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点群処理ソフトのメーカー23社一覧や企業ランキングを掲載中！点群処理ソフト関連企業の2025年6月注目ランキングは1位:株式会社ビィーシステム、2位:株式会社光響、3位:株式会社富士テクニカルリサーチとなっています。 点群処理ソフトの概要、用途、原理もチェック！
点群処理ソフトとは、3Dレーザースキャナなどにより取得した点群データを解析・モデリングし、建築CAD (Computer Aided Design) で扱えるデータに変換するソフトウェアのことです。
3Dレーザースキャナなどにより取得した点群データは、3次元空間上で等間隔の格子状に並んだ点のXYZ座標に、色情報などを組み合わせたデータです。点群データはあくまでも「点」の情報なので、その情報を建築用CADで扱える「面」や「立体」の情報に変換する必要があります。点群処理ソフトは、その変換を行う際に使用されます。
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2025年6月の注目ランキングベスト10
| 順位 | 会社名 | クリックシェア |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社ビィーシステム |
25.3%
|
| 2 | 株式会社光響 |
19.9%
|
| 3 | 株式会社富士テクニカルリサーチ |
12.9%
|
| 4 | 株式会社アルモニコス |
7.0%
|
| 5 | 株式会社建設システム |
4.8%
|
| 6 | PolyWorks Japan株式会社 |
4.3%
|
| 7 | トロン株式会社 |
4.3%
|
| 8 | 株式会社トプコン |
4.3%
|
| 9 | コンピュータ・システム株式会社 |
3.2%
|
| 10 | 株式会社オーピーティー |
3.2%
|
1 点の製品がみつかりました
1 点の製品
株式会社アルモニコス
660人以上が見ています
最新の閲覧: 1日前
必要な精度で短時間に簡単操作で 3次元レーザースキャナで取得した測定点群から必要な精度で、短時間に3次元モデルを作成します。 規格...
点群処理ソフトとは、3Dレーザースキャナなどにより取得した点群データを解析・モデリングし、建築CAD (Computer Aided Design) で扱えるデータに変換するソフトウェアのことです。
3Dレーザースキャナなどにより取得した点群データは、3次元空間上で等間隔の格子状に並んだ点のXYZ座標に、色情報などを組み合わせたデータです。点群データはあくまでも「点」の情報なので、その情報を建築用CADで扱える「面」や「立体」の情報に変換する必要があります。点群処理ソフトは、その変換を行う際に使用されます。
点群処理ソフトの主な利用分野は、土木・建設分野と工場・建築分野です。点群データは、3Dレーザースキャナやドローンなどにより取得されます。
土木・建設分野には、メッシュ法および三角網 (三角測量データの集合) による土量計算、任意箇所での断面図作成、等高線の作成などが含まれます。工場・建築分野には、配管・平面・鋼材のモデリング、設備の採寸、搬出・搬入シミュレーションなどが含まれます。
点群データをVR (Virtual Reality) 、AR (Augmented Reality) に応用する目的にも、点群処理ソフトが利用可能です。
点群データとは、3Dレーザースキャナなどにより取得した3次元の点と色情報などの組み合わせのことです。
3Dレーザースキャナでは、対象物にレーザーを照射し、反射されたレーザーを検知して情報を取得します。取得した情報は、3次元空間 (直交座標) 上に格子状 (XYZ座標が等間隔) に配置された点と、色情報 (RGB値) などを対応させたものです。
現在では3Dレーザースキャナの代わりに、ドローンで点群データを取得することも増えてきました。この点群データはあくまでも「点」の情報なので、そのままでは建築用CADなどのソフトで扱えません。
この「点」の情報を「面」や「立体」の情報に変換するために、点群処理ソフトが利用されます。
点群処理ソフトにおけるデータ処理の流れは以下の通りです。
出力されたファイルをCADソフトなどに読み込んで利用することになります。
既存の点群データ処理ソフトウェアの多くでは、フィッティングで異なる点群データ間の位置合わせを行っています。ICP (Iterative Closest Point) と呼ばれるアルゴリズムに基づいて計算するものです。
点群間で点どうしの対応づけと相対的な位置姿勢の更新を繰り返し計算し、対応点間の距離総和を短くします。標準的なICPでは、最近傍点を用いた対応づけと幾何変換の処理を交互に行います。
点群間の位置や姿勢の初期状態によって計算結果は、正確な計算結果を得るのが困難な場合もあります。
スキャン点群間の位置合わせでは、路面や建物の平面情報を利用する手法や色情報を用いた手法があります。これらの情報を併用して段階的に位置合わせを行うことで、初期状態やデータ欠損の影響を受けない手法が近年提案されています。
SfMで得た情報を利用したスキャンデータの統合手法も有効です。スキャンデータ間でオーバーラップが少ない箇所に対して、写真を複数枚撮影してSfMで3次元情報を補填します。スキャンデータの結合精度が向上する手法です。
参考文献
https://www.jstage.jst.go.jp/article/shasetaikai/2017.5/0/2017.5_157/_pdf/-char/ja
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejcei/73/2/73_I_219/_pdf/-char/ja
