Ipari diagnosztika a VEIKI-VNL Villamos Nagylaboratóriumokban [Második Rész]

Ahogy a cikksorozat első részében megírtuk, egy hetet töltöttünk a VEIKI-VNL Villamos Nagylaboratóriumok üzemi területén, és különböző típusú és összetettségű objektumokat mértünk fel.

Azt is megírtuk, hogy a feladat lényegében egy win,win,win szituáción alapuló, pilot projekt ahol a következő feladatokat teljesítjük:

• 3D felmérési anyagot készítünk a VEIKI-VNL számára, amit különböző tervezési feladatokra alkalmazhatnak.
• Dokumentáljuk a VEIKI-VNL eszközparkjának néhány darabját, képi és videó anyagokat szolgáltatva diagnosztikai célokra.
• Promóciós anyagokat készítünk mind a VEIKI-VNL, mint a Pix4D számára.

Továbbá hogy választ kapjunk a következőkre:

• Hogyan viselkednek a DJI drónok, extrém ipari környezetben?
• Milyen minőségű adatot tudunk előállítani fotogrammetriai úton a következő drónok:
  • DJI Mavic Mini
  • DJI Mavic Air 2
• és szoftverek alkalmazásával:
  • Agisoft Metashape
  • Reality Capture
  • Pix4Dinspect
• Hogyan tudjuk felhasználni, azaz információvá alakítani az előállított adatokat?

Az előző cikkünk a terepi felmérésről szólt, így az első kérdést ott már megválaszoltuk, de mi a helyzet a felmérési adatokkal és azok minőségével?

A második részben a következőkről lesz szó:

• A különböző objektumokról készült fotók feldolgozása fotogrammetriai úton a fentebb említett három szoftverben.
• Az előállított adatok minősége.

Mielőtt belevágnánk a konkrét feldolgozási tapasztalatok leírásába és következtetéseket vonnánk le néhány fontos információ:

• A cikk nem az Agisoft Metashape, Reality Capture, és a Pix4D inspect összehasonlításáról szól!
• Ahogy a cikk első részében megírtuk, a Pix4Dinspect szoftvert egy együttműködés keretében kaptuk meg a Pix4D-től tesztelésre, viszont ez nem azt jelenti, hogy arra szerződtünk hogy más szoftverekkel szembe állítva promotáljuk azt.
• Fontos azt is szem előtt tartani, hogy a három felsorolt szoftver közül, a Pix4Dinspect az, ami kifejezetten ilyen jellegű ipari objektumok fotogrammetriai felmérésére lett kitalálva, továbbá az Agisoft Metashape, és Reality Capture esetében alapbeállításokkal futtattuk le a feldolgozást, így az eredmények összehasonlítása nem is lenne objektív.
• Tehát számítottunk arra, hogy ilyen feltételek mellett a Pix4Dinspect hozza majd a legjobb eredményt, viszont ez nem minden esetben történt így.

Tehát nézzük a feldolgozás folyamatát és eredményeit.

Nagyfeszültségű áramszabályozók

Ez a szerkezet csoport több szempontból is érdekes a feldolgozás tükrében. Egyrészt a szerkezeteket alkotó elemek igen komplex geometriát hoznak létre, valamint a felmérési anyagot egy DJI Mavic Mini drónnal készítettük el.

Agisoft Metashape

Ahogy már említettük alapbeállításokat használtunk a feldolgozásra, amely az Agisoft Metashape esetében a Medium, mind a tájékozás, mind a pontfelhő generálás tekintetében.

A 16 millió pontból álló pontfelhő bizonyos részei igen zajosak, viszont magukat a szabályozó tekercseket szemlélve látható, hogy azok geometriája, valamint az azokat körülvevő tartó, merevítő szerkezetek remekül kirajzolódnak.

Nem szabad elfelejteni hogy a DJI Mavic Mini, egy körülbelül akkora szenzorral rendelkezik mint egy mobiltelefon, így az eredményeket is ennek tükrében kell vizsgálni.

Ahhoz képest hogy a felmérés egy ilyen szenzorral készült az adatok több mint használhatók. A pontfelhőn mért méretek, pontosan egyeznek a terepen mért ellenőrző mérésekkel.

Igaz a pontfelhőben általánosan megjelenő zaj nehezíti a pontfelhő alapján való mérést, és 3D modellezést, de mint írtuk a felmérési anyag teljesen jól használható.

Reality Capture

A Reality Capture esetében látszott csak igazán a „gyengébb” alapanyag. Az eddigi tapasztalataink alapján elmondhatjuk, hogy a Reality Capture-nek, páratlanul jól optimalizált algoritmusa van, a felmérendő objektum releváns részeinek automatikus meghatározására. Ez gyakorlatban annyit jelent, hogy nagyon sok számunkra releváns pontot, és nagyon kevés zajt generál.

