The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.
Object detection and parameter estimation in point cloud data is a relevant subject to robotics, reverse engineering, computer vision, and sport mechanics. In this paper a software is presented for fully-automatic object detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting. The newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. Curvature analysis of the local quadric surfaces fitted to small patches of point cloud provides the necessary seed information for automatic model selection, point segmentation, and model fitting. The performance of the software on a variety of point cloud data will be demonstrated live.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.605-616
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2020
The construction quality control of hull blocks is of great significance for shipbuilding. The total station device is predominantly employed in traditional applications, but suffers from long measurement time, high labor intensity and scarcity of data points. In this paper, the Terrestrial Laser Scanning (TLS) device is utilized to obtain an efficient and accurate comprehensive construction information of hull blocks. To address the registration problem which is the most important issue in comparing the measurement point cloud and the design model, an automatic registration approach is presented. Furthermore, to compare the data acquired by TLS device and sparse point sets obtained by total station device, a method for key point extraction is introduced. Experimental results indicate that the proposed approach is fast and accurate, and that applying TLS to control the construction quality of hull blocks is reliable and feasible.
In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.
Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting(ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.
최근 컴퓨터 비전, LiDAR 등을 활용하여 구조물의 유지관리를 효율화하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축물의 경우, 점검 항목 중 하나인 기울기는 일반적으로 토탈스테이션을 이용하여 계측하는데, 점검자에 따라 계측값이 일정하지 않아 정확한 기울기 값을 얻기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현행 건축물 기울기 계측 방식의 신뢰도를 개선하고 측정 과정을 효율화하기 위하여 Point Cloud를 활용한 건축물 기울기 측정 자동화 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 기울기 추정 알고리즘은 적용 대상을 직육면체 형태의 건물로 제한하며 외벽 평면 추출과 모서리 추정 및 기울기 계산의 두 단계로 이루어져 있다. 해당 알고리즘을 실제 건축물에 적용하여 기울기를 추정하였고, 이를 토탈스테이션을 이용한 계측방법과 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 정확도와 객관성, 그리고 자동화 관점에서 기존의 측정방식을 대체할 만한 수준으로 판단된다.
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
Design changes for an original surface model are frequently required in a manufacturing area: for example, when the physical parts are modified or when the parts are partially manufactured from analogous shapes. In this case, an efficient 3D model updating method by locally adding scan data for the modified area is highly desirable. For this purpose, this paper presents a new procedure to update an initial model that is composed of combinatorial triangular facets based on a set of locally added point data. The initial surface model is first created from the initial point set by Tight Cocone, which is a water-tight surface reconstructor; and then the point cloud data for the updates is locally added onto the initial model maintaining the same coordinate system. In order to update the initial model, the special region on the initial surface that needs to be updated is recognized through the detection of the overlapping area between the initial model and the boundary of the newly added point cloud. After that, the initial surface model is eventually updated to the final output by replacing the recognized region with the newly added point cloud. The proposed method has been implemented and tested with several examples. This algorithm will be practically useful to modify the surface model with physical part changes and free-form surface design.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1250-1251
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2022
Measuring management is an important part of preventing the collapse of retaining walls in advance by evaluating their stability with a variety of measuring instruments. The current work of measuring management requires considerable human and material resources since measurement companies need to install measuring instruments at various places on the retaining wall and visit the construction site to collect measurement data and evaluate the stability of the retaining wall. It was investigated that the applicability of the current work of measuring management is poor at small and medium-sized urban construction sites(excavation depth<10m) where measuring management is not essential. Therefore, the purpose of this study is to develop a laser sensor-based hardware to support the wall displacement measurements and their control software applicable to small and medium-sized urban construction sites. The 2D lidar sensor, which is more economical than a 3D laser scanner, is applied as element technology. Additionally, the hardware is mounted on the corner strut of the retaining wall, and it collects point cloud data of the retaining wall by rotating the 2D lidar sensor 360° through a servo motor. Point cloud data collected from the hardware can be transmitted through Wi-Fi to a displacement analysis device (notebook). The hardware control software is designed to control the 2D lidar sensor and servo motor in the displacement analysis device by remote access. The process of analyzing the displacement of a retaining wall using the developed hardware and software is as follows: the construction site manager uses the displacement analysis device to 1)collect the initial point cloud data, and after a certain period 2)comparative point cloud data is collected, and 3)the distance between the initial point and comparison point cloud data is calculated in order. As a result of performing an indoor experiment, the analyses show that a displacement of approximately 15 mm can be identified. In the future, the integrated system of the hardware designed here, and the displacement analysis software to be developed can be applied to small and medium-sized urban construction sites through several field experiments. Therefore, effective management of the displacement of the retaining wall is possible in comparison with the current measuring management work in terms of ease of installation, dismantlement, displacement measurement, and economic feasibility.
본 연구는 산업 사진측량을 이용하여 자동차의 외형을 정밀 측정하고, 사고 등의 원인으로 변형이 발생하였을 때 변형량을 측정하는 방법에 관한 것이다. 자동차의 외형을 정밀 측정하기 위하여 점군데이터를 취득할 수 있는 프로젝션 타겟을 사용함으로써 보다 곡면에 대한 정밀한 측정이 가능하도록 하였으며, 대상물 촬영 및 좌표해석을 통하여 타겟의 3차원 좌표를 취득하였다. 취득된 점군데이터는 불규칙 삼각망으로 표면을 형성하여 3차원 모델링을 하였다. 또한, 변형 발생부위를 정밀 측정함으로써 교통사고 분석 등에 효율적이고 정밀한 데이터를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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