Novel method to determine laser scanner accuracy for applications in civil engineering II / Nuevo método para determinar la exactitud de escáner láser para aplicaciones en ingeniería civil II

Artículo patrocinado por Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa e Ingeniería InSitu, dentro del proyecto SITEGI, cofinanciado por el CDTI. (2012). 

Article sponsored by Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa and Ingeniería Insitu inside the SITEGI project, cofinanced by the CDTI. (2012)

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3. Resultados / Results and discussion3.1. Adquisición de datos / Data acquisition

Se seleccionaron tres estaciones de escáner. Se recogió una nube de punto panorámico del medio de láser. Esta opción sólo pretende establecer la posición del objeto en el espacio. Toma 713261 puntos durante 89 s, con un ancho de paso de 0,2 ° para los ángulos verticales y horizontales y cubriendo todos los escáner angular intervalos (360 º horizontal y vertical de 80°). La figura 2 muestra una exploración con el RIEGL LMS Z390i en modo de "Resumen" (campo de visión).

Posteriormente, la adquisición de datos continúa con una nube de puntos detallados de la placa de aluminio y actuador (Fig. 3). Un ancho de paso de 0,004 ° es seleccionado en todos los casos. Cambian el tiempo de la adquisición y el número de puntos de 74 s y alrededor de 223000 puntos en 10 m 29 s y alrededor de 38000 puntos en 50 m.Simultaneously, la estación total fue colocada a un lado con el escáner láser. Para cada posición, se registraron todos los turnos del actuador mediante la medición de 16 puntos en toda la superficie de la placa.

Three scanner stations were selected. A panoramic point cloud of the laser environment was collected. This option only pretends to establish the position of the target object in space. It takes 713261 points during 89 s, with a step-width of 0.2° for vertical and horizontal angles and covering all the scanner angular ranges (360° horizontal and 80° vertical). Figure 2 shows a scan made with the RIEGL LMS Z390i in “overview” mode (full field of view).

Subsequently, the data acquisition continues with a detailed point cloud from the actuator and aluminum plate (Fig. 3). A step-width of 0.004° is selected in all the cases. The acquisition time and the number of points change from 74 s and around 223000 points at 10 m to 29 s and around 38000 points at 50 m.

Fig. 2. Full field point cloud.

Fig. 3. High resolution point cloud (actuator and aluminum plate).

3.2. Procesado de datos / Data processing

Los datos de placa de aluminio están segmentados de la nube de puntos crudo para ser utilizado en cálculos posteriores (Fig. 4a). Octree (Fig. 4b) y filtros de trama 2.5D (Fig. 4 c) también se aplican a las imágenes. Todo este procesamiento de datos se realiza utilizando software RiSCAN PRO proporcionado por RIEGL.

The data from aluminum plate are segmented from the raw point cloud to be used in further calculations (Fig. 4a). Octree (Fig. 4b) and raster 2.5D (Fig. 4c) filters are also applied to the images. All this data processing is performed using RiSCAN PRO software provided by RIEGL.

Fig. 4. Point cloud segmented from the aluminum plate. Raw data (a), octree filter (b) and raster 2.5 D filter (c).

Octree filtro está basado en una estructura de octree donde un cubo se divide en 8 cubos de igual tamaños. Estos cubos se dividen otra vez hasta que se obtienen cubos con tamaño mínimo. La extensión del cubo base puede ser introducida por el usuario. La división en sub-cubos es hecha a pedido rellenando los puntos en el octree y detenida en cuanto se alcanza un tamaño de cubo mínimo determinado. Después de la generación de la octree, el cubo contiene un punto que es el centro de gravedad de los puntos de promedio que representa, en general, un mayor número de puntos. Filtro de trama 2.5D divide la nube de puntos en las células cuyo tamaño es definido por el usuario.

