3D сканирование: нысан пішінін цифрлық түрде алу әдісі

3D сканирование: нысандарды және ортаны цифрлық модельдеу үшін үш өлшемді деректерді жинау. Технологиялар, артықшылықтар, шектеулер туралы біліңіз.

#3Dсканирование

27 мин оқу

100%

Дереккөз: 3D scanning — Wikipedia

Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.

Мазмұны

Кіріспе

Объектіні немесе қоршаған ортаны оның пішіні туралы деректерді жинау үшін сканерлеу.

3D сканерлеу – бұл нақты әлемдегі объектіні немесе қоршаған ортаны оның пішіні және мүмкін түсі сияқты сыртқы көрінісі туралы үш өлшемді деректерді жинау процесі. Жиналған деректерді цифрлық 3D модельдерді құру үшін пайдалануға болады. 3D сканерлер әртүрлі технологияларға негізделуі мүмкін, олардың әрқайсысының өз шектеулері, артықшылықтары және құны бар. Цифрлық түрге келтірілуге болатын объектілерге қатысты әлі де көптеген шектеулер бар. Мысалы, оптикалық технологиялар қара, жылтыр, шағылыстыратын немесе мөлдір заттармен жұмыс істеуде қиындықтарға тап болуы мүмкін. Мысалы, өнеркәсіптік компьютерлік томографиялық сканерлеу, құрылымдық жарық 3D сканерлері, LiDAR және Time Of Flight 3D сканерлері бұзу сынақтарынсыз цифрлық 3D модельдерді құру үшін қолданылуы мүмкін. Жиналған 3D деректердің алуан түрлі салаларда пайдасы бар. Бұл құрылғылар ойын-сауық индустриясында фильмдер мен бейне ойындарды, соның ішінде жасанды шындықтарды жасауда кеңінен қолданылады. Бұл технологияның басқа да көп қолданылатын салаларына толықтырылған шындық, қозғалысты түсіру, қолдардың қимылын тану, роботтарды бағдарлау, өнеркәсіптік дизайн, ортопедия және протездер, кері инженерия және прототиптеу, сапаны бақылау/тексеру және мәдени артефакттарды цифрлық форматқа көшіру жатады.

Функционалдылығы

3D сканердің мақсаты көбінесе 3D модель жасау болып табылады. Бұл 3D модель нысанның бетіндегі геометриялық үлгілердің көпбұрышты тор немесе нүктелік бұлтынан тұрады. Бұл нүктелерді кейін нысанның пішінін экстраполяциялау үшін пайдалануға болады (реконструкция деп аталатын процесс). Егер әр нүктеден түс туралы ақпарат жиналса, онда нысанның бетіндегі түстерді немесе текстураларды да анықтауға болады. 3D сканерлер камералармен бірнеше қасиеттес. Көптеген камералар сияқты, олардың да көру бұрышы конус тәрізді, және камералар сияқты, олар да көрінбейтін беттер туралы ғана ақпарат жинай алады. Камера көру бұрышы ішіндегі беттер туралы түсті ақпарат жинаса, 3D сканер көру бұрышы ішіндегі беттер туралы қашықтық туралы ақпаратты жинайды. 3D сканердің шығаратын "суреті" суреттегі әрбір нүктедегі бетке дейінгі қашықтықты сипаттайды. Бұл суреттегі әрбір нүктенің үш өлшемді орнын анықтауға мүмкіндік береді. Кейбір жағдайларда, бір сканерлеу нысанның толық моделін жасауға жеткіліксіз болуы мүмкін. Әр түрлі бағыттардан алынған бірнеше сканерлеулер көбінесе нысанның барлық жақтары туралы ақпарат алуға көмектеседі. Бұл сканерлерді ортақ анықтама жүйесіне келтіру қажет, бұл процесс әдетте сәйкестендіру немесе тіркеу деп аталады, содан кейін толық 3D модельді құру үшін біріктіріледі. Бұл процестің бәрі, жеке қашықтық картасынан бүкіл модельге дейін, әдетте 3D сканерлеу тізбегі деп аталады.

Технология

3D нысанның пішінін цифрлық түрде алу үшін әртүрлі технологиялар бар. Бұл техникалар оптикалық, акустикалық, лазерлік сканерлеу, радар, жылулық және сейсмикалық сияқты барлық немесе көптеген сенсор түрлерімен жұмыс істейді. Жақсы қалыптасқан классификация оларды екі түрге бөледі: контактілік және контактісіз. Контактісіз шешімдерді белсенді және пассивті деп екі негізгі санатқа бөлуге болады. Осы санаттардың әрқайсысына жататын әртүрлі технологиялар бар.

Байланыссыз белсенді

Активті сканерлер белгілі бір сәулелену немесе жарық шығарып, оның шағылысуын немесе нысан арқылы өтетін сәулеленуді анықтау арқылы нысанды немесе ортаны зерттейді. Қолданылатын эмиссия түрлеріне жарық, ультрадыбыс немесе рентген сәулелері жатуы мүмкін.

Ұшу уақыты

Ұшу уақыты 3D лазерлік сканер – лазерлік сәулені пайдаланып нысананы зондтауға арналған белсенді сканер. Осы типтегі сканердің негізгі құралы – ұшу уақытын өлшейтін лазерлік қашықтық өлшегіш. Лазерлік қашықтық өлшегіш, жарық импульсінің бара-қайта уақытын өлшеу арқылы беттің қашықтығын анықтайды. Лазер сәулені шығару үшін қолданылады және шағылысқан жарық детекторға жеткенге дейінгі уақыт өлшенеді. Жарық жылдамдығы белгілі болғандықтан, бара-қайта уақыт жарықтың жүріп өткен қашықтығын анықтайды, ол сканер мен бет арасындағы қашықтықтың екі еселенгеніне тең. Егер бара-қайта уақыт *t* болса, онда қашықтық *c*t-ға тең болады. Ұшу уақыты 3D лазерлік сканердің дәлдігі, уақытты қаншалықты дәл өлшеуге болатынына байланысты: 3,3 пикосекунд (шамамен) – жарықтың 1 миллиметрді жүріп өтуіне кететін уақыт. Лазерлік қашықтық өлшегіш тек өзінің бағытындағы бір нүктенің қашықтығын анықтайды. Сондықтан, сканер өзінің көру өрісін бір-бір нүктелеп, қашықтық өлшегіштің бағытын өзгерту арқылы сканерлейді. Лазерлік қашықтық өлшегіштің көру бағытын оның өзін айналдыру арқылы немесе айналмалы айналар жүйесін пайдалану арқылы өзгертуге болады. Айналар жеңіл болғандықтан, оларды жылдам және дәл айналдыруға болады. Типик Ұшу уақыты 3D лазерлік сканерлер әр секундта 10 000–100 000 нүкте аралығын өлшеуге қабілетті. Ұшу уақыты құрылғылары 2D конфигурацияда да қолжетімді. Бұл құрылғы ұшу уақыты камерасы деп аталады.

Үшбұрыштылық

Үшбұрышқа негізделген 3D лазерлік сканерлер – қоршаған ортаны зерттеу үшін лазер сәулесін пайдаланатын белсенді сканерлердің бір түрі. Ұшу уақыты бойынша 3D лазерлік сканерден айырмашылығы, үшбұрыш лазерлік сканер нысанаға лазер сәулесін бағыттайды және лазер нүктесінің орнын анықтау үшін камераны қолданады. Лазер сәулесінің бетке қаншалықты қашықтықта тиетініне байланысты, лазер нүктесі камераның көру бұрышында әртүрлі жерлерде көрінеді. Бұл техника үшбұрыш деп аталады, себебі лазер нүктесі, камера және лазер шығарушы үшбұрыш құрайды. Үшбұрыштың бір қабырғасының ұзындығы, яғни камера мен лазер шығарушы арасындағы қашықтық белгілі. Лазер шығарушы бұрышы да белгілі. Камера бұрышын лазер нүктесінің камераның көру бұрышындағы орнына қарай анықтауға болады. Осы үш мәлімет үшбұрыштың пішіні мен мөлшерін толық анықтайды және лазер нүктесінің орнын көрсетеді. Көп жағдайларда, алу процесін жылдамдату үшін бір лазер нүктесінің орнына лазерлік жолақ нысананың үстінен жүргізіледі. Қашықтықты өлшеу үшін үшбұрыш пайдалану тарихы ежелгі заманға дейін жетеді.

