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„Handgeführter 3D-Laserscanner“ – Versionsunterschied

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TLS2015D (Diskussion | Beiträge)
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Version vom 23. Februar 2016, 18:12 Uhr

Während die Entwicklung dreidimensionaler Technologien schnell voran geht, bleibt die Erfassung von hochwertigen Geländedaten in abgelegenen hochalpinen Gebieten eine Herausforderung. Die Anwendung von bodengestützten Methoden, wie terrestrisches Laserscanning (TLS) wird durch hohe Investitionskosten, die Tragbarkeit von großen Instrumenten und dem Energiebedarf in entlegenen Gebieten, erschwert.[1] Eine Alternative stellen handgeführte 3D-Laserscanner dar. Bei diesen handelt es sich um eine Variante des terrestrischen Laserscannings (TLS). Diese Geräte sind jedoch nicht uneingeschränkt flexibel einsetzbar und teils an eine Trägerplattform, wie zum Beispiel an ein Fahrzeug, gebunden. Für Gebiete mit steilen Hängen, Hangrutschungen und / oder felsiger Oberfläche können handgeführte 3D-Laserscanner (HLS) zum Einsatz kommen. [2] Diese dienen dabei der Umwandlung eines realen Objekts in eine digitale Form. Die gescannten Daten liegen in Form von Punktwolken vor, wobei jeder Punkt eine Position im Raum hat und sich auf ein Koordinatensystem bezieht. Es kann eine Einteilung der 3D-Scanner in stationäre und mobile Geräte vorgenommen werden. Bei stationären 3D-Scannern handelt es sich um Geräte mit großen Abmessungen, welche an einen Ort gebunden sind. Mobile Geräte hingegen sind von geringerer Größe und können zu einem unbewegten Objekt gebracht werden. Mit der zunehmenden Verwendung von Laserscannern, folgte das Bestreben nach leistbaren, effizienten und benutzerfreundlichen Geräten. Manche Anwendungen erfordern aufwendige Geräte, doch heutzutage können etliche Aufgaben bereits mit preisgünstigeren und kleineren handgeführten 3D Laserscannern durchgeführt werden.


Arten von handgeführten 3D-Laserscannern (Auswahl)

EXAscan 3D

Der EXAscan 3D aus der Handyscan 3D-Reihe, zählt zu den schnellsten handgeführten 3D-Scannern, welcher die 3D-Form von vielen mittelgroßen Objekten erfassen kann. Während des Scannvorgangs ermöglicht er sowohl die Bewegung des Scanners, als auch die des gescannten Objekts. Die Scannposition wird durch Kennzeichnungen auf dem Objekt festgelegt, welche die räumliche Orientierung des Scanners gewährleisten soll. Beim Scannen ist es notwendig, die grundlegenden Parameter der Umgebung, wie die Temperatur, die Luftfeuchtigkeit und die Beleuchtung nicht zu verändern, da die Beleuchtung im Raum einen großen Einfluss auf die Kalibrierung des Gerätes, als auch auf den Scan hat. Vor jedem Messvorgang ist es notwendig eine Kalibrierung bzw. Prüfung des 3D-Scanners durchführen. Im Fall eines Laser- und optischen 3D-Scanners wird eine Kalibrierungsplatte in verschiedenen Abständen und Neigungen gescannt. Anschließend können die Rohdaten in verschiedene Dateiarten exportiert werden.[3]

ZEB1

Beim ZEB1 handelt es sich ebenfalls um einen Handscanner mit einem Gewicht von bis zu 0,7 kg, welcher mit einem Computer oder einem Datenlogger verbunden ist. Nach der Kalibrierung (ca. 15 Sekunden) erfolgt die Erhebung von Objekten im Schritttempo. Dabei schwenkt der Scan-Kopf hin und her, um die Daten der 3D-Umgebung erfassen zu können. Um eine genaue Rekonstruktion zu ermöglichen und Abweichungsprobleme zu vermeiden, sollte der Vermessungsweg eine geschlossene Schleife bilden, sodass der gleiche Bereich am Anfang und am Ende des Weges gescannt wird. Als Endergebnis liegen die Daten als Punktwolke mit einer Genauigkeit von 30 mm vor, welche in einer entsprechenden Software weiter verarbeitet werden kann. Die Vorteile des ZEB1 liegen in der schnellen Erhebungszeit vor Ort, den niedrigen Personalkosten und einer kostengünstigen Verarbeitung. Im Vergleich zu teresstrischen Laserscannern ist die Datendichte sowie die Genauigkeit des Laserscanners jedoch geringer.[4]

Structure-from-Motion

Eine weitere Methode Objekte im Gelände aufzunehmen, wenn auch nicht direkt in Form von 3D Laserscanning, stellt das Structure-from-Motion Verfahren dar. Es handelt sich dabei um eine kostengünstige photogrammetrische Methode für hochaufgelöste topographische Rekonstruktionen. Hierbei werden 3D Strukturen durch die Überlappung versetzter Fotos gewonnen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Photogrammetrie müssen zuvor jedoch keine Zielobjekte angegeben werden, von welchen die 3D Position bekannt ist. Structure-from-Motion ist am besten geeignet für Fotos, die sich stark überlagern und eine vollständige dreidimensionale Struktur, von einer Vielzahl an Positionen erfassen kann.[5]