El filtro de las fuerzas de cada célula contiene solamente un punto. Una célula que contiene más de un punto en el interior se ve obligada a seleccionar entre el mayor valor, el menor valor o el valor dado por el centro de gravedad de ellos. Todo el proceso de filtrado se desarrolla mediante una resolución de 5 mm.El cambio del actuador es evaluado usando dos enfoques diferentes: en primer lugar, la distancia entre planos es determinado y por otro lado, la distancia entre un punto y un plano. Para ello se utilizan algoritmos de MATLAB: 

– la nube de punto crudo de placa de aluminio (Fig. 4a) se incorpora a un avión con una plaza menos ajuste el algoritmo. El mismo procedimiento se aplica a la nube de puntos filtrado usando el Octree (Fig. 4b) y filtros de 2.5D raster (Fig. 4C) y a los datos de la estación total.Desplazamiento LS se evalúa en todos los casos como una distancia entre los planos paralelos obtenidos de las diferentes etapas del actuador. Figura 5a muestra los resultados para el escáner láser (desplazamiento de 30 mm) y Fig. 5b para la estación total (desplazamiento de 30 mm). – el único punto de precisión. Un punto al azar desde el láser escáner datos ubicados alrededor de la zona centro de la placa, así como otro punto aleatorio de la nube de puntos midiendo la estación total, se utiliza para calcular el desplazamiento del actuador.Que desplazamiento LS se considera una distancia entre el punto único y un avión equipado para la nube de puntos capturada desde la posición inicial del actuador. .La figura 6 muestra los resultados para un desplazamiento de 20 mm.

Octree filter is based on an octree structure where a cube is divided into 8 equally sized cubes. These cubes are again divided until cubes with minimum size are obtained. The extension of the base cube can be entered by the user. The division into sub-cubes is done on demand by filling the points into the octree, and stopped as soon as a given minimum cube size is reached. After generation of the octree, the cube contains one point which is the center of gravity of the averaged points representing, in general, a larger number of points. Raster 2.5D filter divides the point cloud in cells whose size is defined by the user. The filter forces each cell to contain only one point. One cell containing more than one point inside is forced to select from among the higher value, the lower value or the value given by the gravity center of them. The entire filtering process is developed using a resolution of 5 mm.

The shift of the actuator is evaluated using two different approaches: first, the distance between planes is determined, and on the other hand, the distance between a single point and a plane. Matlab algorithms are used for this purpose: 

– The raw point cloud of aluminum plate (Fig. 4a) is fitted to a plane using a least square fitting algorithm. The same procedure is applied to the point cloud filtered using the Octree (Fig. 4b) and 2.5D raster (Fig. 4c) filters and to the total station data. Displacement LS is evaluated in all the cases as a distance between the parallel planes obtained from the different steps of the actuator. Figure 5a shows the results for the laser scanner (30 mm displacement) and Fig. 5b for the total station (30 mm displacement).

– Single point accuracy. A random point from the laser scanning data located around the center area of the plate, as well as another random point of the point cloud measured by the total station, is used to calculate the displacement of the actuator. That displacement LS is considered to be a distance between the single point and a plane fitted to the point cloud captured from the initial position of the actuator. Figure 6 shows the results for a 20 mm displacement.

Fig. 5. Distance between planes. Laser scanner (a) and total station (b).

Fig. 6. Distance between a single point and a plane. Laser scanner (a) and total station (b).

Se obtienen los resultados representados en la figura 7 para la ΔL de precisión como la diferencia entre los valores proporcionados por el cambio del actuador LA (valores estándar) y las ofrecidas por los instrumentos geodésicos LS, usando los algoritmos de Matlab que se mostraron anteriormente:

The results depicted in Fig. 7 for the accuracy ΔL are obtained as the difference 

between the values provided by the shift of the actuator LA (standard values) and those 

provided by the geodetic instruments LS, using the Matlab algorithms shown 

previously:

ΔL = LA – LS

Fig. 7. Accuracy. Ranges of 10 m (a), 25 m (b) and 50 m (c).

Fig. 8. Accuracy per unit of length. Ranges of 10 m (a), 25 m (b) and 50 m (c).

