 5를 참조하면, 편평도 분석 시스템(100)은 구조물(20)의 편평도를 분석하기 위해 구조물(20)을 가상의 격자(30)로 구획할 수 있다. 여기서, 구조물(20)을 가상의 격자(30)로 구획하는 것은, 레이저 스캐닝을 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터로 구성된 구조물(20)에 해당하는 3차원 형상을 가상의 격자(30)로 구획하는 것일 수 있다.Referring to FIG. 5, the flatness analysis system 100 may partition the structure 20 into a virtual grid 30 to analyze the flatness of the structure 20. Here, partitioning the structure 20 into the virtual grid 30 is to partition the three-dimensional shape corresponding to the structure 20 composed of the point cloud data obtained through laser scanning into the virtual grid 30. Can be.

구조물(20)을 가상의 격자(30)로 구획하기 위해 제1 방향을 향하는 복수의 격자선(30)과 제1 방향과 다른 제2 방향을 향하는 복수의 격자선(30)이 이용될 수 있으며, 제1 방향의 격자선(30)과 제2 방향의 격자선(30)이 교차하여 만나는 지점은 격자점(31)으로 정의될 수 있다.In order to partition the structure 20 into the virtual grid 30, a plurality of grid lines 30 facing the first direction and a plurality of grid lines 30 facing the second direction different from the first direction may be used. The point where the grid line 30 in the first direction and the grid line 30 in the second direction cross each other may be defined as the grid point 31.

여기서, 제1 방향을 향하는 복수의 격자선(30) 사이의 거리 또는 제1 방향을 향하는 복수의 격자선(30) 사이의 거리는 구조물(20)의 크기 및 형상, 사용자가 희망하는 분석 정밀도 등을 고려하여 결정될 수 있다.Here, the distance between the plurality of grid lines 30 facing the first direction or the distance between the plurality of grid lines 30 facing the first direction may determine the size and shape of the structure 20, the analysis accuracy desired by the user, and the like. Can be determined in consideration of this.

이어서, 도 1을 참조하면 편평도 분석 시스템(100)은 격자점(31)의 주변에 위치하는 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 격자점(31)의 기준좌표를 산출한다(S30).Subsequently, referring to FIG. 1, the flatness analysis system 100 calculates a reference coordinate of the grid point 31 using point cloud data located around the grid point 31 (S30).

본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도 분석 방법이 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 구조물(20)의 편평도를 분석하기는 하지만, 가공되지 않은 포인트 클라우드 데이터는 실측 데이터와 비교하여 상당한 오차를 가진다. 예컨대, 포인트 클라우드 데이터와 실측 데이터 사이에는 대략 8mm 내외의 오차가 존재할 수 있다.Although the flatness analysis method of the structure 20 according to the present embodiment analyzes the flatness of the structure 20 using the point cloud data as the scanning data, the raw point cloud data has a significant error compared to the measured data. Have For example, an error of about 8 mm may exist between the point cloud data and the measured data.

이로 인해 가공되지 않은 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 구조물(20)의 편평도를 분석하면 결과 값에 상당한 오차가 생기게 되어 결과 값을 신뢰하기 어렵다.As a result, when the flatness of the structure 20 is analyzed by using the unprocessed point cloud data, a significant error is generated in the result value, and thus the result value is difficult to be trusted.

이러한 포인트 클라우드 데이터의 정확도에 대한 문제를 해결하고자 본 실시예에 따른 편평도 분석 시스템(100)은 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 사용한다. 예컨대, 편평도 분석 시스템(100)은 피팅(fitting) 기법을 이용하여 가공된 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 격자점(31)의 기준좌표를 산출하는데, 피팅 기법에 대한 알고리즘은 이미 알려져 있으므로 이와 관련된 자세한 설명은 생략한다.In order to solve the problem of the accuracy of the point cloud data, the flatness analysis system 100 according to the present embodiment processes and uses the point cloud data. For example, the flatness analysis system 100 calculates the reference coordinates of the grid point 31 using the processed point cloud data using a fitting technique. Since the algorithm for the fitting technique is already known, a detailed description thereof will be provided. Is omitted.

