Czyszczenie chmury punktów: jak przygotować dane ze skanowania do CAD i BIM

Skanowanie laserowe 3D może zarejestrować miliony, a w przypadku dużych obiektów nawet miliardy punktów pomiarowych przedstawiających istniejący budynek, zakład przemysłowy lub plac budowy. Surowe dane uzyskane podczas skanowania nie zawsze są jednak od razu gotowe do wykorzystania w dokumentacji CAD lub modelowaniu BIM.

Oprócz geometrii właściwego obiektu skany mogą zawierać ludzi, pojazdy, tymczasowe wyposażenie, odbicia od powierzchni szklanych i metalowych, roślinność, poruszające się obiekty oraz inne informacje, które nie są potrzebne w końcowej dokumentacji.

Dlatego czyszczenie chmury punktów jest ważnym etapem przetwarzania danych ze skanowania laserowego. Pozwala przygotować bardziej przejrzysty i uporządkowany zbiór danych, który może służyć jako wiarygodna podstawa do opracowania rysunków CAD i modeli BIM.

Typowy proces dla istniejącego budynku wygląda następująco:

Skanowanie laserowe 3D → Rejestracja chmury punktów → Czyszczenie chmury punktów → CAD lub BIM

Czym jest czyszczenie chmury punktów?

Czyszczenie chmury punktów to proces identyfikowania i usuwania zbędnych, błędnych lub nieistotnych punktów z danych uzyskanych podczas skanowania 3D, przy jednoczesnym zachowaniu geometrii potrzebnej do realizacji projektu.

Skaner laserowy rejestruje widoczne powierzchnie znajdujące się w jego polu pomiarowym. Sam nie rozpoznaje jednak, które obiekty są stałymi elementami budynku, a które znajdowały się w danym miejscu jedynie podczas wykonywania pomiarów.

W chmurze punktów mogą więc znaleźć się między innymi:

• osoby poruszające się po obiekcie;
• samochody i urządzenia mobilne;
• tymczasowo składowane materiały;
• meble;
• odbicia od szkła i powierzchni polerowanych;
• roślinność;
• elementy znajdujące się poza wymaganym obszarem opracowania;
• pojedyncze błędne lub odizolowane punkty.

Nie wszystkie te dane są potrzebne do przygotowania dokumentacji technicznej.

Czyszczenie pozwala pozostawić przede wszystkim geometrię istotną z punktu widzenia wymaganych rezultatów projektu.

Dlaczego surowa chmura punktów wymaga czyszczenia?

Surowe dane ze skanowania mogą być bardzo rozbudowane. W zależności od wielkości i złożoności obiektu chmura punktów może zawierać setki milionów lub miliardy punktów.

Większa liczba punktów nie zawsze oznacza jednak lepszy materiał do dalszej pracy.

Niepotrzebne dane mogą utrudniać nawigację po chmurze, interpretację geometrii oraz pracę z dużymi zbiorami danych w oprogramowaniu CAD i BIM.

Celem czyszczenia nie jest stworzenie wizualnie „idealnej” chmury punktów. Najważniejsze jest przygotowanie czytelnego i wiarygodnego zbioru danych dostosowanego do jego późniejszego zastosowania.

Innego zakresu przygotowania może wymagać chmura punktów przeznaczona do wykonania rzutów architektonicznych, a innego dane wykorzystywane do szczegółowego modelowania instalacji MEP lub wyposażenia przemysłowego.

Jakie dane są usuwane z chmury punktów?

Dokładny zakres czyszczenia zależy od warunków na obiekcie oraz wymagań projektu. Istnieje jednak kilka typowych kategorii danych, które mogą wymagać usunięcia.

Poruszające się osoby i pojazdy

Osoby przechodzące przez skanowane pomieszczenia oraz pojazdy przemieszczające się po terenie mogą zostać zarejestrowane podczas wykonywania poszczególnych skanów.

Jeżeli nie stanowią części dokumentowanego obiektu, dane te mogą zostać usunięte.

Obiekty tymczasowe

Materiały budowlane, przenośne urządzenia, tymczasowe zabezpieczenia i inne elementy mogą znajdować się na obiekcie tylko w momencie wykonywania pomiarów.

Decyzja o ich pozostawieniu lub usunięciu zależy od celu inwentaryzacji.

Odbicia i szum pomiarowy

Szkło, lustra, polerowany metal i inne powierzchnie refleksyjne mogą powodować powstawanie nieprawidłowych punktów pomiarowych.

Takie fragmenty wymagają szczególnej kontroli, ponieważ część widocznych punktów może nie odpowiadać rzeczywistej geometrii obiektu.

Dane poza zakresem opracowania

Podczas skanowania budynku urządzenie może również zarejestrować fragmenty sąsiednich obiektów, ulic, otoczenia lub innych elementów znajdujących się poza zakresem projektu.

Usunięcie takich danych pozwala ograniczyć zbiór do obszaru rzeczywiście potrzebnego do dalszej pracy.

