KR102554504B1 - 3d모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법 - Google Patents

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Abstract

3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법이 제공된다. 일 실시예에 있어서, 3D모델 및 포토그래메트리(Photogrametry) 방식의 검수장치에 의해 수행되는 검수 방법으로, 검수 대상 인 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계; 상기 형상모델 정보를 입력받는 단계; 및 상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계; 를 포함하고, 상기 형상모델 정보는 상기 포토그래메트리(Photogrametry) 방식 및 뎁스맵(depthmap) 기반으로 생성되는 것으로서, 상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계; 상기 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계; 및 상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬(mesh)로 변환되는 단계;를 포함하여 생성되는 것을 포함할 수 있다.

Description

3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법{METHOD FOR INSPECTING STEEL STRUCTURE AUTOMATICALLY BASED ON 3D MODELING}
본 발명의 다양한 실시예는 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법에 관한 것이다.
건설 분야는 제조업 분야에 비해 생산 효율성이 지난 30년간 거의 향상되지 못하였고, 이 문제에 대한 이유로 첫째, 발전된 컴퓨터 제어 기술을 활용한 제조기술 적용 불가능, 둘째, 현장 인력 중심의 생산방식 등을 꼽고 있으며 산업의 환경 변화로 인해 전통적인 방식의 제도-기술-자원으로는 개선의 한계에 봉착한 상황이다. 국내 총생산에서 큰 비중을 차지하고 있는 건설업의 부진은 국내 경제성장에 큰 걸림돌이 되고 있으며 해외 경쟁력 확보에도 어려움을 겪고 있다.
이에 건설업계에서는 2000년대 초반, 디지털 설계 기술을 적극 도입하고자 노력하였고, 3D형상정보를 가상공간에서 미리 건설해보는 프리콘과 BIM(Building Information Modeling)의 개념을 도입하였다. 이러한 노력으로 지난 20년간 많은 발전을 이루었으나, 가상공간에서 만들어진 3D모델이 전통적인 현장구축 방식의 시공단계에서 효율성을 만들어 내지 못하면서 한계에 봉착하였다.
상기 현장구축 방식은 컴퓨터 제어 기반 제작기계(CNC)를 사용하는 공장제조 및 조립 후 현장 설치 방식에 비해서 디지털화 된 부재 정보를 제조단계까지의 연결이 원활하지 않아 생산 효율성은 크게 향상되지 못하고 있다. 또한, 주52시간 근로와 코로나로 인한 현장 중단, 환경을 위협하는 많은 건설폐기물의 발생, 지역주민의 건강을 위협하는 비산먼지 발생 등 더 이상 전통적인 현장구축 방식을 고집할 수 없는 것이 현실이다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 종래에 공장제작 후 현장 설치 방식에 대한 개념을 적용하여 Off-site construction, Prefabrication, DfMA(Design for Manufacturing and Assembly) 등의 이론이 논의되어 왔다. 이러한 이론들의 공통점으로는 다양한 변수를 활용하여 높은 위험성이 있는 현장 제작을 피하기 위한 것으로, 제조 환경의 품질이 제어되는 공장에서 제작 후, 현장에서 설치하는 방식인 점을 들 수 있다.
위와 같은 공장제작 후 현장설치 하는 건설 방법인 Pre-fab공법을 성공적으로 수행하기 위해서는, 완성된 형태의 3D모델 뿐만 아니라 제조공장에서 단계별 제작을 위한 설계가 함께 진행되어야 하는데, 종래에는 pre-fab프로세스에서 공장 제작 제품 중 철골 부재가 정확히 가공-조립이 이루어졌는지를 정확하게 파악하기 위한 구체적인 방법이 제시되지 않았다.