구체적으로, 도 2를 참조하면 편평도 분석 시스템(100)이 격자점(31)의 주변에 해당하는 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 격자점(31)의 기준좌표를 산출하는 단계(S30)는, 피팅 기법을 이용하여 격자점(31)의 주변에 해당하는 포인트 클라우드 데이터를 최적으로 지나는 기준면(40)을 산출하는 단계(S31)와, 산출된 기준면(40) 상에서 격자점(31)의 기준좌표를 산출하는 단계(S32)를 포함할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 2, the flatness analysis system 100 calculates a reference coordinate of the grid point 31 using point cloud data corresponding to the periphery of the grid point 31 (S30). Calculating a reference plane 40 optimally passing through the point cloud data corresponding to the periphery of the grid point 31 (S31), and calculating a reference coordinate of the grid point 31 on the calculated reference plane 40. It may include the step (S32).

도 6을 참조하면, 편평도 분석 시스템(100)은 격자점(31)의 주변에 해당하는 포인트 클라우드 데이터를 확보하고, 피팅 기법을 이용하여 확보된 포인트 클라우드 데이터를 최적으로 지나는 기준면(40)을 산출할 수 있다(S31). 여기서, 특정 격자점(31)을 중심으로 어느 정도 범위까지의 포인트 클라우드 데이터를 이용할 것인가와 관련하여, 범위를 너무 넓히게 되면 산출되는 기준면(40)의 정확도가 낮아질 수 있고, 범위를 너무 좁히게 되면 분석에 이용되는 포인트 클라우드 데이터의 양이 많지 않게 되므로, 특정 격자점(31)을 중심으로 적당한 범위의 포인트 클라우드 데이터를 이용하는 것이 필요하다.Referring to FIG. 6, the flatness analysis system 100 secures point cloud data corresponding to the periphery of the grid point 31, and calculates a reference plane 40 that optimally passes the obtained point cloud data by using a fitting technique. It may be (S31). Here, with regard to the extent to which point cloud data is to be used around a specific grid point 31, if the range is too wide, the accuracy of the calculated reference plane 40 may be lowered, and if the range is too narrow, Since the amount of point cloud data used for analysis is not large, it is necessary to use a point cloud data in a suitable range around a specific grid point 31.

또한, 구조물(20)의 면이 평면(plane)인 경우 기준면(40) 역시 평면일 수 있으며, 구조물(20)의 면이 곡면인 경우 기준면(40) 역시 곡면일 수 있다.In addition, when the surface of the structure 20 is a plane (plane), the reference plane 40 may also be flat, and when the surface of the structure 20 is a curved surface, the reference plane 40 may also be curved.

그리고, 도 6을 참조하면, 편평도 분석 시스템(100)은 산출된 기준면(40) 상에서 격자점(31)의 기준좌표를 산출할 수 있다(S32).In addition, referring to FIG. 6, the flatness analysis system 100 may calculate a reference coordinate of the grid point 31 on the calculated reference plane 40 (S32).

본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도 분석 방법에서는 각 격자점(31)에 해당하는 포인트 클라우드 데이터의 정확도가 낮기 때문에, 상대적으로 많은 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 해당 포인트 클라우드 데이터를 최적으로 지나가는 기준면(40)을 산출하고, 산출된 기준면(40) 상에서 격자점(31)에 해당하는 데이터를 읽어서 격자점(31)의 기준좌표를 산출한다.In the flatness analysis method of the structure 20 according to the present embodiment, since the accuracy of the point cloud data corresponding to each grid point 31 is low, a reference plane that optimally passes the point cloud data using a relatively large amount of point cloud data. (40) is calculated, and the reference coordinates of the grid point 31 are calculated by reading data corresponding to the grid point 31 on the calculated reference plane 40.

여기서, 산출되는 기준면(40)이 복수의 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 생성되는 것이기 때문에, 이를 통해 산출되는 격자점(31)의 기준좌표에 대한 정확도를 높일 수 있다. 실험 결과, 격자점(31)의 기준좌표와 실측 데이터 사이에는 대략 1mm 내외의 오차가 존재하였는데, 격자점(31)의 포인트 클라우드 데이터와 실측 데이터 사이의 대략 8mm 내외의 오차와 비교하여 상대적으로 데이터의 정확도를 높일 수 있었다.Here, since the calculated reference plane 40 is generated based on the plurality of point cloud data, the accuracy of the reference coordinate of the grid point 31 calculated through this can be increased. As a result of the experiment, an error of about 1 mm existed between the reference coordinate of the grid point 31 and the measured data. The data was relatively compared with an error of about 8 mm between the point cloud data and the measured data of the grid point 31. Could increase the accuracy.

