Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özetlere göre tezleri arayabilirsiniz.


İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı / Yapı İşletmesi Bilim Dalı

2018

A review of the applications of vision-based 3D as-built data acquisition technologies in the construction industry

İnşaat sektöründe 3D as-built veri toplama uygulamalarının incelenmesi

Bu tez, YÖK tez merkezinde bulunmaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi'ndeki tarama bölümünde tez numarasını arayabilirsiniz. Tez numarası: 513109

Tezi Bul
Özet:

Her geçen gün giderek yaygınlaşan Bina Bilgi Modellemesi (BIM) araştırmalarıyla paralel olarak Mimari, Mühendislik, İnşaat ve İşletme (AECO) endüstrisindeki 3D as-built veri toplama teknolojileriyle ilgili araştırmalar da giderek artmaktadır. Bu konu bir inşaat projesinin bütün yaşam döngüsünü kapsayan farklı uygulamalarından dolayı, sektörde araştırmaların yoğun olduğu bir alan haline gelmiştir. Ancak araştırmaların da artmasıyla birlikte bu konuyla ilgili bilgiler bu alanla ilgilenen araştırmacılar ve uygulayıcılar için belirgin olmayan, kafa karışıklığına neden olan ve dağınık bir hal almıştır. Bu nedenle, bu araştırmanın amacı, mesafe tabanlı lazer tarama ve görüntü tabanlı algılama teknolojileri de dahil olmak üzere, vizyon tabanlı 3D yerleşik veri toplama teknolojileri uygulamalarında açık ve anlaşılır bir rehber oluşturmayı sağlamaktır. Bu araştırma, 2008 ve 2017 yılları arasında, 3D as-built veri uygulamaları üzerine oluşturulan BIM modeli, ilerleme takibi, kalite kontrol ve kalite değerlendirmesi (QC/QA) gibi konularda yapılan araştırmaların eleştirel ve analitik bir incelemesine dayanmaktadır. Bu amaçla oluşturulan sistem metodolojisinde toplam 145 araştırma kategorize edilerek incelenmiştir. Daha sonra, her araştırmanın hedeflenen uygulamalarının, yöntemlerinin, yaklaşımlarının, kullanılan algoritmalarının, doğruluk payları, sisteme katkıları, eksikleri ve sınırları belirlenmiştir. Ek olarak As-Built Bibliometrik Araştırma Haritalarını (ABRMs) oluşturmak, araştırma yollarını ve aralarındaki ilişkiyi görselleştirmek amacıyla, araştırmaların ana hatları ve yapılan bütün araştırmalar kronolojik olarak düzenlenmiştir. Son olarak 3D as-built veri uygulamalarındaki araştırma alanları ve gelecekteki araştırma yollarını gösteren bir takım sonuçlar ortaya konulmuştur. Son yıllarda, Mimarlık, Mühendislik, İnşaat ve İşletme (AECO) endüstrisi, bilgisayar, üretim ve havacılık endüstrileri gibi diğer sektörlerde yaygın olarak entegre edilebilmiş olan teknolojik gelişmeleri ve yenilikleri kendi alanlarında kullanabilmek için ciddi arayışlar içerisindeydi. Özünde, BIM'in var olması daha gelişmiş teknolojilerin ortaya çıkması için önemli bir kaynak ve sağlam bir temel oluşturdu. Örneğin, sayıca çok olan veri toplama teknolojilerinin AECO endüstrisine entegre edilmesine yardımcı oldu ancak BIM'in varlığı hedeflenen ve plananlanan işlerin yapılması için tek başına ne yazıkki yeterli değildi. Bu sebeple özellikle son zamanlarda, inşaat seköründe, 3D görünüm tabanlı as built veri toplama teknojilerinde ciddi araştırmalar yapılmaya başlandı. 3D görünüm tabanlı as built veri toplama teknojisi, nokta bulutu verileriyle önemli ölçüde doğru bir şekilde üretme kabiliyetine sahip olmasından dolayı inşaat sektöründe son derece faydalı olmaktadır. Temel olarak, 3D uygulanmış nokta bulutu verileri 3D Işık Algılama ve Ölçme (LiDAR) lazer tarayıcıları (havadan, mobil / robotik ve karasal) gibi optoelektronik cihazlar tarafından veya kameralar gibi görüntü tabanlı algılama teknolojileri tarafından elde edilir. Bu teknolojideki cihazların avantajları nedeniyle araştırmacılar (doğru ve hızlı sonuç alma süresi, düşük güç tüketimi, taşınabilir ve küçük boyutlu cihazlar), AECO endüstrisinde çeşitli uygulamalarda kullanmaya yönelmişlerdir. AECO endüstrisinde vizyon tabanlı 3D as-built veri toplama teknolojilerinin entegrasyonu teknolojik olarak daha gelişmiş sektörlerden bilgi aktarımını da kapsamaktadır. Görüntü işleme, nesne tanıma, makine öğrenimi, Yapay Zeka (AI), veri füzyonu, veri analizi, fotogrametri, videogrametri gibi çok sayıda gelişmiş teknolojinden çeşitli yönetim süreçlerinde bilgi aktarımı bu teknolojiyle sağlanmıştır. Yeni ortaya çıkan bu yaklaşımlar, bilgisayar ve makine vizyonları, veri bilimi, geomatik ve imalatta direk kullanılabilirler. Sonuç olarak, önerilen bir çok araştırma, inşaat uygulamalarının etkinliğini arttırmak amacıyla bilgi aktarımının mutlaka uygunlaması gerekliliğini savunmaktadır. Bu araştırma 6 bölümden oluştmaktadır. Giriş kısmında tanımlamalar, BIM hakkında genel bilgiler, veri toplama teknoloji hakkında açıklamalar ve araştırmanın amacı açıklamalı olarak verilmiştir. Bu araştırmanın genel olarak ana hedefleri şunlardır: (1) Her araştırmanın uygulamaları, yöntemleri, yaklaşımları, kullanılan algoritmaları, doğrulukları, katkıları, boşlukları ve sınırlamaları analizlenmiştir. (2) Araştırmanın ana hattı tespit edilmiştir (3) Bu alandaki araştırmaların aralarındaki ilişkilerin görselleştirilmesi amacıyla As-Built Bibliyometrik Araştırma Haritaları (ABRM) oluşturulmuş ve araştırmaların amaçları ve hedefleri kronolojik sırayla gösterilmiştir (4) 3D as-built veri uygulamalarındaki araştırmaların durumları, eksiklikleri belirlenmiş ve gelecekteki olası araştırmalara ışık tutulmaya çalışılmıştır Giriş bölümünün ardından ikinci bölümde önceden yapılan araştırmaları incelemesi nedeniyle yapılan araştırmanın özgünlüğü ve incelemenin kattığı yenilikler açıklanmıştır. 