특히, 현재 철골구조는 타 건설 아이템에 비해 표준화와 공장제작화가 가장 잘 구축되어 있음에도 불구하고, 많은 휴먼에러가 발생하여 현장작업 비율이 증가하고 공장제작의 신뢰성이 낮다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위해, pre-fab프로세스에서 공장 제작 제품 중 철골 구조물의 제작 부재가 정확히 가공-조립이 이루어졌는지 IT기술과 디지털 3D모델 플랫폼 기술을 융합하여, 효율적이고 빠른 검수 방법을 제공하기 위한 것으로, 작업자가 스테레오 카메라가 부착된 특수 장비로 대상물을 쵤영하여 간단한 조작만으로 3D모델과 철골 구조물의 형상(PointCloud)을 자동으로 정합하고, 철골 구조물의 제작 오류 정도를 자동 분석하여 철골 구조물의 오류를 시각적으로 나타낼 수 있는 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다양한 실시예 중 하나에 따르면, 3D모델 및 포토그래메트리(Photogrametry) 방식의 검수장치에 의해 수행되는 검수 방법으로, 검수 대상 인 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계; 상기 형상모델 정보를 입력받는 단계; 및 상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계;를 포함하고, 상기 형상모델 정보는 상기 포토그래메트리(Photogrametry) 방식 및 뎁스맵(depthmap) 기반으로 생성되는 것으로서, 상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계; 상기 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계; 및 상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬(mesh)로 변환되는 단계;를 포함하여 생성되는 것을 포함하며, 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보에는, 3D모델링 된 상기 철골 구조물의 어셈블리가 제작 부재 별로 세분화된 정보가 포함되며, 상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계는, ICP(Iterative Closest Point) 등록 알고리즘(registration algorithm)이 적용되어 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드를 가상공간에서 결합하는 단계; 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 상호 가장 인접한 포인트의 거리가 연산되는 단계; 및 상기 연산된 거리 정보에 기초하여 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 정합 여부를 판별하는 단계;를 포함하는, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 작업자의 간단한 조작만으로도 3D모델과 제작품의 형상(PointCloud)을 자동으로 정합하고, 제작품의 제작 오류 정도를 자동 분석하여 제작품의 오류를 시각적으로 나타낼 수 있게 됨에 따라, 휴먼 에러 발생 여부를 효율적이고 빠르게 검수하여 철골 구조물의 품질 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수 제공 플랫폼이 동작하는 환경에 대한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
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.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명에서 철골 구조물은 H빔을 포함할 수 있고, 또는 철골 구조물 어셈블리를 지칭할 수 있다. 여기에서, 상기 철골 구조물 어셈블리는 H빔에 브라켓, 보강판 등의 제작 부재가 부착된 형태를 지칭할 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대한 다양한 실시예들을 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수 제공 플랫폼이 동작하는 환경에 대한 개략도이다.
도 1을 참조하면, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수 제공 플랫폼(10)은 입력장치(11), 검수장치(12), 및 외부서버(13)를 포함할 수 있다.
입력장치(11)는 검수장치(12)에 입력되는 검수 정보를 입력 받을 수 있다.
상기 검수 정보는, 철골 구조물의 형상모델 정보와 미리 작성된 철골 구조물의 3D모델 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 형상모델 정보는 상기 철골 구조물의 촬영이미지, 촬영이미지로부터 생성된 이미지-포인트클라우드, 및 이미지-포인트클라우드가 메쉬로 변환된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 3D모델 정보는 3D모델-포인트클라우드 정보를 포함할 수 있다.
입력장치(11)는 상기 형상모델 정보를 입력하기 위한 제1입력장치 및 상기 3D모델 정보를 입력하기 위한 제2입력장치를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1입력장치는 스테레오RGB 카메라, 전원공급장치, 삼각대를 포함할 수 있다. 상기 제1입력장치는 각각 입력된 검수 정보를 검수장치(12)에 제공하기 위한 유무선 통신부를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2입력장치는 LiDAR, 전원공급장치, 삼각대를 포함할 수 있다. 상기 제2입력장치는 각각 입력된 검수 정보를 검수장치(12)에 제공하기 위한 유무선 통신부를 포함할 수 있다.
입력장치(11)는 상기 제1입력장치와 제2입력장치에 추가로 제3입력장치 및 제4입력장치를 더 포함하여, 형상모델 정보와 3D모델 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 상기 제3입력장치는 RGBD(RGB 및 Depth) 카메라, 전원공급장치, 삼각대를 포함할 수 있다. 상기 제3입력장치는 각각 입력된 검수 정보를 검수장치(12)에 제공하기 위한 유무선 통신부를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제4입력장치는 칼리브레이션된 디지털 모노(Mono) 카메라, 위치인식을 위한 마커, 전원공급장치, 삼각대를 포함할 수 있다. 상기 제4입력장치는 각각 입력된 검수 정보를 검수장치(12)에 제공하기 위한 유무선 통신부를 포함할 수 있다.
