
点群データとCADデータを活用し、現場の可視化と計画の最適化を図ります。→LINK
現場で取得した点群データを測量や施工計画に活用する方法です。
■STEP-1:Scaniverse
iPhone搭載のLiDARスキャナーを使用し現場の点群データを取得します。
使用するアプリは、Scaniverse/スキャニバース です。
取得した点群データは、*.lasで出力保存します。
■STEP-2:CloudCompare
点群データを処理するソフトです。*.lasデータを読み込みます。
余分な箇所の切り取りや、距離測定・面積などが測れます。
*.lasデータの場合、ポイントの大きさ変更などができます。
■STEP-3:SketchUp
使用するCADデータを*.stl形式でエクスポートします。
m単位で作成している場合には、1/1000に縮小する必要があります。
■STEP-4:CloudCompare
STEP-2で作成した点群データに、STEP-3の*.stlデータを読み込んで、位置合わせをします
読み込んだデータ(マンホールとバックホウ)は、緑色として表示されます。
距離や面積を測り表示させることも可能です
■MeshLab(調査中)
点群処理ソフト比較表
項目 | CloudCompare | MeshLab | Trend-Point |
---|---|---|---|
主な用途 | 点群データの解析、視覚化、登録、メッシュ化 | 3Dメッシュ編集、クリーニング、視覚化、リメッシュ | 点群データ解析、施工管理向けデータ処理、DX支援 |
対応データ形式 | PLY、LAS、E57、TXT、BINなど主に点群データフォーマット | OBJ、STL、PLY、3DS、FBXなど多数の3Dメッシュフォーマット | 主に点群データ(.las、.xyzなど)および測量データ(CIMモデルとの連携可能) |
主な機能 | 点群の整列(ICPなど)、差分解析、クロスセクション生成、点密度解析 | リメッシュ、ポリゴン削減、法線修正、穴埋め、テクスチャ投影、スムージング | 土木施工の点群データ処理、出来形管理、地形比較、断面図生成、舗装品質管理 |
データ処理 | 点群ベースで処理を行い、大規模データセットを扱いやすい | メッシュベースで処理を行い、クリーニングや再構築が得意 | 施工現場向けに特化したデータ処理。土木規格に基づく解析が容易 |
解析機能 | 点密度、体積差分、登録誤差(RMS)の計算、距離フィールド解析 | 面積、体積、曲率解析、非多様体ジオメトリ検出 | 土木規格に基づく出来形管理や測量データの精度評価 |
視覚化 | 点群、メッシュ、セグメントの表示、距離や差分のカラーマッピング | ワイヤーフレーム、テクスチャ付きメッシュ、法線、頂点カラーの表示 | 断面図や出来形比較グラフ、土木規格に基づいたカラーマッピング |
ユーザーインターフェース | 分析機能が多く、専門的なデータ操作に対応 | 比較的シンプルで、3Dメッシュ編集を中心にした直感的な操作が可能 | 土木施工に特化したUIで、現場作業者でも扱いやすい |
プラグイン対応 | 限定的なプラグインサポート(主要機能は標準で対応) | 豊富なプラグインで機能拡張可能 | プラグイン不要。土木施工向けの標準機能が充実 |
スクリプト機能 | コマンドラインやバッチ処理に対応 | Pythonスクリプトによる自動化対応 | 非対応(施工現場向けのシンプル操作を優先) |
大規模データ対応 | 点群データ(数百万~数十億点)の処理が可能 | メッシュデータに特化しているため、点群データの処理には向いていない | 点群データを施工管理基準に基づいて効率的に処理可能 |
動作の軽快さ | 比較的軽快だが、膨大なデータではハードウェア性能に依存 | 軽量だが、非常に大きなデータセットの処理では性能が低下する場合がある | 大規模データでも高速に処理可能。専用設計により100億点規模のデータも快適に扱える |
適した分野 | 測量、地形解析、土木工学、建築、リバースエンジニアリング | 3Dモデリング、CG制作、3Dプリント、スキャンデータ処理 | 土木施工、測量データ解析、出来形管理、現場DX推進 |