| 研究概要 |
本研究の目的は,レーザスキャナによって取得された数千万から数億個の点群データから,大規模設備のモデリングを行うことのできる新しい形状処理カーネルを開発することにある.本年度は,平滑化処理の高速化や形状抽出の自動化,誤差モデルの解析を通じて,モデリング作業の自動化と精度管理手法の確立などに関する研究を行った.
主たる成果は以下の通りである.
(1)GPUを用いることで,大規模点群を短時間で平滑化するアルゴリズムを設計し,実装・評価を行った.
(2)画像処理と点群処理を融合させることで,プラント施設から配管と矩形面を自動抽出するアルゴリズムを開発した.
(3)モデリングシステムを位置合わせされた点群が処理できるように拡張した.
(4)レーザスキャナの誤差モデル解析を行い,距離や反射強度などによる誤差レベルの推定を行う手法を開発した.
(5)モデリングシステムの入出力を拡張し,汎用的な点群フォーマット入力とAutoCADなどのCADシステムへのソリッド出力を実装した.
|
