3次元計測／再構成支援

SfM-MVSの高度化やMRを用いた計測作業支援による，高品質3次元計測データの効率的取得を可能とする技術を開発しています．

効率的・高品質なSfM-MVS再構成の実現
 画像撮影位置決定支援 短時間で取得可能なカメラ位置 動画利用 動画から，3次元再構成に適したと疎な点群を用いて最終再構成モデルの品質を予測し，最適追加撮影位置を推定します．
SfMTime† : 71s

MVS

計測点群MR表示
 MRデバイス(HoloLens2)を利用してTLS計測点群のオンサイトMR表示を行い，取得済み点群の確認と追加計測計画を支援します．

画像を自動抽出し再構成処理を効率化します．
適切な三角測量角をもたらす特徴点対数の評価による利用フレーム選択

大域的自己位置推定機能
・TLS点群とMRデバイス点群との高速位置合わせTime† : 22min

初期画像集合(33枚)

ヘッド
トラッキング機能

TLS点群
初期画像集合カメラポーズ＋タイポイント

品質予測と追加撮影位置推定
予測品質指標追加撮影
推定位置から画像を撮影

第1位近傍半径𝑅𝑅
タイポイント第3位

Difference ofNormals

第1位

MRD点群

 再構成品質改善 入力画像に対する画像処理

追加撮影画像を含めた画像集合(36枚)第2位

タイポイント密度

MR表示機能・計測品質
・予測計測品質・仮想TLS設置（ノイズ抑制＋コントラスト強調）により，低テクスチャ領域の再構成品質を向上します．
スチール製棚再構築領域増加点群品質表示仮想TLS設置

予測計測品質表示

タンク第2位

タイポイント

高予測品質

Time† : 18.5s

画像間角度MVSを行わず最終的なモデルの品質を推定し追加撮影により品質改善

低第3位

→提案手法

† CPU: Core-i7 5960X○ R. Moritani et al., Plausible reconstruction of an approximated mesh model for next-best view planningof SFM-MVS, ISPRS Int.Arch.Photogramm.RemoteSens.Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 495–500 (2020)

提案手法→1,325,953点

TLS点群の品質確認

追加計測位置マーキング

追加計測位置決定○ 坪岡他，動画からのキーフレーム選択によるSfM-MVS再構築 ○ K. Ohno et al., Mixed reality visualization of point clouds for supporting terrestrial laser scanning,
処理の効率化，精密工学会秋季大会講演論文集，76-77 (2021)
ISPRS Int.Arch.Photogramm.RemoteSens.Spatial Inf. Sci, XLIII-B2-2022, 251-258 (2022)

認識・モデリングと応用

レーザ計測点群を環境・構造物の検査・維持管理・改善に利用するための点群の認識・モデル化・応用技術を開発しています

屋内環境・設備の認識とモデル化

MRデバイスを用いた迅速屋内再構成

 TLS点群からの規則性を有する屋内環境3次元モデル生成と，壁面や天井面の付属設備（窓，照明器具，火災報知器等）の認識を行います．

 ToFセンサ搭載のMRデバイス(HoloLens2)を利用して屋内環境を迅速かつ正確にモデル化するための技術を開発しています．

平行・直交共平面
R3

等間隔点群取得
R1R2
R3R4R5R6

規則性の抽出

天井面付属設備の認識

天井・壁・床・物体ラベル付

モデル化：約3秒

取得点群○ 秋山他，レーザ計測点群を用いた天井面付属設備の自動抽出，精密工学会北海道支部学術講演会講演論文集，17-18(2022)

意味情報付与ボクセルモデル○ 後藤他，ヘッドマウント3D スキャナを用いた迅速な屋内環境再構成，精密工学会北海道支部学術講演会講演論文集，19-20(2022)

消波ブロック認識と補充数推定

TLS点群を用いた屋内流体解析

 点群から消波ブロックを認識し補充作業向け追加ブロック数を推定します．

 室内TLS点群から非等間隔直交格子を自動生成し室内CFDを可能とします．
室内レーザ計測点群

スキャン数：281
点数：約2000万点

計測：約5分

Target height

非等間隔直交格子

4.0 [m]格子生成

1.5 [m]0 [m]空間認識
OccupiedFree

インスタンスセグメンテーション

CFD
ボクセルによる空間占有状態分類

CADモデルフィット

Visualization of volume calculation results (cell resolution 0.01m)

深層学習を利用したインスタンスセグメン
テーションならびにブロック補充計画を実現

室内気流解析

○ Tetsuro Ishikawa, et al., Direct Generation of Cartesian Grid for As-built CFD Analysis from Laser
Scanned Point Clouds, Computer aided Design and Applications, 18(6), 1341-1358 (2021)-3.0 [m]150 m○ Y.Xu et al.，Deep-Learning-Based Three-Dimensional Detection of Individual Wave-Dissipating Blocks from As-Built
Point Clouds Measured by UAV Photogrammetry and Multibeam Echo-Sounder，Remote Sens. 14(21), 5575 (2022)

点群処理の基礎研究

レーザ計測点群を効率的・高精度に利用するための基本点群処理や計測誤差の詳細モデル化・応用に関する研究を行っています．

効率的レジストレーション 点群から表示向けの軽量テクスチャ付きポリゴンを生成する技術を開発しています．

 点群処理の高精度化を目指して，測距・レーザ照射角度誤差を表すTLS点群の各点の誤差モデル化とその応用を行っています．
回転誤差eR 単一/異なる計測器で取得した点群を高速に位置合わせするアルゴリズムを開発しています．

(床面)

54

測距
誤差

ErrorEllipsoid

位置合わせへの応用

32
10510152025
Measurement distance [m]1234

5TLS＋MMS

6

平行移動誤差eT [m]2030Elev. angle

レーザ
照射角度誤差テクスチャ付きポリゴン○ S. Imai et al., Simple Textured Polygon Model Generation from Multiple
TLS Point Clouds, Proc. ICPE, (2020)876543210TLS

Pair No.

Trans. Error [mm]点群

Incident
Colorangle[deg]White015Gray30Black45Rotation Error [x10-3]

計測誤差モデル化と応用

Distance measurement
error (1σ)[mm]点群からのポリゴン生成

TLS＋Handy

15TLS＋SfM/MVS

10501234Pair No.

56Standard ICP
ICP with weighting by ellipsoids

azimuth○ S. Yokomori et al., Error ellipsoidal model estimation for TLS point clouds
and its application to point cloud registration, Proc. ICPE, C240 (2022)

https://www.ist.hokudai.ac.jp/labo/dgp

MMS＋SfM/MVS

連絡先○ H. Date et al., Efficient Registration of Laser-Scanned Point Clouds ofBridges Using Linear Features, IJAT, 12(3), 328-338 (2018)北海道大学 金井理
北海道大学 伊達 宏昭

kanai@ssi.ist.hokudai.ac.jp
hdate@ssi.ist.hokudai.ac.jp