포토그레메트리기술이라 하여 여러 개의 사진으로 측량이 가능한 기술입니다.
사진 측량은 사진에서 신뢰할 수 있는 측정값을 얻는 과정입니다.
그것은 수 세기 동안 어떤 형태로든 우리와 함께해 왔으며 지구표면과 같은 것에 대한 우리의 이해를 구체화하는 데 도움을 주었습니다.
오늘날, 사진 측량은 많은 산업 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이것이 무엇이고, 어떻게 작동하는지에 대한 일반적인 이해를 돕기 위한 입문서가 여기 있습니다.
사진 측량 선택 이유
카메라가 널리 보급되면서 더 많은 사람이 엔지니어링 목적으로든 CGI용으로든 비교적 쉽게 3D 모델을 만들 수 있게
되었습니다.
사진 측량을 위한 데이터 캡처 방법
CGI 사진 측량이 준비된 장면에서 카메라를 사용하거나 측정 관련 응용 분야를 위해 설계된 사진 측량 키트가 장착된 카메라를 사용하여 데이터를 캡처합니다.
사진 측량 사용자는?
몇몇 예를 들자면 건설 프로젝트의 엔지니어, 유산 보존 분야의 고고학자, 영화 및 게임 산업의 CGI 전문가, 지도 작성전문가, 토지 측량사 등이 있습니다.
사진 측량은 광범위한 주제입니다. 그것은 수년간 점점 더 인기가 많아졌으며 각각 고유한 특징을 가진 많은 다양한 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 여기에서는 사진 측량을 뒷받침하는 일반적인 개념을 소개합니다. 작동 방식, 몇 가지 일반적인 응용 분야, 일반적으로 사용되는 하드웨어, 일반적으로 사진 측량을 사용할 때와 사용하지 않을 때를 살펴봅니다.
정의부터 시작하겠습니다.
사진 측량의 정의
사진 측량은 사진에서 신뢰할 수 있는 측정값을 얻는 과정입니다. 이 정의는 다소 단순해 보일 수 있지만 용어의 어원은 이를다음과 같이 설명합니다. "Photos"는 그리스어로 빛을 의미하고 "gramma"는 쓰기 또는 그리기를 의미하며, "metron"은 측정하는 것을 의미합니다.
또한 전자기 복사 에너지 패턴 및 기타 현상에서 측정을 포함하는 사진 측량의 몇 가지 정의를 접하게 될 수도 있습니다. 이는 일부 원에서 사진 측량의 정의에 사진뿐만 아니라 다른 다중 스펙트럼 이미지의 데이터도 포함되기 때문입니다.
사진 측량은 사진에서 신뢰할 수 있는 측정값을 얻는 수단입니다.
Photogrammetry의 정확한 의미는 2d 이미지 데이터로 기하학적인 3d 데이터를 추출하는 것입니다. 현대 사진술에서 시작하여 점차 기술의 발전이 되다 보니 포토그래메트리로 이어지게 되었습니다.
Photogrammetry로 분석을 한 사진에 적용하거나 고속사진 촬영 및 원격감지를 사용하여 측정 및 영상분석을 실제 컴퓨터 모델에 제공하고 연속으로 정확도를 측정함으로써 복잡한 2D 및 3D 모션 필드를 탐지하고, 지형도에 등고선을 그리는 측량사들로 하여 음파탐지기, 레이더, 라이더와 같은 매우 다양한 용도로 사용되었습니다.
삼각측량
중첩된 이미지를 갖는 것이 사진 측량의 핵심입니다. 여러 이미지에서 동일한 점을 식별하고 각 사진에 대한 카메라의 위치와 방향, 초점 거리, 렌즈 왜곡 및 기타 변수와 같은 매개변수를 고려하여 3D 공간에서 해당 점들이 어디에 있는지 파악할 수 있습니다. 이를 삼각측량이라 합니다.
- 장점:
- 비용 효율적: 기존 카메라를 활용할 수 있어 추가적인 장비 구입 비용이 적습니다.
- 데이터 처리 소프트웨어가 다양: 상용 및 오픈소스 소프트웨어가 많아 접근성이 좋습니다.
- 색상 및 질감 정보 풍부: 사진 데이터를 기반으로 하므로 색상과 질감 정보가 풍부하게 담겨 있습니다.
- 단점:
- 정확도: 조명 조건, 카메라 캘리브레이션, 특징점 추출 등에 따라 정확도가 변동될 수 있습니다.
