Blog

Van pointcloud naar 3D model zonder modelleren

  |   Innovaties meet- en tekenwerk, Uitleg kennisoverdracht

Mesh: snel van pointcloud naar 3D model

Een meshbestand kan in diverse formaten worden aangeleverd en is een manier om snel van pointcloud naar 3D model te komen. Een meshmodel van een compleet gebouw kan waardevol zijn voor partijen die niet met pointclouddata kunnen werken, maar wel 3D modellen willen controleren of clashdetection willen uitvoeren.

Dit artikel is opgebouwd rondom een casestudy binnen een project van PelserHartman. Voor het betreffende project is het interieur van het gebouw gescand met high-end terrestrial 3D laserscanners. Hiervan zijn meerdere verschillende pointcloudfiles aangeleverd. Om controles op bestaande modellen uit te kunnen laten voeren door andere partijen die niet met puntenwolken om kunnen gaan, is PelserHartman gevraagd een oplossing te bedenken voor dit probleem. We hebben verschillende meshmodellen (driehoeksvlakkenmodel) van de pointclouds te gemaakt. Dit kan een succesvolle methode zijn mits de opdrachtgever en gebruiker de gebruiksaanwijzing heel goed kennen.

Op zoek naar een oplossing voor jouw project?

PelserHartman is een service en kennisbedrijf dat objecten, gebouwen, installaties en machines digitaal 3D inmeet. Daarnaast helpen we mensen die verder willen komen in de wereld van 3D meten en modelleren. We sluiten partnerships met bedrijven die graag samenwerken en gebruik willen maken van onze kennis, apparatuur en software. Wil je samenwerken? Neem dan contact met ons op.

Meshdata uit pointcloud

Een mesh is niets anders dan een vlakkenmodel of ‘surface model’ dat is opgebouwd uit vele driehoeken. Het is mogelijk om vanuit een pointcloud (puntenwolk) een mesh te creëren.

mesh 3D scan kleine driehoekjes

De mesh bestaat uit vele kleine driehoekjes.

Meshing is een (semi-)automatische procedure waarbij driehoeksvlakken worden gemaakt op basis van pointclouddata. Het visuele resultaat is een ongekleurd vlak dat de punten van de puntenwolk volgt. Dit vlak kan het beste vergeleken worden met een aaneengesloten ‘krimpfolie’ die alle vormen van de verschillende gescande elementen volgt. Alle punten worden meegenomen in deze procedure. Hoe meer meetpunten, hoe meer driehoeksvlakken per oppervlakte eenheid, hoe meer detail de mesh bevat. Echter het meshbestand wordt hierdoor ook steeds zwaarder. Het resultaat van de meshing-procedure is een ongekleurd meshmodel in bijvoorbeeld STL-formaat.

Onduidelijke begrenzing objecten door meshing

Verschillende ingescande onderdelen zijn in een puntenwolk goed te herkennen en te onderscheiden van elkaar. Dit is een stuk lastiger in geval van een mesh. Daar zien we dat de begrenzingen van verschillende objecten als het ware ‘in elkaar overlopen’. Daarmee is de mesh minder goed begrijpbaar en ‘leesbaar’ worden. Voorbeeld: een houten plaat tegen de wand is duidelijk in de pointcloudviewer te herkennen als een losstaand object. In de mesh ‘smelt’ de bovenzijde van de plaat samen met de wand erachter. Er is immers geen scandata van achter de houten plaat. De randen van de plaat zijn door de meshing niet scherp meer en ‘lopen’ over in de muur.

pointcloud naar 3D model mesh zonder modelleren

Links pointcloud info, rechts de mesh van de pointcloud.

Opschonen van pointcloud voor mesh

Een 3D laserscanner meet alles in zijn directe omgeving dat voor het oog zichtbaar is. Dit betekent dat ook ongewenste objecten, voertuigen en mensen ingemeten worden en dus in de pointcloud staan. Omdat een pointcloud veelal een onderlegger is voor modelleerwerk is dit in de meeste gevallen geen probleem. Voor een mesh van een pointcloud is een bepaalde mate van opschoning gewenst. Wanneer voorafgaand aan scanning bekend is dat een mesh gemaakt moet worden, kan gedurende de scanning hier al rekening mee worden gehouden. Opschonen is het verwijderen van punten uit de pointcloud. Dit is een handmatige klus die veel tijd kan kosten.

Het handmatig opschonen is een arbeidsintensief proces, en daardoor soms een kostbare exercitie. Voor de meeste projecten adviseren we om de puntenwolk niet (of summier) op te schonen, maar gebruik te maken van een 3D pointcloudviewer. De pointcloudviewer kan ook aan derden worden aangeleverd.

Mesh 3D model van pointcloud

Mesh van onopgeschoonde pointcloud.

Mesh beperkt opgeschoonde pointcloud

Mesh van beperkt opgeschoonde pointcloud. Er zijn nog steeds op de vloer rare meshdelen te zien.

