現代のマシンビジョンにおける点群データの役割

点群データは、今日のマシンビジョン分野における3D認識の基盤を形成しています。自動車、ヘルスケア、物流などの業界では、検査、ナビゲーション、自動化といったタスクに点群技術が活用されています。世界のマシンビジョン市場は19.4年に2023億ドルに達し、成長を続けています。 AI-powered 品質と効率を向上させるシステム。例えば、シンガポールのバーチャルツインプロジェクトでは、都市計画に点群モデルを活用しており、建設現場ではドローンによる点群スキャンを活用して進捗状況を監視し、ミスを削減しています。

ポイント クラウド マシン ビジョン システムは、数百万の 3D ポイントを使用して、マシンが複雑な環境を理解して対話できるようにし、よりスマートな自動化とリアルタイムの意思決定をサポートします。

主要なポイント（要点）

• ポイント クラウド データは、機械がオブジェクトや環境を正確に測定、検出、理解するのに役立つ詳細な 3D ビューを提供します。
• LiDARやカメラなどの高度なデバイスは、点群をキャプチャするために フィルタリングとセグメンテーション 分析のためにデータをクリーンアップして整理します。
• AIとディープラーニング マシンビジョンシステムにおける高速で正確な物体検出とリアルタイムの意思決定を可能にすることで、ポイントクラウド処理を改善します。
• ポイント クラウド テクノロジーは、検査、ナビゲーション、自動化を強化することで、製造、ロボット工学、自律走行車、AR/VR など多くの業界をサポートします。
• 大規模なポイント クラウド データセットの処理には、データの量や品質などの課題がありますが、クラウド コンピューティングと自動化ツールは、これらのプロセスを管理および改善するのに役立ちます。

ポイントクラウドの基礎

ポイントクラウドとは何ですか?

ポイントクラウドとは、現実世界のシーンの表面を表す3Dポイントの集合です。3Dポイントクラウド内の各ポイントには、x、y、zのXNUMXつの座標が含まれます。一部のポイントには、色や表面の情報も含まれています。LiDARや深度カメラなどの最新のセンサーは、これらのポイントを高精度に取得します。このデータは、 3Dポイントクラウドモデリング 工学、地球科学、自動運転などの分野で活用されています。ポイントクラウドは、3Dオブジェクトや環境を直接視覚化し、計測する手段を提供します。スマートシティ計画、科学研究、交通システムにとって重要なデータソースとして機能します。

ユニークな特性

ポイントクラウドデータは、その生の非構造化データの性質により、他の3Dデータタイプとは一線を画しています。メッシュやボクセルとは異なり、ポイントクラウドは点を線や面で結ぶものではありません。そのため、柔軟性と詳細性に優れていますが、構造化されたモデルを作成するには追加の処理が必要になります。以下の表は、その違いを示しています。

ヒント: ポイント クラウドは細かい詳細と現在の状況をキャプチャするため、デジタル ツインや現実世界のシミュレーションに最適です。

3Dポイントクラウドと2Dデータ

3Dポイントクラウドは、2D画像よりもはるかに豊富な情報を含んでいます。2D画像では高さと幅しか表示されませんが、ポイントクラウドは奥行き情報も提供し、物体や空間の完全な3Dビューを提供します。この奥行き情報により、物体の正確な検出、測定、分類が可能になります。自動運転などの分野では、3Dポイントクラウドデータは、2D画像では見逃してしまうような小さな物体や奇妙な形状の物体をシステムが認識するのに役立ちます。ポイントベースやボクセルベースといった高度な手法により、この複雑なデータを効率的に処理することが可能になります。その結果、ポイントクラウドは、2D画像では実現できない用途の範囲をはるかに広げます。

点群生成

3Dスキャナーとカメラ

3Dスキャン 現実世界の物体の形状とサイズを捉えるために、高度なデバイスが用いられます。3Dレーザースキャナーは毎秒数千ものレーザーパルスを発射します。これらのパルスは物体の表面で反射してスキャナーに戻り、各点までの距離を測定します。このプロセスによって、詳細な3D点群が作成されます。3Dレーザースキャナーシステムには、いくつかの種類があります。