Мықты және әлсіз жақтары

Ұшу уақытын анықтау құрылғылары километрлік қашықтықтарда жұмыс істей алады. Осы сканерлер ғимараттар немесе географиялық нысандар сияқты ірі құрылымдарды сканерлеуге ыңғайлы. Жарық жылдамдығының жоғары болуына байланысты, қабылданған және кері қайтарылған уақытты өлшеу қиын, сондықтан қашықтықты өлшеудің дәлдігі салыстырмалы түрде төмен, миллиметрлер шамасында. Ал үшбұрышты қашықтықты анықтау құрылғыларының қабылдауы көбінесе, орташа өлшемдегі құрылғылар үшін бірнеше метрмен шектеледі, бірақ олардың дәлдігі жоғарырақ. Триангуляциялық қашықтықты анықтау құрылғыларының дәлдігі ондаған микрометрге жетеді. Лазер нысананың жиегіне тиген кезде ұшу уақытын анықтаушы сканерлердің дәлдігі төмендеуі мүмкін, себебі сканерге қайта оралатын ақпарат бір лазерлік импульс үшін екі түрлі нүктеден келеді. Нысананың жиегіне тиген нүктенің сканерге қатысты координатасы орташа есеппен шығарылады, демек, нүкте дұрыс емес орналасады. Егер нысананы жоғары ажыратымдылықпен сканерлеу жүргізілсе, сәуленің жиекке тию ықтималдығы артады, нәтижесінде алынған деректерде нысана жиегінің артында шу пайда болады. Бұл мәселені шешу үшін кішкентай сәуле кеңдігіне ие сканерлер қолданылады, бірақ қашықтық артқан сайын сәуле кеңдігі ұлғаятындықтан, олардың қабылдауы шектеледі. Бағдарламалық жасақтама да лазер сәулесі алғашқы нысананы анықтап, екіншісін жоюға көмектеседі. Секундына 10 000 үлгілік нүктемен төмен ажыратымдылықтағы сканерлеу бір секундтан кем уақыт алады, ал миллиондаған үлгілерді қажет ететін жоғары ажыратымдылықтағы сканерлеу ұшу уақытын анықтаушы сканерлер үшін бірнеше минутқа созылуы мүмкін. Бұл қозғалысқа байланысты бұрмалануға әкеледі. Әрбір нүкте әртүрлі уақытта алынғандықтан, нысананың немесе сканердің кез келген қозғалысы жиналған деректерді бұрмалайды. Сондықтан, нысана мен сканерді тұрақты платформаларға орнату және дірілді барынша азайту қажет. Қозғалатын нысаналарды сканерлеу үшін осы сканерлерді пайдалану өте қиын. Жақында, дірілдің және қозғалыс немесе бұрылудың шағын мөлшерінен туындайтын бұрмалауларды жою бойынша зерттеулер жүргізілуде. Қысқа қашықтықтағы лазерлік сканерлер әдетте 1 метрден аспайтын тереңдікке ие болады. Бір орында ұзақ уақыт сканерлеу кезінде температураның өзгеруіне байланысты сканердің орны сәл жылжуы мүмкін. Егер сканер үш аяқты тұтқаға орнатылса және сканердің бір жағына күн сәулесі түсетін болса, онда тұтқаның сол жағы кеңейіп, сканерлік деректерді бір жақтан екінші жаққа қарай бірте-бірте бұрмалайды. Кейбір лазерлік сканерлерде сканерлеу процесінде кез келген қозғалысты өтеу үшін деңгейлеуіштер орнатылған.

Time of flight range finders are capable of operating over long distances on the order of kilometres. These scanners are thus suitable for scanning large structures like buildings or geographic features. A disadvantage is that, due to the high speed of light, measuring the round trip time is difficult and so the accuracy of the distance measurement is relatively low, on the order of millimetres. Triangulation range finders, on the other hand, have a range of usually limited to a few meters for reasonably sized devices, but their accuracy is relatively high. The accuracy of triangulation range finders is on the order of tens of micrometers. Time of flight scanners' accuracy can be lost when the laser hits the edge of an object because the information that is sent back to the scanner is from two different locations for one laser pulse. The coordinate relative to the scanner's position for a point that has hit the edge of an object will be calculated based on an average and therefore will put the point in the wrong place. When using a high resolution scan on an object the chances of the beam hitting an edge are increased and the resulting data will show noise just behind the edges of the object. Scanners with a smaller beam width will help to solve this problem but will be limited by range as the beam width will increase over distance. Software can also help by determining that the first object to be hit by the laser beam should cancel out the second. At a rate of 10,000 sample points per second, low resolution scans can take less than a second, but high resolution scans, requiring millions of samples, can take minutes for some time of flight scanners. The problem this creates is distortion from motion. Since each point is sampled at a different time, any motion in the subject or the scanner will distort the collected data. Thus, it is usually necessary to mount both the subject and the scanner on stable platforms and minimise vibration. Using these scanners to scan objects in motion is very difficult. Recently, there has been research on compensating for distortion from small amounts of vibration and distortions due to motion and/or rotation. Short range laser scanners can not usually encompass a depth of field more than 1 meter. When scanning in one position for any length of time slight movement can occur in the scanner position due to changes in temperature. If the scanner is set on a tripod and there is strong sunlight on one side of the scanner then that side of the tripod will expand and slowly distort the scan data from one side to another. Some laser scanners have level compensators built into them to counteract any movement of the scanner during the scan process.

Коноскопиялық голография

Конноскопиялық жүйеде лазер сәулесі бетке бағытталады, содан кейін сол сәуле жолымен кері шағылысқан сәуле конноскопиялық кристалл арқылы өтіп, CCD-ге түсіріледі. Бұл дифракциялық суретті құрайды, оны жиілік бойынша талдау арқылы өлшенген бетке дейінгі қашықтықты анықтауға болады. Конноскопиялық голографияның негізгі артықшылығы – өлшеу үшін тек бір ғана сәуле жолы қажеттігі, бұл мысалы, тым жұқа бұрғыланған тесіктің тереңдігін өлшеуге мүмкіндік береді.

Қолмен ұсталатын лазерлік сканерлер

Қолмен ұсталатын лазерлік сканерлер жоғарыда сипатталған үшбұрыштылық механизмы арқылы 3D бейне жасайды: лазерлік нүкте немесе сызық қолмен ұсталатын құрылғыдан нысанға жобаланады және сенсор (әдетте зарядталған қосылған құрылғы немесе орналасуға сезімтал құрылғы) бетке дейінгі қашықтықты өлшейді. Деректер ішкі координаттар жүйесіне сәйкес жиналады, сондықтан сканер қозғалғанда деректерді жинау үшін сканердің орнын анықтау қажет. Орынды сканер сканерленетін беттегі анықтамалық белгілерді (әдетте жабысқақ шағылыстыратын тақталар, бірақ зерттеу жұмыстарында табиғи нысандар да қолданылған) немесе сыртқы бақылау әдісін пайдалану арқылы анықтауға болады. Сыртқы бақылау көбінесе лазерлік трекер (сенсордың орнын анықтау үшін) және интеграцияланған камера (сканердің бағытын анықтау үшін) немесе сканердің толық алты дәрежелі еркіндігін қамтамасыз ететін үш немесе одан көп камераны қолданатын фотограмметриялық шешім түрінде жүзеге асырылады. Екі техника да сканерге бекітілген инфрақызыл диодтарды пайдаланады, оларды камералар қоршаған ортаның жарығына төзімділікті қамтамасыз ететін сүзгілер арқылы көреді. Деректер компьютермен жиналады және үш өлшемді кеңістікте дерек нүктелері ретінде сақталады, одан кейін өңдеу арқылы үшбұрышты торға, содан кейін компьютерлік модельдеу моделіне, көбінесе біркелкі емес рационалды B-сплайн беттеріне түрлендіріледі. Қолмен ұсталатын лазерлік сканерлер осы деректерді пассивті, көрінетін жарық сенсорларымен – беттің текстураларын және түстерін түсіретін сенсорлармен – біріктіре алады, осылай толық 3D модельді құруға (немесе "кері инженерияға") мүмкіндік береді.

Құрылымдық жарық

Құрылымдық жарық 3D сканерлері объектіге жарық үлгісін жобалайды және объектідегі үлгінің деформациясын қадағалайды. Үлгі LCD проектор немесе басқа да тұрақты жарық көзі арқылы жобаланады. Үлгі проекторынан сәл ығысқан камера үлгінің пішінін бақылап, көріс өрісіндегі әрбір нүктенің қашықтығын есептейді. Құрылымдық жарықпен сканерлеу әлі де жемісті зерттеулер жүргізіліп жатқан сала болып табылады, жыл сайын көптеген ғылыми мақалалар жарияланады. Кемел карталар да құрылымдық жарық үлгілері ретінде пайдалы болып шықты, олар сәйкестік мәселесін шешеді және қателерді анықтау мен түзетуге мүмкіндік береді. Құрылымдық жарық 3D сканерлерінің артықшылығы – жылдамдық және дәлдік. Бір нүктені бір-бірлеп сканерлеудің орнына, құрылымдық жарық сканерлері бірнеше нүктені немесе бүкіл көріс өрісін бірден сканерлейді. Көріс өрісін бір секундтың бір бөлігінде сканерлеу қозғалыс салдарынан туындайтын бұрмалауды азайтады немесе жояды. Кейбір қазіргі жүйелер қозғалатын объектілерді нақты уақытта сканерлеуге қабілетті. Цифрлық жолақ проекциясы және фазалық ығысу техникасын (құрылымдық жарық әдістерінің белгілі бір түрлері) пайдаланатын нақты уақыт сканері динамикалық деформацияланатын объектілердің (мысалы, бет әлпеті) жоғары тығыздықтағы бөлшектерін секундына 40 кадрмен түсіру, қайта құру және көрсету үшін жасалды. Жақында тағы бір сканер құрастырылды. Бұл жүйеге әртүрлі үлгілерді қолдануға болады, ал деректерді түсіру және өңдеу жылдамдығы секундына 120 кадрға жетеді. Ол сондай-ақ жеке-жеке беттерді, мысалы, екі қозғалатын қолды сканерлей алады. Бинарлық дефокус техникасын пайдалану арқасында секундына жүздерден мыңдарған кадрға жететін жылдамдыққа қол жеткізілді.

Модуляцияланған жарық

Модуляцияланған жарық 3D сканерлері нысанаға үнемі өзгеріп отыратын жарық сәулесін бағыттайды. Көбінесе жарық көзі амплитудасын синусоидтық үлгіде циклмен өзгертеді. Камера шағылысқан жарықты анықтайды, ал үлгінің қаншаға ығысқандығы жарықтың қанша қашықтыққа жеткенін көрсетеді. Модуляцияланған жарық сканерге лазерден басқа жарық көздерінен келетін жарықты назардан тыс қалдыруға мүмкіндік береді, осылайша бөгет болмайды.

Медициналық

Компьютерлік томография (КТ) – дененің ішкі құрылымының үш өлшемді суретін көптеген екі өлшемді рентген суреттерінен жасауға мүмкіндік беретін медициналық бейнелеу әдісі. Магниттік-резонанстық бейнелеу (МРТ) – бұл тағы бір медициналық бейнелеу техникасы, ол компьютерлік томографияға (КТ) қарағанда дененің әртүрлі жұмсақ тіндері арасында айқын контрастты көрсетеді, сондықтан ол неврологиялық (ми), бұлшық-сүйек, жүрек-қан тамыр және онкологиялық (қатерлі ісік) бейнелеуде ерекше пайдалы. Бұл техникалар тікелей көруге, өңдеуге немесе изожақ бетін шығару алгоритмдері арқылы дәстүрлі 3D бетке түрлендіруге болатын дискретті 3D көлемдік бейнелеуді құрайды.

Өнеркәсіптік

Медицинада ең көп қолданылатын болса да, өнеркәсіптік компьютерлік томография, микротомография және МРТ басқа да салаларда объектінің және оның ішкі құрылымын цифрлық түрде бейнелеу үшін пайдаланылады, мысалы, құрылымын бұзбай материалдарды сынау, кері инженерия жасау немесе биологиялық және палеонтологиялық үлгілерді зерттеу.

Контактсіз пассивті

Пассивті 3D бейнелеу шешімдері өздері ешқандай сәуле шығармайды, керісінше, қоршаған ортадан шағылысқан сәулені анықтайды. Осы типтегі шешімдердің көпшілігі көрінетін жарықты пайдаланады, себебі ол кең таралған қоршаған ортаның сәулеленуі. Дегенмен, инфрақызыл сияқты басқа да сәуле түрлерін қолдануға болады. Пассивті әдістер өте төмен бағалы болуы мүмкін, өйткені көбінесе оларға арнайы жабдық емес, қарапайым цифрлық камералар ғана қажет. Стереоскопиялық жүйелер әдетте бір-бірінен сәл алшақ орналасқан екі бейнекамераны қолданады, олар бір ғана көрініске қарайды. Камералар түсірген суреттер арасындағы шамалы айырмашылықтарды талдау арқылы суреттердегі әрбір нүктенің қашықтығын анықтауға болады. Бұл әдіс адамның стереоскопиялық көру қабілетін анықтайтын қағидаларға негізделген. Фотометриялық жүйелер көбінесе бір камераны пайдаланады, бірақ әртүрлі жарық жағдайында бірнеше сурет түсіреді. Бұл техникалар әрбір пикселдегі беттік бағытты анықтау үшін бейне жасау моделін кері қайтаруға тырысады. Силуэттік техникалар үш өлшемді нысанның айналасындағы суреттер тізбегінен алынған контурларды, жақсы контрастты фонға қарсы қолданады. Бұл силуэттер көлемдік нысанға айналдырылып, қиылысады, нәтижесінде нысанның визуалды қабықшасы құрылады. Осы тәсілдермен нысанның кейбір ойыс бөліктерін (мысалы, ыдыстың ішін) анықтау мүмкін емес.

Фотограмметриялық жанаспайтын пассивті әдістер

Фотограмметрия фотосуреттерді талдау негізінде физикалық нысандардың 3D пішіні туралы сенімді ақпарат ұсынады. Нәтижесінде алынған 3D деректер әдетте 3D нүктелік бұлт, 3D тор немесе 3D нүктелер түрінде беріледі. Қазіргі заманғы фотограмметриялық бағдарламалық жасақтама 3D қайта құру үшін көптеген цифрлық суреттерді автоматты түрде талдайды, бірақ бағдарламалық жасақтама суреттердегі камераның 3D орнын автоматты түрде анықтай алмаса, қолмен араласу қажет болуы мүмкін, бұл қайта құру процесінің маңызды қадамы. PhotoModeler, Geodetic Systems, Autodesk ReCap, RealityCapture және Agisoft Metashape сияқты әртүрлі бағдарламалық пакеттер қол жетімді (фотограмметрия бағдарламалық жасақтамаларын салыстыру қараңыз). Жақын қашықтықтағы фотограмметрия көбінесе 3D қайта құру үшін нысандардың суреттерін түсіру үшін DSLR сияқты қолға ұсталатын камераны қолданады. Бұл нысандарға ғимараттың фасады, көліктер, мүсіндер, тастар және аяқ киімдер кіреді. 3D нүктелік бұлттарды немесе адамдар немесе үй жануарлары сияқты тірі нысандардың торларын жасау үшін камералар массиві бірнеше камераларды синхрондау арқылы бір уақытта бірнеше бұрыштан нысанды суретке түсіруге қолданылуы мүмкін. Кенет бұрышты фотограмметрия ғимараттардың ішкі кеңістіктерін немесе жабық орындарды 360 градустық камера сияқты кең бұрышты линзасы бар камераны пайдалану арқылы түсіруге мүмкіндік береді. Әуе фотограмметриясы ғимараттардың, құрылымдардың және жер бедерінің 3D модельдерін жасау үшін спутник, коммерциялық ұшақ немесе дрондармен алынған әуе суреттерін пайдаланады.

Сенсорлық деректерді алу

Лидар деректері мен жоғары ажыратымды суреттерден жартылай автоматты түрде ғимараттарды алу да мүмкін. Бұл тәсіл физикалық түрде орнына немесе нысанаға жылжусыз модельдеуге мүмкіндік береді. Әуеден алынған лидар деректерінен сандық беткейлік модель (DSM) жасалып, содан кейін жер бетінен биік нысаналар DSM-нен автоматты түрде анықталады. Ғимараттар туралы жалпы білімге сүйене отырып, өлшем, биіктік және пішін сияқты геометриялық ерекшеліктер ғимараттарды басқа нысаналардан бөлу үшін қолданылады. Алынған ғимарат контурлары картографиялық сапаны жақсарту үшін ортогональды алгоритм арқылы кестелендіріледі. Суайдыны талдау ғимарат шатырларының тізбектерін анықтау үшін қолданылуы мүмкін. Тізбектер мен еңіс туралы мәліметтер ғимараттарды түрлері бойынша жіктеуге пайдаланылады. Содан кейін ғимараттар үш параметрлік ғимарат моделі (жазық, екі еңісті, төбелі) арқылы қайта құрастырылады.

Жер бетіндегі сенсорлардан алу

Лидар және басқа да жер бетіндегі лазерлік сканерлеу технологиясы биіктік немесе қашықтық туралы ақпаратты жинаудың ең жылдам, автоматтандырылған тәсілін ұсынады. Ғимараттардың биіктігін өлшеуге арналған лидар немесе лазерлік технология перспективалы болып келеді. Әуедегі лидар және жердегі лазерлік сканерлеу технологиясының коммерциялық қолданылысы ғимараттың биіктігін анықтаудың жылдам және дәл әдістері болып табылады. Ғимаратты анықтау міндеті ғимараттың орналасқан жерін, жердің биіктігін, бағыттарын, ғимараттың көлемін, шатырдың биіктігін және т.б. анықтау үшін қажет. Көптеген ғимараттар жеткілікті детальдылықпен жалпы полиэдрлер түрінде сипатталады, яғни олардың шекаралары жазық беттер мен түзу сызықтар жиынтығы арқылы бейнеленеді. Ғимараттың жоспарын көпбұрыш түрінде көрсету сияқты қосымша өңдеулер ГИС деректер базасында деректерді сақтау үшін қолданылады. Фрух және Захор лазерлік сканерлеу және жерден және құстың көзінен алынған суреттерді пайдаланып, 3D қаланың текстуралы модельдерін автоматты түрде құру тәсілін ұсынады. Бұл тәсілге егжей-тегжейлі фасад модельдерін тіркеу және оларды әуедегі қосымша модельмен біріктіру кіреді. Әуедегі модельдеу процесі жер бедері мен ғимараттардың үстінен қаралатын жарты метрлік ажыратымдылықтағы модельді жасайды, бұл аумақтың толық көрінісін қамтиды. Жерге негізделген модельдеу процесі ғимараттың қасбеттерінің егжей-тегжейлі моделін береді. Әуедегі лазерлік сканерлерден алынған DSM деректерін пайдаланып, олар сатып алу құралын орналастырады және Монте-Карло локализациясы (MCL) арқылы жердегі фасадтарды әуедегі модельге тіркейді. Соңында, екі модель 3D модельді алу үшін әртүрлі ажыратымдылықта біріктіріледі. Хаала, Бреннер және Андерс әуедегі лазерлік биіктік өлшегішті пайдаланып, биіктік деректерін ғимараттардың қазіргі жер жоспарларымен біріктірді. Ғимараттардың жер жоспарлары карталар мен жоспарлар арқылы аналогтық түрде немесе 2D ГИС жүйесінде цифрлық түрде алынған. Жобаның мақсаты осы әртүрлі ақпарат түрлерін біріктіру арқылы деректерді автоматты түрде жинауды қамтамасыз ету болды. Содан кейін жобада текстуралық өңдеу арқылы, мысалы, жер беті суреттерін бейнелеу арқылы виртуалды шындық қала модельдері жасалады. Жоба 3D қалалық ГИС деректерін жылдам алу мүмкіндігін көрсетті. Жер жоспарлары ғимараттарды 3D қайта құру үшін маңызды ақпарат көзі болып табылады. Автоматты процедуралардың нәтижелерімен салыстырғанда, бұл жер жоспарлары сенімдірек болып шықты, өйткені олар адамдар түсіндірген жиынтық ақпаратты қамтиды. Осы себепті жер жоспарлары қайта құру жобасының шығындарын айтарлықтай азайтуға мүмкіндік береді. Ғимараттарды қайта құру үшін қолданылатын жер жоспары туралы деректердің мысалы – Цифрлық кадастрлық карта, ол барлық ауыл шаруашылығы жерлерінің шекаралары мен қолданыстағы ғимараттардың жер жоспарлары туралы ақпаратты ұсынады. Сонымен қатар, көше атаулары және ғимараттардың мақсаты (мысалы, гараж, тұрғын үй, кеңсе, өндіріс орны, шіркеу) сияқты ақпарат мәтіндік символдар түрінде беріледі. Қазіргі уақытта Цифрлық кадастрлық карта аумақты қамтитын деректер базасы ретінде құрылып жатыр, ол негізінен бұрыннан бар карталарды немесе жоспарларды цифрландыру арқылы жасалады.

Lidar and other terrestrial laser scanning technology offers the fastest, automated way to collect height or distance information. lidar or laser for height measurement of buildings is becoming very promising. Commercial applications of both airborne lidar and ground laser scanning technology have proven to be fast and accurate methods for building height extraction. The building extraction task is needed to determine building locations, ground elevation, orientations, building size, rooftop heights, etc. Most buildings are described to sufficient details in terms of general polyhedra, i. e., their boundaries can be represented by a set of planar surfaces and straight lines. Further processing such as expressing building footprints as polygons is used for data storing in GIS databases. Using laser scans and images taken from ground level and a bird's eye perspective, Fruh and Zakhor present an approach to automatically create textured 3D city models. This approach involves registering and merging the detailed facade models with a complementary airborne model. The airborne modeling process generates a half meter resolution model with a bird's eye view of the entire area, containing terrain profile and building tops. Ground based modeling process results in a detailed model of the building facades. Using the DSM obtained from airborne laser scans, they localize the acquisition vehicle and register the ground based facades to the airborne model by means of Monte Carlo localization (MCL). Finally, the two models are merged with different resolutions to obtain a 3D model. Using an airborne laser altimeter, Haala, Brenner and Anders combined height data with the existing ground plans of buildings. The ground plans of buildings had already been acquired either in analog form by maps and plans or digitally in a 2D GIS. The project was done in order to enable an automatic data capture by the integration of these different types of information. Afterwards virtual reality city models are generated in the project by texture processing, e. g. by mapping of terrestrial images. The project demonstrated the feasibility of rapid acquisition of 3D urban GIS. Ground plans proved are another very important source of information for 3D building reconstruction. Compared to results of automatic procedures, these ground plans proved more reliable since they contain aggregated information which has been made explicit by human interpretation. For this reason, ground plans, can considerably reduce costs in a reconstruction project. An example of existing ground plan data usable in building reconstruction is the Digital Cadastral map, which provides information on the distribution of property, including the borders of all agricultural areas and the ground plans of existing buildings. Additionally information as street names and the usage of buildings (e. g. garage, residential building, office block, industrial building, church) is provided in the form of text symbols. At the moment the Digital Cadastral map is built up as a database covering an area, mainly composed by digitizing preexisting maps or plans.

Құны

Жер бетіндегі лазерлік сканерлік құрылғылар (импульстік немесе фазалық құрылғылар) + өңдеу бағдарламалық жасақтамасы көбінесе 150 000 евродан басталады. Кейбір аз дәл құрылғылар (мысалы, Trimble VX) шамамен 75 000 евроға тұрады. Жердегі лидар жүйелерінің құны шамамен 300 000 евроны құрайды. RC тікұшақтарына орнатылған әдеттегі камераларды (фотограмметрия) пайдаланатын жүйелер де бар, олардың құны шамамен 25 000 евро. Камераларды желкендерге орнату арзан (шамамен 2 500 евро), бірақ қосымша қолмен өңдеуді қажет етеді. Түсірілген әрбір күнге шамамен бір айлық еңбек жұмысы керек болғандықтан, бұл ұзақ мерзімде де қымбат шешім болып табылады. Спутниктен сурет алу да қымбат. Жоғары ажыратымды стереосуреттер (0,5 м ажыратымдылық) шамамен 11 000 евроға тұрады. Сурет түсіретін спутниктерге Quikbird, Ikonos жатады. Жоғары ажыратымды моноскопиялық суреттер шамамен 5 500 евроға тұрады. Сәл төменгі ажыратымдылықтағы суреттер (мысалы, CORONA спутнигінен; 2 м ажыратымдылықпен) 2 сурет үшін шамамен 1 000 евроға тұрады. Google Earth суреттерінің нақты 3D модель жасау үшін жеткіліксіз ажыратымдылыққа ие екенін ескеріңіз.

Тоқтайтын бұлттардан

3D сканерлер мен 3D бейнелеуден алынған нүктелік бұлттар сәулет және құрылыс саласында өлшеулер мен визуализация үшін тікелей қолданылуы мүмкін.

Үлгілерден

Көптеген қолданбалар, алайда, көпбұрышты 3D модельдерді, NURBS беттік модельдерін немесе өңделінетін мүмкіндіктерге негізделген CAD модельдерін (қатаң модельдер) пайдаланады. Көпбұрышты тор үлгілері: нысанның көпбұрышты бейнелеуінде қисық бет кішкентай, жақтары бар жалпақ беттер ретінде модельденеді (диско шар ретінде модельделген сфераны ойлаңыз). Көпбұрышты модельдер (тор модельдері деп те аталады) визуализация үшін, кейбір CAM (мысалы, станокпен өңдеу) үшін пайдалы, бірақ әдетте "ауыр" (яғни, өте үлкен деректер жиынтығы) және осы түрінде өңдеуге қиын. Көпбұрышты модельді қайта құру – үздіксіз бет жасау үшін жақын нүктелерді түзу сызықтармен табу және қосу процесін қамтиды. Бұл мақсатта көптеген ақылы және тегін қолданбалар бар (мысалы, GigaMesh, MeshLab, PointCab, kubit PointCloud for AutoCAD, Reconstructor, imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic, Imageware, Rhino 3D және т.б.). Беттік модельдер: Модельдеудің келесі деңгейі нысанды модельдеу үшін қисық беттік жапсырмалар жиынтығын пайдалануды қамтиды. Бұл NURBS, TSplines немесе қисық топологияның басқа да қисық бейнелері болуы мүмкін. NURBS пайдаланылғанда, шар пішіні нақты математикалық сфераға айналады. Кейбір қолданбалар жапсырмаларды қолмен орналастыру мүмкіндігін ұсынады, бірақ ең жақсылары автоматты және қолмен орналастырудың екеуін де ұсынады. Бұл жапсырмалар CAD-ке экспортталғанда жеңіл және оңай өңделеді. Беттік модельдерді өңдеуге болады, бірақ бетін түртіп-итеру арқылы деформациялау сияқты скульптуралық тәсілмен ғана. Бұл бейнелеу органикалық және көркем нысандарды модельдеуге өте ыңғайлы. Беттік модельдеушілерді ұсынатын компанияларға Rapidform, Geomagic, Rhino 3D, Maya, T Splines және т.б. жатады. Қатаң CAD модельдері: Инженерлік/өндірістік тұрғысынан алғанда, цифрланған нысанды бейнелеудің ең жоғары деңгейі – өңделінетін, параметрлік CAD моделі. CAD-де шар параметрлік мүмкіндіктермен сипатталады, оларды мәнді өзгерту арқылы оңай өңдеуге болады (мысалы, орталық нүктесі және радиусы). Бұл CAD модельдері нысанның сыртқы түрін немесе пішінін ғана емес, сонымен қатар "дизайндық мақсатты" (яғни, маңызды мүмкіндіктер және олардың басқа мүмкіндіктермен байланысын) көрсетеді. Дизайндық мақсат, пішінде ғана көрінбейтін мысал – тежегіш барабанындағы дөңгелек бұрандалары, олар барабан ортасындағы тесікпен бір осқа түсуі керек. Бұл білім CAD моделін жасау тізбегі мен әдісін анықтайды; осы байланысты білетін дизайнер бұрандаларды сыртқы диаметрге емес, орталыққа сілтеме жасап жобалайды. CAD моделін құрастырушы толық CAD моделіне пішін мен дизайндық мақсатты қосуды қалайды. Сатушылар параметрлік CAD моделіне жетудің әртүрлі тәсілдерін ұсынады. Кейбіреулері NURBS беттерін экспорттайды және CAD дизайнеріне CAD-те модельді аяқтауды қалдырады (мысалы, Geomagic, Imageware, Rhino 3D). Басқалары сканерленген деректерді толық мүмкіндіктер ағашымен CAD-ке импортталатын, пішін мен дизайндық мақсатты қамтитын толық, жергілікті CAD моделін жасау үшін пайдаланады (мысалы, Geomagic, Rapidform). Мысалы, нарықта SolidWorks сияқты CAD бағдарламалары үшін әртүрлі плагиндер ұсынылады. Xtract3D, DezignWorks және Geomagic for SolidWorks 3D сканерлеуді тікелей SolidWorks ішінде өңдеуге мүмкіндік береді. Басқа CAD қолданбалары CAD ортасында шектеулі нүктелерді немесе көпбұрышты модельдерді өңдеуге жеткілікті мүмкіндіктерге ие (мысалы, CATIA, AutoCAD, Revit).

Most applications, however, use instead polygonal 3D models, NURBS surface models, or editable feature based CAD models (aka solid models). Polygon mesh models: In a polygonal representation of a shape, a curved surface is modeled as many small faceted flat surfaces (think of a sphere modeled as a disco ball). Polygon models—also called Mesh models, are useful for visualisation, for some CAM (i. e., machining), but are generally "heavy" ( i. e., very large data sets), and are relatively un editable in this form. Reconstruction to polygonal model involves finding and connecting adjacent points with straight lines in order to create a continuous surface. Many applications, both free and nonfree, are available for this purpose (e. g. GigaMesh, MeshLab, PointCab, kubit PointCloud for AutoCAD, Reconstructor, imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic, Imageware, Rhino 3D etc.). Surface models: The next level of sophistication in modeling involves using a quilt of curved surface patches to model the shape. These might be NURBS, TSplines or other curved representations of curved topology. Using NURBS, the spherical shape becomes a true mathematical sphere. Some applications offer patch layout by hand but the best in class offer both automated patch layout and manual layout. These patches have the advantage of being lighter and more manipulable when exported to CAD. Surface models are somewhat editable, but only in a sculptural sense of pushing and pulling to deform the surface. This representation lends itself well to modelling organic and artistic shapes. Providers of surface modellers include Rapidform, Geomagic, Rhino 3D, Maya, T Splines etc. Solid CAD models: From an engineering/manufacturing perspective, the ultimate representation of a digitised shape is the editable, parametric CAD model. In CAD, the sphere is described by parametric features which are easily edited by changing a value (e. g., centre point and radius). These CAD models describe not simply the envelope or shape of the object, but CAD models also embody the "design intent" (i. e., critical features and their relationship to other features). An example of design intent not evident in the shape alone might be a brake drum's lug bolts, which must be concentric with the hole in the centre of the drum. This knowledge would drive the sequence and method of creating the CAD model; a designer with an awareness of this relationship would not design the lug bolts referenced to the outside diameter, but instead, to the center. A modeler creating a CAD model will want to include both Shape and design intent in the complete CAD model. Vendors offer different approaches to getting to the parametric CAD model. Some export the NURBS surfaces and leave it to the CAD designer to complete the model in CAD (e. g., Geomagic, Imageware, Rhino 3D). Others use the scan data to create an editable and verifiable feature based model that is imported into CAD with full feature tree intact, yielding a complete, native CAD model, capturing both shape and design intent (e. g. Geomagic, Rapidform). For instance, the market offers various plug ins for established CAD programs, such as SolidWorks. Xtract3D, DezignWorks and Geomagic for SolidWorks allow manipulating a 3D scan directly inside SolidWorks. Still other CAD applications are robust enough to manipulate limited points or polygon models within the CAD environment (e. g., CATIA, AutoCAD, Revit).

2D кесінділер жиынтығынан

КТ, өнеркәсіптік КТ, МРТ немесе микроКТ сканерлері нүктелік бұлттарды емес, 2D кесінділердің жиынтығын (әрқайсысы "томограмма" деп аталады) шығарады, олар кейін 3D бейнелеуді жасау үшін "үстіне жинақталады". Қажетті нәтижеге байланысты мұны жасаудың бірнеше тәсілі бар:

Көлемдік көрсету: Объектінің әртүрлі бөліктері әдетте әртүрлі шектік мәндерге немесе сұр түстің тығыздықтарына ие болады. Осыдан 3 өлшемді модель құралып, экранға шығарылады. Әр түрлі түстерге боялған нысанның әр компонентін көрсетуге мүмкіндік беретін әртүрлі шектен бірнеше модельдер құрастырылуы мүмкін. Көлемдік рендеринг көбінесе сканерленген объектіні визуализациялау үшін қолданылады. Кескінді сегменттеу: Егер әртүрлі құрылымдар ұқсас шектік/сұр түсті мәндерге ие болса, көлемдік көрсету параметрлерін реттеу арқылы оларды бөліп алу мүмкін болмайды. Шешім – сегментация, ол суреттен қажетсіз құрылымдарды жоятын қолмен немесе автоматты түрде жүзеге асырылатын процедура. Кескінді сегменттеу бағдарламалық жасақтамасы әдетте сегменттелген құрылымдарды CAD немесе STL форматында одан әрі өңдеу үшін экспорттауға мүмкіндік береді. Кескіндік тор құру: 3D кескіндік деректерді есептеу талдауы үшін қолданғанда (мысалы, CFD және FEA), деректерді жай ғана сегменттеу және CAD-тан тор құру көп уақытты алады және кескіндік деректерге тән күрделі топологиялар үшін іс жүзінде орындау мүмкін болмайды. Шешім – кескіндік тор құру, ол сканерленген деректердің дәл және нақты геометриялық сипаттамасын жасаудың автоматтандырылған процесі.

Лазерлік сканерлеуден алынған

Лазерлік сканерлеу – лазерлік технологияны пайдаланып, беттің үлгісін алу немесе сканерлеудің жалпы әдісін сипаттайды. Қолданылатын лазерлердің қуаты және сканерлеу процесінің нәтижелеріне қарай ерекшеленетін бірнеше қолданыс саласы бар. Сканерленетін бетке әсер ету қажет болмаған жағдайда, мысалы, оны тек цифрлық түрде бейнелеу үшін, лазердің төмен қуаты қолданылады. Конфокалды немесе 3D лазерлік сканерлеу – сканерленген бет туралы ақпарат алуға арналған әдістер. Тағы бір төмен қуатты қолданыс – күн батареяларының жазықтығын өлшеу үшін құрылымдық жарық проекциялық жүйелерді пайдалану, бұл сағатына 2000-нан астам пластина бойынша кернеуді есептеуге мүмкіндік береді. Өнеркәсіптік қолданыста лазерлік сканерлеу жабдықтарында қолданылатын лазер қуаты әдетте 1 Вт-тан кем. Қуат деңгейі көбінесе 200 мВт немесе одан аз болады, бірақ кейде одан да жоғары болуы мүмкін.

Суреттерден

3D деректерді алу және объектіні қайта құру стерео бейне жұптарын пайдалану арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Стереофотограмметрия немесе бір-бірімен жапсарласқан суреттер блогына негізделген фотограмметрия – 2D суреттерді пайдалана отырып, 3D карталау және объектіні қайта құрудың басты әдісі. Жақын қашықтықтағы фотограмметрия да жетілді, енді камералар немесе цифрлық камералар арқылы ғимараттар сияқты объектілердің жақыннан түсірілген суреттерін алып, оларды әуе фотограмметриясының ұстанымдарымен салыстыра отырып қайта құруға болады. Мұны істей алатын бағдарламалық жасақтаманың мысалы – Vexcel FotoG 5. Бұл бағдарламалық қамтамасыз ету қазір Vexcel GeoSynth-пен алмастырылды. Тағы бір ұқсас бағдарлама – Microsoft Photosynth. Сиси Златанова 2D әуе стереосуреттерінен 3D топологиялық құрылымды деректерді алудың жартылай автоматты әдісін ұсынды. Бұл процесте 3D нысандарды автоматты түрде қайта құру үшін қажетті бірқатар нүктелерді қолмен цифрландыру қажет. Әрбір қайта құрылған нысан стерео модельдегі сымдық графикалық кескінін қою арқылы тексеріледі. Топологиялық құрылымды 3D деректер деректер базасында сақталады және нысандарды визуализациялау үшін де қолданылады. 2D суреттерді пайдалана отырып 3D деректерді алуға арналған танымал бағдарламалық жасақтамаларға, мысалы, Agisoft Metashape, RealityCapture және ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique) жатады. Франц Роттенштейнер топографиялық ақпараттық жүйеде жер бедері және басқа да топографиялық деректермен бірге ғимараттардың модельдерін сақтау тұжырымын және жартылай автоматты ғимараттарды анықтау әдісін әзірледі. Оның тәсілі гибридті модельдеу схемасын қолдана отырып, фотограмметрия процесіне ғимарат параметрлерін бағалауды интеграциялауға негізделген. Ғимараттар қарапайым примитивтер жиынтығына бөлінеді, олар жеке-жеке қайта құрылады, содан кейін Буль операторларымен біріктіріледі. Примитивтер мен құрама ғимараттардың ішкі деректер құрылымы шекаралық бейнелеу әдістеріне негізделген. Жанның бірнеше суреттен беткі реконструкцияға қатысты көзқарасында бірнеше сурет қолданылады. Басты идея – 3D стерео деректері мен 2D калибрленген суреттерді біріктіруді зерттеу. Бұл тәсіл бірнеше суреттердің геометриялық тексеруінен өткен берік және дәл белгілер ғана кеңістікте қайта құрылады деген фактіге негізделген. Тығыздықтың жеткіліксіздігі және стерео деректердегі сөзсіз тесіктер бірнеше суреттен алынған ақпаратты пайдалану арқылы толтырылуы керек. Сондықтан, идея алдымен стерео нүктелерден кішкентай беттік бөліктерді құрастыру, содан кейін ең жақсы бірінші стратегияны қолдана отырып, бүкіл бетке суреттерден жақын аймақтағы сенімді бөліктерді ілгерілету болып табылады. Мәселе суреттерден берілген стерео нүктелер жиынтығынан өтетін оңтайлы жергілікті беттік бөлікті табуға дейін тоғытылады. Көп спектрлі суреттер 3D ғимараттарды анықтау үшін де қолданылады. Бұл процесте бірінші және соңғы импульс деректері және нормаланған айырмашылық вегетация индексі қолданылады. Жаңа өлшеу техникалары сонымен қатар проекцияны немесе көлеңкені және олардың комбинациясын пайдалану арқылы бір суреттен нысандардың және олардың арасындағы өлшемдерді алу үшін қолданылады. Бұл технология жылдам өңдеу уақытына және стерео өлшеулерге қарағанда әлдеқайда төмен құнға байланысты назар аударуда.

3D data acquisition and object reconstruction can be performed using stereo image pairs. Stereo photogrammetry or photogrammetry based on a block of overlapped images is the primary approach for 3D mapping and object reconstruction using 2D images. Close range photogrammetry has also matured to the level where cameras or digital cameras can be used to capture the close look images of objects, e. g., buildings, and reconstruct them using the very same theory as the aerial photogrammetry. An example of software which could do this is Vexcel FotoG 5. This software has now been replaced by Vexcel GeoSynth. Another similar software program is Microsoft Photosynth. A semi automatic method for acquiring 3D topologically structured data from 2D aerial stereo images has been presented by Sisi Zlatanova. The process involves the manual digitizing of a number of points necessary for automatically reconstructing the 3D objects. Each reconstructed object is validated by superimposition of its wire frame graphics in the stereo model. The topologically structured 3D data is stored in a database and are also used for visualization of the objects. Notable software used for 3D data acquisition using 2D images include e. g. Agisoft Metashape, RealityCapture, and ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique). A method for semi automatic building extraction together with a concept for storing building models alongside terrain and other topographic data in a topographical information system has been developed by Franz Rottensteiner. His approach was based on the integration of building parameter estimations into the photogrammetry process applying a hybrid modeling scheme. Buildings are decomposed into a set of simple primitives that are reconstructed individually and are then combined by Boolean operators. The internal data structure of both the primitives and the compound building models are based on the boundary representation methods

Multiple images are used in Zhang's approach to surface reconstruction from multiple images. A central idea is to explore the integration of both 3D stereo data and 2D calibrated images. This approach is motivated by the fact that only robust and accurate feature points that survived the geometry scrutiny of multiple images are reconstructed in space. The density insufficiency and the inevitable holes in the stereo data should then be filled in by using information from multiple images. The idea is thus to first construct small surface patches from stereo points, then to progressively propagate only reliable patches in their neighborhood from images into the whole surface using a best first strategy. The problem thus reduces to searching for an optimal local surface patch going through a given set of stereo points from images. Multi spectral images are also used for 3D building detection. The first and last pulse data and the normalized difference vegetation index are used in the process. New measurement techniques are also employed to obtain measurements of and between objects from single images by using the projection, or the shadow as well as their combination. This technology is gaining attention given its fast processing time, and far lower cost than stereo measurements.

Ғарыш тәжірибелері

Еуропалық ғарыш агенттігі үшін ғарыш тастарын сканерлеуге 3D сканерлеу технологиясы пайдаланылды.

Ойын-сауық

3D сканерлер ойын-сауық индустриясы кино, бейнеойындар және демалыс мақсатында цифрлық 3D модельдер жасау үшін қолданылады. Олар виртуалды кинематографияда кеңінен пайдаланылады. Егер модельдің нақты дүниедегі баламасы болса, 3D модельдеу бағдарламалық қамтамасын пайдаланып модельді қолмен жасауға қарағанда, нақты нысанды сканерлеу әлдеқайда жылдам. Көп жағдайда суретшілер өздеріне қажеттінің физикалық моделін жасап, оны цифрлық форматқа көшіреді, компьютерде тікелей цифрлық модельдер жасаудың орнына.

Кері инжиниринг

Механикалық компонентті кері инженериялау үшін қайта өндірілетін нысандардың нақты цифрлық моделі қажет. Нүктелер жиынтығынан гөрі, нақты цифрлық модель көпбұрышты тормен, жазық немесе қисық NURBS беттерінің жиынтығымен немесе, механикалық компоненттер үшін ең қолайлысы, CAD қатты моделімен бейнеленуі мүмкін. 3D сканер еркін пішінді немесе пішіні біртіндеп өзгеретін компоненттерді, сондай-ақ призмалық геометрияны цифрландыру үшін қолданылады, ал координаталық өлшеу машинасы көбінесе тек жоғары призмалық модельдің қарапайым өлшемдерін анықтау үшін пайдаланылады. Бұл деректер нүктелері арнайы кері инженериялық бағдарламалық құралдарды қолдана отырып, пайдалануға ыңғайлы цифрлық модель құру үшін өңделеді.

Жылжымайтын мүлік

Жерді немесе ғимараттарды 3D модельге сканерлеуге болады, бұл сатып алушыларға жылжымайтын мүлікті кез келген жерден қашықтан аралап көруге және тексеруге мүмкіндік береді, мүлікке жеке барудың қажеті болмайды. Қазірдің өзінде 3D сканерленген виртуалды жылжымайтын мүлік турларын ұсынатын кем дегенде бір компания бар. Типикалық виртуалды тур қуыршақ үйі көрінісінен, ішкі көріністен және қабат жоспарынан тұрады.

Виртуалды/алыстан туристік

Қызығушылық тудыратын жердегі ортаны түсіріп, оны 3D модельге айналдыруға болады. Бұл модельді көпшілік VR интерфейсі немесе дәстүрлі "2D" интерфейсі арқылы зерттей алады. Бұл пайдаланушыға саяхат етуге қолайсыз жерлерді зерттеуге мүмкіндік береді. Ванкувер iTech дайындық орта мектебінің тарих студенттері 100-ден астам артефактты 3D сканерлеу арқылы виртуалды мұражай құрды.

Микеланджело

1999 жылы екі түрлі зерттеу тобы Микеланджелоның мүсіндерін сканерлеуді бастады. Стенфорд университеті, Марк Левой басқаратын топ, Микеланджелоның Флоренциядағы мүсіндерін, әсіресе Давидті, Приджониді және Медичи капелласындағы төрт мүсінді сканерлеу үшін Cyberware компаниясы жасаған арнайы лазерлік триангуляциялық сканерді пайдаланды. Скандаудың нәтижесінде алынған деректердің тығыздығы 0,25 мм-ге бір нүкте болды, бұл Микеланджелоның шанағының іздерін көруге жеткілікті еді. Бұл толыққанды скандаулар үлкен көлемде деректерді (32 гигабайтқа дейін) тудырды, ал оның скандауларынан алынған деректерді өңдеуге 5 ай уақыт кетті. Сомамен сол кезеңде IBM-нің H. Rushmeier және F. Bernardini басқаратын зерттеу тобы Флоренциядағы Пиетаны сканерлеп, геометриялық және түсті егжей-тегжейлі мәліметтерді алды. Стенфордтың скандау науқанының нәтижесінде алынған цифрлық модель 2004 жылы мүсінді қайта жаңарту кезінде толыққанды қолданылды.

Монтичело

2002 жылы Дэвид Любке және тағы басқалар Томас Джефферсонның Монтичеллосын сканерледі. DeltaSphere 3000 коммерциялық уақытты өлшеу лазерлік сканері пайдаланылды. Сканерленген деректер кейіннен цифрлық фотосуреттерден алынған түсті деректермен біріктіріліп, 2003 жылы «Виртуалды Монтичелло» және Жаңа Орлеан өнер мұражайындағы Джефферсон кабинетінің көрмелері құрылды. «Виртуалды Монтичелло» көрмесі Джефферсонның кітапханасына қарап тұрған терезеге ұқсас көрініс жасады. Көрмеде қабырғаға орнатылған артқы проекциялық дисплей және көрерменге арналған стерео көзілдіріктер болды. Көзілдіріктер мен поляризацияланған проекторлардың үйлесімі 3D эффектін қамтамасыз етті. Көзілдіріктегі орналасуды қадағалау құрылғысы дисплейді көрерменнің қозғалысына сәйкес бейімдеуге мүмкіндік берді, соның арқасында дисплей кітапханаға қарап тұрған қабырғадағы тесік сияқты сезім тудырды. Джефферсон кабинетінің көрмесі – Джефферсон кабинетінің кедергі стереограммасы (негізінен, әртүрлі бұрыштардан қарағанда әртүрлі болып көрінетін инерциясыз голограмма).

Кірпіш жазуы

2000 жылы Германияда клинопись тақташаларының алғашқы 3D-модельдері алынды.

"Plastico di Roma antica" (Ежелгі Рим пластикасы)

2005 жылы Габриэль Гиди және авторлар тобы "Plastico di Roma antica" – өткен ғасырда жасалған Римнің моделін сканерледі. Үшбұрышталдыру әдісі де, уақыт бойынша өлшеу әдісі де осы жобаның талаптарына сай келмеді, себебі сканерленетін нысан үлкен болғанмен, кішкентай бөлшектер де көп болды. Бірақ олар, модуляцияланған жарық сканері модельдің мөлшеріне сай нысанды сканерлеуге және қажетті дәлдікті қамтамасыз етуге қабілетті екенін тапты. Модуляцияланған жарық сканері, модельдің кейбір бөліктерін сканерлеу үшін қолданылған үшбұрышталдыру сканерімен толықтырылды.

Басқа жобалар

Египет археологиясының Петри мұражайындағы 3D кездесулер жобасы 3D лазерлік сканерлеуді қолданып, артефактілердің жоғары сапалы 3D бейнелер кітапханасын құруды және сынып қанағаттандырмайтын Египет артефактілерінің цифрлық көшпелі көрмелерін жасауды мақсат етеді. English Heritage археологиялық және консервациялық деректер алу үшін 3D лазерлік сканерлеуді кең ауқымды қолданулар үшін зерттеді. Ливерпульдегі Ұлттық консервациялық орталық та тапсырыс бойынша 3D лазерлік сканерлеу жүргізді, оның ішінде жылжымалы заттардың және археологиялық ескерткіштердің орнындағы сканерлеуін жасады. Смитсондар институтының «Смитсондар X 3D» жобасы бар, ол сканерлеуге тырысатын 3D нысандардың әртүрлілігімен ерекшеленеді. Оларға кішкентай жәндіктер мен гүлдер, Амелия Эрхарттың ұшу костюмі сияқты адам өлшемді заттар, «Филадельфия» каноэ кемесі сияқты бөлме өлшемді заттар, сондай-ақ Индонезиядағы Лянг Буа сияқты тарихи орындар кіреді. Сондай-ақ, осы сканерлеулерден алынған деректер көпшілікке тегін қолжетімді және бірнеше дерек форматтарында жүктеуге болады.

Медициналық CAD/CAM

3D сканерлер ортопедия және стоматологияда пациенттің 3D пішінін алу үшін қолданылады. Ол салмақты, уақытты көп алатын гипс қалыпты біртіндеп ығыстырып шығарады. Содан кейін ортездерді, протездерді немесе тіс имплантаттарын жобалау және өндіру үшін CAD/CAM бағдарламалық комплексі қолданылады. Көптеген кабинеттік және стоматологиялық зертханалық CAD/CAM жүйелері тіс дайындығының 3D бетін сканерлеу үшін 3D сканер технологияларын пайдаланады (тірі организмде немесе зертхана жағдайында), CAD бағдарламалық комплексін қолдану арқылы цифрлық түрде қалпына келтіру және соңында CAM технологиясын (мысалы, CNC фрезерлік станогы немесе 3D принтер) пайдалану арқылы соңғы қалпына келтіруді жасау үшін. Кабинеттік жүйелер тірі организмдегі дайындықты 3D сканерлеуді жеңілдету және қалпына келтіруді (мысалы, тіс қап, кіріспе, қабат немесе облицовка) жасау үшін арналған. Анатомия және биологияны оқыту үшін 3D модельдерді, ал оқулық нейрохирургиялық симуляциялар үшін мәйіттердің модельдерін жасау.

Сапаны қамтамасыз ету және өнеркәсіптік метрология

Нақты дүние нысандарын цифрландыру әртүрлі қолдану салаларында маңызды рөл атқарады. Бұл әдіс ең көп өнеркәсіптік сапаны қамтамасыз етуде геометриялық өлшемдердің дәлдігін өлшеу үшін қолданылады. Өндіріс процестері, мысалы, құрастыру, күрделі, жоғары автоматтандырылған және әдетте CAD (компьютерлік көмекпен жобалау) деректеріне негізделген. Проблема сапаны қамтамасыз етуде де сондай деңгейде автоматтандыру қажеттігінде жатыр. Мысалы, қазіргі заманғы автомобильді құрастыру өте күрделі тапсырма, себебі ол өндіріс желісінің соңында біріктірілуі тиіс көптеген бөліктерден тұрады. Осы процестің тиімді жұмыс істеуіне сапаны қамтамасыз ету жүйелері кепілдік береді. Әсіресе металл бөлшектердің геометриясын тексеру қажет, олардың дұрыс өлшемде екеніне, бір-біріне сәйкес келетініне және соңында сенімді жұмыс істейтініне көз жеткізу керек. Жоғары автоматтандырылған процестерде алынған геометриялық өлшемдер тілеудегі нысандарды өндіретін машиналарға жіберіледі. Механикалық белгісіздіктер мен тозудың салдарынан нәтиже цифрлық номиналдан өзгеше болуы мүмкін. Осы ауытқуларды автоматты түрде анықтау және бағалау үшін өндірілген бөлшекті де цифрландыру қажет. Осы мақсатта 3D сканерлер нысанның бетінен нүктелік үлгілерді алу үшін қолданылады, олар соңында номиналды деректермен салыстырылады. 3D деректерді CAD моделімен салыстыру процесі CAD Compare деп аталады және ол қалыптар мен құралдардың тозу үлгілерін анықтау, соңғы құрастырудың дәлдігін бағалау, аралықтар мен тегіс беттерді талдау немесе өте күрделі пішінді беттерді талдау сияқты қолданулар үшін пайдалы техника болып табылады. Қазіргі уақытта лазерлік триангуляциялық сканерлер, құрылымдық жарық және контактілік сканерлеу өнеркәсіптік мақсаттарда қолданылатын басым технологиялар болып табылады, контактілік сканерлеу ең баяу, бірақ жалпы алғанда ең дәл нұсқа болып табылады. Дегенмен, 3D сканерлеу технологиясы дәстүрлі сенсорлық зондтармен салыстырғанда айқын артықшылықтар ұсынады. Ақ жарық немесе лазерлік сканерлер нысандарды айналасынан дәл цифрлық түрде өлшеуге мүмкіндік береді, ұсақ бөлшектерді және еркін пішінді беттерді анықтау үшін сілтемелік нүктелердің немесе жабындардың қажеті болмайды. Бүкіл беттік жабын рекордтық жылдамдықпен жасалады, бөлшектің зақымдану қаупі болмайды. Графикалық салыстыру кестелері нысанның толық деңгейіндегі геометриялық ауытқуларды көрсетеді, бұл ықтимал себептерді анықтауға көмектеседі.

The digitalisation of real world objects is of vital importance in various application domains. This method is especially applied in industrial quality assurance to measure the geometric dimension accuracy. Industrial processes such as assembly are complex, highly automated and typically based on CAD (computer aided design) data. The problem is that the same degree of automation is also required for quality assurance. It is, for example, a very complex task to assemble a modern car, since it consists of many parts that must fit together at the very end of the production line. The optimal performance of this process is guaranteed by quality assurance systems. Especially the geometry of the metal parts must be checked in order to assure that they have the correct dimensions, fit together and finally work reliably. Within highly automated processes, the resulting geometric measures are transferred to machines that manufacture the desired objects. Due to mechanical uncertainties and abrasions, the result may differ from its digital nominal. In order to automatically capture and evaluate these deviations, the manufactured part must be digitised as well. For this purpose, 3D scanners are applied to generate point samples from the object's surface which are finally compared against the nominal data. The process of comparing 3D data against a CAD model is referred to as CAD Compare, and can be a useful technique for applications such as determining wear patterns on moulds and tooling, determining accuracy of final build, analysing gap and flush, or analysing highly complex sculpted surfaces. At present, laser triangulation scanners, structured light and contact scanning are the predominant technologies employed for industrial purposes, with contact scanning remaining the slowest, but overall most accurate option. Nevertheless, 3D scanning technology offers distinct advantages compared to traditional touch probe measurements. White light or laser scanners accurately digitize objects all around, capturing fine details and freeform surfaces without reference points or spray. The entire surface is covered at record speed without the risk of damaging the part. Graphic comparison charts illustrate geometric deviations of full object level, providing deeper insights into potential causes.

Нысанды қайта құру

Деректер жиналғаннан кейін, суреттерден немесе сенсорлардан алынған (кейде өңделген) деректерді қалпына келтіру қажет. Бұл сол бағдарламада жасалуы мүмкін, немесе кейбір жағдайларда 3D деректерді одан әрі жетілдіру үшін және/немесе қосымша деректерді қосу үшін басқа бағдарламаға экспорттап, импорттау қажет болады. Мұндай қосымша деректер GPS орналасу деректері болуы мүмкін. Қалпына келтіруден кейін деректер тікелей жергілікті (ГИС) картаға немесе Google Earth, Apple Maps сияқты бүкіл әлемдік картаға енгізілуі мүмкін.