Pojedyncze błędne punkty

W danych pomiarowych mogą pojawić się pojedyncze punkty lub niewielkie ich grupy, które nie odpowiadają żadnej rzeczywistej powierzchni.

Jeżeli zostaną jednoznacznie zidentyfikowane jako błędne, mogą zostać usunięte podczas przetwarzania chmury punktów.

Czyszczenie a rejestracja chmury punktów – jaka jest różnica?

Rejestracja chmury punktów i jej czyszczenie są dwoma odrębnymi etapami przetwarzania danych.

Podczas skanowania laserowego urządzenie jest ustawiane w wielu miejscach, aby zarejestrować cały obiekt. Każde stanowisko skanera tworzy osobny zestaw danych.

Rejestracja polega na dopasowaniu tych skanów i połączeniu ich we wspólnym układzie współrzędnych.

Czyszczenie dotyczy natomiast jakości i przydatności informacji znajdujących się już w chmurze punktów.

W uproszczeniu:

Rejestracja = dopasowanie i połączenie skanów

Czyszczenie = usunięcie zbędnych lub błędnych danych

Po prawidłowej rejestracji i kontroli dokładności połączona chmura punktów może zostać przygotowana do dalszego opracowania.

Jak przebiega czyszczenie chmury punktów?

Czyszczenie chmury punktów nie jest pojedynczą automatyczną operacją. W praktyce wykorzystuje się zarówno narzędzia programowe i automatyczne filtry, jak i ręczną kontrolę danych.

1. Analiza zarejestrowanej chmury punktów

Najpierw analizowany jest cały połączony zbiór danych.

Specjaliści przeglądają chmurę z różnych perspektyw i identyfikują fragmenty zawierające zbędne, niepewne lub błędne informacje.

2. Usunięcie danych spoza zakresu projektu

Fragmenty chmury, które nie są potrzebne do realizacji projektu, mogą zostać usunięte lub wydzielone.

Mogą to być sąsiednie budynki, otoczenie obiektu, elementy tymczasowe lub inne dane niepotrzebne w końcowej dokumentacji.

3. Filtrowanie szumu

Oprogramowanie może pomóc w identyfikacji pojedynczych punktów i niektórych rodzajów szumu pomiarowego.

Automatyczne filtry przyspieszają pracę, jednak ich rezultat powinien zostać sprawdzony, aby przez przypadek nie usunąć prawidłowo zarejestrowanej geometrii.

4. Czyszczenie ręczne

Nie wszystkie problemy można poprawnie rozwiązać automatycznie.

Złożone obiekty przemysłowe, gęste instalacje MEP, powierzchnie refleksyjne czy miejsca z dużą liczbą tymczasowych elementów często wymagają ręcznej analizy.

Specjalista musi odróżnić niepotrzebne dane od rzeczywistych elementów budynku, które będą później wykorzystywane podczas modelowania.

5. Końcowa kontrola jakości

Po zakończeniu czyszczenia dane są ponownie sprawdzane przed przekazaniem ich do dalszego przetwarzania, opracowania CAD lub modelowania BIM.

Celem kontroli jest upewnienie się, że wszystkie potrzebne elementy geometrii zostały zachowane, a proces czyszczenia nie spowodował powstania niepożądanych braków w danych.

Czy czyszczenie chmury punktów wpływa na dokładność?

Prawidłowo wykonane czyszczenie nie powinno zmniejszać dokładności geometrycznej pomiarów.

Proces nie polega na dowolnym przesuwaniu prawidłowych punktów pomiarowych. Jego zadaniem jest przede wszystkim usunięcie danych, które nie reprezentują wymaganej geometrii lub są wynikiem błędów pomiarowych.

Problem może pojawić się w przypadku nadmiernego filtrowania.

Usunięcie prawidłowych punktów z krawędzi, niewielkich rur, połączeń konstrukcyjnych, urządzeń lub innych szczegółowych elementów może prowadzić do utraty istotnych informacji.

Dlatego sposób czyszczenia powinien zawsze uwzględniać późniejsze zastosowanie danych.

W projektach Scan to BIM już podczas przygotowania chmury punktów należy wiedzieć, jakie elementy będą modelowane oraz jaki poziom szczegółowości jest wymagany.

Jak czyszczenie chmury punktów przygotowuje dane do CAD?

Oczyszczona chmura punktów może służyć jako dokładna podstawa geometryczna do opracowania dokumentacji 2D istniejącego obiektu.

W zależności od projektu mogą powstać:

• rzuty kondygnacji;
• elewacje;
• przekroje;
• rzuty sufitów;
• rzuty dachów;
• plany sytuacyjne;
• rysunki konstrukcyjne;
• dokumentacja instalacji MEP.

Usunięcie zbędnych informacji ułatwia identyfikację powierzchni i elementów potrzebnych podczas opracowywania rysunków.

Przy tworzeniu rzutu kondygnacji należy na przykład prawidłowo rozpoznać ściany, słupy, otwory, schody oraz inne stałe elementy budynku. Nadmiar danych i szum mogą utrudniać ich interpretację.