- 데이터 처리 시간: 많은 양의 사진 데이터를 처리해야 하므로 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
- 환경 조건에 민감: 구름, 안개 등 기상 조건이나 조명 변화에 영향을 받기 쉽습니다 LiDAR 센서
- 원리: 레이저 펄스를 발사하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하고, 이를 통해 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 기술입니다.
- 장점:
- 정확도: 매우 높은 정확도로 3차원 데이터를 획득할 수 있습니다.
- 속도: 빠르게 대량의 데이터를 획득할 수 있습니다.
- 환경 조건에 강건: 조명 조건에 영향을 받지 않으며, 식생이나 투명한 물체를 투과하여 데이터를 획득할 수 있습니다.
- 단점:
- 고가의 장비: LiDAR 센서는 고가의 장비이므로 초기 투자 비용이 높습니다.
- 데이터 처리: 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위한 전문적인 소프트웨어가 필요합니다.
- 색상 및 질감 정보 부족: 일반적으로 색상 및 질감 정보가 포함되지 않아 별도의 센서를 이용해야 합니다
Photogrammetry 방식과 LiDAR의 결합 워크플로우 대세로 잡고 있습니다.
1. 정확한 형태 스캔을 위해 LiDAR를 사용하여 포인트 클라우드 취득
LIDAR에 대한 기본 개념
LIDAR란 무엇인가요? 그리고 라이더가 생산한 포인트클라우드데이터는 무엇일까요?
LIDAR는 광학적인 원리를 기반으로 하는 원격 감지 기술로, 레이저를 통해 거리를 측정하여 공간 데이터를 생성합니다. 레이저는 대상에 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 거리 정보를 획득합니다.
LIDAR의 작동 원리
LIDAR는 레이저 스캐너를 사용하여 여러 각도에서 레이저를 쏴 공간을 스캔합니다. 레이저가 반사되어 돌아오면, 센서는 돌아온 시간을 기록합니다. 이 정보를 기반으로 거리와 높이를 계산하여 3D 포인트 클라우드를 생성합니다.
LIDAR의 장점과 한계
LIDAR는 높은 정확도와 뛰어난 세부 정보 획득 능력을 가지고 있습니다. 특히 시간제한이 있는 작업이나 대규모 광산 분석에 적합합니다. 그러나 LIDAR 시스템은 비교적 고가이고, 날씨 조건에 영향을 받을 수 있으며, 데이터 처리 시간이 필요합니다.
시간 제한이 있는 캡처
LIDAR는 시간 제한이 있는 작업에 유용합니다. 예를 들어, 공항의 스캔 작업은 밤에 제한된 시간 내에 수행될 수 있습니다. LIDAR는 자체적인 레이저 광원을 사용하므로 날씨 조건에 구애받지 않고 작업을 수행할 수 있습니다.
대규모 토목, 건축 분석
LIDAR는 대규모 건축, 토목 정확한 분석에 유용합니다. 매우 큰 마이닝 사이트에서 평방미터의 천차만별한 데이터를 신속하게 분석하여 생산량 및 생산 속도를 파악하는 데 사용됩니다.
Point Cloud란?
포인트 클라우드는 3차원 공간상에 퍼져 있는 여러 Point의 집합(Set cloud)을 의미합니다.
점군(Point Cloud)은 2D 이미지와 다르게 깊이(z 축) 정보를 가지고 있기 때문에, 기본적을 NX3의 numpy배열로 표현됩니다. 여기서 각 N 줄은 하나의 점과 맵핑이 되며, (x, y, z)의 3차원 정보를 가지고 있습니다.
이미지 데이터와 Point Cloud
이미지 데이터에서 픽셀의 위치 정보는 항상 양수입니다. 기준점은 왼쪽 위부터이며 좌표값은 정수로 표현합니다.
Point Cloud에서 점의 위치는 양수 또는 음수입니다. 기준점은 센서의 위치이며, 좌표값은 실수로 표현합니다.
기준점의 좌표에서 x, y, z 값은 다음과 같이 나타냅니다.
x : 앞, 뒤
y : 왼쪽, 오른쪽
z : 위, 아래
Point Cloud 데이터의 성질
현실에서 3D 공간 정보를 시각적으로 표현해 주는 데이터는 Point Cloud 데이터이다. 그렇기 때문에 3D 인공지능 연구 역시 Point Cloud 데이터 위주로 활발히 이루어졌다. 이미지 데이터와 마찬가지로 Point Cloud 데이터를 기반으로 한 Classification, Object Detection, Semantic Segmentation 등의 연구가 이루어졌다.