Viszont a minőségi alapanyag és a megfelelő beállítási sablon a Reality Capture esetében kiemelten fontos. Lehetne még kísérletezni „kevésbé agresszív” beállításokkal, melyekkel ugyan növekszik a zaj megjelenésének esélye, viszont több relevánst tartalmat is szolgáltathat bizonyos esetekben.

Ezen objektum, alapanyag és beállítás kombinációban, viszont igen hiányos pontfelhőt kaptunk. Ahhoz hogy használható adatot kapjunk eredményül, kisérletezni kell a szoftver beállításaival, vagy nagyobb felbontású, jobb optikával rendelkező kamerával kell elvégezni a mérést.

Pix4Dinspect

Ahogy a cikk elején is említettük, számítottunk rá, hogy a Pix4Dinspect fogja szolgáltatni a legjobb eredményeket, hiszen a fotogrammetriai algoritmusokat ebben a szoftverben, pontos ilyen és hasonló szerkezetek kiértékelésére optimalizálták.

De pontosan milyen tulajdonságokkal rendelkeznek az „ilyen” szerkezetek?

• Vékony, keskeny elemekből állnak össze, lásd tartószerkezetek, melyeken „átlátunk”. Ez a fotogrammetriai szoftvereknek egy kifejezetten zavaró tényező, mert el kell különíteniük a szerkezet releváns részeit a háttértől.
• Általában szürke, egységes festésük van, amely nehezítő tényező a szoftvereknek a közös pontok megtalálásában.

A Pix4Dispect remek eredményt hozott. A kiolvasott pontfelhő pontos és részletes, valamint tökéletesen alkalmas a bonyolultabb geometriák modellezéséhez is. A pontfelhőn még nagyobb csavarokat is ki lehet venni, ami egy 12 megapixeles fotó szett esetén egészen kivételes eredmény.

Szigetelés tesztelő tartószerkezet

Ahogy az áramszabályozó tekercseknél leírtuk, bizonyos geometriák nagyobb kihívást jelentenek a fotogrammetriai feldolgozó szoftvereknek. Ezt a tartószerkezetet pont ezért mértük fel, viszont nem szerettük volna átesni a ló túloldalára sem, így a felmérést DJI Mavic Air 2-vel végeztük, mellyel 1700db 12 megapixeles fényképet készítettünk el. A Mavic Air 2-nek 48 megapixeles szenzora van, így a kamerája által készített 12 megapixeles fotók sokkal jobb minőségűek, mint a Mini esetében.

Agisoft Metashape

Az első képet látva azt mondhatnánk, hogy csapnivaló eredményt kaptunk, viszont ez közel sem az igazság. A második képen látható, hogy az egyes szerkezeti nagyon jó részletességgel kirajzolódnak a pontfelhőben, viszont a zaj továbbra is rengeteg.

A képek maszkolása megoldaná a problémát, viszont 1700 kép manuális maszkolása egy örökkévalóságig tartó munka, így maradnak a beállítások. Az Agisoft Metashape pontfelhő generálásakor választhatunk agresszívebb Depth Filtering opciót is, viszont ez általában csak bizonyos helyeken oldja fel a problémát. A magasabb felbontás lehet a kulcsa a Metashape-ben elérhető jobb eredménynek.

Reality Capture

A Reality Capture esetében jobb eredményekre számítottunk, mert tudtuk hogy a szoftver sokkal kevesebb, vagy gyakorlatilag 0 zajt szokott eredményezni, viszont ennek megvan a hátránya is.

Ahogy előre gondoltuk, szinte nulla zaj, viszont az algoritmus kidobott néhány releváns részletet is. Bizonyos szerkezeti elemek teljesen hiányoznak, de a pontfelhő 100%-ig alkalmas a szerkezet befoglaló méreteinek mérésére, szögek mérésére, illetve a szigetelők modellezésére.

Pix4Dinspect

A Pix4Dinspect esetében már tudtuk hogy az alkalmazást valóban jól optimalizálták az ipari szerkezetekre, de tulajdonképpen mennyire jól?

Ki kell emeljük, hogy a Pix4Dinspect úgy szolgáltatja a fentebbi eredményeket, hogy a fényképek feltöltésén kívül semmi dolgunk sincs. A feldolgozás teljesen automatikus.

A Pontfelhő szinte tökéletes, igaz van benne 1-2 bizonytalan rész, amit betudhatunk a 12 megapixeles mérőképek hibájának.

A pontfelhőn még a csavarok is látszanak, így az adatok alapján egy nagyon részletes 3D modellt lehet elkészíteni.

