Оборудование для геодезии
Обратный звонок

Современные 3D сканеры для дизайна помещений. Сравнение Leica BLK360, AmTech GLS10 и Lixel Kity K1

Сравнение Leica BLK360, AmTech GLS10 и Lixel Kity K1

Добрый день, уважаемые посетители сайта НГК!

В этой статье мы подробно рассмотрим особенности применения современных лазерных 3D сканеров для целей дизайна и проектирования.  

Мы сравнили данные с трех сканеров:
1) Один из самых популярных в мире стационарных сканеров для дизайнеров - BLK360 от швейцарской компании Leica Geosystems;

priory-13 (1).png

2) Китайский стационарный сканер AmTech GLS10;

Снимок.PNG

3) Китайский мобильный slam - сканер Lixel Kity K1;


Снимок.PNG

Все три сканера мы использовали для съемки одного и того же небольшого объекта - трехкомнатной квартиры площадью 105 метров квадратных. 

photo_5188652683974794994_y.jpg

photo_5188652683974794993_y.jpg

Первичный анализ данных сканирования

Часть 1. Сравнение скорости сбора данных.

1) Данные мобильного SLAM-сканера Lixel K1:
Время полевых работ: 2 минуты
Обработка облака и получение результата в универсальном формате (LAS): 16 минут
Точек в облаке после оптимизации в родной программе: 28,7млн

Рисунок2.png

2) Данные стационарного сканера Leica BLK360:
Время полевых работ: 30 минут
Обработка облака и получение результата в универсальном формате (RCP, LAS, LGSx): 30 минут
Точек в облаке после оптимизации в родной программе: 23,4 млн

 Рисунок4.png    

3) Данные стационарного сканера AmTech GLS10:
Время полевых работ: 30 минут
Распаковка данных и оптимизация с экспортом в универсальном формате (e57, LAS): 20 минут
Сшивка и оптимизация сканов: 20 минут
Точек в облаке после оптимизации в родной программе: 60,2 млн

Рисунок6.png

Предварительный итог: сравнивая исходные обработанные облака, можно наглядно увидеть, что SLAM-сканер позволил, за гораздо меньшее время, выполнить съёмку всего объекта.

Часть 2. Сравнение цветопередачи

Lixel Kity K1 - встречается пикселизация цветопередачи:

Рисунок7.png

Отчасти причиной этому может быть сама технология: мы не стоим на месте, а перемещаемся. То есть для правильной передачи цвета на точку должно быть выполнено уравнивание хода, а уж потом идёт окрас точек.

Рисунок8.png

При этом не сказать, что раскрас неправиальный. Просто он не всегда точен. Особенно когда снимаются объекты, в которых есть и яркое освещение, и затенённые места, и переход из одно в другое идёт достаточно стремительно.

Тёмные помещения:

Рисунок9.png
Рисунок10.png

Чем дольше мы задерживаемся на каком-то участке, тем больше точек там снимаем. Значит и картинка будет более полной.
Если мы хотим увидеть мелкие детали (наверняка сохранить их в облаке), то нужно уделить этим деталям больше времени сканирования.

Leica BLK360

В целом цвета передаются правильно, нет скачка по оттенкам. Но местами не хватает контрастности, засветка от светлых источников. Как будто не хватает HDR. 

Рисунок11.png

В тёмных помещениях раскраска облака с Leica BLK360 достойная:

Рисунок12.png

AmTech GLS10

Раскраска облака этим сканером получается, наверное, самая сочная\качественная, благодаря внешней камереInsta360, которая идет в комплекте со сканером:

Рисунок14.png

Но для более правильного и полного раскрашивания лучше использовать средние или максимальные настройки времени сканирования (150 сек или 225 сек). На изображении выше время сканирования составило 225 сек.
В тёмных помещениях камера Insta360 позволяет получать достаточно чёткие картинки. Но хорошо бы, чтобы и время и плотность сканирования была выше. На картинках ниже использовалась минимальное время сканирования (45сек).

