HYBRID3D - Simultane Modellierung aus Scanner- und Bilddaten für Dokumentation und Visualisierung (HYBRID3D)


2011-03-01 – 2013-08-31

Die Anwendungsbereiche für 3D-Geometriemodellen nehmen laufend zu. Obwohl im Bereich der Sensorentwicklung zur Datenerfassung enorme Fortschritte zu verzeichnen sind ¿ Geschwindigkeit und Messgenauigkeit von Laserscannern haben sich wurden um Größenordnungen verbessert ¿ so stagniert die Entwicklung im Bereich der Automatisierung der Modellableitung. Nach wie vor ist meist ein extrem hoher manueller Bearbeitungsaufwand notwendig, um Geometriemodelle höchster Qualität aus Laserscanning- und Bilddaten zu erstellen. Außerdem befasst sich der überwiegende Teil der aktuellen Entwicklungen mit der ausschließlichen Bearbeitung von Daten aus einer der beiden genannten Datenquellen, obwohl die Eigenschaften der beiden Technologien komplementär sind. Laserscanning erlaubt eine präzise Beschreibung glatter Oberflächen. Bildbasierte Methoden benötigen Kontrastunterschiede um eindeutige Objektmerkmale zu identifizieren und erlauben somit eine präzise Modellierung scharfer Objektstrukturen. Der vorgeschlagene Ansatz befasst sich mit der Problemstellung der simultanen Auswertung von Laserscanning- und Bilddaten. Unsere Hypothese ist, dass derart hybrid erstellte Modelle signifikant bessere Eigenschaften ¿ hinsichtlich Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Weiterverwendbarkeit ¿ haben, als Modelle die unter ausschließlicher Anwendung einer Methodik erstellt wurden. Die dafür notwendigen Aufgaben können in drei Gruppen unterteilt werden. Zunächst sind gerätespezifische Untersuchungen notwendig, um darauf aufbauend die Entwicklung eines entsprechenden Modells zur a priori Fehlerabschätzung zu entwickeln. Im zweiten Teil stehen Untersuchung und Weiterentwicklung von Algorithmen und Methoden zur Ableitung der Geometriemodelle im Mittelpunkt. Die wichtigsten Fragestellungen befassen sich mit Problemen der simultanen Registrierung von Laserscanning und Bilddaten, mit der Bestimmung eines Gewichtungsschemas für die Datenzusammenführung und schließlich mit der eigentlichen Modellbildung. Um künftig eine Bearbeitung realistischer Datensätze zu ermöglichen sind die gewählten Ansätze hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in Bezug auf Parallelprozessierung zu untersuchen. Eine entsprechende Datenstruktur ist ebenfalls zu definieren. Im dritten Teil wird eine umfassende qualitative und quantitative Analyse der entwickelten Methoden durchgeführt um in weiterer Folge eine qualifizierte Bestätigung der genannten Hypothese zu ermöglichen. Diese stellt das Ergebnis des Forschungsprojektes dar und bildet in weiterer Folge die Grundlage für die Entscheidung ob eine kommerziell nutzbare Umsetzung der vorgeschlagenen Ansätze im Rahmen eines Folgeprojektes sinnvoll ist.

Project manager

Project members

  • Clemens Nothegger

Partners

  • a:xperience - audiovisuelle Kommunikation GmbH