Indelve transzformátor

Az Indelve transzformátor egyszerűbb, tömörebb szerkezeti elemek és, az előzőkhöz hasonló bonyolultabb szerkezeti elemek kombinációja. A transzformátor felmérésével, most nem a tesztelés volt az elsődleges célunk, hanem a olyan felmérési anyagok szolgáltatása a VEIKI-VNL számára, mellyel digitalizálni tudják az eszközt, majd arra kiegészítő elemeket tervezni.

A Felmérést DJI Mavic Air 2-vel készítettük és 48 megapixeles képeket rögzítettünk.

Agisoft Metashape

Ahogy a képeken is látható nagyon jó eredményeket kaptunk az Agisoft Metashape-es feldolgozásból. 48 megapixeles képek és tömör, hengeres szerkezet, mellyel a szoftver már könnyen megbirkózott, sőt remekelt.

Azt is hozzá kell hogy tegyük, hogy az automatizált feldolgozás eredményeképp a teljes modellt megkaptuk, azaz nem okozott gondot a szoftvernek a két „oldalán” elkészített mérőképek összetájékozása. Az hogy ez miért nagy eredmény, azt a Reality Capture és Pix4Dinspect eredmények kapcsán fogjuk majd látni.

Az is jól mutatja, hogy mennyire elégedettek voltunk a Metashape eredményeivel, hogy a VEIKI-VNL számára ezeket az adatokat küldtük el 3D modellezésre.

Reality Capture

A helyzet az, hogy a Reality Capture eredményeit látva bizonyos projekteken, az embernek óhatatlanul is az az érzése támad, hogy a szoftver egy teljesen másik ligában játszik a versenytársakhoz képest.

A 48 megapixeles képek adta részletesség egészen elképesztő, viszont ezt a minőséget és modell konzisztenciát nem kaptuk meg automatikusan.

Természetesen nem tragédia, de meg kell említsük, hogy a Reality Capture első körben nem tudta összekapcsolni az összes fotót egy modellbe. Ha teljesen körbe tudtuk volna mérni tüzetesen a szerkezetet, ezzel nem lett volna probléma, viszont az üzemterület sűrűjében erre egyszerűen nem volt lehetőség. Így a képeket lényegében két fő oldalról készítettük el:

Jól látható hogy a támogató tartószerkezeti elemek miatt két oldalról gyakorlatilag nem tudtunk képeket készíteni.

Ennek okán a Realyty Capture-ben néhány kapcsolópont megadása után tudtuk csak a teljes modellt előállítani, viszont annak aki gyakorlott munkafolyamatban ez egy pár perces munka csupán.

Pix4Dinspect

Ennél a szerkezetnél láthattuk először, hogy milyen hatással van a tömör, egybefüggő szerkezetekre az, hogy a szoftvert kábelek, keskeny szerkezetek kiértékelésére optimalizálták.

Az eredmény remek, viszont a pontfelhő az egybefüggő felületeken teljesen hiányzik. A transzformátor szigetelő rúdjai gyönyörűen leképződtek a pontfelhőn, viszont a tartály nem igazán.

Ettől függetlenül a Pix4Dinspect rá tudott illeszteni egy hellyel közzel helyes 3D modellt a hiányos felhőre, amit ha kombinálunk a pontfelhővel, egy nagyon jól elemezhető modellt kapunk.

Meg kell még azt is említeni, hogy sajnos a Pix4Disnpectben semmilyen kontrollunk nincs a kapcsolópontkora, így ez a modell csak az egyik oldali fényképek feldolgozásával készült.

Ha az összes képet feltöltöttük, akkor sajnos két, pontatlanul egymásba vágó transzformátort kaptunk, és semmilyen fénykép kombinációban nem kaptunk kielégítő eredményt később.

Nagyfeszültségű transzformátor páros

Ismét egy tömör szerkezet, melyen helyet foglalnak apróbb, vékonyabb elemek is. Ezt az eszközt egyrészt azért is mértük fel, hogy kipróbáljuk azt milyen, amikor földi fotókat is belekeverünk a mérőképek közé.

Agisoft Metashape

Az Indelve transzformátor eredményei után tudtuk, hogy az Agisoft Metashape-ben nem fogunk csalódni, hiszen a szoftver remek eredményeket produkál a szolid szerkezetekről.

A képeken látható, hogy ismét pontos és részletes modellt kaptunk, melyen itt ott fellelhető egy kis bizonytalanság vagy zaj. A fotogrammetriai szoftverek, a pixelek és környezetük intenzitás értékei alapján keresik a közös pontokat, éppen ezért a matt, egybefüggő szürke felületek hullámosak lehetnek, a közös pontok párosításának bizonytalansága miatt.

