Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Close range, image based photogrammetry and LIDAR laser scanning technique are commonly utilized methodologies to snap real objects.3D models of already existing model or parts can be reconstructed by laser scanning and photogrammetry. These 3D models can be useful in applications like quality inspection, reverse engineering. With these techniques, they have their merits and limitations. Though laser scanners have higher accuracy, they require higher initial investment. Close-range photogrammetry is known for its simplicity, versatility and e ective detection of complex surfaces and 3D measurement of parts. But photogrammetry techniques can be initiated with comparatively much lower initial cost with acceptable accuracy. Currently, many industries are using photogrammetry for reverse engineering, quality inspection purposes. But, for photogrammetric object reconstruction, they are using di erent softwares. Industrial researchers are using commercial/open source codes for reconstruction and another stand-alone software for reverse engineering and mesh deviation analysis. So the problem statement here for this thesis is to integrate Photogrammetry, reverse engineering and deviation analysis to make one state-of-the-art work ow. xx The objectives of this thesis are as follows: 1. Comparative study between available source codes and identify suitable and stable code for integration; understand the photogrammetry methodology of that particular code. 2. To create a taskpane add-in using API for Integration of selected photogrammetry methodology and facilitate methodology with parameters. 3. To demonstrate the photogrammetric work ow followed by a reverse engineering case studies to showcase the potential of integration. 4. Parametric study for number of images vs accuracy 5. Comparison of Scan results, photogrammetry results with actual CAD data

Photogrammetry and laser scanning are two primary methods used for object reconstruction / reverse engineering. But Laser scanners have much higher initial investment compared to photogrammetry method.<div>Currently, in the industry, researchers have been using 3 different softwares for reverse engineering purposes from photogrammetry/laser scanning.</div><div><br></div><div>This thesis is to showcase research work with following points:</div><div>1. Comparison between laser scanner and photogrammetry tools.</div><div>2. Application of photogrammetry in the industry.</div><div>3. Evaluation of photogrammetry tools based on quality of mesh results and comparison with baseline standard of laser-scanner results.</div><div>4. Proposed integrated methodology with photogrammetry tool for reverse engineering within single environment. </div><div>5. Validation of this integrated methodology with case studies.</div><div>6. Parametric study of tool for accuracy and comparison with actual standard models.</div><div><div><br></div></div>

Использование скрипта для автоматизации процессов фотограмметрии. / Using a script to automate photogrammetry processes.

Diese Arbeit untersucht die Funktionsweise, Herausforderungen und Lösungsansätze des 2D- und 3D Projection Mappings. Insbesondere wird darauf eingegangen, wie dreidimensionale Abbildungen der Realität (3D Scans) genutzt werden und wie sie erstellt werden können, wobei der Fokus auf 3D Scans liegt, die durch photogrammetrische Rekonstruktion mit der Software Meshroom entstanden sind. Ein Ziel dieser Arbeit besteht darin, die beschriebenen Themen so darzustellen, dass sie auch für semiprofessionelle Endanwender verständlich sind. Die Arbeit soll als umfassende und gebündelte Informationssammlung dienen, die als Grundlage für eigene Projekte und vertiefte Forschungen genutzt werden kann.:I. Einleitung II. Begriffe und Definitionen III. Augmented Reality 1. Direct Augmentation 1.1. Projektionsinhalte 1.2. Einrichtung der Projektoren 1.3. Previsualisierung IV. 3D Rekonstruktionen 2. Analog-Digital-Wandlung 3. Rekonstruktionsmethoden 3.1. Aktive Rekonstruktionen 3.2. Passive Rekonstruktionen 3.3. Stereo- und Multiple-Kamera-Setups 3.4. Tiefenberechnung 3.5. Photogrammetrische Pipeline V. Praxisteil 4. Methodik 5. Vorgehensweise Experimentreihe 1 5.1. Referenzmodelle 5.2. Wahl der Referenzobjekte 5.3. Scanning der Referenzobjekte 5.4. Photogrammetrische Rekonstruktion 5.4.1. Aufzeichnung der Fotodatenbanken 5.4.2. Aufbereitung der Aufnahmen 5.4.3. Meshroom-Pipeline 5.4.4. Aufbereitung der Meshes 5.5. Vergleich der Meshes 6. Ergebnisse 7. Auswertung 8. Vorgehensweise Experimentreihe 2 8.1. Aufbau des Experiments 8.2. Aufzeichung der initialen Rekonstruktionsdatenbank 8.3. Rekonstruktion des Gebäudes 8.4. Aufbereitung des Meshes 8.5. Anfertigung von Vorlagen für die Projektionseinrichtung 8.6. Kreation von Projektionsinhalten 8.7. Virtuelle Visualisierung 9. Ergebnisse 10.Auswertung 11.Diskussion 12.Fazit und Ausblick A. Literaturverzeichnis B. Abbildungsverzeichnis C. Messergebnisse D. Datenbanken E. Abbildungen