建築で対象となる3D点群の規模とその目的

建築分野ではこうした建築物の3D点群データ化において、「設計」「工事中(施工)」「完成後の保守(補修工事)」「リフォーム」などの各作業段階において、それぞれ個別のメリットが存在します。撮影対象の規模としては、大きく複雑な建築物(所謂ゼネコンが請け負うような、高層ビルやプラント、橋やトンネルなど)に対して、3D点群スキャンの活用が行われることが多いです。

その理由ですが、高精度で広範囲を3DスキャンできるLIDAR式スキャナーは、ゼネコンや重工業会社に土木系の測量会社など、この目的に沿った大企業でないとすぐには購入できないような高額な製品であることが普通だからです。そもそも、高精度な計測器とは、使用する人も少ないので、高額であるのが普通ですが(ちなみに筆者の前職の東陽テクニカは計測器の会社でした)。

また、広範囲の3Dスキャンが活きるのは大きく複雑な建築物です。複雑な建築物ほど、設計通りのものを現場で作れているかを施工中になるべく小さなコストで確認していきたいので、3D点群データ取得して、デジタルに自動化していくことや、建築中の各途中段階で(例えば鉄骨のみの状態で)データとしてアーカイブしてゆくことが活きてきます。もちろん戸建てを建てる程度の施工でも、デジタル化して3D形状を保存することは当然メリットがありますが、戸建てを建てる程度の工事規模では、配管や、寸法のチェックなどは、人数さえかければ直接できますので、高価格のスキャナーが活きる規模ではないと言えます(注:今後、高精度もしくは中くらいの精度の広範囲3Dスキャンが低価格化してくると、規模が少ない(予算が多くない)工事でも、3D点群化の応用が伸びる可能性はあります。本連載の"第66回"で紹介したMatterportも、この低価格化を狙うものと言えます)。

こうしたスキャナーで3D計測すれば、建築物の構造や寸法(各点のカラーも取れるので色合いも)をデジタルに保存することができるますので、設計図が3D CADで作成してある建築物であるものであれば、その設計図の3D CADデータとの(形状同士の)比較がそのままできます。画像での処理とは違い、点群は実スケールそのものでデータを取得できるので、なおさらこういった設計図と実際の建築物の比較が容易です。当然ながら部分的な寸法を測りたい場合も、その場で実物の長さや幅などの寸法を測るわけではなく、複雑な形をした対象でも、その形のままの形状をデジタル的にとらえていくことが可能です(この話はKinectなどの安価なデプスセンサーでも同様の話です)。点群データは対象のボリュームや形そのものを撮影できているので、丸いものでもそのままの形をデータ化して、その体積を計算することも可能です。

また、撮影した3D点群をメッシュデータ化できるソフトウェアを活用すれば、スキャンしたデータから綺麗な3D CADデータを(半自動的もしくは自動的に)作成し、その3D化された街並みや環境の中を仮想的に探索することができますし、一方で、メッシュ化したデータを3Dプリンタで出力して模型の代わりに使用することもできます (注:綺麗な欠けの無いメッシュデータを点群から自動で作ることがいつもできるとは限りません。複雑な形状の場合は特にですが、3Dプリントするためにはメッシュ化して以降も手作業でプリントできる形状にまで編集する必要も発生します)。これらのソフトウェア的な処理による活用については、3Dスキャン技術の導入紹介が一通り済んで以降紹介していきます。

2014年にNTTファシリティーズが行た山口県下関市の有形文化財「旧逓信省下関電信局電話課庁舎(現 田中絹代ぶんか館)」の3Dモデル化プロジェクトにて3Dレーザースキャナーのデータより作成されたBIMデータ

林 昌希(はやし まさき)

慶應義塾大学大学院 理工学研究科、博士課程。
チームスポーツ映像解析プロジェクトにおいて、動画からの選手の姿勢の推定、およびその姿勢情報を用いた選手の行動認識の研究に取り組み中。(所属研究室が得意とする)コンピュータビジョン技術によって、人間の振る舞いや属性を機械学習・パターン認識により計算機で理解する「ヒューマンセンシング技術」全般に明るい。技術商社でエンジニアをしていたこともあり、海外のIT事情にも詳しい

一方、デプスセンサ等で撮影した実世界の3D点群データの活用を推進するための「Point Cloud コンソーシアム」での活動など、3Dコンピュータビジョンのビジネスでの普及にも力を入れている。また、有料メルマガ「DERiVE メルマガ 別館」では、コンピュータビジョン・機械学習の初~中級者のエンジニア向けの、他人と大きな差がつく情報やアイデアを発信中(メルマガでは、わかりやすい理論や使いどころの解説込みの、OpenCVの初心者向け連載なども展開中)。

翻訳書に「コンピュータビジョン アルゴリズムと応用 (3章前半担当)」。