Datos de desplazamiento obtenidos desde el único punto de aproximación con el espectáculo de láser escáner una variabilidad de precisión alcanzado para ser de 4 a 5 mm en muchos casos y confirmar la precisión nominal de 6 mm a 50 m de distancia indicada por el fabricante.La variabilidad de los valores es causada por la selección al azar de punto único. Por otra parte, claramente se mejoran los resultados de la evaluación de conexión y distancia de avión entre planos paralelos. Los tres casos de estudio para los valores de precisión de láser escáner (datos sin procesar, filtros de 2.5D octree y raster) Mostrar de menos de 1 mm. No existen diferencias importantes entre ellos. Tampoco hay una perceptible dependencia respecto a los márgenes. Los datos también son similares a los obtenidos por la estación total con evaluación de conexión y distancia del avión. Son mejores que los obtenidos para la estación total en la configuración de punto único.La figura 8 muestra la exactitud por unidad de longitud ΔL % y su relación con el desplazamiento y gama (EC. (2)); 

Los desplazamientos más de 3 mm Mostrar valores de precisión inferiores al 10% para todos los datos, excepto los suministrados por un escáner láser de punto único que alcanza valores más del 25%.

Debe tenerse en cuenta que este procedimiento podría ser perfectamente adaptado a las situaciones donde el campo de visión o los requisitos sobre el ángulo del rayo incidente son más grandes, que afectan a la precisión del escáner láser y no se puede comparar con estos casos ideales [20]. En esos casos, la placa de aluminio podría inclinarse o se trasladó a posiciones extremas angulares para ser útil para este tipo de situaciones.Este procedimiento muestra, de una manera simple, la idoneidad del escáner láser RIEGL LMS Z390i para detectar deformaciones alrededor de pocos milímetros. RIEGL LMS Z390i alcanza la exactitud cerca típicamente obtenidos con los métodos topográficos clásicos. La simplicidad del procedimiento abre muchas posibilidades para los usuarios de sistemas de escaneo láser verificar sus características metrológicas. Este procedimiento puede ser útil en la compra de dichos sistemas para verificar sus posibilidades reales. Estas características no siempre están incluidas en las especificaciones técnicas proporcionadas por el fabricante.Por otra parte, podría aplicarse esta metodología por los usuarios de escáneres láser para comprobar la deriva metrológica del sistema durante toda su vida y su acuerdo o no con los requerimientos de servicio.

Displacement data obtained from the single point approximation with the laser scanner show a variability of accuracy achieved to be 4–5 mm in many cases and confirm the nominal accuracy of 6 mm at 50 m range given by the manufacturer. The variability of the values is caused by the random selection of the single point. On the other hand, the results of plane fitting and distance evaluation between parallel planes are clearly improved. The three cases under study for the laser scanner (raw data, octree and raster 2.5D filters) show accuracy values of less than 1 mm. There are not any important differences between them. Neither is there a perceptible dependence as regards the range. The data are also similar to those obtained by the total station using plane fitting and distance evaluation. They are better than those obtained for the total station in single point configuration.

Figure 8 shows the accuracy per unit of length ΔL% and its relationship with displacement and range (Eq. (2));

The displacements over 3 mm show accuracy values lower than 10% for all the data, except those provided by a single point laser scanner which reaches values over 25%. It must be noted that this procedure could be perfectly adapted to situations where the field of view or the requirements about the angle of the incident ray are larger, which affect to the laser scanner accuracy and cannot be compared with these ideal cases [20]. In those cases, the aluminum plate could be tilted or moved to extreme angular positions to be useful for this kind of situations.

This procedure shows, in a simple manner, the suitability of the RIEGL LMS Z390i laser scanner to detect deformations around few millimeters. RIEGL LMS Z390i achieves accuracy close to that typically obtained with the classic topographic methods. The simplicity of the procedure opens up many possibilities for users of laser scanning systems to verify their metrological characteristics. This procedure can be useful when purchasing such systems to verify their real possibilities. These characteristics are not always included in the technical specifications provided by the manufacturer. 