검수장치(12)는 입력장치(11)로부터 검수 정보를 입력받고, 이를 기초로 철골 구조물의 검수 결과를 생성 및 관리하기 위한 장치이다. 검수장치(12)는 상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수할 수 있다.
예를 들어, 검수장치(12)는 ICP(Iterative Closest Point) 등록 알고리즘(registration algorithm)이 적용되어 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드를 가상공간에서 결합하는 것, 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 상호 가장 인접한 포인트의 거리를 연산하는 것, 및 상기 연산된 거리 정보에 기초하여 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 정합 여부를 판별하는 것 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
검수장치(12)는 생성된 검수 결과 정보를 외부서버(13)에 제공할 수 있다.
외부서버(13)는 검수 결과 정보를 수집하고, 이용하는 플랫폼에 검수 결과 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 외부서버(13)가 철골 구조물의 검수 플랫폼인 경우, 상기 검수 플랫폼은 검수 결과 정보를 기초로 정합 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 철골 구조물의 검수 플랫폼은 비정합 발생 빈도가 높은 제작 부재에 대한 분석 및 통계적 정보 활용에 상기 검수 결과 정보를 이용할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수장치(20)는 통신부(21), 입력부(22), 출력부(23), 저장부(24) 및 제어부(25)로 구성될 수 있다.
통신부(21)는 검수장치(20)의 유무선 인터넷 통신을 지원하며, 입력장치(11) 및 외부서버(13)와 각종 정보를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(21)는 각종 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
입력부(22)는 검수장치(12)의 사용자로부터 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 입력 받는다. 특히, 입력부(22)는 철골 구조물의 정보를 입력 받기 위한 각종 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디지털 카메라, 스테레오 카메라, RGBD카메라, LiDAR를 포함할 수 있다. 그 외에도 입력부(22)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 입력 수단을 포함하여 구성될 수 있다.
출력부(23)는 검수장치(12)의 사용자에게 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 통보한다. 출력부(23)는 디스플레이부를 포함할 수 있다. 디스플레이부는 각종 데이터 등을 디스플레이할 수 있다. 특히, 디스플레이부는 생성된 검수 결과 정보를 디스플레이할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 디스플레이부는 사용자의 터치 입력을 인식하기 위하여, 터치 센서를 구비하여 터치스크린으로 구성될 수도 있다. 이 경우, 출력부(23)는 입력부(22)와 통합되어 검수장치(12)에 구비될 수 있다. 출력부(23)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 출력 수단을 더 포함하여 구성될 수 있다.
예를 들어, 본 발명에서 디스플레이부는, 철골 구조물의 정합 여부를 판별한 결과 부정합 포인트가 포함된 것으로 판별된 제작 부재가, 정합된 것으로 판별된 제작 부재와 구분되도록 표시되는 것을 포함할 수 있다.
예를 들어, 본 발명에서 디스플레이부는, 정합 여부를 판별한 결과 부정합 포인트는 정합위치로부터의 거리차이가 표시되는 것을 포함할 수 있다.
저장부(24)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 저장부는, 본 발명의 실시예들에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법을 제공하기 위한 하나 이상의 프로그램이 저장될 수 있다. 예를 들어, 3D BIM모델로부터 3D메쉬 모델을 추출하는 3D모델 컨버터, 포인트클라우드를 메쉬로 변환하는 프로그램, 포인트클라우드와 3D모델 정합 프로그램, 그리고 정합 결과를 분석하여 보고서를 생성해 주는 프로그램이 저장될 수 있다.
저장부(24)는 외부 장치로부터 전달된 데이터 등을 임시적으로 또는 비임시적으로 저장할 수 있다. 저장부는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
제어부(25)는 검수장치(20)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(25)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 제어부(25)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 제어부(25)의 기능 및 동작은 후술할 본 발명의 실시예들에 대한 설명에서 자세히 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법을 설명하기 위한 흐름도, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계를 설명하기 위한 흐름도, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법은, 3D모델 및 포토그래메트리(Photogrametry) 방식의 검수장치에 의해 수행되는 검수 방법으로서, 철골 구조물의 3D모델 정보가 생성되는 단계(S100), 3D모델 정보를 입력받는 단계(S200), 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계(S300), 형상모델 정보를 입력받는 단계(S400) 및 3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계(S500)를 포함한다.