이어서, 도 1을 참조하면 편평도 분석 시스템(100)은 산출된 격자점(31)의 기준좌표를 이용하여 구조물(20)의 편평도를 분석한다(S40).Subsequently, referring to FIG. 1, the flatness analysis system 100 analyzes the flatness of the structure 20 using the calculated reference coordinates of the grid points 31 (S40).

구체적으로, 도 3을 참조하면 편평도 분석 시스템(100)이 산출된 격자점(31)의 좌표를 이용하여 구조물(20)의 편평도를 분석하는 단계(S40)는, 적어도 3개의 산출된 격자점(31)의 좌표를 이용하여 비교면(50)을 산출하는 단계(S41)와, 산출된 비교면(50) 내에 위치하는 격자점(31)의 비교좌표를 산출하는 단계(S42)와, 격자점(31)의 기준좌표와 비교좌표를 비교하는 단계(S43)를 포함할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 3, in the step S40 of analyzing the flatness of the structure 20 using the coordinates of the calculated grid points 31, the flatness analysis system 100 may include at least three calculated grid points ( Step S41 of calculating the comparison surface 50 using the coordinates of step 31, calculating the comparison coordinates of the grid points 31 located in the calculated comparison surface 50, and the grid points Comparing the reference coordinates and the comparative coordinates of (31) (S43) may be included.

도 7을 참조하면, 전술한 단계(S30)에서 복수의 격자점(31)마다 기준좌표가 산출될 수 있고, 편평도 분석 시스템(100)은 복수의 격자점(31) 중 적어도 3개의 산출된 격자점(31)의 기준좌표를 이용하여 비교면(50)을 산출할 수 있다(S41). 여기서, 적어도 3개의 산출된 격자점(31)의 기준좌표가 필요한 이유는 비교면(50)을 형성하기 위해서 적어도 3개의 점이 필요하기 때문이다.Referring to FIG. 7, the reference coordinate may be calculated for each of the plurality of grid points 31 in the above-described step S30, and the flatness analysis system 100 may calculate at least three grids of the plurality of grid points 31. The comparison surface 50 may be calculated using the reference coordinates of the point 31 (S41). Here, the reason why the reference coordinate of the at least three calculated grid points 31 is required is because at least three points are needed to form the comparison surface 50.

그리고 적어도 3개의 산출된 격자점(31)의 기준좌표를 이용하여 비교면(50)을 산출하는 것은 피팅 기법을 이용하여 적어도 3개의 산출된 격자점(31)의 기준좌표를 최적으로 지나는 비교면(50)을 산출하는 것일 수 있다. 여기서, 구조물(20)의 면이 평면(plane)인 경우 비교면(50) 역시 평면일 수 있으며, 구조물(20)의 면이 곡면인 경우 비교면(50) 역시 곡면일 수 있다.And calculating the comparison plane 50 using the reference coordinates of the at least three calculated grid points 31 is a comparison plane that optimally passes the reference coordinates of the at least three calculated grid points 31 using a fitting technique. It may be to calculate (50). Here, when the surface of the structure 20 is a plane (plane), the comparison surface 50 may also be flat, and when the surface of the structure 20 is a curved surface, the comparison surface 50 may also be curved.

그리고 편평도 분석 시스템(100)은 산출된 비교면(50) 내에 위치하는 격자점(32)의 비교좌표를 산출할 수 있다(S42). 구체적으로, 비교면(50) 상에서 격자점(32)에 해당하는 데이터를 읽어서 격자점(32)의 비교좌표를 산출할 수 있다.In addition, the flatness analysis system 100 may calculate a comparative coordinate of the grid point 32 located in the calculated comparison plane 50 (S42). In detail, the coordinates of the grid points 32 may be calculated by reading data corresponding to the grid points 32 on the comparison surface 50.

그리고 편평도 분석 시스템(100)은 격자점(32)의 기준좌표와 비교좌표를 비교함(S43)으로써 격자점(32)의 기준좌표가 격자점(32)의 비교좌표로부터 얼마나 이격되어 있는지를 확인할 수 있다. 이를 통해 편평도 분석 시스템(100)은 구조물(20)의 편평도를 분석할 수 있으며, 예컨대 격자점(32)의 기준좌표와 비교좌표 사이의 차이가 많이 날수록 구조물(20)의 편평도는 낮은 것으로 판단될 수 있다. 여기서, 격자점(31)과 격자점(32)은 다른 것이 아니며, 편평도 분석 과정에서 이용되는 격자점(32)을 예시로 설명하는 것이다.In addition, the flatness analysis system 100 compares the reference coordinates of the grid points 32 and the comparative coordinates (S43) to determine how far apart the reference coordinates of the grid points 32 are from the comparative coordinates of the grid points 32. Can be. Through this, the flatness analysis system 100 may analyze the flatness of the structure 20. For example, as the difference between the reference coordinate and the comparative coordinate of the grid point 32 increases, the flatness of the structure 20 may be determined to be low. Can be. Here, the grid point 31 and the grid point 32 are not different, and the grid point 32 used in the flatness analysis process will be described as an example.