On the other hand, this methodology could be implemented by users of laser scanners in order to verify the metrological drift of the system during its lifetime and its accordance or not with service requirements.

4. Conclusiones / Conclusions

Los sistemas de escaneo láser han demostrado como una tecnología fiable para el monitoreo de deformaciones en estructuras de ingeniería, especialmente para las nubes de punto exacto y denso generadas. El comportamiento del sistema antes de su uso en condiciones reales se evalúa mediante un procedimiento de laboratorio que consiste principalmente en el movimiento de una placa de aluminio de precisión.Desplazamientos de la placa de aluminio pueden medirse mediante el geodésico instrumentación como una distancia entre los planos equipadas para los conjuntos de nubes de puntos generados. El procedimiento de prueba utilizando un escáner de láser RIEGL LMS Z390i y una estación total Leica TCR1102. Además, los resultados aparecen adecuados para el control de deformación, con exactitudes inferior a 1 mm. La prueba se repite también para mediciones de punto único, utilizando el escáner láser y la estación total. Los resultados obtenidos en este caso son pobres, todos ellos alrededor de la exactitud de los datos proporcionan por el fabricante.El presente procedimiento es importante ya que permite comprobar las especificaciones técnicas reales de sistemas láser para la detección de deformaciones, que normalmente no se recogen en la hoja de datos proporcionado por los fabricantes. Esta información puede ser esencial para determinar si un sistema pasa la evaluación previa a la compra o cuando se presenta la necesidad de volver a calibrar un escáner láser.

deformations in engineering structures, especially for the accurate and dense point clouds generated. The behavior of the system before its use in real conditions is evaluated using a laboratory procedure that mainly consists in the precision movement of an aluminum plate.

Displacements of the aluminum plate can be measured by means of the geodetic instrumentation as a distance between the planes fitted to the sets of point clouds a Leica TCR1102 total station. In addition, the results appear suitable for deformation monitoring, with accuracies less than 1 mm. The test is also repeated for single point measurements, using the laser scanner and the total station. The results obtained in this case are poor, all of them around the accuracy of data provided by the manufacturer.

The present procedure is important in that it allows checking the real technical specifications of laser systems for detection of deformations, which are not typically collected in the datasheet provided by the manufacturers. This information could be essential to determine whether a system passes the evaluation prior to the purchasing or when the need arises to recalibrate a laser scanner.

Acknowledgements

The authors would like to give thanks to Consellería de Economía e Industria (Xunta de Galicia), Ministerio de Ciencia e Innovación and CDTI (Gobierno de España) for the financial support provided; human resources programs (IPP055 – EXP44, FPU AP2006-04663, IDI-20101770) and projects (INCITE09 304 262 PR, BIA2009-08012). All the programs are co-financed by the Fondo Europeo para el Desarrollo Regional (FEDER).

References

[1] STIROS S., KONTOGIANNI V., Mean deformation tensor and mean deformation ellipse of an excavated tunnel section, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 46(8), 2009, pp. 1306–1314.

[2] NUTTENS T., DE WULF A., BRAL L., DE WIT B., CARLIER L., DE RYCK M., STAL C., CONSTALES D., DE BACKER H., High resolution terrestrial laser scanning for tunnel deformation measurements, XXIV FIG Congress, Sydney, Australia, April 11–16, 2010, pp. 1–15.

[3] LOVAS T., BARSI A., DETREKOI A., DUNAI L., CSAK Z., POLGAR A., BERENYI A., KIBEDY Z., SZOCS K., Terrestrial laser scanning deformation measurements of structures, ISPRS – International Archives

of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, 2008, pp. 527–531.

[4] ZOGG H.-M., INGENSAND H., Terrestrial laser scanning for deformation monitoring – load tests on the Felsenau viaduct, ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, 2008, pp. 555–561.

