6125495280

Identyfikacja i rekonstrukcja elementów rurowych w instalacjach przemysłowych na potrzeby inwentaryzacji 20

•    Transformata Hougha jest narzędziem do wykrywania wcześniej określonych wzorców zarówno w obrazach 2D jak i 3D. Jest to metoda kosztowna obliczeniowo ze względu na dużą liczbę operacji, które należy wykonać oraz pamięciowo, co z kolei jest uwarunkowane koniecznością akumulacji wyników. Wraz ze wzrostem ilości danych przyrost liczby elementów tablicy akumulacji ma charakter wykładniczy. Dlatego też w przypadku chmur punktów, dla których dane często liczone są w min punktów, kluczowa jest wcześniejsza segmentacja danych.

Zaadaptowano algorytm transformaty Hougha dla efektywnego przetwarzania danych zawierających współrzędne trójwymiarowe, na potrzeby przetwarzania chmur punktów, wykorzystującego transformaty Hougha używaną dla danych dwuwymiarowych.

•    Nieprzetworzona chmura punktów może służyć głównie na potrzeby prezentacji ze względu na swoją złożoność. Operator chcąc wykonać jakieś operacje na fragmencie chmury reprezentującej np. fragment instalacji musi wcześniej manualnie go wydzielić, co w przypadku rozległych scen jest czasochłonne i często niejednoznaczne poprzez przypadkowo wskazane błędnie punkty chmury.

Opracowano unikalny struktury danych pozwalającą na szybkie identyfikowanie wybranych elementów sceny pomiarowej. Struktura jest obiektem wirtualnym, do której zostają zaimportowane dane. Dzięki temu pliki wejściowe zawsze pozostają nienaruszone. Istnieje możliwość zapisu do plików zewnętrznych zarówno pojedynczych linii pomiarowych jak i grup punktów sklasyfikowanych, jako punkty leżące na /j/aszczyznach i walcach.

Podczas realizacji pracy występowały pewne problemy techniczne, których rozwiązanie zaliczyć można do efektów praktycznych zrealizowanej pracy:

• Przetwarzanie chmury punktów pozyskanej w wyniku pomiaru obiektu rzeczywistego wymaga znacznej mocy obliczeniowej. Możliwość łączenia kilku skanów ze sobą sprawia, że ograniczenia dotyczące wielkości chmury wynikają tylko i wyłącznie z ilości pamięci jednostki wykorzystywanej do ich przetwarzania. Dlatego tak istotna jest segmentacja chmury punktów w oparciu o różne kryteria.

Wykonano komputerową implementację transformatę Hougha tak, aby można było ją wykorzystać na potrzeby przetwarzania chmur punktów. Implementację napisano w języku C++ i może zostać ona wykorzystana, jako niezależny moduł wykorzystywany przy współpracy z bibliotekami PCL służącymi do przetwarzania chmur punktów. Metoda została opracowana w taki sposób, że można w łatwy sposób wykonać obliczenia równoległe.