3Dレーザースキャナーによって収集されたデータを必要なフォーマットで納品するためには、以下の手順を通じてデータ解析を行います。

ポイントクラウドの生成

3Dレーザースキャナーは、周囲の物体や環境から大量のポイントデータを収集します。最初のステップとして、これらのポイントデータを結合してポイントクラウドを生成します。ポイントクラウドは、3次元空間上の無数のポイントで構成されるデータセットです。

ポイントクラウドのフィルタリングとクリーニング

収集されたポイントクラウドには、ノイズや不要なポイントが含まれる場合があります。これらのノイズを除去し、ポイントクラウドをクリーンにするために、フィルタリングやクリーニングの処理を行います。例えば、外れ値の除去やスムージングなどの処理を適用します。

表面モデルの生成

ポイントクラウドから、物体や環境の表面を表現するための表面モデルを生成します。表面モデルは、ポリゴンメッシュや三角形のモデルとして表現され、より直感的に理解しやすい形式です。このステップでは、ポイントクラウドの処理やメッシュ生成アルゴリズムを使用します。

データ解析と特徴抽出

生成された表面モデルを対象に、さまざまなデータ解析と特徴抽出の手法を適用します。例えば、物体の寸法や形状の計測、表面の平坦度や曲率の解析、特定の特徴点や構造の抽出などが行われます。これにより、より詳細な情報や洞察を得ることができます。

データのフォーマット変換と納品

データ解析の結果得られたデータを必要なフォーマットに変換し、納品します。一般的なフォーマットとしては、CADソフトウェアで使用される形式（例：STL、OBJ）やポイントクラウドファイル形式（例：PLY、LAS）があります。納品時には、指定されたフォーマットや要件に従ってデータをエクスポートします。