• 地上 3D レーザー スキャナー: 建物や大きな物体の高精度 3D スキャンに使用されます。
• モバイル 3D レーザー スキャナー: 車両に搭載して、道路や風景の 3D スキャンを高速化します。
• 特殊な 3D レーザー スキャナー: オブジェクト、トンネル、または広域マッピング用に設計されています。

カメラも3Dスキャンにおいて重要な役割を果たします。ステレオカメラとRGB-Dカメラは、深度センサーを用いて3Dデータを収集します。自動スキャンシステムでは、これらのデバイスを組み合わせて効率的なスキャンを実現することがよくあります。 3D点群生成 産業環境で。

LiDARと写真測量

LiDARはLight Detection and Ranging（光検出と測距）の略です。この3Dスキャン手法は、赤外線レーザーパルスを用いて距離を測定します。LiDARは100,000秒あたり最大3万点のポイントを収集できるため、大規模な3Dスキャンプロジェクトに最適です。LiDARは低照度下でも優れた性能を発揮し、植生を透過したスキャンも可能です。一方、写真測量法は、カメラを用いて様々な角度から多数の写真を撮影します。ソフトウェアはこれらの画像から3Dモデルを再構築します。ドローンは、重いLiDARユニットよりもカメラを搭載しやすいため、XNUMXDスキャンに写真測量法を使用することがよくあります。

注: 自動スキャン システムでは、精度、速度、視覚的な詳細のバランスをとるために、LiDAR と写真測量法を組み合わせる場合があります。

データ品質要因

3D点群データの品質は、3Dスキャン中のいくつかの要因に左右されます。3Dレーザースキャナーの安定性とキャリブレーションは測定精度に影響します。照明や天候などの環境条件もスキャナーの性能に影響を与える可能性があります。表面の色や質感も重要です。滑らかで明るい色の表面はレーザーパルスをよりよく反射しますが、暗い色や粗い表面は3D点群にノイズを引き起こす可能性があります。3Dスキャン中のスキャナーの配置と動きは、データの品質に大きな役割を果たします。自動スキャンシステムは、高度なソフトウェアを使用してノイズを除去し、点の位置を調整することで、最終的な3Dモデルの品質を向上させます。

高品質の 3D スキャンにより、検査、測定、自動化のための正確な 3D モデルが保証されます。

ポイントクラウド処理

フィルタリングとセグメンテーション

点群処理は、フィルタリングとセグメンテーションから始まります。これらの点群処理手法は、生データのクリーンアップと整理に役立ちます。フィルタリングでは、高さや強度に基づいて不要な点が除去されます。このステップにより、ノイズや無関係な点が排除され、データの精度が向上します。セグメンテーションでは、各点がオブジェクトやサーフェスなどのカテゴリに分類されます。これにより、チームは詳細な分析のために特徴を分離できます。点群を地形、インフラ、植生などのレイヤーにセグメンテーションすることで、複雑さが軽減され、点群処理が高速化されます。これらのステップにより、データの使いやすさが向上し、検査や測定などのタスクに備えることができます。

• フィルタリングにより、ノイズや無関係なポイントが除去されます。
• セグメンテーションによりポイントが分類され、分析が容易になります。
• 階層化により複雑さが軽減され、処理速度が速くなります。

ディープラーニング手法

ディープラーニングは点群処理に革命をもたらしました。チームはディープラーニングモデルを用いて点群内の物体を分類・検出します。例えば、ArcGIS Proはトレーニングデータの準備、モデルのトレーニング、そして新しいデータへの適用というワークフローを採用しています。このプロセスには、強力なGPUと専用のライブラリが必要です。ディープラーニングの手法は、点群をボクセルやピラーといった構造化されたフォーマットに変換します。VoxelNetやPointPillarsといったネットワークは、これらのフォーマットから特徴を学習し、物体の位置を予測します。チームはラベル付きデータセットを準備し、 鉄道ネットワーク、結果を評価します。これらの点群処理手法は、正確な物体検出と分類を可能にし、検査と自動化をサポートします。