Ons advies over opschonen

Het compleet opschonen van een pointcloud is niet alleen duur, het is ook nog eens onmogelijk om een perfect resultaat te krijgen. Omdat een scanner nergens ‘doorheen’ scant, ontstaan er ‘gaten’ in de scandata wanneer onderdelen uit de pointcloud worden verwijderd. Deze gaten zijn onwenselijk voor het maken van meshes en leveren misschien nog wel meer verwarring op dan de ongewenste objecten zelf. Daarbij blijven er altijd stukjes van de ongewenste onderdelen over in de data. We zien bijvoorbeeld nog steeds de laatste centimeters van stoelpoten net boven de vloer in de pointcloud. En bijvoorbeeld stukjes steiger van steigerwerk dat tegen de muur leunde, worden onduidelijke ‘klompjes mesh’ aan de wand. Wij adviseren om niet te ver te gaan in het opschonen en er vooral voor te zorgen dat de scandata goed ‘leesbaar’ en begrijpbaar is. Dit kan bijvoorbeeld door gebruik te maken van pointcloudviewers.

Pointcloudviewer voor meshes

Ongekleurde meshes van een bouwdeel kunnen als model erg waardevol zijn. Ze zijn echter niet altijd even goed leesbaar vanwege het feit dat de gehele mesh één en dezelfde kleur heeft. Omdat de mesh gemaakt is op basis van pointclouddata, kan vaak eenvoudig een pointcloudviewer gemaakt worden. Bij problemen met identificatie van verschillende onderdelen van de mesh kan men terugvallen op een pointcloudviewer. Hierin zijn de verschillende onderdelen duidelijker zichtbaar.

Wanneer meshes ook aan derden worden aangereikt dan is het aan te bevelen ook een pointcloudviewer te laten maken. Indien gekozen worden voor deze optie ontvangt u een intelligente 3D viewer waarmee de pointcloud zonder gebruik te maken van een CAD-pakket kan worden bekeken, en waarin eenvoudige metingen kunnen worden verricht. De viewer is te gebruiken op computers met een Windows Operating Systeem en waarop Microsoft Explorer is geïnstalleerd. De meeste viewers zijn niet compatible met computers met een Apple Operating systeem. Hier bieden online webviewers de oplossing.

Voorbeelden van 3D viewers downloaden

We horen vaak dat starten met 3D scannen en werken met pointclouds in de praktijk niet makkelijk is. Essentiële informatie wordt niet gedeeld, of is moeilijk vindbaar en het overzicht ontbreekt. Wij geloven in open informatiedeling. Op onze downloadpagina zijn 3D scan voorbeelden en 3D viewers te downloaden in de meest gebruikte bestandsformaten en voor de meest gebruikte 3D tekenprogramma's; ook voor macOS. Specifieke informatie over 3D viewers vind je op de pagina 3D pointcloud viewers en truview

Testmeshes: lage, middel en hoge detaillering

Meshes uit pointclouds kunnen, net zoals de pointclouddata zelf, behoorlijk groot worden. Niet alle programma’s kunnen hiermee werken. En ook niet elk (bouwkundig) modelleerprogramma kan met alle diverse mesh bestandsformaten overweg. Veelal wordt voor meshes het .STL bestandsformaat gebruikt. Nadeel is dat grotere .STL bestanden niet altijd goed in (bouwkundige) tekenpakketten te importeren zijn. Daarom maken we ook wel een mesh .DXF bestand. De meeste CAD modelleerprogramma’s kunnen hier goed mee overweg. Daarnaast kunnen gemakkelijk opdelingen worden gemaakt als de dataset te groot is.

Om inzicht te krijgen in de werkbaarheid van de meshes hebben we in ons test project drie verschillende meshes gemaakt. Een hoge detaillering betekent meer driehoeksvlakken en daarmee ook een zwaarder bestand. In de test is gebruikt gemaakt van een onopgeschoonde ongekleurde puntenwolk. De mesh is ook niet nabewerkt in de vorm van gatdichting of opschoning. De meshes zijn aangeleverd in .STL en .DXF formaat.

We tonen de originele pointcloud en 3 test meshes:

  • Hoge detaillering
  • Gemiddelde detaillering
  • Lage detaillering
Testdeel pointcloud ongekleurd onopgeschoond

Testdeel pointcloud, ongekleurd en onopgeschoond

Test 1: hoge detaillering

Test 1: hoge detaillering

"<yoastmark

Gemiddelde detaillering

"<yoastmark

Lage detaillering

Uit de testen komt naar voren dat voor de architect de middel detaillering de meest bruikbare oplossing is. De mesh wordt niet te zwaar en behoudt voldoende mate van detailleringen.

  • Meshes kunnen net zoals puntenwolken opgeknipt worden wanneer deze te zwaar worden voor de diverse programmatuur. Let er wel op dat bij meshes dit geen kaasrechte kniplijn is. Dit omdat de mesh uit driehoeken bestaat.
  • Het formaat waarin we de mesh aanleveren is .STL en .DXF.
  • Aandachtspunten zijn objecten, meubilair en ramen waarin de meshstap bijna letterlijk de krimpfolie overheen legt. Pointcloudviewers kunnen hierbij helpen.

Pointcloud of mesh-bestanden nodig?

PelserHartman is een service en kennisbedrijf dat objecten, gebouwen en terreinen digitaal 3D inmeet. Daarnaast helpen we mensen die verder willen komen in de wereld van 3D meten en modelleren. We sluiten partnerships met bedrijven die graag samenwerken en gebruik willen maken van onze kennis, apparatuur en software. Wil je samenwerken of een offerte ontvangen? Neem dan contact met ons op.