철골 구조물의 3D모델 정보가 생성되는 단계(S100)는 철골 구조물 어셈블리, 즉, 빔에 제작 부재가 부착된 형태의 3D모델 정보가 사전에 생성될 수 있다.
예를 들어, 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보에는, 3D모델링 된 상기 철골 구조물의 어셈블리가 제작 부재 별로 세분회된 정보가 포함될 수 있다. 일 예로, H빔은 제1파트, 브라켓이 제2파트, 보강판은 3파트로 구분될 수 있다.
예를 들어, 3D모델 정보는 3D모델-포인트클라우드로 생성되는 것을 포함할 수 있다. 일 예로, 어드밴스드 스틸(Adcance Steel)과 같은 철골 제작용 3D BIM 소프트웨어로부터 검사를 위한 어셈블리(Assembly) 단위의 모델을 각각 3D 메쉬(mesh) 포멧으로 변환 및 추출하는, 즉, 3D모델 컨버터 단계 및 3D메쉬모델과 측정된 포인트클라우드간의 비교연산을 위해 3D메쉬모델을 포인트클라우드 형태로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
3D모델 정보를 입력받는 단계(S200)는, 검사를 위한 상기 어셈블리 단위의 모델이 상기 3D모델 컨버터 단계를 거쳐 파일 리스트 형태로 서버상에 생성된 후, 검수장치에서 검사를 위한 모델을 호출하여 상기 3D메쉬와 상기 포인트 클라우드를 전송받고, 임시저장 파일 형태로 보관하는 것을 포함할 수 있다.
철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계(S300)는, 실제 제작된 철골 구조물의 이미지 정보가 포토그래메트리(Photogrametry) 방식 및 뎁스맵(depthmap) 기반으로 생성되는 것으로서, 상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계, 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계, 및 상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬(mesh)로 변환되는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 실제 제작된 철골 구조물의 이미지 정보가 포토그래메트리(Photogrametry) 방식 및 뎁스맵(depthmap) 기반으로 생성되는 것이 적용되는데, 본 발명의 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법의 다른 단계와 유기적으로 결합됨으로써, 360도 레이저스캐닝 방식 대비 장비 사용이 경제적이면서도, 사용상 편의성이 증대되며, 검사시간이 짧다는 효과를 달성할 수 있다.
상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계는, 스테레오RGB 카메라로 촬영된 상기 철골 구조물의 어셈블리의 이미지가 생성되는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 공장에서 사전에 제작된 철골 구조물을 스테레오RGB 카메라로 촬영하여, 실시간으로 3D 설계 모델과 시각적 비교 검수가 가능하다는 효과가 있다.
상기 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계는, OpenCV(Open　Source Computer Vision) 및 스케일마커가 적용되고, 뎁스 알고리즘(depth algorithm)에 의해 1:1 scale의 이미지-포인트클라우드가 생성되는 것을 포함할 수 있다. 종래에 스테레오 카메라를 사용하여 이미지프로세싱을 통해 포인트 클라우드를 생성하는 기술이 존재했으나, 스테레오 이미지 만을 사용하여 이미지프로세싱 연산을 통해 정확한 포인트 클라우드를 생성하기 매우 어려우며, 포인트클라우드의 퀄리티에 문제점이 있었다. 이에 본 발명의 출원인은 상기 스케일마커를 함께 사용하여 기준 평면을 정의하고, 상기 스케일마커로부터 이미지의 스케일(scale) 정보를 함께 얻기 때문에 이미지연산 부하가 줄어들고, 포인트클라우드 생성 오류를 감소시킬 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬(mesh)로 변환되어 상기 형상모델 정보가 생성되는 단계는, 검수 대상 인 상기 철골 구조물 외의 이미지가 제거되고 상기 철골 구조물의 상기 형상모델의 바운더리가 계산되어, 검수 기준점(anchor point)이 설정되는 것을 포함할 수 있다. 이때, 스테레오 이미지를 기반으로 한 포인트클라우드는 카메라 촬영범위의 모든 변곡점이 포인트로 생성되는데, 철골에 해당하는 부분만 남기고 나머지는 연산에서 제외하여 연산의 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 포인트클라우드와 3D메쉬모델(또는 메쉬모델로부터 생성된 포인트클라우드)를 정합하기 위하여 최소 3개의 점을 지정하되, 포인트클라우드 또는 포인트클라우드를 생성할때 사용된 스테레오 이미지에서 3개의 포인트를 선정하고, 3D메쉬모델을 포인트클라우드에 정렬하는 방법이 적용될 수 있다.
