写真測量とは何ですか？3Dスキャンでどのように役立ちますか？

大きな-サイズの彫刻、またはオブジェクトをスキャンしたことがありますか？測定結果は完全な災害ですか？大きな-サイズのオブジェクトのスキャンは、測定中に特定の距離にわたってエラーが蓄積するため、困難な場合があります。

蓄積されたエラーをどのように排除できますか？写真測量を3Dスキャンと統合することにより、データ収集の速度と精度と3Dモデリングプロセスを強化できます。

写真測量とは何ですか？

「写真測量」という言葉は、1867年の彼の記事「Die Photometrographie」で、プロイセンの建築家Albrecht Meydenbauerによって造られました。写真測量は、平面テーブル、類推、分析、デジタル写真測量から発達します。開発の各段階は約15年に及びます。このブログでは、主にデジタル写真測量に焦点を当てています。

写真測量は、3D座標を取得するために異なる視点から写真を撮る測定手法です。具体的に言えば、被写体のポイントの位置を三角測量することにより、幾何学的な情報を抽出します。

写真測量ソフトウェアは、写真で繰り返される特徴的なポイントを見つけることができます。これらのポイントの距離は、三角測量を使用して推測できます。さまざまな角度から撮影する写真が多いほど、これらの場所がより正確になります。最後に、これらのポイントはメッシュとaに変換されます 3Dモデル.

写真測量はどのように機能しますか？

写真測量は、他のソースの中で航空写真からの画像を利用でき、航空ビューに限定されないさまざまな有利な点から撮影した複数の写真を分析することにより、精度と深さを高めることができます。航空写真は地形の一般的な概要を提供する画像をキャプチャするのに役立ちますが、写真測量はより深く掘り下げ、距離、面積、方向の細心の測定を提供し、従来の空中画像に見られる固有の位置誤差を上回ります。

写真測量の本質は、多様な視点や角度から取られた複数の重複する写真の利用にあります。これらの画像の複雑な分析と相関を通じて、Photogrammetryはシーンの3D表現を再構築し、顕著な忠実度で正確な空間データを抽出します。

この方法では、測定の正確さが最重要であるアーキテクチャ、エンジニアリング、調査、品質管理など、さまざまな分野にわたって広範なアプリケーションを見つけます。高度なイメージング技術と計算アルゴリズムの相乗効果を活用することにより、写真測量測定は、比類のない精度と効率で物理環境の複雑さをキャプチャして定量化するための不可欠なツールとして浮上します。

エンジニアリング用の写真測量

メトリック写真測量では、エンジニアは精度を優先し、品質管理やリバースエンジニアリングなどのタスクにピクセルカウントに必要なポイントを活用します。この方法は、精密アルゴリズムを使用して画像から正確な測定と位置を抽出し、キーポイントを使用してモデルを構築します。

写真測量は、測量、設計、分析、および文書化のための正確で効率的なソリューションを提供します。インフラストラクチャと環境評価のために、詳細なマップ、モデル、およびオルソフォトスを作成するためにエンジニアリングに不可欠です。また、既存の構造の正確なドキュメントを作成し、改修とメンテナンスを支援します。

さらに、写真測量は、3Dモデルで設計と視覚化を強化し、競合を特定し、コストを削減します。建設を監視し、品質と安全性を維持するために逸脱をチェックします。

3Dスキャンで写真測量をどのように使用できますか？

3Dレーザースキャナーは、レーザーを使用してオブジェクトのジオメトリをスキャンし、3Dデータを取得します。すべてのポイントがキャプチャされると、密なポイントクラウドが生成され、3Dモデルを作成するために使用できます。

市場のほとんどの3Dスキャナーは、サイズが1 mの範囲内にあるオブジェクトをスキャンすることができますが、これらの3Dスキャナーが風力タービン、飛行機、建物などの大きなオブジェクトをスキャンすることは困難です。写真測量測定が入っているところがあります。

写真測量でオブジェクトを測定する場合、最初のステップは、オブジェクト表面に反射マーカーを配置し、その周りにターゲットをコーディングしたことです。参照として機能するためには、スケールバーも必要です。次に、ショットはさまざまな視点から撮影され、そのような写真を撮ることを確認します。

これらの写真は、オブジェクトの一般的な3Dジオメトリを構築するのに役立ちます。オブジェクトの表面の詳細は、3Dスキャナーを使用してキャプチャできます。

高分解能とフル-フレームカメラを使用すると、写真測量システムを使用すると、最高品質の出力を提供できます。 その大きな射撃エリアと正確なアルゴリズムのおかげで、距離に蓄積する接続のエラーを減らすことができます。

Scantechはどのように役立ちますか？

Scantechオファー MSCAN写真測量システム 大規模なスケールオブジェクトをスキャンするために、精度と測定の再現性の高い要件を備えています。 MSCAN写真測量システムは、単独で動作するか、ハンドヘルド3Dスキャナーで動作して、最大0.015 mm/mの体積精度を実現できます。

kscan

写真測量を新しいレベルに引き上げるために、ScantechはKSCAN Composite 3Dスキャナーを提供します。赤外線レーザースキャン、青いレーザースキャン、および写真測量を1つのデバイスに持ち込みます。

