論文の概要: 3D Point Cloud from Close-Range Photogrammetry for Defect Characterisation of Rubberised Concrete
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21468v1
- Date: Fri, 21 Aug 2026 03:28:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 18:24:36.907265
- Title: 3D Point Cloud from Close-Range Photogrammetry for Defect Characterisation of Rubberised Concrete
- Title（参考訳）: ゴム化コンクリートの欠陥特性評価のためのクローズレンジ光度計による3次元点雲
- Abstract要約: 本研究は, ゴム化コンクリート(RuC)の光線量測定に応用する。
解像度の高い画像はキヤノンDSLRとiPhone 16で撮影され、密度の高い3Dモデルが生成された。
表面欠陥の同定を高めるため, RGB誘導き裂抽出法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2639585740278805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While three-dimensional (3D) point clouds are widely used in civil engineering, mainstream LiDAR systems such as Terrestrial Laser Scanning (TLS) are physically constrained to laboratory environments. Since their laser spot size typically exceeds the width of microcracks, the beam physically bridges over voids, rendering TLS unsuitable for fine-scale defect analysis. Alternatively, close-range photogrammetry utilising Structure-from-Motion (SfM) and Multi-View Stereo (MVS) algorithms offers a solution for testing highly tortuous materials, and its utility at fine-scale remains underexplored. This study adapts photogrammetric workflows specifically for rubberised concrete (RuC), a sustainable composite exhibiting high ductility and complex fracture morphologies. High-resolution image sets were captured using a Canon DSLR and an iPhone 16 to generate dense 3D models. Comparisons revealed that the DSLR-based reconstruction achieved sub-millimetre resolution, demonstrating superior performance for fine-scale surface monitoring. An RGB-guided crack extraction method was developed to enhance the identification of surface defects and isolate potential crack areas from the background. The extracted crack regions were visually distinguishable and provided a well-structured geometrical representation of defect morphology. Furthermore, a Pre and Post-Test deformation analysis was conducted to quantify surface displacement across testing stages. The results confirm that this close-range photogrammetry workflow is a flexible, high-resolution alternative to LiDAR for surface inspection and deformation monitoring of specimens in laboratory settings. Ultimately, this approach establishes a robust geometric baseline for future automated 3D feature characterisation and material performance evaluation.
- Abstract（参考訳）: 3次元の点雲は土木工学で広く使われているが、地上レーザー走査(TLS)のような主流のLiDARシステムは実験室環境に物理的に拘束されている。
レーザースポットサイズは通常マイクロクラックの幅を超えるため、ビームはヴォイドを物理的に橋渡しし、TLSは微細な欠陥解析には適さない。
あるいは、Structure-from-Motion (SfM) とMulti-View Stereo (MVS) アルゴリズムを利用した近距離フォトグラメトリは、高硬質材料をテストするためのソリューションを提供する。
本研究は, 高延性および複雑な破壊形態を示す持続的複合材料であるゴム化コンクリート(RuC)に光電図ワークフローを適用した。
解像度の高い画像はキヤノンDSLRとiPhone 16で撮影され、密度の高い3Dモデルが生成された。
比較の結果,DSLRをベースとした再構成はサブミリメートルの分解能を達成し,微細な表面モニタリングに優れた性能を示した。
RGB誘導型き裂抽出法は, 表面欠陥の同定を向上し, 背景から潜在的き裂領域を分離するために開発された。
抽出した亀裂領域は視覚的に識別可能であり, 欠陥形態の幾何的表現が良好であった。
さらに, 試験段階間の表面変位を定量化するために, プレ・ポスト・テスト変形解析を行った。
その結果、この近接撮影ワークフローは、実験室における試料の表面検査と変形モニタリングのためのLiDARに代わる、柔軟で高解像度な代替品であることが確認された。
最終的に、このアプローチは将来の自動3D特徴特徴化と材料性能評価のための堅牢な幾何学的ベースラインを確立する。
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