상기 형상모델 정보를 입력받는 단계(S400)에서, 상기 형상모델 정보는 어드밴스드스틸(Advance Steel) 또는 테크라(Tekla)와 같은 철골 제작용 CAD(BIM)프로그램에서 추출된 3D메쉬모델을 로드하는 것으로써, 어셈블리의 형상정보와 어셈블리 번호 정보를 포함할 수 있는데, 외부서버(도 1의 13)와 검수장치(도 1의 12) 사이의 원격 SSH(Secure Shell) 통신을 통해 파일을 전송받고, 임시 폴더에 저장된 3D메쉬모델을 프로그램에서 메모리에 로드하여 연산을 준비하는 것을 포함할 수 있다.
3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계(S500)에서, 3D모델 정보는 형상모델 정보가 입력되기 이전에 미리 작성되어 입력된 것일 수 있다.
3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계(S500)는, ICP(Iterative Closest Point) 등록 알고리즘(registration algorithm)이 적용되어 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드를 가상공간에서 결합하는 단계, 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 상호 가장 인접한 포인트의 거리가 연산되는 단계, 및 상기 연산된 거리 정보에 기초하여 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 정합 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 ICP(Iterative Closest Point) 등록 알고리즘(registration algorithm)이 적용되어 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드를 결합하는 단계에서, 상기 ICP 등록 알고리즘은 3차원 공간상의 두개의 포인트 클라우드를 정합시키는 알고리즘으로서 하나의 포인트 클라우드에 대해 두번째 포인트클라우드를 유사성이 높은 상태로 최대한 이동 및 회전시키는 방법이 적용될 수 있다.
상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 상호 가장 인접한 포인트의 거리가 연산되는 단계는, 전 단계에서 최대한 정합된 두개의 포인트클라우드에 대해 각 포인트와 포인트 사이의 최단거리 대립쌍을 만들어 그 거리값을 연산한 후에 시각적으로 값을 표시하는 것을 포함하며, 시각적으로 3D메쉬 모델에 대해 검사된 포인트클라우드의 차이점을 각 포인트에서의 최단거리 거리값으로 표현하는 것을 포함한다.
상기 연산된 거리 정보에 기초하여 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 정합 여부를 판별하는 단계는, 미리 설정된 수치 이상의 오차가 발생하는 부분을 표시할 수 있다. 예를 들어, 철골 제작시 오차범위가 2mm 이고, 스테레오 카메라를 사용한 포인트클라우드 생성의 오차범위가 5mm로 가정되는 경우, 10mm 이상의 오차가 발생하는 부분에 대해서 검사자에게 확인할 수 있도록 별도의 경고메세지를 보여주거나, 이미지에서 마킹하여 표시할 수 있다.
3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계(S500)에서 상기 정합 여부를 판별한 결과, 부정합 포인트가 포함된 것으로 판별된 상기 제작 부재가 정합된 것으로 판별된 상기 제작 부재와 구분되도록 표시되는 것을 포함할 수 있다.
예를 들어, 철골 구조물의 H빔에 부착된 브라켓 위치가 3D모델 정보의 브라켓 위치와 정합되지 않은 경우, 브라켓 파트가 다른 파트와는 다른 색으로 표시될 수 있다.
3D모델 정보와 형상모델 정보의 정합을 검수하는 단계(S500)에서 상기 정합 여부를 판별한 결과 부정합 포인트가 있는 경우, 그 거리차이가 표시될 수 있다.
예를 들어, 철골 구조물의 H빔에 부착된 브라켓 위치가 3D모델 정보의 브라켓 위치와 정합되지 않은 경우, 철골 구조물의 브라켓 파트가 mm 단위 또는 cm 단위로서 3D모델 정보로부터 이격된 거리가 표시될 수 있다.
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.