• ディープラーニング モデルはオブジェクトを分類および検出します。
• ボクセルやピラーなどの構造化された形式により、学習が向上します。
• トレーニングと評価により高い精度を保証します。

ソフトウェアツール

多くのソフトウェアツールとポイントクラウドライブラリオプションがポイントクラウド処理をサポートしています。AWS Thinkbox Sequoiaは、クロスプラットフォームのポイントクラウドおよびメッシュ処理に対応しています。TopoDOTは地理空間データとAIアクセラレーションによる特徴抽出に重点を置いています。SuperviselyとCVATは3Dアノテーションとチームコラボレーションを提供します。Kognicはデータキュレーションとカスタマイズ可能なワークフローをサポートしています。人気のポイントクラウドライブラリには、Open3D、PCL、PyTorch3D、CloudCompareなどがあります。これらのツールは、可視化、フィルタリング、セグメンテーション、メッシュ生成などの機能を提供します。チームは、アノテーション、自動化、大規模データ処理などのニーズに基づいてツールを選択します。

点群処理 産業界における検査、測定、自動化を可能にします。例えば、チームは点群処理を用いて、スキャンデータとCADモデルを比較することで組立品質を検査します。このアプローチは、迅速かつ正確な検査をサポートし、自動化されたワークフローに統合されます。

点群マシンビジョンシステム

システムの種類

ポイントクラウドマシンビジョンシステムには、それぞれ特定の3Dアプリケーション向けに設計されたいくつかの主要なタイプがあります。最も一般的なシステムには、レーザースキャナーベースと写真測量ベースのソリューションがあります。レーザースキャナーベースの3Dビジョンシステムは、LiDARセンサーを使用して高速レーザーパルスを発射します。これらのセンサーは高精度の3D測定値を取得し、多くの場合、RGBカメラや慣性測定ユニット（IMU）と組み合わせてデータ品質を向上させます。地上レーザースキャナー（TLS）は高精度の静的スキャンを実行するため、建築資料や工場のマッピングに最適です。モバイルレーザースキャナーは環境内を移動し、大規模な3Dマッピングのための高速で正確な3Dポイントクラウドデータを収集します。

写真測量法に基づく3Dビジョンシステムは、カメラを用いて複数の視点から画像を撮影します。専用ソフトウェアがこれらの画像から3D空間を再構築します。ドローンはこれらのカメラを搭載することが多く、建設、農業、測量といった分野で軽量かつ柔軟な3Dマッピングを可能にします。レーザースキャナーは通常、写真測量法よりも高い精度と高密度の点群データを提供しますが、写真測量は豊富な色彩とテクスチャの詳細を提供します。

注: レーザー スキャナーと写真測量システムの選択は、必要な精度、モビリティ、およびアプリケーションのコンテキストによって異なります。

3D コンピューター ビジョンは、これらのシステム タイプを利用して、さらなる分析、マッピング、自動化のための信頼性の高い 3D ポイント クラウド データを生成します。

AIとの統合

最新のポイントクラウドマシンビジョンシステムは、人工知能（AI）を活用して3Dコンピュータービジョンの新たな可能性を切り開きます。ディープラーニングネットワークなどのAIモデルは、複雑な3Dポイントクラウドデータを処理して、物体を抽出、分類、検出します。専門分野であるGeoAIは、空間データとAIを組み合わせ、マッピングや3D分析の問題を解決します。これらのAI駆動型システムは、ピクセル分類、画像セグメンテーション、特徴抽出をサポートしており、自動運転、スマートシティ、拡張現実（AR）に不可欠なものとなっています。

PointNetのようなディープラーニングモデルは、3D点群データの不規則で複雑な構造を処理できます。これらのモデルはデータを圧縮、分析、解釈することで、正確な物体認識とシーン理解を可能にします。AI統合により、点群処理の速度と精度が向上し、3Dビジョンシステムのリアルタイム動作が可能になります。このリアルタイム機能は、ロボット工学など、システムが環境の変化に即座に対応する必要があるアプリケーションにとって非常に重要です。

ヒント： AI-powered 3D マシン ビジョン システムは、障害物を検知し、距離を測定し、環境をリアルタイムでマッピングできるため、より安全で効率的な自動化をサポートします。

