Hantering och modellering av laserskanningsdata i FME : Automatisering av modellering av tunnlar

• Main Authors: Lindqvist, Linus, Pantesjö, Jesper
• Format: Others
• Language: Swedish
• Published: Karlstads universitet, Fakulteten för hälsa, natur- och teknikvetenskap (from 2013) 2019
• Subjects: automation; FME; LAS; point cloud; modeling; CAD; Poisson; tunnels; laser data; automatisering; punktmoln; modellering; tunnlar; laserdata; Other Computer and Information Science; Annan data- och informationsvetenskap; Other Civil Engineering; Annan samhällsbyggnadsteknik
• Online Access: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kau:diva-72671

Bygg- och anläggningsbranschens implementering av BIM har resulterat i ett ökat behov att digitaliserat relationsunderlag. Äldre relationshandlingar, som mestadels utgörs av pappersritningar, saknar digitala motsvarigheter vilket gör att insamlingar av ny information, från pappersritningar, kan bli aktuell. Terrester laserskanning (TLS) är en teknik som tillämpas för insamling av data i punktmolnsform och är en allt mer förekommande insamlingsmetod vid införskaffning av relationsunderlag. Modellering från tredimensionella punktmolnsdata är ofta komplicerad och på så vis införstått med manuellt arbete för att producera ett godtyckligt resultat. Syftet med examensarbetet var att undersöka möjligheten att skapa en CAD-modell av en tunnels ytskikt från ett punktmoln med hjälp av programvaran FME. Studieområdet är ett mindre tunnelsegment och den insamlade datamängden utgörs av tidigare framarbetat punktmoln. Punktmolnet är obearbetat och innehåller brus i form av avvikande punkter samt installations- och konstruktionsobjekt. Tidigare producerat relationsunderlag, i form av CAD-modell, tilldelades också för att möjliggöra en jämförelse mot de modeller som skapats i arbetet. FME tillhandahåller ett flertal verktyg för bearbetning av punktmoln och arbetet har omfattats av tester där de olika verktygen utvärderats. Det huvudsakliga fokuset har legat på verktyget PointCloudSurfaceBuilder, vars funktion är att rekonstruera punktmoln till en mesh. En metod för filtrering av punktmolnet utformades och utreddes också under arbetet. Flertalet försök utfördes för att testa vad som fungerade bäst och ett antal modeller av varierande kvalitet kunde skapas. Metoden Poisson i verktyget PointCloudSurfaceBuilder visade bäst resultat då den skapar en “vattentät” modell som följer punktmolnets rumsliga förhållande bättre än det tilldelade relationsunderlaget. För metoden Poisson var Maximum Depth den parameter som hade störst inverkan på resultatets kvalitet. För varje höjning med 1 i parametern Maximum Depth så ökade upplösningen kvadratiskt i varje dimension för x, y och z. De totala värdena för tidsåtgång, filstorlek och antal trianglar ökade även potentiellt med upplösningen. Värden över 9 blir svåra, om inte omöjliga, att hantera i CAD-miljöer på grund av för detaljerade data i förhållande studieområdets storlek. Därav rekommenderas 7 och 8 som parametervärden vid modellering i miljöer likartade med tunnelsegmentet. === The building and construction industries implementation of BIM has resulted in an increased need to digitalise as-built basis. Older as-built documents, which is mostly made of paper plans, are missing their digital counterparts, which makes it that collection of new information, from the paper plans, can be vital. Terrestrial laser scanning (TLS) is a technique that is applied for collection of data in the form of data point clouds and is a more frequent collection method for obtaining supplies of as-built. Modelling from three-dimensional point cloud data is usually a complicated matter and therefore connected with manual labour to produce an arbitrary result. The purpose with the bachelor thesis was to research the possibility to create a CAD-model of the layer of a tunnel from a point cloud with the use of a software called FME. The study area is a smaller tunnel segment and the collected data set is based from an earlier created point cloud. The point cloud is unprocessed and contains noise from deviant points and object of installations and construction. The earlier produced as-built, in form of a CAD-model, was applied as well to enable a comparison parallel to the newly created models in this thesis. FME contains several tools for handling point clouds and the work have included several tests where the different tools have been evaluated. The primary focus of the work has been to evaluate the possibilities of the tool PointCloudSurfaceBuilder, which function is to reconstruct point clouds to a mesh. A method was also created and examined to clean the point cloud from noise. Several tests were executed to see what kind of method works the best and models of different qualities were rendered. The construction method Poisson in the transformer PointCloudSurfaceBuilder produced the best results whereas it creates a “water tight” model that follows the point clouds spatial conditions in a better way than the as-built model. In the method of Poisson there is a parameter called Maximum Depth which showed the greatest impact for the quality of the result. For every increase of 1 in the parameter Maximum Depth was the resolution increased by a factor of two in every direction of x, y and z. The total values for amount of time, file size and number of triangles increased as well in a way parallel to the potential increase of the resolution. It is hard, if not impossible, to handle the models in CAD-environments above the value 9. That is because of too high detail in the data in relation to the size of the study area. Therefore, are the recommended values of the parameter 7 and 8 in case of modelling of similar environments in tunnel complexes.