高効率で非常に詳細に、非常に再現可能なスキャン結果を提供します。測定に関しては、大規模-スケールと小さなオブジェクトの両方に適しています。

KSCAN 3Dスキャナーがどのように検査するのに役立つかの例は次のとおりです。 惑星キャリアギア 風力タービン用。この種の惑星キャリアギアの直径は、一般に1メートルより大きく、重量は1メートル以上です。

通常、惑星キャリアギアの種類が異なるため、惑星キャリアギアは小さなバッチで生産されます。エンジニアは、パーツのすべての詳細を取得し、正確な3D測定結果を取得できます。 KSCAN - MAGIC 3Dスキャナー 構築された-写真測量で、

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写真測量アルゴリズムの種類

写真測量の結果を最適化するために、慎重にキュレーションされた写真のセットが重要であり、必要なデータを推定するのに十分な情報を提供します。カメラは2Dのシーンをキャプチャしますが、Photogrammetryはこれらの画像を分析して3Dモデルを作成します。包括的な3Dモデルを再構築するには、十分な重複画像が必要です。ただし、必要な写真の数は、オブジェクトの複雑さとプロジェクトのニーズによって異なります。主要な写真測量アルゴリズムは次のとおりです。

機能マッチングアルゴリズム

機能マッチングアルゴリズムは、画像内の角、エッジ、キーポイントなどの特徴的な機能を細心の注意を払って検出し、異なる画像のポイント間の対応の確立を促進する、重複する画像全体に対応する機能を識別および整列させます。機能を正確に一致させることにより、写真測量システムは、その後、シーンの3つの寸法構造を精度と忠実度で三角測量して再構築できます。

バンドル調整

バンドル調整は、写真測量セットアップでカメラの推定位置と向きを改善します。観測された画像機能と予測された画像機能の間の格差を最小限に抑えることにより、バンドル調整により、再構築された3Dシーンの一貫性と精度が保証されます。

三角測量

三角測量アルゴリズムは、写真測量における3D再構成の基礎を形成します。これらのアルゴリズムは、複数の画像の対応するポイントから投影された光線と交差する光線と交差することにより、シーンのポイントの3つの寸法座標を計算します。三角測量を通じて、写真測量システムは、オブジェクトと表面の空間ジオメトリを正確に再構築し、詳細で現実的な3Dモデルの作成を可能にします。

デジタル標高モデル（DEM）生成

DEM生成アルゴリズムは、ステレオ画像ペアを分析することにより、地形ポイントの高さを推定します。ステレオマッチング、密な画像マッチング、または構造化されたライトスキャンなどの方法を使用して、地形の地形を再構築します。

特徴抽出

特徴抽出アルゴリズムは、写真測量データから特定のオブジェクトまたは対象の構造を識別および抽出します。これらのアルゴリズムは、アプリケーションの要件に応じて、建物、道路、植生、またはその他の文化的および自然な特徴を検出および描写できます。特徴抽出により、都市計画、環境監視、災害対応などのタスクの貴重な情報の抽出が促進されます。

写真測量のアプリケーション

写真測量の基本原則は一貫していますが、プロジェクトの個々の要件に大きく依存するアプリケーションに関する2つの主要なカテゴリがあります。

色3Dモデリングの写真測量

文化遺産の保存、建築概念化、製品設計回路図、および仮想現実シミュレーションの領域は、実際のシナリオからオブジェクトを現実的に描写するために、フォトリアリックなレンダリングツールを使用する必要があります。経験則として、多数のピクセルを組み込んだ高度に-高度なモデルが品質と精度を増幅します。

3Dモデリングの色の写真測量を介した色の組み込みは、多様な視点をキャプチャする高い-忠実度のある画像の配列を調達して、包括的な印象または描写を集合的に再現することで構成されます。このステップに従って、これらのキャプチャされたビジュアルを細心の詳細な3D構造またはモデルに融合する高度な写真測量ソフトウェアシステムの利用があります。その後、最初のキャプチャからculされたカラーの詳細の統合は、主題の外観を真正に繰り返して支援するこれらの計算モデルにテクスチャを与えます。

モデルの最終的な形状はしばしば不完全です。一般的な3Dスキャナーは、光沢のある、透明性、または黒い表面に苦労することがありますが、写真測量により、必然的に対処しなければならないアーティファクトとノイズの数ははるかに大きくなります。最終結果は、HDテクスチャを備えたモデルですが、多くのノイズと不完全なジオメトリもあります。

幾何学的再構成が完了した後、元の画像からの色情報がモデルの表面テクスチャに適用されます。これには、画像の色を3Dモデルの対応するポイントにマッピングすることが含まれ、それによりオブジェクトまたはシーンの視覚的に現実的な表現が作成されます。