The use of video camera to create metric 3D model of engineering objects

• Autorzy: Batakanwa Nicholas , Lipecki Tomasz

Identyfikatory

DOI

10.4467/21995923GP.20.006.12827

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie kamery wideo do stworzenia metrycznego modelu 3D obiektów inżynierskich

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents the possibilities of using a video camera to create a 3D metric model of engineering objects using Agisoft and CloudCompare software. Traditional photogrammetry technique does not always match up with production urgency needed by the market. Complexity is seen when used in huge objects leading to rise of cost, time and tediousness of the work. The use of Video Camera technique here termed as videogrammetry technique is comparable to taking pictures, however, it allows to speed up the process of obtaining data, which in many cases is a key element in anyb any project or research. The analysis of the quality of 3D modelling of the three filmed objects was performed, which allowed the authors to refine the procedure for acquiring images for spatial analyses. The applied technique of “videogrammetry” is comparable to taking pictures, but allows the data acquisition process to speed up, which in many cases is a key element in field research. 3D objects videos from no-metric camera were processed by Agisoft Metashape. To be able to assess the accuracy of the videogrammetry data, a well-established Laser scanner technique’s data was used for comparison. The laser scanner data were pre-processed in Autodesk Recap. Manual registration was performed utilizing 14 points from the three scans. The two 3D models were exported to CloudCompare software for comparison and further analysis. An analysis of the quality of 3D modelling of the three objects filmed was performed, which allowed refining the procedure for obtaining images for spatial analysis. The article presents the possibilities of using a non-metric mobile phone video camera “videogrammetry” to create a metric 3D model of engineering objects using Agisoft and CloudCompare software. In CloudCompare a registration, cloud to cloud (C2C) and profile to profile analysis was performed to determine the uncertainty of the 3D model produced from videogrammetry data determined as distance of separation between the two models. Results show average distance of separation between laser scanner and videogrammetry derived 3D model point cloud to be 34cm, the average profile separation was 25 cm in XY plane and 1.9 cm in Z-plane. Using Cloud to Cloud PCV the average difference of 84 cm was determined.

PL

Artykuł przedstawia możliwości wykorzystania kamery wideo do stworzenia metrycznego modelu 3D obiektów inżynierskich przy użyciu oprogramowania Agisoft i CloudCompare. Tradycyjna technika fotogrametryczna nie zawsze odpowiada pilności produkcji potrzebnej na rynku. Złożoność jest widoczna w przypadku dużych obiektów, co prowadzi do wzrostu kosztów, czasu i żmudności pracy. Zastosowanie techniki Video Camera, zwanej tu wideogrametrią, jest porównywalne z robieniem zdjęć, jednak pozwala przyspieszyć proces pozyskiwania danych, które w wielu przypadkach są kluczowym elementem każdego projektu czy badania. Wykonano analizę jakości modelowania 3D sfilmowanych trzech obiektów, co pozwoliło na dopracowanie procedury pozyskiwania zobrazowań do analiz przestrzennych. Zastosowana technika „wideogrametrii” jest porównywalna do wykonywania zdjęć, jednak pozwala przyspieszyć proces pozyskiwania danych, co w wielu przypadkach jest elementem kluczowym w badaniach terenowych. Filmy z obiektami 3D z kamery niemetrycznej zostały przetworzone przez Agisoft Metashape. Aby móc ocenić dokładność danych wideogrametrycznych, do porównania użyto dobrze ugruntowanej techniki skanera laserowego. Dane skanera laserowego zostały wstępnie przetworzone w programie Autodesk Recap. Rejestracja ręczna została przeprowadzona z wykorzystaniem 14 punktów z trzech skanów. Dwa modele 3D zostały wyeksportowane do oprogramowania CloudCompare w celu porównania i dalszej analizy. Przeprowadzono analizę jakości modelowania 3D trzech filmowanych obiektów, co pozwoliło dopracować procedurę pozyskiwania obrazów do analizy przestrzennej. W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania „wideogrametrii” niemetrycznej kamery wideo telefonu komórkowego do tworzenia metrycznego modelu 3D obiektów inżynierskich przy użyciu oprogramowania Agisoft i CloudCompare. W CloudCompare przeprowadzono rejestrację, chmurę do chmury (C2C) i analizę profilu do profilu w celu określenia niepewności modelu 3D utworzonego z danych wideogrametrii określonych jako odległość separacji między dwoma modelami. Wyniki pokazują, że średnia odległość separacji między skanerem laserowym a chmurą punktów modelu 3D uzyskaną z wideogrametrii wynosi 34 cm, średnia separacja profili wynosiła 25 cm w płaszczyźnie XY i 1,9 cm w płaszczyźnie Z. Używając Cloud to Cloud PCV, określono średnią różnicę 84 cm.

