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파이프 라인 리트로피팅 어플리케이션을 위한 3D 포인트 클라우드, CAD 모델, 실시간 카메라 뷰 및 부분 포인트 클라우드의 4 대 1 정렬
안도윤(Do Yoon Ahn),아제이 쿠말(G Ajay Kumar),아쇽 쿠말 파틸(Ashok Kumar Patil),채영호(Young Ho Chai) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.8
레이저 스캐닝된 3D 포인트 클라우드 데이터 및 CAD(Computer Aided Design)모델을 이용하면 중화학플랜트에서의 복잡한 공학적 모델의 건설, 모니터링 및 리트로피팅에 큰 이점이 있다. 또한, BIM(Building Information Modeling) 프로세스에 필요한 시간, 노력 및 비용을 절감할 수 있다. 레이저 스캐닝으로 생성 된 포인트 클라우드 데이터와 실제 모델을 매칭시켜 보면 사용자가 실제 모델에 해당하는 부분의 특정 요소를 찾아 분석하고 수정하는 것이 용이하다. 본 논문은 포인트 클라우드의 획득, 생성된 포인트 클라우드 데이터와 물리적 모델의 정렬, 적응형 3D 모델링을 포함한 리트로피팅을 위한 프레임워크를 제시한다. 워크플로우는 효율적인 4 in 1 접근 방식으로, 첫번째로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 실시간 부분 포인트 클라우드를 사용하여 실제 물리적 모델과 사전에 수집, 재구성한 포인트 클라우드 데이터와 정렬하고, 그 후 정렬된 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 3D모델의 자동생성 및 생성된 CAD의 가상 리트로피팅을 수행한다. 마지막으로 VR(Virtual Reality)기기를 이용하여 생성된 3D모델을 실제 카메라 뷰에 중첩하여 보여줌으로써 효율적으로 시각화를 완성한다. 이 방법은 LiDAR에서 얻어지는 부분 포인트 클라우드 데이터와 사전에 수집, 재구성한 포인트 클라우드 데이터 및 플랜트 CAD 모델을 사용하여 실제환경에서 시연되었다. The use of laser scanned 3D point cloud data and computer aided design (CAD) models aids in the construction, monitoring, and retrofitting of complex engineering objects in petrochemical plants. Moreover, it reduces the time, effort, and cost required for the building information modeling (BIM) process. Connecting the laser scanner generated point cloud data with the physical world enables users to find, analyze, and modify the specific element of the model corresponding to the physical model. This paper presents a framework for point cloud acquisition, alignment of generated point cloud data with the physical world model, adaptive 3D modeling, and retrofitting. The workflow includes an efficient 4-in-1 approach, beginning with the alignment of pre-processed point cloud data with the realworld physical model using a real-time partial point cloud obtained from light detection and ranging (LiDAR), followed by the automation of 3D model generation from the point cloud data and virtual retrofitting of CAD models. Finally, an overlap of the generated 3D models on the real environment from the camera view is efficiently visualized using a wearable virtual reality (VR) device. The proposed method is demonstrated in a real-world setting, using the partial point cloud from LiDAR, pre-processed real-world point cloud data, and CAD models of an industrial plant.
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