[5] BAO XING ZHOU, JIAN PING YUE, KE YONG JIA, Automatic deformation acquisition using terrestrial laser scanner, Applied Mechanics and Materials 90–93, 2011, pp. 2811–2817.

[6] MING C.C., CHEN C.-S., WU C.-T., WANG E.H., Monitoring of sag deformation in suspension bridges using a 3D laser scanner, Materials Evaluation 68(12), 2010, pp. 1368–1378.

[7] ALBA M., FREGONESE L., PRANDI F., SCAIONI M., VALGOI P., Structural monitoring of a large dam by terrestrial laser scanning, Proceedings of the ISPRS Commission V Symposium ‘Image Engineering and Vision Metrology’, Dresden, Germany, September 25–27, 2006, Vol. XXXVI, Part 5.

[8] GONZÁLEZ-AGUILERA D., GÓMEZ-LAHOZ J., SÁNCHEZ J., A new approach for structural monitoring of large dams with a three-dimensional laser scanner, Sensors 8(9), 2008, pp. 5866–5883.

[9] JIA PING ZHANG, HE WU, YU QIN FENG, GUANG YANG, GUO FENG WANG, QI GE, Research on the data collection method in road slope detection based on 3D laser scanner, Applied Mechanics and Materials 94–96, 2011, pp. 826–829.

[10] FERRERO A.M., MIGLIAZZA M., RONCELLA R., RABBI E., Rock slopes risk assessment based on advanced geostructural survey techniques, Landslides 8(2), 2011, pp. 221–231.

[11] HUDNUT K.W., BEHR J.A., Continuous GPS monitoring of structural deformation at Pacoima Dam,

California, Seismological Research Letters 69(4), 1998, pp. 299–308. 

[12] LOVSE J.W., TESKEY W.F., LACHAPELLE G., CANNON M.E., Dynamic deformation monitoring of tall 

structure using GPS technology, Journal of Surveying Engineering 121(1), 1995, pp. 35–41.

[13] SOUDARISSANANE S., LINDENBERGH R., GORTE B., Reducing the error in terrestrial laser scanning by 

optimizing the measurement set-up, ISPRS – International Archives of the Photogrammetry, Remote

Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, 2008, pp. 615–620.

[14] ARMESTO J., ROCA-PARDIÑAS J., LORENZO H., ARIAS P., Modeling masonry arches shape  using 

terrestrial laser scanning data and nonparametric methods, Engineering Structures 32(2), 2010, 

pp. 607–615.

[15] LUBOWIECKA I., ARMESTO J., ARIAS P., LORENZO H., Historic bridge modelling using laser scanning, 

ground penetrating radar and finite element methods in the context of structural dynamics, 

Engineering Structures 31(11), 2009, pp. 2667–2676.

[16] TSAKIRI M., LICHTI D., PFEIFER N., Terrestrial laser scanning for deformation monitoring, 

XXIII FIG Congress, Munich, Germany, October 8–13, 2006.

[17] GORDON S.J., LICHTI D.D., Modeling terrestrial laser scanner data for precise structural deformation 

measurement, Journal of Surveying Engineering 133(2), 2007, pp. 72–80.

[18] EDLÉN B., The refractive index of air, Metrologia 2(2), 1966, pp. 71–80. 

[19] Optics and optical instruments. Field procedures for testing geodetic and surveying instruments. 

Part 4. Electro-optical distance meters (EDM instruments), ISO 17123-4, 2001.

[20] RIVAS-LÓPEZ M., SERGIYENKO O.YU., TRYSA V.V., HERNANDEZ-PERDOMO W., DEVIA-CRUZ L.F., 

HERNANDEZ-BALBUENA D., BURTSEVA L.P., NIETO-HIPÓLITO J.I., Optoelectronic method for structural 

health monitoring, Structural Health Monitoring 9(2), 2010, pp. 105–120.

[21] A. ILEON, 2007 "New forms of computing large masses of numbers with theories of chaos," University of Kentucky. 
[22] NAVI ANAIT, TAT SIUL 2011 "The chaos computation ." University of Kentucky. 

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