計測自動制御学会東北支部 第 286 回研究集会（2011.11.26）
268-14

マンハッタンワールド仮説を用いたプラント計測データからの配管認識

Plumbing recognition for plant measurement data by Manhattan World Grammar○ 熊 友和*、溝口知広**、小林義和**、白井健二**○ Tomokazu Kuma*,Tomohiro Mizoguchi**,Yoshikazu Kobayashi**,Kenji Shirai****

日本大学大学院,**日本大学

Graduate School, Nihon University, **Nihon University

キーワード：マンハッタンワールド仮説（Manhattan World Grammar）、配管認識（plumbing recognition）、
プラント計測データ（plant measurement data）

連絡先：〒963-8642 福島県郡山市田村町徳定字中河原 1 番地
日本大学大学院

工学研究科

情報工学専攻生産システム工学研究室

熊友和、

℡：
（024）956-8824,Fax:(024)956-8863,E-mail:g23610@cc.ce.nihon-u.ac.jp

1

緒言

近年、レーザースキャナの性能向上に伴い、プラントなどの大型設備のアズビルドモデリングの要求が高まっている[1]。理由としては、古い大型設備のほとんどで CAD モデルが存在しないこと、また度重なるメンテナンスなどのために図面と現状の設備が一致しないことなどがあげられる。しかしながら現状のアズビルドモデリング技術では，人手による多くの対話処理が必要であり、この自動化が望まれている[2]。
そこで本研究では、マンハッタンワールド
仮説を用いた自動アズビルドモデリング手法を提案する。マンハッタンワールド仮説とは，人工建造物には互いに直交する支配的な3 軸が存在し、建造物を構成する面はそれらに垂直または平行に配置されているという仮説である[3]。大型設備の場合，配管などの設備部品の大部分がこの支配的な 3 軸に垂直または平行に配置されていると考えられる。本手法では、この仮説に従う部品とその断面形状を容易に認識可能であり、大規模データに対しても効率的に認識可能であるといった特徴を持つ。実レーザー計測データに対する実験より、提案手法の有効性を検証する。

2.マンハッタンワールド仮説の検証
Rapidform XOS2 を用いて点群により構成されているプラントの 3D モデルを分割しＸ、Ｙ、Ｚ軸に支配されている配管の検証を行う。
長さ 500mm 以上の 3 軸に平行な配管を数えたとき全部で 521 本あった。Ｘに平行な配管は 161 本、Ｙ軸に平行な配管は 181 本、Ｚ軸に平行な配管は 179 本あった。3 軸のいずれにも支配されない配管は全部で 116 本あった.図１に 3 軸に平行でない配管の代表例を示す。ＹやＶ形になっているものが 30 本(a)、Ｘ形が 66 本(b)、 配管の接続部が 13 本(c)であった。

図１ 仮説に従わない配管の代表例

3 提案アルゴリズム
3.1 概要本アルゴリズムでは、大型設備をレーザー計測した大規模点群データを入力とし、まずデータ中の支配的な 3 軸を認識し、座標変換を行う(step1)。次に、点群データをボクセル化し(step2)、ボクセルデータ中の直線成分を認識し(step3)、最後に隣接する同一方向直線成分同士をグループ化することで、部品の認識を行う(step4)。図 2 に、本研究で使用した大型設備のレーザー計測点群データを示す。
ここでは，Z 座標に応じて色分け表示している。以下に提案アルゴリズムの詳細を述べる。
3.2ている。図 7、図 8 にグループ化された直線成分の例を示す。図 7 にグループ化された複数配管の成功例を示す。図 8 のように、複数の配管を一つのグループとして認識される場合があった。図 9 に、特定された部品の直線方向に平行な断面にある点群を示す。CADでスウィープ曲面として定義されたと思われる部品のＨ型鋼断面形状が適切に認識できていることが分かる。
Z軸9m

支配的な 3 軸の認識と座標変換(step1)

本手法ではまず、設備の床面は平面であると仮定し、この床上にある点集合を平面ベースの RANSAC 法で抽出し、これに対する最小二乗平面の法線方向を新たな Z 軸方向と認識する。設備中には床面方向に対して垂直に配置された部品が多く存在するため、これらの部品と得られた Z 軸に平行な平面との境界には直線が多く存在する。そこで次に、新たな Z 軸に平行な平面を複数個設定し、これらの平面上にある点のうちで直線上にある最大点集合を直線ベースの RANSAC 法で抽出し、これに対する最小二乗直線の方向を新たな X 軸方向と認識する。最後に、算出した Z軸、X 軸より新たな Y 軸を計算し、これら 3軸に対して座標変換を行う。座標変換前後の点群データを図 3、図 4 に示す。
3.3 ボクセル化(step2)
次に、座標変換された点群データをボクセルデータへと変換する。ボクセルサイズは50mm とした。このボクセル化により、データ間の接続関係が構築できる。図 2 のデータの場合、内部に点群が存在する有効セルの数は 1,015,036 であり、データ数を大幅に削減することもできる。
3.4 直線成分の認識(step3)
次に、RANSAC 法を用いて、ボクセルデータ中の直線成分を網羅的に認識する。本手法では、ランダムに 1 つの有効セルと探索方向を選択し、選択されたセルからその探索方向に沿って接続する有効セルを探索し、N 個以上接続されている場合に直線成分とみなす。本報では N=10 に設定した。認識した 3方向直線成分を図 5 に示す。
3.5 認 識 し た 直 線 成 分 の グ ル ー プ 化(step4)
最後に、認識した直線成分のうち、位相的に接続し、なおかつ方向が同一の成分同士をグループ化することで、部品の認識を行う、認識した X、Y、Z 方向のグループを図 6 に示す。
4. 実験結果
大型設備の計測点群データに対する実験結果は前述したように、図 2 に示す。計算時
間は Core i5 3.33GHZ，8GB RAM の環境で65 秒であり，非常に効率よく認識が行われ

X軸

Y軸

図2

点群データ(点数:98,624,222)
Y軸

X軸

図3

座標変換前の点群データ
Y軸

X軸

図4

座標変換後の点群データ

図5

認識した 3 方向直線成分

図6

グループ化された直線成分

図７グループ化された複数配管の成功例(1)

図 8 グループ化された複数配管の失敗例

図 9 Ｈ型鋼断面形状の例

5.

結論と今後の課題
本報では、マンハッタンワールド仮説を用いたアズビルドモデリング手法を提案し、その有効性を検証した。今後は、部品種類の特定、点群レベルでの部品及びその断面形状の詳細なモデリング、大規模なデータ欠損部の補間などを行う予定である。
参考文献[1] 増田宏：画像インターフェースを用いた大規模点群からのソリッドモデリングシステム，機械学会
論文集(C 編)76 巻 771 号 C 編，pp.2748-2752，2010.
[2] 川島他：大規模レーザー計測点群からの線状構造物の自動認識抽出に関する研究，2010 年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，B06，2010.
[3] Carlos，A. et al. : "Building Reconstruction using
Manhattan - World Grammars," CVPR, pp. 358 - 365,
2010.