10: 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수 제공 플랫폼
11: 입력장치
12: 검수장치
13: 외부서버
20: 검수장치
21: 통신부
22: 입력부
23: 출력부
24: 저장부
25: 제어부

Claims (7)

  1. 3D모델 및 포토그래메트리(Photogrammetry) 방식의 검수장치에 의해 수행되는 검수 방법으로,
    검수 대상 인 철골 구조물의 형상모델 정보가 생성되는 단계;
    상기 형상모델 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계에서 수집된 검수 결과 정보를 이용하여 부정합 발생 빈도가 높은 제작 부재에 대한 분석 및 통계적 정보가 생성되는 것을 더 포함하고,
    상기 형상모델 정보는 상기 포토그래메트리(Photogrammetry) 방식 및 뎁스맵(depthmap) 기반으로 생성되되, 어드밴스드스틸(Advanced Steel) 또는 테크라(Tekla)를 포함하는 철골 제작용 3D BIM 소프트웨어에서 추출된 3D메쉬모델을 로드하는 것으로서,
    상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계;
    상기 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계; 및
    상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬(mesh)로 변환되는 단계;
    를 포함하여 생성되는 것을 포함하며,
    상기 형상모델의 촬영이미지가 생성되는 단계는, 제1입력장치 내지 제4입력장치로 각각 촬영된 상기 철골 구조물의 어셈블리의 이미지가 생성되는 단계를 포함하여 상기 형상모델 정보와 상기 3D모델 정보의 정확성을 향상시키되,
    상기 제1입력장치는 스테레오RGB 카메라를 포함하고, 상기 제2입력장치는 LiDAR를 포함하고, 상기 제3입력장치는 RGBD(RGB 및 Depth) 카메라를 포함하고, 상기 제4입력장치는 칼리브레이션된 디지털 모노(Mono) 카메라 및 위치인식을 위한 마커를 포함하며,
    상기 촬영이미지로부터 이미지-포인트클라우드(point cloud)가 생성되는 단계는, OpenCV(Open　Source Computer Vision) 및 스케일마커가 적용되고, 뎁스 알고리즘(depth algorithm)에 의해 1:1 scale의 이미지-포인트클라우드가 생성되는 것을 포함하여, 상기 스케일마커를 함께 사용하여 기준 평면을 정의하고 상기 스케일마커로부터 이미지의 스케일(scale) 정보를 함께 얻음으로써 이미지연산 부하가 줄어들고, 포인트클라우드 생성 오류를 감소시킬 수 있으며,
    상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보에는, 3D모델링 된 상기 철골 구조물의 어셈블리가 제작 부재 별로 세분화된 정보가 포함되되, 상기 철골 구조물의 H빔, 브라켓, 보강판이 각 파트로 구분되며,
    상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계 이전에, 상기 3D모델 정보가 상기 철골 제작용 3D BIM 소프트웨어로부터 검사를 위한 상기 철골 구조물의 어셈블리 단위의 모델을 각각 3D 메쉬(mesh) 포멧으로 변환 및 추출되어 3D모델-포인트클라우드로 생성되는 것을 포함하며,
    상기 형상모델 정보와 미리 작성된 상기 철골 구조물의 상기 3D모델 정보의 정합을 검수하는 단계는,
    ICP(Iterative Closest Point) 등록 알고리즘(registration algorithm)이 적용되어 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드를 가상공간에서 결합하는 단계;
    상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 상호 가장 인접한 포인트의 거리가 연산되는 단계; 및
    상기 연산된 거리 정보에 기초하여 상기 이미지-포인트클라우드와 상기 3D모델-포인트클라우드의 정합 여부를 판별하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 정합 여부를 판별한 결과 부정합 포인트는 정합위치로부터의 거리차이가 표시되는 것을 더 포함하되, 상기 철골 구조물의 상기 H빔에 부착된 상기 브라켓 위치가 상기 3D모델 정보의 상기 브라켓 위치와 정합되지 않은 경우, 상기 철골 구조물의 상기 브라켓 파트가 상기 3D모델 정보로부터 이격된 거리가 표시되는, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지-포인트클라우드가 메쉬로 변환되어 상기 형상모델 정보가 생성되는 단계는, 검수 대상 인 상기 철골 구조물 외의 이미지가 제거되고 상기 철골 구조물의 상기 형상모델의 바운더리가 계산되어, 검수 기준점(anchor point)이 설정되는 것을 포함하는, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 정합 여부를 판별한 결과 부정합 포인트가 포함된 것으로 판별된 상기 제작 부재가 정합된 것으로 판별된 상기 제작 부재와 구분되도록 표시되는 것을 포함하는, 3D모델 기반 철골 구조물의 자동 검수방법.
  7. 삭제
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