Słowa kluczowe

EN

3D model; video camera; engineering objects; videogrammetry

PL

model 3D; kamera video; obiekty inżynierskie; wideogrametria

• Wydawca: Polska Akademia Umiejętności
• Czasopismo: Geoinformatica Polonica
• Rocznik: 2020
• Tom: T. 19
• Strony: 59--71
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz.

Twórcy

autor

Batakanwa Nicholas

• Afiliacja: University of Dar Es Salaam, Dar Es Salaam, Tanzania

autor

Lipecki Tomasz

• AGH University of Science and Technology, Adama Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska

Bibliografia

• 1. Abdel I. and Karara M., (1971). “Direct Linear Transformation of Comparator Coordinates into Object Space Coordinates in Close Range Photogrammetry”. Proceedings of the ASP/UI Symposium on Close-Range Photogrammetry, Urbana, Illinois, pp. 1–18.
• 2. Abdel I., (1973). “Lens Distortion and Close Range”. Civil Engineering studies, Cairo University, Cairo, Egypt, Proceedings of the Photogrammetric engineering & remote sensing, Urbana, Illinois, pp. 611–615.
• 3. Abdel I., (1975). “Asymmetrical Lens Distortion.” Civil Engineering studies, Cairo University, Cairo, Egypt, Proceedings of the Photogrammetric engineering & remote sensing (pp. 337-340).
• 4. Agisoft Metashape – Case studies. (2019). “3D reconstruction of a church for conservation of the culture heritage.
• 5. Baselga, P., at al., (2011). “Deformation Monitoring in Historic Buildings: A Case Study”. Survey Review, 43, 323 pp. 484–492.
• 6. Bernado R. Et al., (2008). “Experience Using Non Metric Cameras in Photogrammetry”. International archives of photogrammetry: Remote Sensing and Spatial Information Science. Vol. XXXVII part B5. Beijing.
• 7. Catur A., Et al. (2019). “Study of Non Metric Cameras to Be Used In Cadastral Surveying”. Ministry of Research, Technology and Higher Education, Indonesia.
• 8. Chen Q., Garbatov Y., Guedes C., (2009). “Automatic Approach for Measuring Deformations in Complex Structures Using Photogrammetry Technique”. Centre for Marine Technology and Engineering (CENTEC), Instituto Superior Técnico, Technical University of Lisbon, Av. Rovisco Pais, 1049-001 Lisboa, Portugal.
• 9. DGM, AB &RM (2019). “CloudCompare 2.1 Manual User’s Manual”.
• 10. Ersilia O., et al. (2016). “The Evaluation of Cloudcompare Software In The Process Of TLS Point Registration”. Project: Field camera calibration for the improvement of a building 3D model created based on low cost UAV images, Bucharest.
• 11. Girardeau D., et al. (2005). “Change Detection on Points Cloud Data acquired with a Ground Laser Scanner”. ISPRS Workshop Laser Scanning. Enschede, Netherlands.
• 12. Hejmanowska B., et al. (2018). “3D reconstruction and online publication of Fort citadel 2 “Kościuszko” model”. Innovations in geodesy, cartography, real estate management and surface water protection: III international scientific technical conference: University of Life Sciences in Lublin. Department of Environmental Engineering and Geodesy, Lublin, Poland.
• 13. Hossam F. (2015). “The Accuracy of Mobile Phone Camera Instead of High Resolution Camera in Digital Close Range Photogrammetry”. International Journal of Civil Engineering and Technology, 6(1), pp. 76–85.
• 14. Hossam F. (2015). “Comparison between the Genetic Algorithms Optimization and Particle Swarm Optimization for Design of the Close Range Photogrammetry Network”. International Journal of Civil Engineering and Technology, 6(6), pp. 147–157.
• 15. Sikos, L. F. (2016). “Rich Semantics for Interactive 3D Models of Cultural Artifacts”. Metadata and Semantics Research. Springer, pp. 169–180: Cham, Switzerland.

Uwagi

Brak dostępu do pełnego tekstu pdf. Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).