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Sean Higgins mar., mai 11, '21 10 min read

Un guide complet pour évaluer la qualité des nuages de points mobiles

Explication des mesures que les experts en numérisation laser utilisent pour déterminer la qualité d'un nuage de points mobile, et du processus qu'ils utilisent pour vérifier les ensembles de données.

Vous avez entendu parler des avantages des systèmes de numérisation mobile pour la documentation des bâtiments et vous savez ce qu'ils peuvent apporter à votre entreprise. Vous avez donc décidé d'en acquérir un pour vous-même. Vous avez demandé conseil à vos collègues, fait des recherches et regardé les spécifications de tous les outils disponibles sur le marché. Après mûre réflexion, vous avez réduit la liste à quelques scanners qui semblent convenir à vous et à votre entreprise.

Maintenant, vous rencontrez un problème : Il est temps de télécharger des échantillons de nuages de points pour la liste restreinte de candidats et de vérifier la qualité des données. Mais comme vous n'avez pas beaucoup d'expérience en matière de numérisation mobile, vous ne savez pas comment procéder. Comment évaluer si le nuage de points d'un scanner mobile est suffisamment bon pour vos besoins ?

Ce guide vous aidera. Nous expliquerons les paramètres que les experts en numérisation laser utilisent pour déterminer la qualité d'un nuage de points mobile, puis nous vous montrerons le processus simple qu'ils utilisent pour auditer un ensemble de données, le tout sans avoir recours à des outils d'analyse complexes.

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Quels sont les paramètres utilisés par les professionnels pour évaluer un nuage de points mobile ?

Tout d'abord, nous allons explorer les qualités que vous devez rechercher dans un nuage de points mobile et expliquer pourquoi ces qualités sont importantes.

Coloration/texture

Qu'est-ce que c'est ? Le réalisme de la coloration et de la texturation du nuage de points. En d'autres termes : Dans quelle mesure le nuage de points ressemble à une photo prise par un appareil photo numérique de haute qualité.

Pourquoi est-ce important ? Une bonne coloration et une bonne texture vous aident à identifier les petits détails de l'ensemble des données, par exemple les arbres, les portes et même le texte des panneaux. Cela a une valeur énorme pendant le processus de modélisation, lorsque la capacité d'interpréter le scan et de discerner les objets est cruciale.

En faisant en sorte que le nuage de points ressemble à l'environnement réel que vous avez capturé, une bonne coloration et une bonne texture permettent également aux experts et aux non-experts de comprendre ce qu'ils regardent et de naviguer dans l'ensemble de données.

Bruit

Qu'est-ce que c'est ? Le "flou" du nuage de points. Des points bruyants apparaissent dans tout ensemble de données bruts, quel que soit le scanner, car le comportement physique du capteur laser crée des imperfections aléatoires dans les données. Chaque fabricant a sa propre approche pour éliminer ce bruit - certaines sont plus efficaces que d'autres.

Pourquoi est-ce important ? Un bruit trop important peut poser des problèmes dans les applications de modélisation. Par exemple, si vous modélisez un sol, une "ligne" de 3 cm d'épaisseur due au bruit peut rendre difficile de discerner où commencer une ligne. Le même problème se pose lorsque vous essayez de modéliser des détails fins.

Un excès de bruit rend également un nuage de points plus grand qu'il ne doit l'être pour représenter la géométrie avec précision, ce qui entraîne des fichiers plus volumineux et des transferts plus longs. Cela peut également se traduire par une utilisation plus lente de votre ordinateur et peut même vous obliger à débourser beaucoup d'argent pour mettre votre machine à niveau.

Résolution des détails fins

Qu'est-ce que c'est ? La netteté des petits détails, par exemple les bords à 90° ou la forme d'un cadre de porte.

Pourquoi est-ce important ? De nombreuses applications de modélisation nécessitent de travailler à des niveaux de détail élevés. Si vous modélisez un plan d'étage à l'échelle 1:50, ou si vous effectuez une inspection visuelle, il est probable que vous aurez besoin de voir beaucoup de détails fins pour produire un produit livrable de bonne qualité.