3D再構成マシンビジョンシステム

3D再構成マシンビジョンシステムは、生の点群データを詳細な3Dモデルに変換します。このプロセスには、いくつかの技術的な手順と要件が含まれます。

1. 点群を高密度化します。このシステムは、多くの場合Structure from Motion（SfM）によって生成される疎な点群から開始します。深度マップの計算とフュージョンを用いて高密度の点群を作成し、シーンの細部を捉えます。
2. メッシュ再構築。高密度点群はドロネー三角形分割を用いて四面体メッシュに変換されます。グラフカット最適化により、各パーツが物体の内部か外部かが分類されます。その後、システムはマーチングキューブアルゴリズムを用いてメッシュ表面を抽出します。
3. メッシュの改良。メッシュは簡略化、平滑化、ノイズ除去されます。ラプラシアンフィルタリングや法線投票テンソルフィルタリングなどの手法により、メッシュの品質が向上します。頂点緩和やエッジ反転などの最適化手法により、モデルはさらに強化されます。
4. テクスチャマッピング。システムは画像を3Dメッシュにマッピングし、リアルな色彩と表面のディテールを追加します。このステップにより、バーチャルリアリティ、デジタルツイン、可視化のための視覚的に豊かなモデルが作成されます。

3D再構成マシンビジョンシステムには、高度なハードウェアとソフトウェアが必要です。複数のカメラ、LiDARセンサー、そして強力なGPUがデータの取得と処理をサポートします。ソフトウェアコンポーネントは、カメラのキャリブレーション、特徴抽出、画像マッチング、深度推定などを担当します。システムは、データ取得、点群生成、メッシュ生成、テクスチャリング、そして解析という明確なワークフローに従って動作します。AI統合により、特徴抽出と物体認識が強化され、精度が向上し、自動化が可能になります。

3Dコンピュータービジョンシステムは、3Dポイントクラウドを距離画像表現に変換することで、リアルタイム分析を実現します。このアプローチは、順序付けされていない3Dデータをコンパクトな2D行列に変換し、畳み込みニューラルネットワークによる情報の高速処理を可能にします。時空間畳み込みブロックを備えたエンコーダー・デコーダーアーキテクチャは、環境の動的な変化を捉えます。KITTIやNuScenesなどのベンチマークでは、高度なモデルは20フレームあたり3ミリ秒未満の推論時間を達成しています。これらの結果は、リアルタイムXNUMXD再構成マシンビジョンシステムが、自律走行車やロボット工学といった要求の厳しいアプリケーションをサポートできることを示しています。

3D再構成マシンビジョンシステム 3Dマッピング、検査、自動化において中心的な役割を果たしています。クラウドベースの3Dビジョンシステムは、製造業からスマートシティまで、幅広い業界にスケーラブルなリアルタイムソリューションを提供します。3Dコンピュータービジョン技術の進歩に伴い、これらのシステムはマッピング、モデリング、リアルタイム分析におけるイノベーションを推進し続けるでしょう。

アプリケーションと利点

製造と検査

製造業者は、検査と品質管理の改善に3Dスキャンと3Dコンピュータービジョンを活用しています。点群データは、欠陥の検出、面積、体積、曲率の測定のための表面分析をサポートします。チームは分類と物体認識を用いて特徴の識別を自動化し、生産性を向上させます。 検査効率3Dモデリングとカラーマッピングにより、詳細な可視化と設計検証が可能になります。AI駆動型の分類と物体検出により検査プロセスが自動化され、精度とスループットが向上します。測定ツールは距離、面積、標高を計算し、正確な製造評価をサポートします。ロボットや光学式3D測定技術との統合により、スマートファクトリー環境におけるリアルタイム監視と自動化されたコンプライアンス管理が可能になります。これらの進歩により、スクラップの削減、問題の早期検出、3D検査ワークフローのサポートが可能になります。

