機械学習でスキャンからBIMまで自動化した方法

点群データをBIMに変換するプロセスは、クライアントが何度もモデルを変更させるのであれば、まるで終わりのないプロセスのようです。技術者として、Scan to BIMプロセスを実行することは、多くの手作業と労働時間、そしてチームの数え切れないほどの献身を必要とする大きな仕事であると感じているからです。スキャンからBIMへの移行は、単なる3ステップのプロセスではなく、完了までに数週間かかる長い一連のタスクなのです。しかし今、私はこの長く退屈なプロセスを解決する永久的な方法を手に入れました。それは自動化です。 

そうです！自動化によって、スキャンからBIMへのワークフローの全体像が変わりました。機械学習が加わることで、プロジェクトの時間を最大50％節約できる魔法のようなものだからです。AEC業界で働く私たちの多くは、このプロセスの品質を維持し、手戻りを減らすのに役立っているこの技術革新に感謝していると思います。機械学習は、ソフトウェアの学習能力を意味し、時間の経過とともに意思決定の優位性を向上させるものです。私は、BIMへの自動スキャンのメリットを数多く経験してきましたが、ここではそのいくつかを紹介します： 

• 手間のかかる作業を、素早く、正確に、簡単にすることができます。 
• 信頼性の高い出力を提供し、生産性を高め、時間を節約し、堅牢な成果物を提供します。 
• 手直しや関連作業のコストを削減できます。 
• MLベースのScan to BIMは、臨機応変で修正可能な、真のソリューションを保証します。 
• 予測分析によりリスクを検出し、さまざまなリスクを排除することができます。 
• その出力は、あらゆるBIMアプリケーションと互換性があります。 

自動化されたScan to BIMのこれらの機能はすべて、プロセスをスムーズで生産的にするのに役立ちます。しかし、Scan to BIMのワークフローで具体的に何を自動化できるのかご存知でしょうか？Scan to BIMにおける機械学習の基本的な役割を理解するために、簡単に説明します。 

Scan to BIMで機械学習は何を自動化しているのか？ 

MLは、Scan to BIMワークフローのさまざまなステージで、可能な限り最短時間でタスクを実行し、最も正確な結果を得るために力を発揮しています。私たちが日々体験しているプロセスと、自動化の影響について見てみましょう。 

• フォーマットの自動化 

点群データの変換時にフォーマットを作成し決定することは、スキャンからBIMへのワークフローにおける最初のステップですが、特定のフォーマットでデータを配置するのに役立つ最も重要なステップです。各ソフトウェアには、モデルを作成する際に使用しなければならない独自のフォーマットが定義されています。これらのフォーマットは、モデラーが作業を開始した時点で設定することができ、その後、フォーマットの自動化で毎回追従することになります。これにより、適切かつ適切な配置で、画面上に直接的な出力や期待されるデザインを得ることができます。 

Machine Learningの役割： 

機械学習は、最初にフォーマットを設定した後、そのデータを直接取得し、期待通りのデザインを画面上に提供することを支援します。モデルを作成する際に、毎回その形式を整える必要はありません。この段階での自動化は、定義されたフォーマットにデータを配置し、設計を変更する時間と労力を節約するのに役立ちます。 

• 点群クリーンアップ 

3Dスキャンの出力には、その場所に存在するすべてのオブジェクトが含まれます。スキャンされた出力/点群データには、エンティティと呼ばれるこれらのオブジェクトの詳細データが含まれます。実際の建物の構造を除き、現在のオブジェクトは3Dモデルの作成に必要ないため、点群データのクリーンアップが不可欠です。3Dモデルを作成する際、モデラーは不要なエンティティをすべて削除し、関連するフォーマットに分離して、必要なものを抽出する必要があります。建物の特定の部分について作業する場合、その部分から不要なエンティティやオブジェクトを削除して、正確に変換された画像を得ることが必要です。 

The role of Machine Learning:

In any software, the modeler needs to create a list of different types of entities where they can include entities that are available in the scanned data. Rather than sorting entities every time, the modeler can directly sort them from the point cloud data. Machine Learning in this step helps to remove unwanted entities by separating them and allows the modeler to extract only what they need or expect. Automation in Point Cloud Clean-up helps to save a lot of time, avoid confusion in models, benefits to getting precise models with accurate measurements, and most importantly saves manual efforts as well as work hours of separating and removing entities.