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Précision absolue et relative

Qu'est-ce que c'est ? Bien qu'il s'agisse d'un sujet très complexe, nous pouvons vous donner une réponse pratique relativement simple. Les chiffres de précision représentent la proximité d'une mesure par rapport à la valeur correcte.

Dans la numérisation mobile, nous mesurons deux types de précision. La précision absolue fait référence à la précision de vos données à échelle mondiale. Cette métrique s'applique à une mesure prise sur plusieurs emplacements de numérisation, par exemple d'un coin d'un bâtiment à un autre.

La précision relative, fait référence à la précision de l'ensemble des données à une échelle locale. Cette métrique s'applique aux mesures entre les points d'un emplacement de numérisation unique, comme une pièce.

[Consultez notre glossaire pour des définitions plus précises]

Pourquoi est-ce important ? Ces mesures sont importantes pour déterminer la fiabilité d'un scanner, car elles peuvent montrer la précision des dimensions d'un bâtiment et celle des dimensions d'une pièce, deux éléments importants pour des applications telles que le scan-to-BIM ou la génération de plans d'étage.

(Pour plus d'informations sur les paramètres les plus importants pour les applications de modélisation BIM, de génération de plans d'étage et autres, consultez notre guide pour la modélisation à partir de données cartographiques mobiles)

5 étapes pour l'audit de la qualité des nuages de points

Vous savez probablement que de nombreux professionnels expérimentés de la numérisation laser jugent de la qualité d'un nuage de points à l'aide d'un ensemble de données de référence et d'un logiciel complexe. Ce que vous ne savez peut-être pas, c'est que beaucoup d'entre eux utilisent également un processus simple, étape par étape, pour vérifier un nuage de points à l'œil.

En recherchant des indicateurs spécifiques, ils peuvent rapidement juger de l'efficacité d'un nuage de points en s’aidant des paramètres que nous avons abordés dans la section précédente. Voici comment Stefan Romberg, Responsable de la Numérisation et de la Perception chez NavVis, s'y prend.

Si vous voulez suivre la procédure, vous pouvez trouver des exemples d'ensembles de données de nuages de points de NavVis ici.

Étape 1 : Notez vos premières impressions visuelles

Téléchargez les échantillons de données fournis par le fabricant de l'appareil et ouvrez-les dans votre logiciel de nuage de points. Explorez les données et notez vos premières impressions.

  • A quel point sont-elles colorées ? Est-ce que cela ressemble à une photographie de haute qualité, ou est-ce qu'il y a un manque de lumière ?
  • Est-ce qu'elle semble nette ou floue ?

Un contrôle visuel rapide semble presque trop subjectif pour être utile, mais M. Romberg affirme qu'il s'agit d'une étape très importante. "La plupart du temps, explique-t-il, plus un nuage de points est beau, meilleur il est. La beauté subjective n'est pas une preuve de qualité - mais elle est un indicateur de qualités dures et objectives qui peuvent être mesurées."

En effet, un beau nuage de points nécessite une coloration et une texture réalistes ainsi qu'une réduction du bruit, et un nuage de points doit atteindre une précision de base pour éviter des problèmes tels que la déformation et la distorsion.

Étape 2 : Visualisez le nuage de points dans une vue ortho, et prenez une tranche horizontale

Regarder le nuage de points de haut vous permet de vérifier deux autres indicateurs importants : les lignes droites et la cohérence.

  • Les murs sont-ils droits là où ils sont censés l'être ?
  • Les murs ou les poutres ont-ils la même épaisseur d'un bout à l'autre ?
  • Voyez-vous des déformations dans les longs couloirs ?

Cela vous donnera une meilleure idée de la précision de l'appareil de numérisation mobile. Comme l'explique Romberg, si les parois sont déformées plutôt que droites, si elles deviennent plus épaisses ou plus fines d'une extrémité à l'autre, ou si elles se séparent en un faux double, alors vos données sont fausses. Cela a pu se produire parce que le SLAM ne pouvait pas faire face à l'environnement.

