Mekan Modelleme

Mekanların hassas 3D kopyalarını oluşturuyor ve malzeme hacimlerini ölçüyoruz. LiDAR, IP kameralar ve sinir ağlarıyla çalışıyoruz — sanal turlardan depolarda otomatik envanter sayımına kadar.

«Hassas bir dijital kopya; analitik, stok kontrolü ve süreç optimizasyonu için bir araçtır.»

Ne yapıyoruz

Mekanları dijitalleştiriyor ve malzeme hacimlerini ölçüyoruz. LiDAR milimetrik hassasiyet sağlıyor, kameralar fotogerçekçilik katıyor, bilgisayarlı görü insan müdahalesi olmadan otomatik ölçümleri üstleniyor. Maksimum hassasiyet gerektiğinde LiDAR kullanıyoruz. Ofisleri, depoları, üretim atölyelerini tarıyoruz. Çıktı — sanal turlar, personel eğitimi ve değişiklik planlaması için Unreal Engine veya 3D Gaussian Splatting üzerinden etkileşimli 3D modeller. Sürekli izleme için sıradan IP kameralarla çalışıyoruz. Bilgisayarlı görü görüntüyü analiz ediyor ve depolarda, damperli kamyonlarda, konveyörlerde dökme malzemelerin metreküpünü hesaplıyor. Daha ucuz ve ölçeklemesi kolay.

Gallery image 1
Tarama
Gallery image 2
3D model
Gallery image 3
Sanal tur

Teknolojiler

Lazer tarama (LiDAR) milimetrik hassasiyetle milyonlarca nokta üretir. Endüstriyel modeller 40 metreye kadar mesafede, 360° yatay görüş açısıyla ve saniyede 10 kare frekansında çalışır. 3D Gaussian Splatting, fotogerçekçi 3D modeller oluşturmak için görece yeni bir teknolojidir. Klasik yöntemlerden daha hızlı çalışır ve yarı saydam ile yansıtıcı yüzeyleri iyi aktarır. Sonuç hızla yüklenir ve düşük performanslı cihazlarda bile akıcı çalışır. Otomatik envanter için bilgisayarlı görü kullanıyoruz — IP kameralardan gelen video akışının analizi. Sistem, dökme malzeme yüzeyinin 3D modelini kurar ve hacmi hesaplar. Hata payı ±%2–5. Büyük açık alanlar dronlarla çekilir. Programlı otonom uçuşlar, fotogrametri, hassas yükseklik haritası.

LiDAR taraması

3D Gaussian Splatting


Uygulamalar

Hacim ölçümü

Kapalı depolarda tavandaki IP kameralar silolar ve malzeme yığınlarını görür — kum, çakıl, tahıl, cevher. Sistem yüzeyin 3D modelini kurar ve hacmi metreküp olarak hesaplar. Veriler sürekli güncellenir. Açık depoları bir dron programa göre dolaşır. Fotogrametri yükseklik haritası oluşturur ve otomatik hacim hesabı tüketimi ve değişimi gösterir. Yükleme noktasının üstündeki kameralar damperli kamyon ve vagonların kasalarının dolumunu kaydeder. Ağırlık kontrolüyle entegrasyon yoğunluk hesabı sağlar. Konveyör bantları boyunca kameralar malzeme profilini ölçer — kapasite, akış düzgünlüğü, sapmalarda uyarı.

Kameralı depo
Arazi üstünde dron
İzleme

Sanal turlar

Yangın güvenliği eğitimi için ofis veya üretimin etkileşimli 3D modelini oluşturuyoruz. Çalışanlar, sanal ortamda tahliye yollarını ve yangın söndürücülerin yerini inceliyor. Yeni çalışanlar ilk iş günlerinden önce yerleşimle tanışıyor — çalışma yeri, yemekhane, gerekli atölyeler. Müşteri veya yatırımcı, yerinde inceleme yapmadan dünyanın herhangi bir noktasından tesisi görebiliyor.

Depo kompleksinin dijitalleştirilmesi

Analitik

3D model depoda ürün yerleşiminin verimliliğini gösterir. Yerleşim optimizasyonu kapasiteyi %15–30 artırır. Isı haritaları insan ve ekipman akışlarındaki darboğazları ortaya çıkarır. Güzergahların yeniden planlanması işlem süresini kısaltır. Modellerin zaman içinde karşılaştırılması değişiklikleri gösterir — neyin geldiğini, neyin gittiğini.

Sistemin web arayüzü

Güncel stoklar, geçmiş, grafikler. Kritik seviyelerde bildirimler. ERP ve SCADA entegrasyonu için API.


Uygulamadan

Endüstriyel tesis: 16 LiDAR

Büyük bir kimya fabrikası, dökme malzeme siloları. Görev — hacimleri %2 hassasiyetle ölçmek, verileri fabrika muhasebe sistemine entegre etmek, 24 saat çalışmak. Siloların üzerindeki bir vinç üzerine 16 LiDAR yerleştirdik. Her biri kendi bölgesini tarar, veriler tek bir nokta bulutunda birleşir — saniyede 200 bin ölçüm. Algoritmalar gürültüyü filtreler, yüzeyin 3D modelini kurar ve hacmi hesaplar. Temel zorluk — kalibrasyon. LiDAR verileri kendi koordinat sisteminde, kameralar kendi sisteminde verir. Hizalama iki aşamalı bir algoritma ile yapılır: karakteristik noktalarla kaba hizalama, ardından yinelemeli yöntemlerle (ICP) ince ayar.

İşlemeye dair teknik ayrıntılar
İşleme Ubuntu ve ROS2 bulunan bir sunucuda yapılır. Gürültü filtrelemesi istatistiksel yöntemlerle — Statistical Outlier Removal aykırı değerleri temizler. Nokta bulutlarının birleştirilmesi PDAL aracılığıyla. Web arayüzü stokları, geçmişi ve tüketim grafiklerini gösterir. Seviye eşik altına düştüğünde — dispeçer için bildirim.

Onboarding için sanal tur

Ofis ve depo. Yeni çalışanların ilk günden önce yerleşimi bilmesi gerekir. LiDAR taraması, 3D Gaussian Splatting ile işleme — çıktıda ipuçlarıyla etkileşimli bir model: yangın söndürücü konumları, tahliye yolları, çalışma yerleri. İK işe alım süresinden tasarruf sağlar. Güvenlik birimi tahliye yollarının bilindiğinden emindir.


Süreç

1
Görev analizi — sanal tur veya envanter sistemi, gerekli hassasiyet, bütçe
2
Yaklaşım seçimi — maksimum hassasiyet için LiDAR, operasyonel izleme için kameralar, bazen birleştiriyoruz
3
Tarama veya kurulum — LiDAR çekimi birkaç saat, IP kameralar 1–2 gün
4
İşleme — Gaussian Splatting veya bilgisayarlı görü algoritmalarıyla 3D model
5
Entegrasyon — web uygulaması, muhasebe sistemleriyle bağlantı için API, personel eğitimi
Sistem bir ölçüm aracı olarak sertifikalıdır — veriler işletmelerde resmi muhasebe için kullanılabilir.

Sonraki
Gözlemlenebilirlik

Gözlemlenebilirlik

Projenin gözleri ve sinir sistemi: "neyin başarısız olduğunu" değil, "neden"i anlamak için metrikler, loglar, izler ve özel ön uç izleme.