Point Cloud 기반 3D Object Detection
스캔으로 만들어지는 파일포맷 Point Cloud Formats
3D 모델링을 위한 파일 형식은 수백 개가 존재한다. 이것들의 호환성만 생각해도 머리가 지끈하다..
- Point Cloud의 파일 형식의 예
*. asc ,*. cl3 , *. clr , *. fls , *. fws ,*. las , *. ptg , *. pts , *. ptx , *. txt ,
*. pcd , *. xyz 등 그 외 스캐너의 제품에 따라 자체 확장자를 갖고 있다. 그러나 자체 확장자일 경우
변환프로그램을 통해 위의 일반적인 포인트크라우드파일로 저장할 수 있다.
단순히 x, y, z 정보만을 가진 *. xyz 포맷을 이용하여도 되고, 헤더 정보와 x, y, z를 가진 *.pcd 포맷을 이용하기도 한다.
일반적으로 사용되는 *.pcd 포맷은 Header와 Data 세션으로 나누어진다.
데이터를 어디에 어떻게, 누가 사용할지에 따라서 Output Format을 잘 설정하여 저장해야 한다.
일반적을 많이 사용하는 autodesk rebit과 같은 bim 프로그램을 사용하려면,
rcp확장자로 변경해야 하는데. rcp로 변환하기 위해선 recap이라는 전환프로그램으로 파일을 전환해야 한다.
포인트 클라우드 데이터를 수집하는 주요 방법은 포인트 클라우드 데이터를 수집하는 주요 방법은 LiDAR. LiDAR는 장치에서 빛을 내보내 물체에서 반사된다는 점에서 레이더와 유사한 방식으로 작동하는 기술입니다. 라디오는 큰 파장의 전파를 사용하고 LiDAR는 높은 정밀도를 위해 작은 파장의 레이저를 사용한다는 차이점이 있습니다.
빛이 장치로 돌아오는 시간을 빛의 속도와 함께 사용하여 거리를 계산합니다. 일반적으로 LiDAR 장치에는 수직 각도는 고정되어 있지만 수평면에서 회전하는 레이저가 포함되어 있습니다. 장치는 내부적으로 레이저가 수직으로 향하고 있는 각도와 방위각을 알고 있습니다. 이를 통해 장치는 물체에서 점의 위치를 3D 구형 좌표로 제공합니다. 내부의 레이저는 초당 수천 개의 포인트를 생성합니다. 위에서 언급한 강도는 반사된 빔의 강도이며 물체의 반사율을 나타냅니다.
포인트 클라우드는 어떤 용도로 사용되나요?
포인트 클라우드를 사용할 수 있는 애플리케이션은 매우 다양합니다. 로봇과 자율 주행 컴퓨터가 주변 환경을 이해하고 탐색할 수 있도록 실시간으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 포인트 클라우드 측량 중에 생성된 데이터는 다른 자동차, 도로 표지판, 차선 표시와 같은 표면과 물체를 인식하고 식별하는 데 유용합니다.
OxTS는 기본적으로 자동차 제조업체가 자율주행차 개발 시 필요한 내비게이션 데이터와 측량에 사용할 포인트 클라우드 생성에 필요한 LiDAR 데이터를 확보하는 데 관여합니다.
거리와 부피는 포인트 클라우드 분석 소프트웨어를 사용하여 쉽게 계산할 수 있으며, 강도는 다양한 재료를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. LiDAR가 제공하는 또 다른 기능은 다중 복귀입니다. 이를 통해 단면이 유한한 레이저 펄스가 여러 표면에서 반사되어 동일한 펄스로부터 여러 점을 얻을 수 있습니다. 이는 특히 창문을 볼 때와 창문을 통해 볼 때 모두 유용하며, UAV로 비행할 때 나무 꼭대기와 땅을 보는 등 무수히 많은 다른 용도로도 사용할 수 있습니다. LiDAR 포인트 클라우드 측량을 통해 눈의 깊이를 확인할 수도 있습니다. LiDAR가 눈의 최상층을 볼 수 있다면 그 아래 지면에서 또 다른 강한 반사를 얻을 수 있어 사용자가 깊이를 계산할 수 있습니다.
포인트 클라우드는 누가 사용하나요?