• 機械学習の役割 

どのようなソフトウェアでも、モデラーはさまざまなタイプのエンティティのリストを作成する必要があり、スキャンされたデータから利用可能なエンティティを含めることができます。モデラーは、毎回エンティティを分類するのではなく、点群データから直接エンティティを分類することができます。このステップでの機械学習は、不要なエンティティを分離して除去し、モデラーが必要なもの、期待するものだけを抽出できるようにします。点群クリーンアップの自動化は、多くの時間を節約し、モデルの混乱を避け、正確な測定で正確なモデルを得るのに役立ち、最も重要なことは、エンティティの分離と除去にかかる手作業と作業時間の節約につながることです。 

機械学習の役割です： 

機械学習は、要求されたアライメントに従って、そのデザインを直接提示することができます。モデラーは、設定されたアライメント通りに、あるいはクライアントが要求するアライメント通りに、そのデザインをチェックすることができます。モデラーは、デザインを調整したり再構築したりすることなく、ワンクリックで異なるアライメントを得ることができます。これにより、スキャン中にアライメントを調整するための多くの手作業と時間を節約することができます。 

• エンティティの識別 

点群データには、スキャンされた領域に存在するすべてのエンティティが含まれており、3Dモデルを作成するためには、これらのエンティティをわかりやすくするために異なる色で強調することが必要である。初期段階では、モデラーはエンティティを異なるタイプに分離し、適切なカテゴリに分ける必要があります。モデラーがエンティティセットを作成したら、関連するグループにエンティティを追加することができます。 

機械学習の役割:

機械学習は、関連するセット内のエンティティの識別と分離にかかる時間を節約し、エンティティを自動的に分類するのに役立ちます。作成されたエンティティのグループに従って、MLは現在のエンティティを適切なグループに分離し、モデラーが直接削除、分離、または設計に追加できるように支援します。 

• Revitオートメーション 

Revitの自動化とは、ヒューマンインターフェースを介さずに、デザインに関連するものを自動的に作ることです。スキャンからBIMへのワークフローの最終段階では、モデラーはモデルの詳細部分を作業します。例えば、壁の作業では、モデラーは点群データから壁を抽出し、長さを測定するために壁の始点と終点を見つけ、壁の厚さを測定するために右と左のアライメントを取得します。建物の一部を必要な構造に仕分けるには、多くの時間と集中力が必要です。 

機械学習の役割： 

機械学習は、必要なデータをワンクリックで取得するのに役立ちます。機械学習は、人間の手を煩わせることなく、点群データから必要な構造を取得し、このプロセスを自動化することを可能にします。これにより、時間を節約できるだけでなく、3Dモデルの精度を維持し、測定にかかる労力も最小限に抑えることができます。 

結論から言いますと: 

以上、機械学習がScan to BIMのワークフローに与える影響について説明しましたが、これにより、より快適で便利な使い方ができるようになりました。機械学習の可能性を活用することで、私のような技術専門家は、デザインの細かいディテール、クライアントとの調整、プロセスの重要な細部の観察など、プロセスに関与しない他の要素に集中する十分な時間を得ています。BIMに自動スキャンを導入することは、モデリングの問題の40～50％を解決するようなものです。 

実際、nCircle Techは、時間とコストを節約し、精度を維持するために、自動化されたScan to BIMを提供しています。正確な3D BIMモデルを作成し、チームの作業負担を軽減するための完璧なソリューションを手に入れることができます。