Детальная информация

Работа посвящена разработке и реализации инструмента для обработки и оптимизации данных, полученных с помощью 3D-сканирования, с целью создания фактической модели объекта и её последующего сравнения с проектной моделью. Задачи, которые решались в ходе исследования: Изучение существующих методов 3D-сканирования и BIM-технологий в строительстве; Разработка алгоритма обработки и оптимизации данных 3D-сканера; Реализация скриптов на основе разработанного алгоритма; Интеграция скрипта в рабочий процесс строительного контроля. Экспериментальные исследования проводились на основе данных, полученных с помощью фотограмметрии, как аналога 3D-сканирования. В ходе экспериментов из исходного облака точек, состоящего более чем из 100000 точек, была создана оптимизированная модель, содержащая 7942 точки. Реализация всех скриптов заняла меньше часа. Полученная модель была успешно экспортирована в Autodesk Revit, где на неё была наложена проектная модель для сравнения отклонений. Помимо измерения отклонений, фактическую модель можно использовать для выяснения объемов материала, реализации других скриптов и автоматизации различных процессов в строительстве. Процесс обработки данных включал фильтрацию и классификацию точек на категории, генерацию недостающих точек и создание трехмерной модели с использованием Grasshopper и плагина RhinoInside для импорта в Revit. Размер файла проекта с импортированной моделью составил 2704 КБ. Человеческий фактор в процессе обработки данных практически отсутствовал, что минимизировало риск ошибок и повысило точность результатов. От пользователя требовалось лишь задавать значения параметров для обработки данных. В результате работы было доказано, что предложенные методы и алгоритмы имеют значительный потенциал для дальнейшего развития и могут быть использованы в рабочей практике. Разработанные скрипты позволяют специалистам, не обладающим высокой квалификацией или специальными навыками работы с моделями, эффективно выполнять задачи по мониторингу строительных конструкций, что открывает новые возможности для повышения качества и эффективности строительных процессов.

The work is dedicated to the development and implementation of a tool for processing and optimizing data obtained through 3D scanning, with the aim of creating an as-built model of an object and subsequently comparing it with the design model. Research objectives: Study existing methods of 3D scanning and BIM technologies in construction; Develop an algorithm for processing and optimizing 3D scanner data; Implement scripts based on the developed algorithm; Integrate the script into the construction quality control workflow. Experimental studies were conducted based on data obtained through photogrammetry, as an analogue of 3D scanning. During the experiments, an optimized model containing 7942 points was created from an initial point cloud consisting of more than 100000 points. The implementation of all scripts took less than an hour. The resulting model was successfully exported to Autodesk Revit, where the design model was overlaid for deviation comparison. In addition to measuring deviations, the as-built model can be used to determine material volumes, implement other scripts, and automate various construction processes. The data processing procedure included filtering and classifying points into categories, generating missing points, and creating a three-dimensional model using Grasshopper and the RhinoInside plugin for importing into Revit. The project file size with the imported model was 2704 KB. The human factor in the data processing was almost absent, minimizing the risk of errors and increasing the accuracy of the results. The users task was only to set the parameter values for data processing. As a result, it was proven that the proposed methods and algorithms have significant potential for further development and can be used in practical applications. The developed scripts allow specialists without high qualifications or specific modeling skills to efficiently perform construction monitoring tasks, opening up new opportunities for improving the quality and efficiency of construction processes.