(Pour savoir pourquoi certaines solutions mobiles peuvent produire des problèmes de ce type, consultez notre explication de la technologie SLAM, qui équipe les appareils de numérisation mobile)

Étape 3 : Zoomer pour vérifier les détails

Affichez une petite section du nuage de points, par exemple la zone autour d'une porte. Cela vous permettra de rechercher des détails familiers et de voir dans quelle mesure le nuage de points les résout.

  • Dans quelle mesure les données représentent-elles avec précision les angles, ou d'autres angles de 90° ?
  • Les murs sont-ils réellement incurvés (et non droits) lorsque vous les regardez de plus près ?
  • Quelle est la netteté des détails tels que les bords des portes, dont le contour peut être difficile à saisir ?

Cela vous permettra de vérifier à nouveau l'exactitude des données mais également de déterminer la qualité du nuage de points en matière de résolution des détails fins.

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Étape 4 : Consultez les livres blancs

Ceci est très important. Les étapes que nous venons de décrire vous donneront une très bonne idée de sa précision - et elles ne vous prendront que quelques minutes. Mais elles ne sont pas une garantie de précision. Pour cela, il vous faut des chiffres précis, ce qui signifie que la solution la plus simple consiste à consacrer du temps à l'examen des livres blancs du fabricant.

Vous pourriez dire, pourquoi faire cela si j'ai déjà regardé la fiche technique ? Une fiche technique pour un scanner mobile a une utilité limitée. Il indique la précision du scanner mobile dans des circonstances idéales et contrôlées. Mais le monde réel n'est pas idéal. La précision d'un scanner mobile dépend d'un certain nombre de facteurs, comme la façon dont son traitement embarqué gère son environnement et l'efficacité de ses fonctions de correction.

C'est pourquoi vous devriez examiner les livres blancs du fabricant sur la précision, qui démontrent la précision du scanner dans une variété d'applications. Ces documents vous montreront comment le scanner se comporte dans les types d'environnements qui comptent pour vous.

Étape 5 : Démonstration et répétition

Vous êtes maintenant prêt à appeler le fabricant et à organiser une démonstration. Cela vous permettra d'essayer l'appareil vous-même, de sentir comment il fonctionne et, surtout, de voir la qualité de ses données dans un environnement qui vous est familier.

Une fois que vous avez le nuage de points de démonstration en main, répétez les étapes 1 à 3 pour auditer le nuage de points de la même manière que vous l'avez fait pour le nuage de points échantillon. Bonus : Vous pouvez désormais être sûr que le fabricant n'a pas choisi ses échantillons de données pour faire paraître ses nuages de points meilleurs qu'ils ne le sont réellement.

Si vous avez envie de passer à une forme plus complexe d'évaluation, vous pouvez capturer le même environnement à l'aide d'un scanner laser terrestre et utiliser l'analyse "cloud-to-cloud" pour voir comment les données mobiles se comparent.

Conclusion

Tout le monde peut vérifier la qualité d'un nuage de points, avec ou sans outils d'analyse complexes. En effectuant un audit visuel minutieux, vous pouvez vous faire une très bonne idée de son score sur une série de paramètres importants. Terminez en lisant les livres blancs sur la précision - et peut-être en allant faire une démonstration et en comparant aux données TLS - et vous devriez savoir si les données du scanner vous conviennent. Vous serez ainsi en mesure de faire un choix éclairé pour votre entreprise.

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Sean Higgins est un rédacteur indépendant spécialisé en technologie, ancien rédacteur de publications spécialisées et passionné de plein air. Il estime que la rédaction d'articles clairs et sans buzzword sur les technologies 3D est un service public.

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Sean Higgins

Sean Higgins is an independent technology writer, former trade publication editor, and outdoors enthusiast. He believes that clear, buzzword-free writing about 3D technologies is a public service.