포인트 클라우드 데이터는 많은 업계 워크플로우에서 중요한 부분이 되었습니다. 사용자가 반복적으로 사용할 수 있는 정확하고 실행 가능한 데이터를 제공하기 때문입니다. 포인트 클라우드 데이터의 사용 사례는 거의 무궁무진하지만, 일부 산업에서는 포인트 클라우드 데이터가 다른 산업보다 더 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어
건설 회사
건설 회사는 프로젝트의 수명 주기 전반에 걸쳐 포인트 클라우드 데이터를 사용합니다. 프로젝트 초기에는 현장 측량, 프로젝트 계획, 프로젝트 비용 예측에 LiDAR 데이터를 활용할 수 있습니다. 또한 건설 산업은 규제가 엄격하기 때문에 모든 건축 작업이 계획된 설계와 최대한 일치하는 것이 중요합니다. 포인트 클라우드 데이터는 이를 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
토목 엔지니어
라이다는 한동안 토목 공학에 사용되어 왔습니다. 토목 공학 프로젝트에서는 특히 프로젝트 초기에 정확도가 중요합니다. 새 프로젝트에서 LiDAR 포인트 클라우드를 사용하여 지형을 매핑하면 인공 또는 자연 지형 중 제거해야 할 지형을 분석하는 데 도움이 됩니다. 스캔이 정확하면 현장을 다시 방문할 필요가 없으며 원격으로 데이터를 반복적으로 분석할 수 있습니다.
포인트 클라우드 데이터는 프로젝트 초기에 발생할 수 있는 수리 및 유지 관리 문제를 분석하여 프로젝트가 일정에 맞게 유지되도록 하는 데에도 사용할 수 있습니다.
건축가
건축 분야에서 기술은 가능성의 한계를 계속 넓혀가고 있으며, 이러한 변화에서 LiDAR는 중요한 역할을 하고 있습니다. LiDAR 스캐너로 수집한 포인트 클라우드 데이터는 건축가에게 프로젝트에 대한 상세한 공간 정보를 제공합니다. 전통적으로 건축 측량은 수작업으로 이루어졌지만, LiDAR를 사용하면 건축가는 짧은 시간 안에 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.
또한 포인트 클라우드 데이터는 매우 정밀하기 때문에 건축가가 보다 정확한 설계 도면을 제작할 수 있습니다. 또한 오류의 양을 줄여 수익성을 개선하고 프로젝트 완료에 걸리는 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.
이제 포토 그래 메트리와 라이더에 대한 설명은 했습니다.
라이더스캐너는 일반적으로 아주 고가의 하드웨어입니다.
일반적으로 1억대 제품들이 많죠 라이카, faro 등
위의 하드웨어들은 지점을 옮기며 스캔하게 되는데. 정밀도에 따라 한번 스캔하는데 1-2분-5분까지 걸리는 스캔시간이 걸립니다. 하드웨어 해드가 360을 돌며 전체를 스캔하는 방식입니다.
이와 함께 새로운 방식의 하드웨어가 메타포트프로 3입니다.
아주 직관적인 사용법과 스캔데이터를 메타포트 본사로 보내서 스티칭이 완료되어 내려받는 방식으로 뛰어난 디바이스호환성을 갖고 있다, 어느 디바이스에도 url만 있으면 전달되고, 거리와 면적측정이 클릭 한 번으로 볼 수 있습니다.
아주 쉽게 Matterport 3D 가상 투어는 더 나은 경험, 더 행복한 고객, 더 많은 수익을 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
메타포트프로 2에서는 가동하지 못했던 실외 스캔이 가능하여 라이더스캔에 새로운 시장을 만들고 있습니다.
이제 또 다른 광대역스캐너가 있습니다. www.fjd.co.kr
이 제품은 핸드헬드 방식의 3D라이더 스캐너입니다. 이방식의 스캐너가 세계적인 스캐너기업에서 출시되고 있습니다.
여기서 주목해야 할 것은 핸드헬드방식의 3d스캐너의 가성비라고 할 수 있습니다.
가성비로 말할 때 중국의 제품을 제외할 수없습니다.
특히 가성비로 볼 때 FJD TRION P1/S1이 주목받고 있습니다.
이 제품은 스캔한 데이터를 가공하는 전용프로그램이 제공됩니다.
디지털트윈을 위한 광대역스캐너를 소개했습니다.
FJD TRION p1과 s1은 국내에 공식딜러가 있어서 데모와 실제품을 테스트할 수 있습니다. www.fjd.co.kr