• 欠陥検出のための表面分析
• 自動特徴認識
• 設計検証のための3Dモデリング
• ロボットによるリアルタイム監視

ロボットとオートメーション

産業オートメーションは、ロボットが感覚入力を解釈し、変化する環境に適応できるようにすることで、3Dスキャンと3Dコンピュータービジョンの恩恵を受けています。点群データの高品質な注釈付けは、ロボットが物体を正確に認識・操作するのに役立ちます。これにより、把持や部品の配置におけるエラーが低減し、スループットが向上します。注釈付きデータでトレーニングされた機械学習モデルは、ロボットの認識と意思決定を向上させます。生産ラインはよりスムーズになり、生産性と安全性が向上します。農業分野では、3Dスキャンデータセットがロボットナビゲーション、精密灌漑、収穫量予測をサポートしています。これらのアプリケーションは、3Dコンピュータービジョンと3Dスキャンが産業オートメーションにおける効率性と信頼性をどのように向上させるかを示しています。

自律車両

自動運転車は、認識とナビゲーションに3Dスキャンと3Dコンピュータービジョンを活用しています。LiDARセンサーは高密度の3D点群を生成し、環境のリアルタイムな空間表現を提供します。AIモデルは直方体アノテーションを用いて、車両や歩行者などの物体を検出、分類、追跡します。フレームごとに物体を追跡することで、衝突回避とスムーズなナビゲーションを実現します。集約されたアノテーションは、高精度な位置特定とルート計画のための高解像度マップの作成に役立ちます。センサーキャリブレーション、ノイズ低減、カメラとのセンサーフュージョンにより、アノテーションの品質が向上します。これらのステップは、自動運転コンピュータービジョンアプリケーションのトレーニング、シミュレーション、ベンチマークの基盤となります。

• ナビゲーションのためのリアルタイム3Dマッピング
• 物体の検出と追跡
• 高解像度の地図作成

注: 注釈付きの 3D ポイント クラウドにより、自律走行車システムの安全性と信頼性が向上します。

AR/VRとデジタルツイン

3Dスキャンと再構築は、デジタルツインと没入型AR/VR体験の基盤となります。LiDARまたはレーザースキャンによって取得された点群データは、高精度な3D空間情報を提供します。デジタルツインは、物理資産の動的な仮想レプリカとして機能し、監視とシミュレーションのためのリアルタイムデータを統合します。AR/VRでは、点群データから作成された3Dモデルにより、仮想ウォークスルー、遠隔検査、インタラクティブなトレーニングが可能になります。BIMおよびGISとの統合により、包括的なデジタルツインの開発がサポートされます。レーザースキャンは、最新のデジタルツインに不可欠な迅速かつ正確なデータ収集を保証します。リアルタイム更新により、産業界は構造変化を監視し、異常を検出し、運用効率を向上させることができます。

1. デジタルツイン作成のための正確な3Dスキャン
2. リアルタイム監視とシミュレーション
3. 没入型 AR/VR トレーニングとウォークスルー
4. 高度なマッピングのためのBIMおよびGISとの統合

課題と傾向

データ量と複雑さ

3Dスキャンから得られる点群データは、しばしば膨大なサイズに達します。毎秒30フレームで撮影された動的な人物の点群シーケンスは、わずか1.9秒で約10GBの非圧縮データを生成する可能性があります。大規模プロジェクトでは、スキャンデバイスから数十億点の点が生成され、ギガバイト、あるいはテラバイト単位の情報量に達することもあります。この膨大なデータは、リアルタイム処理、ストリーミング、レンダリングにおいて課題となります。点群の不規則性とスパース性に加え、ノイズや不完全なデータも、特殊な圧縮アルゴリズムを必要とします。また、異なるフォーマットによってデータ共有やワークフロー統合が複雑になるため、チームは相互運用性の問題にも対処する必要があります。数十億点の点群をリアルタイムで視覚化し分析するには、高度なグラフィックス処理と最適化されたソフトウェアが必要です。データサイズが大きく、ネットワークの制限によって共有速度が遅くなると、コラボレーションは困難になります。3Dスキャンデータのクリーニング、フィルタリング、アラインメントは複雑であるため、効率的な3Dモデル作成には熟練した専門家と高性能なコンピュータが不可欠です。