Alternative 3D-Scanner - Bildbasierende 3D-Rekonstruktionen

Project Tango

Durch den technischen Fortschritt wird es in Zukunft möglich sein, über Smartphone oder Tablet, die Umgebung in Echtzeit und in 3D zu erfassen. Bei Project Tango handelt es sich um eine Google Plattform, welche Bildverarbeitung nutzt, um Geräten die Möglichkeit zu geben, ihre Position in Bezug auf die Welt um sie herum zu verstehen – vergleichbar mit Augen, welche in einem Raum den Boden, die Wände oder Objekte wahrnehmen. Hierfür werden die drei Technologien Motion Tracking, Raumerkennung und Tiefenerfassung verwendet. Bei Motion Tracking kann die Bewegung und Orientierung durch einen dreidimensionalen Raum mit Hilfe des Gerätes selbst nachverfolgt werden. Unabhängig von der Bewegungsrichtung kann es erkennen, wo es sich befindet und welches Objekt gerade betrachtet wird, wobei es jedoch noch einige Einschränkungen gibt. Über große Entfernungen und Zeiträume kann die Ansammlung von kleinen Fehlern, zu Abweichungen von Messungen führen. Darüber hinaus wird bei Motion Tracking die tatsächliche Umgebung noch nicht erfasst. Wenn ein neuer Modus durchgeführt wird, beginnt die Nachverfolgung von neuem und es wird die Position relativ zur letzten Startposition angegeben. Bei der Raumerkennung kann sich ein Project Tango Gerät an die sichtbaren Merkmale der Umgebung, die bereits erfasst wurden, erinnern und diese nutzen um Standort-, Orientierungs-, oder Bewegungsfehler zu korrigieren. Für die Tiefenerfassung sind die Geräte mit einem integrierten 3D Sensor ausgestattet, welcher die Distanz von einem Objekt zum Gerät misst. Aktuelle Apparate eignen sich am besten in Innenräumen bei einer mittleren Distanz von 0,5 m bis zu 4 m. Da sich die Technologie auf die Betrachtung von Infrarotlicht stützt, für welche die Kamera des Geräts verwendet wird, gibt es Situationen bei welchen eine geeignete Tiefenerfassung schwierig ist. Dazu zählen beleuchtete Bereiche, dessen Lichtquellen einen hohen Anteil an Infrarot haben, wie beispielsweise Sonnenlicht, Glühbirnen oder Objekte die kein Infrarot reflektieren, da diese nicht gescannt werden können. Die Tiefeninformation steht als Punktwolke zur Verfügung, bei welcher man (x,y,z) Koordinaten für Punkte erhält, die man berechnen kann. Jede Dimension hat einen Gleitkommawert, welcher die Position jedes Punktes in Meter im Koordinatennetz erfasst. Zum jetzigen Zeitpunkt ist es jedoch noch nicht möglich ein großes Netz mit Strukturen für eine 3D Abbildung zu erstellen.[6]

Kinect

Seit November 2010 ist das von Microsoft entwickelte Kinect im Handel erhältlich. Für die Spieleindustrie entwickelt (Xbox 360) findet das Gerät ebenso in Außenbereichen, wie in der Gletscherforschung, der Topografie, oder der Geomorphologie Anwendung. In einer Karsthöhle zeigte sich, dass bei der Aufnahme von Flächen (Sinterdecken) mittels Kinect-Technologie, die Punktwolken im direkten Vergleich mit der TLS Technologie, sehr ähnlich sind.[7]

Anwendungsgebiete

Handgeführte 3D-Laserscanner finden im Bereich des Ingenieurwesens, beispielsweise bei der Rekonstruktion von Objekten, in der Qualitätskontrolle für die Kontrolle von Produkten in Betrieben, im Architekturwesen, in der Geomorphologie, im Multimedia-Bereich bei der Modellierung von virtuellen Städten, in der Kunst bei der Rekonstruktion von historischen und kulturellen Gebäuden und Statuen, in der Lebensmittel-Prozessmodelierung und im medizinischen Bereich Anwendung.[8]

Kulturstätten

Für eine effektive und detaillierte Digitalisierung von Kulturstätten, sind Messungen von einer Vielzahl an Standpunkten notwendig. Die derzeitig gängigste Vorgehensweise, diese kulturellen Orte abzudecken, erfolgt durch Luftaufnahmen wie Airborne Laserscanning oder eine sattelitengestützte Erfassung. Jedoch können dadurch keine Detailaufnahmen auf Bodenhöhe erfasst werden. Eine solche Vermessung wurde auf Peel Island, 4 km von der australischen Küste bei Brisbane entfernt, durchgeführt. Das sich hier befindende Lazarett zählt zu den einzigen multikulturellen Stätten Australiens und besteht aus vielen kleinen Hütten, die als Unterkunft dienen.[9]