한편, 본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법에서 기준면(40) 및 비교면(50)은 평면 또는 곡면일 수 있다. 또한, 도 8을 참조하면, 구조물(20)의 형상은 직사각형뿐 아니라 원통형, 구형 등 굴곡을 가진 구조물(20)에도 본 실시예에 따른 구조물(20)의 편평도를 분석하는 방법을 적용할 수 있다.Meanwhile, in the method of analyzing the flatness of the structure 20 according to the present embodiment, the reference plane 40 and the comparison plane 50 may be flat or curved. In addition, referring to Figure 8, the shape of the structure 20 can be applied to the method of analyzing the flatness of the structure 20 according to the present embodiment not only rectangular but also cylindrical, spherical, such as the structure 20. .

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, in a software module executed by hardware, or by a combination thereof. Software modules may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.In the above, embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. I can understand that. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.

10: 레이저 스캐너 20: 구조물
30: 격자 31, 32: 격자점
40: 기준면 50: 비교면
100: 편평도 분석 시스템10: laser scanner 20: structure
30: grid 31, 32: grid point
40: reference plane 50: comparison plane
100: flatness analysis system

Claims (4)

편평도 분석 시스템에 의해 수행되며, 실측 데이터를 이용하지 않고 레이저 스캐너를 통해 스캐닝된 구조물의 스캐닝 데이터를 이용하여 구조물의 편평도를 분석하기 위한 방법으로,
구조물에 대한 스캐닝 데이터로서 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계;
상기 구조물에 해당하는 3차원 형상을 가상의 격자로 구획하되, 상기 가상의 격자는, 제1방향을 향하는 복수의 격자선과 상기 제1방향과 다른 제2방향을 향하는 복수의 격자선을 이용하며, 상기 격자선 사이의 거리는 상기 구조물의 크기 및 형상과 사용자에 의해 설정된 분석 정밀도를 고려하여 결정되는 것인, 격자 구획 단계;
상기 제1방향의 격자선과 제2방향의 격자선이 교차하여 만나는 격자점의 주변에 위치하는 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 상기 격자점의 기준좌표를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 상기 격자점의 기준좌표를 이용하여 상기 구조물의 편평도를 분석하는 단계;를 포함하며,
상기 산출 단계는,
피팅 기법을 이용하여 상기 격자점의 주변에 해당하는 포인트 클라우드 데이터를 최적으로 지나는 기준면을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 기준면 상에서 격자점의 기준좌표를 산출하는 단계;를 포함하고,
상기 분석 단계는,
적어도 3개의 산출된 격자점의 기준좌표를 이용하여 비교면을 산출하는 단계;
상기 산출된 비교면 내에 위치하는 격자점의 비교좌표를 산출하는 단계; 및
상기 격자점의 기준좌표와 비교좌표를 비교하여, 상기 격자점의 기준좌표와 상기 격자점의 비교좌표의 이격된 차이를 통해 상기 구조물의 편평도를 분석하는 단계;를 포함하며,
상기 기준면 및 상기 비교면은 평면 또는 곡면인 것인, 구조물의 편평도를 분석하는 방법.A method for analyzing the flatness of a structure by using the scanning data of a structure which is performed by a flatness analysis system and is scanned through a laser scanner without using measured data.
Obtaining point cloud data as scanning data for the structure;
The three-dimensional shape corresponding to the structure is partitioned into a virtual grid, wherein the virtual grid uses a plurality of grid lines facing a first direction and a plurality of grid lines facing a second direction different from the first direction, A distance between the grid lines is determined in consideration of the size and shape of the structure and the analysis precision set by the user;
Calculating a reference coordinate of the grid point using point cloud data positioned around the grid point where the grid line in the first direction and the grid line in the second direction cross each other; And
And analyzing the flatness of the structure using the calculated reference coordinates of the grid points.
The calculating step,
Calculating a reference plane that optimally passes point cloud data corresponding to the periphery of the grid point using a fitting technique; And
Calculating a reference coordinate of a grid point on the calculated reference plane;
The analyzing step,
Calculating a comparison surface using reference coordinates of at least three calculated grid points;
Calculating comparative coordinates of the grid points located in the calculated comparison plane; And
Comparing the reference coordinates and the comparative coordinates of the grid point, and analyzing the flatness of the structure through the spaced difference between the reference coordinate of the grid point and the comparative point of the grid point;
Wherein the reference plane and the comparison plane are planar or curved. 삭제delete 삭제delete 삭제delete
KR1020180094750A 2018-08-14 2018-08-14 Method for analyzing flatness of structure KR102007326B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180094750A KR102007326B1 (en) 2018-08-14 2018-08-14 Method for analyzing flatness of structure
PCT/KR2018/010043 WO2020036247A1 (en) 2018-08-14 2018-08-30 Method for analyzing flatness of structure

