Als ich im Geodäsie-Studium mit dem Thema Laserscanning konfrontiert wurde, hatte ich viele Fragen 🤔 zur genauen Anwendung dieser Technologie. Die Hochschulen und Universitäten bemühten sich, uns so umfangreich wie möglich zu schulen, doch das Laserscanning ist immer noch ein „relativ” neues Feld. Die Algorithmen zur Registrierung 🔄 haben sich ständig weiterentwickelt, und so mussten Fachleute ihre Feldpraktiken ständig anpassen. Im Gegensatz dazu wurde bei einem Tachymeter sehr konkret unterrichtet, indem man sich an bewährten Richtlinien wie „vom Großen ins Kleine arbeiten“ und dem „Prinzip der Nachbarschaft“ orientierte. In diesem Bereich haben Theorie und Praxis über Jahre hinweg klare Vorgehensweisen entwickelt und diese sind auch im Laserscanning anwendbar.
Mit unserer Artikelreihe 📜 möchten wir nützliche Ratschläge basierend auf unserer Erfahrung bieten, um den Scanning-Prozess zu strukturieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist wichtig zu betonen, dass es viele Herangehensweisen gibt und unsere nur eine von vielen ist. Wir legen Wert darauf, den Kontext zu erläutern, sodass das „Warum“ hinter den Methoden verständlich wird.
Los gehts! 🚀
Bei der Wahl der richtigen Methode zur Scannerplatzierung vor Ort muss die Form und Beschaffenheit des zu scannenden Objekts berücksichtigt werden. Man sollte sich fragen: ‚‚treffen innerhalb der Szene Flächen aufeinander die in drei Raumrichtungen verteilt sind?“ Bei einem Raum mit vier Ecken ist dies definitiv mehrfach der Fall. Daher tendiere ich in solchen Situationen zur Cloud-to-Cloud oder Ebenen-Registrierung. Ein langer Flur mag zwar wie ein viereckiger Raum erscheinen, jedoch in gestreckter Form. Aber warum sollte man hier nicht auch die gleichen Registrierungsmethoden verwenden? Das Problem ist, dass die Wände am Anfang und Ende des Flurs so weit voneinander entfernt sind, dass sie in einer extrem hohen Auflösung gescannt werden müssen, was zu riesigen Datenmengen führt 📊. Daher neigt man dazu, größere Abstände zwischen den Standpunkten zu wählen. Bei der Cloud-to-Cloud-Registrierung werden aus Performance-Gründen die Punktwolken zunächst gesampled, also Stichproben genommen. Diese Stichproben können auch ungenaue Punkte enthalten, wie jene, die durch schleifende Schnitte erfasst wurden. Dies kann die Qualität der Registrierung beeinträchtigen. Um eine bessere Kontrolle zu gewährleisten, empfehlen wir in solchen Fällen, mit künstlichen Markierungen wie Referenzkugeln 🎱 oder Zielmarken 🎯zu arbeiten . Diese Methode ist unabhängig vom gescannten Objekt, und man erhält ein aussagekräftiges Protokoll, das die Genauigkeit der Registrierung verdeutlicht.
Tipp 💡: Durch die Kombination von Kugeln und Ebenen lässt sich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit noch weiter erhöhen 🔍.
Platzierung und Scanauflösung 📌
Zunächst legst Du den Abstand zwischen den Scanpositionen fest und passt das Netzdesign darauf an. Es ist wichtig, dass die Laserstrahlen bei Kontakt mit einer Wand zwischen zwei Scanpositionen sich an einem Punkt mit einem Winkel von ungefähr 45° treffen. Das vermeidet unerwünschte Effekte, und Datenpunkte mit ungünstigem Einfallswinkel können bei Bedarf entfernt werden.
In der Mitte zwischen diesen beiden Positionen platzierst du zwei Referenzkugeln und schreitest den Abstand zum terrestrischen Laserscanner (TLS) ungefähr ab – in diesem Beispiel rund 3,5 Meter. Die nächsten zwei Kugeln setzt du in etwa dreifacher Entfernung, also ca. 10 Meter.
Viele Registrierungsprogramme können Kugelzentren bis zu einem Punktabstand von < 12 mm präzise erkennen. Daher wählst du in diesem Beispiel eine Auflösung von 12 mm bei 10 m Entfernung.
In engen Gängen oder Korridoren startest und beendest du die Scans in der Regel mit sechs Referenzkugeln. Dabei positionierst du den TLS immer zentral zwischen vier Kugeln und bewegst ihn dann weiter.
Nach dem ersten Scan setzt du zwei neue Kugeln in Scanrichtung, sodass der Scanner immer zwischen vier bereits erfassten Kugeln steht.
Die anfangs platzierten zwei Kugeln nimmst du weg und stellst sie erneut in Scanrichtung auf. Dieses Vorgehen wiederholst du bis kurz vor das Ende des Gangs. Bei jeder Scanposition werden acht Kugeln gescannt, und am Korridorende schließlich sechs.
Wenn du diese Schritte befolgst, wirst du eine hohe Genauigkeit und Kontrolle über deine Scanergebnisse erreichen.
Hey, speichere dir doch das Kapitel in Kurzform (PDF) ab 📄⬇️! So kannst du dir beim Scannen nochmal schnell ein paar Tipps holen oder du kannst die Wände in deinem Büro damit tapezieren 😉.
Lass uns wissen, wie du mit diesem Leitfaden zurechtkommst oder ob du Ergänzungen oder Fragen hast!