A pontfelhő, és a felhőből generált 3D modellt ismét teljes mértékben alkalmas mérések végzésére, illetve 3D modellezésre, tervezésre.

Reality Capture

Az előzőekben látottak alapján nem kell túlmagyarázni a Reality Capture eredményeit. Pontos, és részletes modellt kaptunk, viszont ismét előfordult egy apró kényelmetlenség, ami most teljes mértékben a fényképezés hibájának tudható be.

Ahogy az utolsó képen látható, a földi és légi felvételek között „elfért” volna még egy közbenső felvételi gyűrű. Ezt a Reality Capture ismét úgy adta a tudtunkra, hogy ismét két komponensben prezentálta a tájékozást, azaz a föld és légi képeket két külön modellbe tájékozta le. Ezt könnyen meg tudtuk oldani néhány közös kapcsolópont lehelyezésével, és el kell könyvelni, hogy a szoftver által szolgáltatott minőségnek van egy ilyen ára, hogy minden esetben eszünkben kell legyen az egyes képek közötti, szigorú átfedés.

Pix4Dinspect

Már tisztában voltunk vele, hogy korrekt eredményt fogunk kapni a szoftvertől, és nem nem is hazudtolt meg minket a Pix4D.

A Pix4Dinspect esetében ismét tapasztalható volt az a jelenség, miszerint az alkalmazás nem rajzol pontokat, a sima, egybefüggő felületekre, viszont a felhő alapján generált 3D modellen, ezek a felületek is rendben megjelentek.

Hozzátartozik még az is a történethez, hogy a Reality Capture esetében említett hiányzó gyűrű itt is kifejtette a hatását. Azaz több válogatott kép szett után sikerült olyan eredményt elérni, ami nem két külön modell helytelen összeillesztését mutatta.

Viszont ez nem probléma, hiszen minden szoftvernek megvan a maga igénye, hogy milyen átfedésű és pozíció konzisztenciájú felvételekkel szeret dolgozni.

Tapasztalatok összefoglalása

• Legyen szó bármelyik szoftverről is, oda kell figyelni a képek közötti, globális átfedésre. Ezt azt jelenti, hogy gondolkozzunk a szoftver „fejével” és tartsuk szem előtt, hogy össze fogja e tudni kapcsolni a szoftver, az objektum két oldalán készült felvételeket.
• Szinte biztos van olyan workflow, illetve beállítási séma kombináció az Agisoft Metashape-ben, és a Reality Capture-ben ami alkalmasabbá teszi őket a tartószerkezetek, és ritka, keskeny elemekből álló szerkezetek felmérésére őket, viszont látszik, hogy mekkora különbséget jelent, ha egy alkalmazást külön erre a célra optimalizálnak. Ahogy már korábbi cikkjeinkben is írtuk, mindig a feladatból induljunk ki és ahhoz válasszunk eszközt, ne az eszköz képességeit próbáljuk ráhúzni a feladatra felhasználóként.
• A Pix4Dinspect egyelőre nem egy felmérő szoftver, tehát a belőle kinyert pontfelhők, modellek még utómunkát igényelnek, mert az automatizált munkafolyamatban még nincs lehetőség méretarány állításra, vagy abszolút tájékozásra. Ezzel egyébként összességében nem kell hogy probléma legyen mert ahogy a nave is mutatja a Pix4Disnpect egy ipari diagnosztikai / adatbázis megoldásnak készült, viszont nagyban bővítené a lehetőségeket, ha lehetne a szoftverben tájékozni a felmérési anyagokat.
• Összességében elmondható, hogy a tesztben részvevő szoftverek remekül vették az akadályokat, annak ellenére, hogy a mérőképek apró szenzorral és optikával rendelkező, drónokból származtak.
• A minőség és a precizitás növeléséhez egyértelműen látszanak az irányvonalak. Növelhetjük a felvevő kamerák felbontását, minőségét egy tükörreflexes konstrukció bevetésével.

Viszont méltán felmerül a kérdés, hogy a tapasztalatok megszerzése mellett, amúgy mihez is fogunk kezdeni pontosan ezekkel a modellekkel?

Néhány felhasználási célt már elárultunk az előző, és jelen cikkünkben is, de a konkrét felhasználásra, és azok eredményére a következő, záró cikkünkben fogunk kitérni, egy hét múlva.

Köszönöm, hogy itt voltál és elolvastad a cikket!

Ha bármi kérdésed felmerül az olvasottakkal kapcsolatban, vagy csak lírnád a véleményed, látogass el a Facebook oldalunkra, csatlakozz a csoportunkhoz és írj nekünk!