Рисунок15.png

Рисунок16.png

Сравнение сечений по облакам

Так как на объекте не было контрольных точек, то объединение данных сканера в единую общую СК выполнялось путём визуального совмещения с последующей оптимизацией в программе Leica Register360.

Часть1. Мы выполнили сечение горизонтальной плоскостью. Толщина сечения 1 см.

Рисунок17.png

Далее мы будем сравнивать отдельные участки по сечению. Обратим внимание на шум облаков, геометрическое соответствие реальному объекту, человеческий фактор: вероятности полевых и камеральных ошибок.Снимок.PNG
1. Данные с BLK360 и GLS10 примерно имеют одинаковый шум. Где-то шум первого больше, а где-то больше шума у второго.
2. Данные с Kity K1 имеют наименьший шум. Практически на всех участках сечения разбег точек не превышает 2-4 мм. В то время как у BLK360 и GLS10 шум по светлой оштукатуренной стене в среднем составляет от 6 до 10 мм.
3. Kity K1 скругляет углы сопряжения стен. Это хорошо видно на картинке выше. Скругляет как внутренние, так и внешние углы. Ошибка из-за скругления (в сравнении с другими сканерами) составляет порядка 1 см, реже до 2 см.
4. В среднем разница между всеми тремя сканерами в сечениях не превышает 1-2 см. При этом не понятно кого из них брать за эталон.

Часть 2. Сечение вертикальной плоскостью толщиной 1 см
Снимок1.PNG

1. У сканеров AmTech GLS10 есть такая особенность – они не выравнивают скан по горизонту. Если использовать привязку по контрольным точкам (маркам), то этого не заметить. Если же работать в условной системе координат, то при обработке надо будет контролировать наклон каждого скана.
2. При сканировании с близкого расстояния особо сильно проявляется эффект размазывания граней. Это когда лазерный импульс попадает вскользь по грани объекта (часть пятна на ближнем объекте, а часть уже на дальнем. В итоге получается среднее).
Рисунок20.png
У GLS10 это наиболее выражено. Но имеет место быть и на BLK360, хоть и менее выражено.
Снимок2.PNG

3.Leica BLK360 даёт более корректное отображение прямых углов, в то время как K1 и GLS10 их скругляют.

Рисунок22.PNG

4. «Шуба» точек (шум) по поверхности у Lixel Kity K1 получается самая маленькая (как мы и отмечали, разбирая горизонтальное сечение).
Рисунок10.jpg                   
Ошибки формирования облака

1. Одной из выявленных ошибок полученных данных стала ошибка камеральной обработки. А именно – сшивки станций на BLK360.
Рисунок24.png

На скринах видно задвоение стенок, что говорит об ошибке связки (сшивки) станций (сканов). Если эту ошибку не выявить, то она повлияет на последующие промерные работы.
Рисунок25.jpg
  
На скрине так же видно, что из-за ошибки сшивки, целиком всё помещение санузла сместилось вправо. Это так же повлияет на точность промеров в масштабе квартиры целиком. И минимально на точность промеров внутри самого помещения.
Снимок3.PNG

2. В данных со Slam-сканера K1 так же обнаружилась ошибка обработки. Но она, скорее всего вызвана уже небрежностью на полевом этапе (проход сквозь дверной проём был выполнен неправильно или слишком быстро. Так же мог повлиять фактор подвижных объектов в этой части помещения (люди).
Рисунок26.png
  
В данном случае эта ошибка повлияет на глобальное положение комнаты в системе координат квартиры. Но, с точки зрения геометрии самой комнаты, эти данные вполне пригодны для работы. Потому как SLAM отлично уравнивает облако внутри закрытого пространства, а слабым место для него становятся дверные проёмы (если пренебрегать правилами съёмки).
3. Есть ошибка при сшивке станций GLS10, вызванная не исправленным наклоном станции. На скрине ниже сечение по полу, и в нём можно увидеть что наклон пола с одной станции не совпадает с наклоном пола на другой станции. Конечно, в данном примере ошибка не такая большая и практически равняется величине шума («шубы») в облаке.
Рисунок9.jpg
Выполнение контрольных промеров

Выполним сравнительные промеры по облакам в одних и тех же местах в горизонтальной плоскости.

