높은 정확도와 고밀도의 자료를 제공하는 레이저 스캐닝 기술은 공간정보 분야를 포함한 여러 분야에서 폭 넓게 활용되고 있으며 특히, 레이저 스캐닝 기술의 개발은 건설공학분야에 있어서 방대한 정보 추출을 가능케 하여 그 활용성이 매우 높은 실정이다. 본 연구에서는 지상 레이저 스캐닝 기법에 의해 취득된 자료를 이용하여 보다 정확한 터널 내공단면을 결정하고, 이를 실무에서 활용할 수 있는 터널단면관리시스템을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 지상 레이저 스캐너를 이용하여 고정밀도의 3차원 자료를 신속 정확하게 취득할 수 있었으며, 자료 처리 단계를 거쳐 0.1m, 0.5m, 1.0m 간격의 임의 단면을 신속히 결정할 수 있었다. 따라서 레이저 스캐닝 기법을 활용함으로써 각 단면의 여굴량과 미굴량 뿐만 아니라, 전체 터널 연장에서 발생한 여굴량과 미굴량을 신속하고 정확히 산정할 수 있었다. 또한, 터널 굴착단계에서 보다 정확한 여굴량과 미굴량을 산정하고, 이를 모니터링 할 수 있는 터널단면관리시스템을 개발하였다. 개발된 GUI 프로그램은 실무에서 더욱 효율적이고 경제적인 터널 굴착관리 및 모니터링을 가능하게 하며 향후, 임의 단면의 자료 추출로 터널 유지 관리에 대한 중요한 기반 자료의 제공 및 활용에 기여할 것으로 판단된다.
실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2414-2433
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2019
The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.
LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
An automated system for scanning and characterizing unbound aggregates, called the 'Laser-based Aggregate Scanning System'(LASS), has been developed at the University of Texas at Austin. The system uses a laser profiler to acquire and analyze true three-dimensional data on aggregate particles to measure various morphological properties. Tests have demonstrated that the system can rapidly and accurately measure grain size distribution and dimensional ratios, and can objectively quantify particle shape, angularity, and texture in a size invariant manner. In its present state of development, the LASS machine is a first-generation, laboratory testing device. With additional development, this technology is expected to provide high-quality, detailed information for laboratory and on-line quality control during aggregate production.
Recently laser scanning technologies become widely used in many areas of the modern economy. In the following paper authors show a potential spectrum of use Terrestrial Laser Scanning (TLS) in diagnostics of reinforced concrete elements. Based on modes of failure analysis of reinforcement concrete beam authors describe downsides and advantages of adaptation of terrestrial laser scanning to this purpose, moreover reveal under which condition this technology might be used. Research studies were conducted by Faculty of Civil and Environmental Engineering at Gdansk University of Technology. An experiment involved bending of reinforced concrete beam, the process was registered by the terrestrial laser scanner. Reinforced concrete beam was deliberately overloaded and eventually failed by shear. Whole failure process was tracing and recording by scanner Leica ScanStation C10 and verified by synchronous photographic registration supported by digital photogrammetry methods. Obtained data were post-processed in Leica Cyclone (dedicated software) and MeshLab (program on GPL license). The main goal of this paper is to prove the effectiveness of TLS in diagnostics of reinforced concrete elements. Authors propose few methods and procedures to virtually reconstruct failure process, measure geometry and assess a condition of structure.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.13-22
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2020
Reinforcement steel fixing is a skilled and manually intensive construction trade. Current practice for the quality assessment of reinforcement steel fixing is normally performed by fabricators and has high potential in having errors due to the tedious nature of the work. In order to overcome the current inspection limitation, this study presents an approach that provides visual assistance and inspection enhancement for inspectors to assess the dimensional layout of reinforcement steel fixing. To this end, this study aims to establish an end-to-end framework for rebar layout quality inspection using laser scanning and Augmented Reality (AR). The proposed framework is composed of three parts: (1) the laser-scanned rebar data processing; (2) the rebar inspection procedure integrating with AR; and (3) the checking and fixing the rebar layout through AR visualization. In order to investigate the feasibility of the proposed framework, a case study assessing the rebar layout of a lab-scaled formwork containing two rebar layers is conducted. The results of the case studies demonstrate that the proposed approach using laser scanning and AR has the potential to produce an intuitive and accurate quality assessment for the rebar layout.
준공 후 상당한 시간이 경과한 댐에 대해서 안정성을 판단하거나 관리하는 방법은 극히 제한적이다. 댐체의 변형 특성을 확인하기 위해서는 침하계와 같이 1 point에 대한 거동만 분석을 실시하였으나, 댐체의 전체적인 변형특성을 파악 할 수 없었다. 따라서 본 연구에서는 지상 레이저 스캐닝을 이용하여 댐체의 전체적인 변형 특성을 분석하였으며, 댐체에 설치된 표면 침하계 결과와 비교하였다. 레이저 스캐닝 자료와 표면 침하계 결과를 분석한 결과 연구대상댐은 댐체의 자중에 의한 변형거동을 보이고 있다고 판단 할 수 있었고, 현시점에서의 댐체는 안정화 단계에 접어들고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
Laser scanners are getting used more and more in reverse engineering and inspection. For CNC-driven laser scanners, it is important to automate the scanning operations to improve the accuracy of capture point data and to reduce scanning time in industry. However, there are few research works on laser scan planning system. In addition, it is difficult to directly analyze multi-patched freeform models. In this paper, we propose an STL (Stereolithography) mesh based laser scan planning system for complex freeform surfaces. The scan planning system consists of three steps and it is assumed that the CAD model of the part exists. Firstly, the surface model is approximated into STL meshes. From the mesh model, normal vector of each node point is estimated. Second, scan directions and regions are determined through the region growing method. Also, scan paths are generated by calculating the minimum-bounding rectangle of points that can be scanned in each scan direction. Finally, the generated scan directions and paths are validated by checking optical constraints and the collision between the laser probe and the part to be scanned.
본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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