
bestatはインフラ設備や工場内の点群データ撮影等3D計測サービスを開始すると発表した。
また『3D.Core』の点群データ処理に、ノイズキャンセリングや計測可能なメッシュデータ化の機能、点群データビューワーなど7つを新たに追加しリリースした。
近年インフラ・土木分野や製造業の工場・生産技術の現場で、点群データ(3Dスキャンによる高精度な空間情報)の活用が急速に進んでいる。
コロナ禍では現場に立ち会わずに施工状況を確認する「遠隔臨場」が広がり、国土交通省が3Dスキャナーの導入を推進したことも重なり現場のデジタル化が加速した。
ハンディ型スキャナーの価格が下がったことで、2023年頃からは中小企業や現場作業者でも導入が進み、3D計測はより身近な技術になりつつある。
一方で点群データは1ファイルで数10GB〜100GBを超えることも多く扱いにくさが課題となっている。
高性能なPCでなければ開けず、表示に数時間かかることも多く、現場で撮影したデータを開いて確認しても十分なクオリティを得られず活用できない場合も少なくない。
こうした点群データの扱いにくさを解消するため、bestatは3D計測サービスの提供開始に加えて『3D.Core』の点群処理機能を大幅拡充してリリースした。
3D計測サービスでは精度の高い点群撮影を代行し、3D計測にかかる現場の作業負荷を軽減する。
『3D.Core』に追加した7つの新機能として、点群データビューワー(Web対応)では100GBを超える大容量データでも通信環境さえあればソフトウェアのインストール不要でスムーズに閲覧可能である。
点群データの共有機能により、ビューワーをリンクで簡単に共有でき関係者間での確認・フィードバックが円滑になる。
点群データの軽量化では用途に応じてディテールを保ちながら容量を最大1/10に軽量化可能である。
点群データのメッシュ化により採寸や形状確認に適したメッシュ化処理に対応し、より滑らかな形状表現が可能となりCAD等への活用もスムーズになる。
CAD用の前処理・データ変換では既設設備などの改修設計に向け、点群データをSTEPやSTL形式に変換し、CADソフトで扱いやすいようにデータを最適化する。
点群データの矩形化(概形を近似)では点群内の平面形状を抽出して概形を近似し、全体像を直感的に把握できるデータに変換する。
高精度ノイズキャンセリングでは取得時に生じる「点群の厚み」などのノイズを最先端のAI技術で解析・除去し、従来ソフトを上回る精度で真の形状を反映した高品質なデータを生成する。
また『3D.Core』の点群データ処理に、ノイズキャンセリングや計測可能なメッシュデータ化の機能、点群データビューワーなど7つを新たに追加しリリースした。
点群データビューワーでWeb対応、CAD用前処理・データ変換など7つの新機能追加
近年インフラ・土木分野や製造業の工場・生産技術の現場で、点群データ(3Dスキャンによる高精度な空間情報)の活用が急速に進んでいる。
コロナ禍では現場に立ち会わずに施工状況を確認する「遠隔臨場」が広がり、国土交通省が3Dスキャナーの導入を推進したことも重なり現場のデジタル化が加速した。
ハンディ型スキャナーの価格が下がったことで、2023年頃からは中小企業や現場作業者でも導入が進み、3D計測はより身近な技術になりつつある。
一方で点群データは1ファイルで数10GB〜100GBを超えることも多く扱いにくさが課題となっている。
高性能なPCでなければ開けず、表示に数時間かかることも多く、現場で撮影したデータを開いて確認しても十分なクオリティを得られず活用できない場合も少なくない。
こうした点群データの扱いにくさを解消するため、bestatは3D計測サービスの提供開始に加えて『3D.Core』の点群処理機能を大幅拡充してリリースした。
3D計測サービスでは精度の高い点群撮影を代行し、3D計測にかかる現場の作業負荷を軽減する。
『3D.Core』に追加した7つの新機能として、点群データビューワー(Web対応)では100GBを超える大容量データでも通信環境さえあればソフトウェアのインストール不要でスムーズに閲覧可能である。
点群データの共有機能により、ビューワーをリンクで簡単に共有でき関係者間での確認・フィードバックが円滑になる。
点群データの軽量化では用途に応じてディテールを保ちながら容量を最大1/10に軽量化可能である。
点群データのメッシュ化により採寸や形状確認に適したメッシュ化処理に対応し、より滑らかな形状表現が可能となりCAD等への活用もスムーズになる。
CAD用の前処理・データ変換では既設設備などの改修設計に向け、点群データをSTEPやSTL形式に変換し、CADソフトで扱いやすいようにデータを最適化する。
点群データの矩形化(概形を近似)では点群内の平面形状を抽出して概形を近似し、全体像を直感的に把握できるデータに変換する。
高精度ノイズキャンセリングでは取得時に生じる「点群の厚み」などのノイズを最先端のAI技術で解析・除去し、従来ソフトを上回る精度で真の形状を反映した高品質なデータを生成する。
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