2. bölümde, kullanılan metodoloji ve seçilen makalelerin neden seçildiklerine dair açıklamalara yer verilmiştir. İnşaat endüstrisindeki lazer tarayıcıların ve görüntü tabanlı algılama teknolojilerinin 3D as-built veri uygulamalarında kullanımının eleştirel ve analitik incelemesi yapılmıştır. 3. bölümde, nesne tanıma yaklaşımlarının yanı sıra 3D as-built veri edinimi sürecini de açıklamaktadır. 3D as-built veri toplama süreci dört ana aşamaya ayrılmıştır; veri toplama, veri işleme, nesne tanıma ve 3D modelleme. Veri toplama, farklı tekniklerden veri yakalama ile ilgilidir Bu sırada verilerin işlenmesi, kayıttan çıkarma, ayıklama, gürültü filtreleme, segmentasyon / vokalizasyon ve 3D temsili de dahil olmak üzere bir dizi alt-adımdan oluşur ve birçok farklı veri toplama tekniğinden alınan verilerin sadeleştirilmesi için önkoşuldur. Nesne tanıma 3D olarak oluşturulan modellemenin çekirdeğidir. Son olarak, 3 boyutlu modelleme, 3D as-built ürününü sunan son adımdır. Nesne tanıma yaklaşımları, üç ana kategoride sınıflandırılmıştır. Bunlar; veriye dayalı, modele dayalı ve diğer tanıma yaklaşımlarıdır. Veriye dayalı yaklaşım, farklı türdeki eşleştirme yöntemleri kullanılarak ayırt edilebilecek yapı bilgisini çıkartmak için elde edilen verileri kullanır. Diğer taraftan modele dayalı yaklaşım, topolojik ilişkiler gibi önceden tanımlanmış yapıların geçmiş bilgilerine dayanmaktadır Ardından 4. bölümde, gelecekteki araştırmalar için sonuç ve öneriler tartışılmalı olarak değerlendirilmiştir. Günümüzde, vizyon tabanlı 3D uygulanmış veri toplama teknolojileri ve uygulamalarına ait araştırmaların yaygınlaması her geçen gün artmakta ve hatta diğer endüstrilerden araştırmacıların dikkatini de giderek daha çok çekmektedir. Ağırlıklı olarak bu araştırmaların amacı, güçlü mekanizmalar oluşturmak. söz konusu yeni yaklaşımları düzenlemek veya UAV'ler ve robotların ortaya çıkmasında açıkça öngörülen en son teknoloji ürünü cihazları bile inşaat sektörüne entegre edebilmektir. Bu araştırma ayrıca bu alandaki beklentileri genişletmeyi ve inşaat süreçleriyle ilgili olan birçok karmaşayı çözmeyi amaçlamıştır. Bu nedenle, bu teknolojilerin AECO endüstrisindeki potansiyelini keşfetmek amacıyla uygulamaların otomasyonunda yani 3D uygulanmış BIM model rekonstrüksiyonunda, ilerleme / üretkenlik takibinde, kaynak takibinde (materyaller, işgücü ve ekipman), enerji modellemesinde, iş sağlığı ve güvenliği değerlendirmesinde, hasarlı ve adli modellemede, ve kalite kontrol değerlendirmesinde (QC / QA) çeşitli araştırmalar yapılmıştır. Bununla birlikte, bu alandaki araştırmaların sonuçlarının, AECO endüstrisindeki araştırmacılar ve uygulayıcılar için yapılan çalışmaların son derece dağınık olması nedeniyle bir çok karışıklığa neden olmaktadır. Bu kısımda tüm bu karışıklıklar bir takım değerlendirmelerle toparlanmaya çalışılmıştır. Son bölümde ise gelecek araştırmalar için öneriler verilmiştir. Sonuç olarak diyebiliriz ki günümüze gelene kadar bir çok araştırmacı, inşaat sektörüne, gelişmiş bir çok endüstriden ileri düzeyde bilgi akışı sağladı. Otomotiv ve imalat sanayilerinde yaygın olarak kullanılan bir optimizasyon ve tasarım yöntemi olan Boyutsal Değişim Analizi (DVA) gibi yeni yöntemler inşaat endüstrisine aktarıldı. Robotik kinematik teoriler de, inşaat endüstrisindeki süreçlerin otomasyonlarını geliştirmek için kullanıldı. Diğer endüstrilerden de ICP kaydı, RANSAC, SfM, model destekli SfM, gibi bir çok bilgi transferinin yapılmasına rağmen inşaat sektöründeki mevcut nesne tanıma algoritmaları, hala ilkel olarak kalmıştır ve daha fazla iyileştirmeye ihtiyaç duyulmaktadır. Araştırmaların daha güvenilir olabilmesi için, SIFT ve SURF gibi nokta bulutu veri kümelerinin veya veri odaklı (denetimsiz) nesne kaydeden tercihen daha sağlam algoritmaların ve yaklaşımların entegre edilmesi gerekmektedir. Bir çok araştırmacı nesne ve materyallerin geliştirilmiş tanımları için veri analizleri ile birlikte bir veri tabanının ve kütüphanenin oluşturulmasını desteklemektedir. Bu sayede şemasal 3D BIM modellerinin arşivlenmesi mümkün olabilecektir. AECO endüstrisi inşaat sektöründeki farklı element ve materyallerin kütüphanelerinin ve veritabanlarının oluşturulmasını özellikle tavsiye etmektedir. Bunun yanı sıra diğer endüstrilerdeki mevcut sorunların kısmen veya tamamen çözülebilmesi için bir çok disiplinin bir arada olduğu konsorsiyumların oluşturulması gerekli görülmektedir.