Рисунок4.jpg

Рисунок5.jpg

Рисунок6.jpg

Но тут нельзя однозначно судить о точности или ошибке. Потому как при измерении расстояния важно от какой именно точки из облака мы будем измерять. И даже если мы сами (или разные люди) будем измерять расстояние от одного угла до другого несколько раз, то мы можем получать разные расстояния.
Рисунок3.jpg
 
Промеры: 1 2 3 4 5 6 7
AmTechGLS10 9.471 8.185 7.734 14.025 6.970 3.971 7.630
Leica BLK360 9.482 8.189 7.743 14.043 6.983 3.964 7.633
Lixel Kity K1 9.471 8.164 7.743 14.013 6.978 3.963 7.611

Источники ошибок при измерении расстояний по облаку

1. Размер шума облака

Рисунок7.jpg

Опираясь на какую точку измерить расстояние от этого угла?
Глядя на сечение, мы можем принять решение, что возьмём среднюю точку из «шубы».
Но если сечения нет? Если размер скалывает, например, дизайнер из онлайн-просмотрщика? Он не увидит сечения. В лучшем случае просто не промахнётся мимо угла, а уж там будет средняя, дальняя или ближняя точка он не узнает.
И, если шум у нас порядка 1 сантиметра, и он такой на обеих сторонах измеряемого пространства, то мы можем получить ошибку расстояния в 2 сантиметра.

2. Неточность передачи геометрии объекта.
Рисунок8.jpg
Мы видели, что некоторые сканеры скругляют углы. А значит мы не сможем промерить прямо чётко из угла помещения.
Хотя выходом из данной ситуации может быть продление линии стен, до точки их пересечения. Из точки пересечения линий и мерить расстояние.

Подведение общего итога

Наверное правильнее, если окончательный итог подведут те люди или компании, которые в повседневной работе занимаются именно обмерными работами.
Если подводить наш итог по сканерам и тому, что мы выявили, то можно сказать, что единого фаворита нет. У всех участников есть плюсы и минусы.

1. Удобство и время работы в поле
Тут мы выделим SLAM сканер. Проще, быстрее, больше данных, меньше аксессуаров, компактнее в логистике.
Но важно снимать правильно, если мы хотим минимизировать слепые зоны.
2.  Шумность облака (размер «шубы»)
У Lixel K1 облако получилось менее шумным. Практически везде в пределах 2-4мм.
У Leica BLK360 и AmTech GLS10 «шуба»примерно одинаковая и она существенна – 6-10мм
3. Точность геометрии.
Пожалуй, что Leica BLK360 передаёт геометрию наиболее точно. K1 – скругляет углы. GLS10 – не всегда, но бывает, что скругляет, а так же не фильтрует шлейфы (смазанные грани).
4. Постобработка данных.
Leica BLK360 - загрузка и сшивка в Register360. И последующий экспорт в RCP,LGSx, Las, e57 и других.
GLS10 - сначала оптимизация облака с каждой станции, потом экспорт станций в формат Las или e57. После этого передача файлов в программу, где можно выполнить сшивку (Register360 \ ReCap pro \ или другие)
Lixel Kity K1 - обработка и уравнивание SLAM в родной программе, раскраска облака. Экспорт в LAS -формат.
 5. Сравнение измерений
Тут нельзя выявить более точные данные, так как нет эталона. В целом можно сказать, что измеренные расстояния идентичны и колеблются в районе 1-2 см. И разница может быть вызвана выбором точек из облака для измерения расстояния.

Понравилась наша статья? Читайте другие статьи в блоге НГК по ссылке