精度と品質

高い 正確さと品質 3Dスキャンと検査における品質管理は依然として最優先事項です。環境要因、機器の制限、人為的ミスなどがデータ品質に影響を与える可能性があります。最新のソリューションでは、クラウドコンピューティングをスケーラブルなストレージと処理に活用することで、大規模で複雑なデータセットを詳細を失うことなく容易に処理できます。自動品質管理システムは、地上制御ターゲットと検出アルゴリズムを用いて位置誤差を測定・修正します。Autodesk ReCap ProやCloudCompareなどのソフトウェアツールは、リモートフィルタリング、アライメント、モデリング機能を提供します。チームは、LIDARデータを既知のチェックポイントと比較することで精度を評価し、自動化されたアルゴリズムを用いてエラーを特定・修正します。主成分分析はノイズと再現性の測定に役立ち、迅速な品質評価をサポートします。これらの手法は、3Dスキャンと検査のワークフローにおける信頼性を向上させ、手作業による介入を削減します。

3Dポイントクラウドの未来

新たなトレンド 3Dポイントクラウドテクノロジー マシンビジョンの未来を形作るのはAIと機械学習です。AIと機械学習は、3Dスキャンと検査におけるパターン認識とリアルタイムの意思決定を強化します。高度な3Dイメージングは詳細な立体データを提供し、電子機器や自動車などの業界における奥行き知覚を向上させます。エッジコンピューティングはローカルでのリアルタイム処理を可能にし、遅延を削減し、セキュリティを強化します。高度なビジョンシステムを搭載した協働ロボットは、人間と並んで精密な検査タスクを実行し、生産性と安全性を向上させます。点群ベースのマシンビジョンシステムの世界市場は、自動化、ロボット工学、AIの統合によって急速に成長すると予測されています。3Dスキャン技術の進歩に伴い、産業界はよりインテリジェントで、正確で、効率的な検査システムを目にするようになるでしょう。

点群データは、色や輝度などの属性を備えた豊富な3D表現を提供することで、現代のマシンビジョンを強化します。チームは高度な処理パイプラインと可視化ツールを活用することで、AR/VR、医用画像、ロボット工学などのアプリケーション向けに、正確かつ効率的な3D再構築を実現します。

将来のトレンドには、クラウドおよびエッジ コンピューティング、新しい画像撮影法、量子コンピューティングなどがあり、さらなるイノベーションを推進するでしょう。

• 専門家は、スケーラブルなデータ管理および自動化ツールに重点を置く必要があります。
• Papers With Code や SoftServe などのリソースでは、最新の方法と業界の洞察に関する最新情報が提供されます。
  常に情報を入手しておくことで、進化するこの分野における急速な変化に備えることができます。

よくあるご質問

マシンビジョンでポイントクラウドデータを使用する主な利点は何ですか?

点群データは、機械に物体や空間の真の3Dビューを提供します。これにより、多くの業界において、正確な測定、物体検出、自動化が可能になります。

LiDAR と写真測量法では、ポイント クラウド生成にどのような違いがありますか?

LiDARはレーザーパルスを用いて高精度な形状を捉えます。写真測量法は、様々な角度から撮影した写真を用いて3Dモデルを構築します。LiDARは低照度下でも優れた性能を発揮し、写真測量はより豊かな色彩のディテールを提供します。

ポイントクラウドデータは製造における品質管理を改善できますか?

はい。点群データは、欠陥の検出、部品の測定、製品とデジタルモデルの比較に役立ちます。これにより、検査の迅速化と製品品質の向上につながります。

大規模なポイント クラウド データセットを処理する際にチームが直面する課題は何ですか?

大規模な点群データの作成には、高性能なコンピュータと高度なソフトウェアが必要です。チームはノイズ、不完全なデータ、そして遅い処理速度といった問題に直面することが多く、効率的な保存とリアルタイム分析は依然として課題となっています。

ポイント クラウド テクノロジーはリアルタイム アプリケーションに適していますか?

現代のシステムはAIを活用している エッジコンピューティングを活用し、点群を高速に処理します。これにより、ロボット工学、自律走行車、スマートファクトリーにおけるリアルタイムアプリケーションが可能になります。

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