Geomorphologie

Auch bei geomorphologischen Fragestellungen finden Laserscanner Anwendung, wie z.B. bei der Aufnahme von erodierenden Küsten. Dabei werden die Daten durch die Erosion der Kliffbasis bei Niedrigwasser erhoben. Darüber hinaus besteht auch die Möglichkeit der Erhebung von topografischen Daten durch eine Messung von Salzsumpf-Gullies. Hierbei geht ein Vermesser eine unregelmäßige Schleife entlang von Kämmen zwischen Schluchten.[10]

Lebensmittelverarbeitung

Kompakte 3D-Laserscanner kommen vermehrt in der Lebensmittelindustrie zum Einsatz. Durch den Einsatz von handgeführten 3D-Laserscannern ist es möglich, komplexe und organische Formen detailliert zu erfassen, um so Vorlagen für optimierte Produkt- und Verpackungsdesigns zu entwickeln.[11]

Test auf Genauigkeit und Unsicherheit

Für den Benutzer sind die Genauigkeiten und die Unsicherheiten der handgeführten 3D Laserscanner von großer Bedeutung, welche vom Hersteller mit einer Spannweite, je nach Objekt oder Oberfläche, angegeben sein sollte. Eine Überprüfung kann durch das Abscannen eines Objektes vollzogen werden. Zum einen durch die Beurteilung von Position und Ausmaß der gescannten Daten nach mehreren wiederholten Scans und zum anderen durch den Vergleich dieser Daten in unterschiedlicher Auflösung. Die immer öfter beiliegenden oder zusätzlich zu erwerbenden Referenzobjekte (geometrische Formen) dienen dabei der Kalibrierung von Handlaserscannern.[12]

Einschränkungen

Manche Hersteller empfehlen bei dunklen, leuchtenden oder transparenten Objekten die Verwendung von Farbstiften, weißem Haarspray oder Talk, um die gescannten Objekte besser erfassen zu können. Problematisch ist hierbei oft die Verwendung dieser Hilfsmittel, da diese in bestimmten Kulturstätten wie z.B. bei archäologischen Ausgrabungen, verboten sind.[13]

Publikationen (Auswahl)

  • Anthony C.T., Loretta L.Y. Pau, Jonas D., Weigler B. (2015): A pilot study on the use of handheld laser scanner for landform mapping and slope investigation in Hong Kong. Geotechnical Engineering Office, Civil Engineering and Development Department, 101 Princess Margaret Road, Homantin, Kowloon, Hong Kong.
  • Hämmerle M., Höfle B., Fuchs J., Schröder-Ritzrau A., Vollweiler N., Frank N. (2014): Comparison of Kinect and Terrestrial LiDAR Capturing Natural Karst Cave 3-D Objects.-In: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11, 1896-1900
  • James M. R., Quinton J. N. (2014): Ultra-rapid topographic surveying for complex environments: the hand-held mobile laser scanner.-In: Earth Surface Processes and Landforms 39, 138-142
  • Polo M.-E., Angel F. (2012): Analysis of Uncertainty and Repeatability of a Low-Cost 3D Laser Scanner.–In: Sensors (12), 9046-9054.
  • Toth T., Zivcak J. (2014): A Comparison of the Outputs of 3D Scanners.-In: Procedia Engineering 69, 393-401
  • Uyar R., Erdogdu F. (2009): Potential use of 3-dimensional scanners for food process modeling. In: Journal of Food Engineering (93), 337-343.
  • Westoby M.J., Brasington J., Glasser N.F., Hambrey M.J., Reynolds J.M.(2012): Structure-from-Motion’ photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications.-In:Geomorphology 179, 300–314
  • Zlot R., Bosse M., Greenop K., Jarzab Z., Juckes E., Roberts J. (2014): Efficiently capturing large, complex cultural heritage sites with a handheld mobile 3D laser mapping system.-In: Journal of Cultural Heritage 15, 670-678

Einzelnachweise

  1. Westoby M.J. et al.(2012)
  2. Anthony C.T., Loretta L.Y. Pau, Jonas D., Weigler B. (2015)
  3. Toth T., Zivcak J.(2014)
  4. James M. R., Quinton J. N. (2014)
  5. Westoby M.J., et al.(2012)
  6. https://developers.google.com/project-tango
  7. Hämmerle M., Höfle B., Fuchs J., Schröder-Ritzrau A., Vollweiler N., Frank N. (2014)
  8. Toth T., Zivcak J.(2014)
  9. Zlot R., Bosse M., Greenop K., Jarzab Z., Juckes E., Roberts J. (2014)
  10. James M. R., Quinton J. N. (2014)
  11. Uyar R., Erdogdu F. (2009)
  12. Polo M.-E., Angel F. (2012)
  13. Polo M.-E., Angel F. (2012)