Summary:

The proliferation of the research in the Building Information Modeling (BIM) vis-à-vis 3D as-built data acquisition technologies in Architecture, Engineering, Construction and Operation (AECO) industry has been dramatically increasing. Owing to their diverse applications that encompass the whole lifecycle of the construction project, they have become the recent research trend within the industry. However, the ramification of the research in this area appears to be inconspicuous, arbitrarily scattered and unorganized causing confusion for the researchers and practitioners who are interested in this area. Therefore, the aim of this research is to provide a lucid research guidance in the applications of the vision-based 3D as-built data acquisitions technologies including range-based laser scanning and image-based sensing technologies. This research is based on a critical and analytical review of the research efforts, that have been published between 2008 and 2017, on the 3D as-built data applications: 3D as-built BIM model reconstruction, progress tracking, quality control and quality assessment (QC/QA) and as-damaged and forensic modeling. Speaking of which, a systematic methodology is synthesized to compile and categorize a total of 145 research efforts. Subsequently, analysis of each research's targeted applications, methods, approaches, used algorithms, accuracy, contributions, gaps and limitations are explored. In addition to chronologically mapping and organizing the research efforts, lines of research and built-up researches in order to create the As-built Bibliometric Research Maps which, in turns, attend to visualize the research trails and their relationships. Ultimately, the review will draw conclusions regarding the research trends and future research trajectories in the 3D as-built data applications.