Enhanced 3D Reconstruction and Modeling of Pipeline Installations for Industrial Inspection
Creators: name: Καρανταΐδης, Ιωάννης Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: 3D ανακατασκευή
Νέφος σημείων
Κύλινδρος
3D reconstruction
Point cloud
Cylinder

description: Although industrial installation inspection has been widely discussed in the litera- ture, the 3D shape reconstruction and modeling of industrial pipeline installations remain subjects with many underexplored and poorly researched areas. Industrial pipeline installations are often complex and located in cluttered environments, which makes accurate 3D modeling a challenging task. Pipeline installations can be esti- mated using sensed data, which may consist of 3D point clouds obtained from LiDAR sensors or multiview RGB images or videos captured by UAVs. UAV imaging pro- vides flexibility in data acquisition, allowing for aerial and ground-based perspectives of industrial sites. However, existing 3D pipeline modeling algorithms that process 3D point clouds or RGB imagery frequently suffer from inaccuracies, particularly due to their limited or ineffective approaches to outlier removal. These methods are either devoid of any meaningful outlier filtering or rely on rudimentary techniques that often fail in the presence of noise or clutter typically found in real-world indus- trial environments. In such settings, extraneous objects, reflections, or structural complexities introduce significant outliers that undermine the accuracy of pipeline reconstruction. To address these limitations, this thesis introduces the Enhanced Ro- bust Cylinder Fitting (ERCFit), a novel and comprehensive 3D pipeline reconstruc- tion algorithm tailored specifically for industrial applications. ERCFit enhances the outlier removal capabilities of the state-of-the-art Robust Cylinder Fitting algorithm by integrating the Local Outlier Factor (LOF) algorithm into the Robust Principal Component Analysis (RobustPCA) algorithm. This hybrid approach leverages local neighborhood density information to more effectively identify and remove outliers, 3thereby significantly improving the reliability and accuracy of the pipeline fitting process. Furthermore, this thesis proposes a 3D pipeline installation reconstruction framework that utilizes the ERCFit algorithm to accurately model and reconstruct all straight pipelines present in a 3D industrial scene. Through extensive exper- iments, the proposed 3D pipeline modeling algorithm has been demonstrated to outperform existing state-of-the-art methods in terms of accuracy and robustness, particularly in noisy, cluttered environments typical of industrial settings. The 3D pipeline installation reconstruction framework successfully reconstructs all straight pipelines in a real-world scene from a chemical plant, showcasing its practical appli- cability in industrial inspection, maintenance, and digital twin creation for complex industrial sites.
description: Αν και η επιθεώρηση εγκαταστάσεων σε βιομηχανικά περιβάλλοντα έχει συζητηθεί ε- κτενώς στη βιβλιογραφία, η τρισδιάστατη ανακατασκευή και γεωμετρική μοντελοποίηση αγωγών σε βιομηχανικές εγκαταστάσεις παραμένει ένα θέμα με πολλές ανεξερεύνητες και ελλιπώς ερευνημένες πτυχές. Οι εγκαταστάσεις αγωγών είναι συχνά πολύπλοκες και τοποθετημένες σε πολύπλοκα βιομηχανικά περιβάλλοντα, γεγονός που καθιστά την ακριβή τρισδιάστατη μοντελοποίησή τους μια δύσκολη πρόκληση. Οι εγκαταστάσεις αγωγών μπορούν να εκτιμηθούν χρησιμοποιώντας δεδομένα απο αισθητήρες, τα ο- ποία μπορεί να αποτελούνται από τρισδιάστατα νέφη σημείων που προέρχονται από σαρωτές LiDAR ή εικόνες RGB και βίντεο, που καταγράφονται από UAVs. Η απει- κόνιση με UAV προσφέρει ευελιξία στη συλλογή δεδομένων, παρέχοντας εναέριες και επίγειες οπτικές λήψεις των βιομηχανικών εγκαταστάσεων. Ωστόσο, οι υπάρχοντες αλγόριθμοι τρισδιάστατης μοντελοποίησης αγωγών που επεξεργάζονται τρισδιάστατα νέφη σημείων ή εικόνες RGB συχνά πάσχουν από ανακρίβειες, ιδίως λόγω των περιο- ρισμένων ή αναποτελεσματικών προσεγγίσεων για την απομάκρυνση έκτροπων τιμών (outliers). Αυτές οι μέθοδοι είτε στερούνται ουσιαστικού φιλτραρίσματος των outliers είτε βασίζονται σε απλοϊκές τεχνικές που συχνά αποτυγχάνουν παρουσία θορύβου ή πολυπλοκότητας που συναντάται συνήθως σε πραγματικές βιομηχανικές συνθήκες. Σε αυτά τα περιβάλλοντα, αντικείμενα εκτός στόχου, ανακλάσεις ή δομικές πολυπλοκότη- τες εισάγουν σημαντικά outliers που υπονομεύουν την ακρίβεια της ανακατασκευής των αγωγών. Για την αντιμετώπιση αυτών των περιορισμών, η παρούσα διπλωματική παρουσιάση τον αλγόριθμο Enhanced Robust Cylinder Fitting (ERCFit), έναν νέο αλγόριθμο τρισδιάστατης ανακατασκευής αγωγών, ειδικά προσαρμοσμένο για βιομηχα- 5νικές εφαρμογές. Ο αλγόριθμος ERCFit βελτιώνει τις δυνατότητες απομάκρυνσης των outliers του πιο σύγχρονου αλγορίθμου Robust Cylinder Fitting συνδιάζοντας τον αλ- γόριθμο (Local Outlier Factor - LOF) με τον αλγόριθμο RobustPCA. Αυτή η υβριδική προσέγγιση εκμεταλλεύεται την πληροφορία πυκνότητας των τοπικών γειτονιών για πιο αποτελεσματική αναγνώριση και απομάκρυνση outliers, βελτιώνοντας έτσι σημαντικά την αξιοπιστία και ακρίβεια της διαδικασίας προσαρμογής κυλίνδρων. Επιπλέον, η δι- πλωματική προτείνει ένα πλήρως ανεπτυγμένο πλαίσιο τρισδιάστατης ανακατασκευής αγωγών, το οποίο χρησιμοποιεί τον αλγόριθμο ERCFit για να μοντελοποιήσει και να ανακατασκευάσει με ακρίβεια όλους τους ευθύγραμμους αγωγούς που υπάρχουν σε μια τρισδιάστατη βιομηχανική σκηνή. Μέσα από εκτεταμένα πειράματα, ο προτεινόμε- νος αλγόριθμος τρισδιάστατης μοντελοποίησης αγωγών αποδείχθηκε ότι ξεπερνά τις υφιστάμενες State-of-the-Art μεθόδους σε όρους ακρίβειας και ανθεκτικότητας, ιδίως σε θορυβώδη περιβάλλοντα χαρακτηριστικά των βιομηχανικών εγκαταστάσεων. Το πλαίσιο τρισδιάστατης ανακατασκευής εγκαταστάσεων αγωγών ανακατασκευάζει με ε- πιτυχία όλους τους ευθύγραμμους αγωγούς σε μια πραγματική σκηνή ενός χημικού εργοστασίου, αποδεικνύοντας την πρακτική του εφαρμογή στην επιθεώρηση, συντήρη- ση και δημιουργία ψηφιακών δίδυμων για πολύπλοκες βιομηχανικές εγκαταστάσεις.