У сучасному інфраструктурному будівництві контроль якості залізобетонних конструкцій залишається одним із найбільш трудомістких процесів. Перевірка арматурних каркасів і формування as-built документації традиційно потребують значних часових і людських ресурсів: польових вимірювань, фотофіксації, обробки даних та підготовки звітів.
Наш швейцарський партнер Pix4D, що спеціалізується на програмному забезпеченні для картографування та фотограмметрії, ділиться практичними кейсом, де інспекція арматури проводиться за допомогою смартфона та рішення Pix4Dcatch. Воно було інтегроване із системою Modely — спеціалізованою платформою для 3D-інспекції арматури. Такий підхід дозволив перевести контроль конструкцій із традиційного фото- та ручного вимірювання у цифрову модель на основі хмар точок.
Кейс реалізовано в межах проєкту модернізації Kansai Main Line — ключової залізничної магістралі між Осакою та Нагоєю.
Проблематика проєкту
Багато протестованих рішень з можливістю 3D-вимірювань на базі смартфонів не відповідали професійним вимогам: виникали пропуски в хмарі точок, арматура відтворювалася неточно, а результати залежали від оператора. Натомість Pix4Dcatch показав стабільні результати завдяки використанню гібридної технології фотограмметрії та LiDAR, що дозволило коректно фіксувати навіть тонкі арматурні стрижні без втрати даних.
Важливою перевагою стала можливість виконувати вимірювання без використання наземних контрольних точок (GCP). На активних будівельних майданчиках, де арматурні каркаси збираються у швидкому темпі, встановлення маркерів часто є критичним обмеженням.
У випадку Pix4Dcatch оператору достатньо пройти навколо конструкції зі смартфоном, щоб швидко створити щільну хмару точок без зупинки робочих процесів на майданчику.
Чіткість стала можливою завдяки гібриду фотограмметрії та смартфона LiDAR
Етапи проєкту
Впроваджений робочий процес складався з кількох етапів:
1. Зйомка. Оператор сканував арматурний каркас за допомогою PIX4Dcatch на iPhone Pro.
2. Обробка. Хмара точок автоматично формується у PIX4Dcloud.
3. Очищення моделі. Із даних видаляються зайві точки та шум.
4. Аналіз. Модель імпортується у систему Modely, яка виконує автоматизоване розпізнавання арматури, перевірку геометрії та формування звітів.
Такий підхід дозволяє швидко переходити від польових даних до аналітики та контролю якості конструкцій.
Виявлення арматурних обручів
Виявлення основної арматури в арматурному клітці
Результати проєкту
Цифровий робочий процес було застосовано для контролю 129 арматурних каркасів буронабивних паль, які використовувалися як фундамент залізничного віадука.
Концептуальна візуалізація фундаменту залізничного віадука, що включає 129 відлитих паль, керованих під час проєкту
Кількість зроблених знімків:
- до впровадження: 81 фото/каркас x 129 каркас (всього: 10 449 фото)
- після впровадження: 39 фото/каркас x 129 каркас (всього: 5 031 фото)
Економія часу:
- скорочення часу інспекції одного каркаса — 56%
- загальна економія — приблизно 850 годин роботи (106 людино-днів)
Відтак зменшення обсягу ручних операцій, що включають фотографування, вимірювання, сортування зображень і підготовки звітів, значно знизило навантаження на інженерний персонал.
Висновок
Впровадження 3D-інспекції арматури за допомогою Pix4Dcatch показало, що мобільні фотограмметричні інструменти можуть стати ефективним елементом цифрової трансформації будівельної галузі.
Поєднання Pix4Dcatch і Modely дозволило створити робочий процес, який забезпечує:
- стабільну точність вимірювань
- відтворюваність результатів
- швидку обробку даних без складного обладнання
Такий підхід особливо ефективний для конструкцій зі стандартизованою схемою армування, наприклад буронабивних паль, і має потенціал для масштабування на більш складні інфраструктурні проєкти.