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180094750A KR102007326B1 (en) 2018-08-14 2018-08-14 Method for analyzing flatness of structure

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102007326B1 true KR102007326B1 (en) 2019-08-05

Family

ID=67615977

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180094750A KR102007326B1 (en) 2018-08-14 2018-08-14 Method for analyzing flatness of structure

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102007326B1 (en)
WO (1) WO2020036247A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112082491A (en) * 2020-09-11 2020-12-15 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 Height detection method based on point cloud

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR200255514Y1 (en) 2001-08-13 2001-12-13 주식회사에스에이티 a flatness measuring instrument

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2511656A1 (en) * 2011-04-14 2012-10-17 Hexagon Technology Center GmbH Measuring system for determining the 3D coordinates of an object surface
KR101604037B1 (en) * 2014-05-09 2016-03-16 한국건설기술연구원 method of making three dimension model and defect analysis using camera and laser scanning

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR200255514Y1 (en) 2001-08-13 2001-12-13 주식회사에스에이티 a flatness measuring instrument

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
한수희. 대용량 3차원 포인트 클라우드의 탐색을 위한 메모리 효율적인 옥트리의 설계. 한국측량학회지: 2013년, 제31권, 제1호, 페이지 41-48* *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020036247A1 (en) 2020-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20180081035A1 (en) Method and device for filtering point cloud data
US8793107B2 (en) Accuracy-based significant point derivation from dense 3D point clouds for terrain modeling
EP3489508A1 (en) Method and device for automatically calibrating wind alignment error of wind power generation unit
US11776217B2 (en) Method for planning three-dimensional scanning viewpoint, device for planning three-dimensional scanning viewpoint, and computer readable storage medium
KR20140066177A (en) Coordinate measuring system data reduction
CN109579718B (en) Method and device for detecting welding seam parameters, computer equipment and storage medium
CN111179274B (en) Map ground segmentation method, device, computer equipment and storage medium
US20160138914A1 (en) System and method for analyzing data
CN112348836A (en) Method and device for automatically extracting building outline
CN107122522B (en) Digital elevation model precision evaluation method based on fill-cut analysis
KR101421128B1 (en) Extraction method of building regions using segmented 3d raw datd based on laser radar
CN117011309B (en) Automatic coal-coiling system based on artificial intelligence and depth data
KR102007326B1 (en) Method for analyzing flatness of structure
Zhengchun et al. Point cloud uncertainty analysis for laser radar measurement system based on error ellipsoid model
KR101942061B1 (en) Method and system for use in measureing in comprex patterned structures
KR101855010B1 (en) World geodetic coordinate transformer and method by cluster region
CN107016147B (en) Setting space searching method and computer-readable recording medium
US8588507B2 (en) Computing device and method for analyzing profile tolerances of products
CN114676907B (en) Regional geological disaster early warning method and device, storage medium and equipment
CN108957432B (en) Road edge detection method and device, computer equipment and storage medium
CN113762310B (en) Point cloud data classification method, device, computer storage medium and system
CN105841777B (en) A kind of multibeam echosounding estimation method and system based on adaptively selected node
CN112419493B (en) Shale reservoir three-dimensional attribute model building method and device
KR101115489B1 (en) Method and system for generating numerical modeling input materials having high revolution based on raster by using airborne lidar data
CN112597662A (en) Method and system for checking correctness and mistakes of building model

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant