Scantra Workshop

 

Wir stellen Ihnen automatische Punktwolken-Registrierung mit Scantra vor.


 

SMI wird zusammen mit der Technet GmbH am 20.11.2018 bei SMI in Markkleeberg eine Veranstaltung  durchführen zum Thema:

Registrierung und Qualitätssicherung in großen Laserscan-Projekten

Aktuelle Entwicklungen im terrestrischen Laserscanning führen zu immer schnelleren Sensoren, durch welche die Verweildauer im Feld reduziert und somit der wirtschaftliche Gewinn erhöht wird. Schwachstelle bei der Verarbeitung von Punktwolken ist nach wie vor die aufwändige Registrierung von Einzelscans zu einem gesamtheitlichen Datensatz. Wesentliche Nachteile gängiger Registrierungssoftware sind der hohe zeitliche Personalaufwand, die wenig aussagekräftigen Qualitätsmaße, die keine belastbare Qualitätssicherung zulassen sowie dem limitierten Genauigkeitspotential. In dieser Veranstaltung wird ein ebenen-basiertes Verfahren für die Registrierung von Punktwolken vorgestellt und mit gängigen Lösungen verglichen. Dieser Ansatz ermöglicht die ökonomische Verarbeitung von Laserscan-Projekten mit tausenden von Datensätzen auf Standard-Hardware und weist dabei ein deutlich höheres Genauigkeitspotential auf.

Bildhafte Darstellung einer Punktwolke basierend auf Intensitäten (obere Hälfte). Extrahierte Ebenen sind in Rot hervorgehoben und in der unteren Bildhälfte zu sehen.

Eine kritische Aufgabe bei der Prozessierung von Laserscanning-Projekten ist die sogenannte Registrierung, mit der einzelne Punktwolken in ein gemeinsames Koordinatensystem überführt werden. Kommt es dabei zu Fehlern, wirkt sich dies unmittelbar auf alle daraus abgeleiteten Ergebnisse aus. Folglich ist es wünschenswert, fehlerhafte Registrierungen schnellstmöglich zu identifizieren, da die zur Fehlerbehebung benötigten Kosten mit fortlaufender Projektdauer stark ansteigen. Insbesondere in großen Scanning-Projekten ist diese Aufgabe sehr komplex, weshalb der Qualitätssicherung eine hohe wirtschaftliche Bedeutung zukommt.

Ein Flaschenhals bei der Registrierung von Laserscans ist die Verarbeitung großer Datenmengen, die durch die Erfassung von Abermillionen Punkten entstehen. Gängige Lösungen zur Überwindung dieser Hürde sind kostspielige Investitionen in hoch-performante Hardware oder ausgelagerte Cloud-Lösungen. Alternativ dazu kann das Datenvolumen drastisch reduziert werden, indem statt einzelner Punkte Ebenen aus dem ursprünglichen Datenbestand extrahiert werden. Abbildung 1 zeigt beispielhaft eine bildhafte Darstellung einer Punktwolke. Die dargestellten Grauwerte basieren auf den gemessenen Intensitäten des Laserscanners, wie in der oberen Hälfte zu sehen ist. In der unteren Bildhälfte sind die detektierten Ebenen in Rot hervorgehoben.

In der Regel liegt die Datenreduktion bei mehr als 90%. Diese ebenen-basierte Vorgehensweise hat wesentliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Registrierungsverfahren wie dem ICP oder der Verwendung von Zielmarken. Zum einen können durch die zuvor genannte Datenreduktion Projekte mit mehreren tausend Scans auf Standard-Hardware prozessiert werden und zum anderen steigt die Registrierungsgenauigkeit wesentlich.

In dieser Veranstaltung werden zunächst die Funktionsweise sowie Vor- und Nachteile einzelner Registrierungsverfahren diskutiert, insbesondere bezüglich der Aspekte Genauigkeitspotential, Performanz und Qualitätssicherung. Nach der Vorstellung verschiedener Fallstudien aus der Praxis, haben alle Teilnehmer die Möglichkeit, unterschiedliche Software-Lösungen an einem Beispiel zu testen.

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