Oczyszczona chmura punktów staje się więc dokładnym materiałem pomiarowym, na podstawie którego można przygotować dokumentację CAD.

Jak czyszczenie chmury punktów przygotowuje dane do BIM?

Podobna zasada obowiązuje podczas realizacji projektów Scan to BIM.

Modelarz BIM wykorzystuje chmurę punktów jako przestrzenną podstawę do odtworzenia rzeczywistych elementów istniejącego obiektu.

W zależności od zakresu projektu mogą to być:

• ściany i stropy;
• słupy i belki;
• dachy;
• drzwi i okna;
• sufity;
• rurociągi;
• kanały wentylacyjne;
• urządzenia;
• inne widoczne elementy budynku.

Odpowiednio przygotowana chmura punktów ułatwia odróżnienie stałej geometrii budynku od elementów, które przypadkowo znalazły się w danych podczas skanowania.

Ma to szczególne znaczenie w pomieszczeniach technicznych, zakładach przemysłowych, centrach danych oraz innych obiektach z dużą liczbą instalacji.

Sama chmura punktów nie staje się automatycznie modelem BIM. Stanowi dokładną podstawę pomiarową, na której specjaliści tworzą wymagane elementy modelu.

Jak dokładnie należy oczyścić chmurę punktów?

Nie istnieje jeden uniwersalny poziom czyszczenia odpowiedni dla wszystkich projektów.

Zakres przetwarzania zależy między innymi od:

• celu skanowania;
• złożoności budynku;
• warunków podczas wykonywania pomiarów;
• gęstości chmury punktów;
• wymaganych materiałów CAD lub BIM;
• oczekiwanego poziomu szczegółowości;
• liczby tymczasowych elementów znajdujących się na obiekcie;
• obecności powierzchni refleksyjnych;
• wielkości opracowywanego obszaru.

Puste pomieszczenia biurowe mogą wymagać stosunkowo niewielkiego zakresu czyszczenia.

Działający zakład przemysłowy z pracownikami, maszynami, składowanymi materiałami i rozbudowanymi instalacjami może wymagać znacznie bardziej szczegółowego przetwarzania danych.

Dlatego zakres czyszczenia powinien wynikać przede wszystkim z wymagań dotyczących końcowego rezultatu.

Czyszczenie chmury punktów dla istniejących budynków

Dokumentowanie istniejących obiektów często jest bardziej wymagające niż praca z nową inwestycją.

W pomieszczeniach mogą znajdować się meble, działające urządzenia, składowane materiały, tymczasowe instalacje oraz systemy dodawane podczas wcześniejszych modernizacji.

Jednocześnie właśnie w takich projektach dokładna dokumentacja jest szczególnie potrzebna, ponieważ pierwotne rysunki mogą być niekompletne lub nie odpowiadać aktualnemu stanowi budynku.

Skanowanie laserowe 3D dostarcza dokładnych pomiarów istniejącego obiektu, a rejestracja i czyszczenie przygotowują te dane do dalszego wykorzystania.

Proces może wyglądać następująco:

Skanowanie laserowe → Rejestracja → Czyszczenie → Przetwarzanie chmury punktów → Dokumentacja CAD / Model BIM

Dzięki temu architekci, inżynierowie i wykonawcy mogą pracować na podstawie rzeczywistych pomiarów zamiast opierać się wyłącznie na nieaktualnej dokumentacji.

Przetwarzanie chmur punktów w ScanM2

ScanM2 przetwarza dane uzyskane podczas skanowania laserowego 3D na potrzeby dokumentacji istniejących budynków, opracowań CAD oraz modelowania BIM.

W zależności od wymagań projektu przetwarzanie chmury punktów może obejmować rejestrację skanów, czyszczenie danych, ich organizację, kontrolę jakości oraz przygotowanie materiałów do dalszego modelowania lub opracowania dokumentacji.

Na podstawie przetworzonych danych mogą powstać między innymi:

• zarejestrowane chmury punktów;
• rysunki CAD;
• rzuty kondygnacji;
• elewacje i przekroje;
• modele Revit;
• modele BIM;
• modele IFC;
• dokumentacja stanu istniejącego.

Zakres prac oraz formaty końcowe są ustalane zgodnie z rodzajem obiektu, zakresem projektu i sposobem dalszego wykorzystania danych.

Podsumowanie

Czyszczenie chmury punktów jest ważnym etapem pomiędzy wykonaniem skanowania laserowego a wykorzystaniem danych do opracowania CAD lub BIM.

Surowe skany mogą zawierać ludzi, pojazdy, tymczasowe obiekty, odbicia, pojedyncze błędne punkty oraz dane znajdujące się poza wymaganym obszarem. Czyszczenie pozwala usunąć niepotrzebne informacje przy jednoczesnym zachowaniu geometrii wymaganej do dokumentacji i modelowania.

W połączeniu z rejestracją oraz kontrolą jakości proces ten pozwala przekształcić dane ze skanowania 3D w praktyczną podstawę do tworzenia rysunków CAD, modeli Scan to BIM, modeli IFC oraz dokumentacji istniejących budynków.