Bimetria

Bimetria

W ramach projektu stworzyliśmy platformę wykorzystującą sztuczną inteligencję i computer vision do automatycznego przetwarzania dokumentacji budowlanej 2D. System analizuje rzuty budynków i na ich podstawie rozpoznaje elementy konstrukcyjne, odczytuje informacje z dokumentacji, tworzy model 3D oraz generuje zestawienia materiałowe.

Bimetria automatyzuje proces, który tradycyjnie wymaga ręcznego mierzenia rysunków, przepisywania wymiarów i modelowania budynku w specjalistycznym oprogramowaniu. Użytkownik może przesłać dokumentację w różnych formatach, zweryfikować wyniki rozpoznawania, wprowadzić poprawki i otrzymać gotowy model BIM oraz zestawienia możliwe do wykorzystania w dalszej pracy projektowej i kosztorysowej.

Główne funkcjonalności:

1. Automatyczna analiza rzutów 2D: System analizuje dokumentację budowlaną i automatycznie identyfikuje znajdujące się na niej elementy, ograniczając konieczność ręcznego obrysowywania projektu.
2. Rozpoznawanie elementów budynku: Algorytmy wykrywają między innymi ściany murowane, elementy żelbetowe, okna i drzwi wraz z ich parametrami i wymiarami.
3. Obsługa różnych formatów dokumentacji: Użytkownik może pracować zarówno na dokumentach PDF, plikach graficznych i skanach, jak również dokumentacji pochodzącej z formatów CAD.
4. Przetwarzanie skanów i fotografii: System umożliwia pracę również na dokumentacji papierowej zeskanowanej lub sfotografowanej, w tym materiałach wymagających korekcji perspektywy.
5. Automatyczne generowanie modelu 3D: Na podstawie rozpoznanych elementów platforma buduje przestrzenny model obiektu, pozwalając użytkownikowi zweryfikować dokumentację w formie 3D.
6. Edycja i korekta wyników rozpoznawania: Każdy automatycznie wykryty element może zostać poprawiony, usunięty lub dodany przez użytkownika przed wygenerowaniem finalnego rezultatu.
7. Eksport modelu BIM do IFC: Wygenerowany model może zostać zapisany w otwartym standardzie IFC i wykorzystany w zewnętrznym oprogramowaniu obsługującym procesy BIM.
8. Automatyczne zestawienia materiałowe: Na podstawie rozpoznanych elementów i utworzonego modelu system generuje zestawienia obejmujące między innymi powierzchnie, objętości oraz liczbę poszczególnych elementów.
9. Generowanie raportów i danych wynikowych: Platforma umożliwia eksport wyników między innymi w postaci zestawień XLSX, raportów PDF oraz danych przeznaczonych do dalszego przetwarzania.

Wyzwania:

Największym wyzwaniem projektu było automatyczne przekształcenie niejednorodnej dokumentacji 2D w uporządkowany model danych opisujący rzeczywistą strukturę budynku. Dokumentacja techniczna może różnić się stylem, jakością, skalą oraz sposobem oznaczania poszczególnych elementów.

• Computer vision dla dokumentacji technicznej: Rozpoznawanie elementów na rzutach wymagało stworzenia mechanizmów dostosowanych do specyfiki dokumentacji architektonicznej i konstrukcyjnej, a nie standardowych zdjęć czy obrazów.
• Przetwarzanie dokumentacji różnej jakości: System musi radzić sobie zarówno z cyfrowymi rysunkami, jak i skanami oraz fotografiami dokumentów, których jakość i geometria mogą znacząco się różnić.
• Rozpoznawanie tekstu i wymiarów: Istotnym elementem procesu jest prawidłowe odczytywanie informacji tekstowych i liczbowych znajdujących się na dokumentacji oraz powiązanie ich z odpowiednimi elementami budynku.
• Budowa modelu przestrzennego na podstawie danych 2D: Dane pozyskane z poszczególnych rzutów muszą zostać przekształcone w spójną reprezentację przestrzenną umożliwiającą utworzenie modelu BIM.
• Interoperacyjność z oprogramowaniem BIM: Wynik działania systemu musi być możliwy do wykorzystania poza samą aplikacją, dlatego istotnym elementem projektu była obsługa otwartego standardu IFC.
• Możliwość ręcznej korekty wyników AI: Automatyczne rozpoznawanie nie może być traktowane jako proces całkowicie pozbawiony błędów, dlatego użytkownik otrzymuje możliwość weryfikowania i poprawiania wyników przed wygenerowaniem finalnego modelu.

Technologie:

Projekt wykorzystuje technologie związane ze sztuczną inteligencją, analizą obrazu oraz modelowaniem BIM:

• Computer Vision / CNN: Konwolucyjne sieci neuronowe wykorzystywane są do analizy rzutów i rozpoznawania elementów znajdujących się w dokumentacji technicznej.
• OCR: Mechanizmy Optical Character Recognition służą do odczytywania tekstów, oznaczeń oraz wymiarów znajdujących się na rysunkach.
• BIM: Model informacji o budynku stanowi podstawę uporządkowania rozpoznanych danych i wykorzystania ich w dalszych procesach projektowych i inżynierskich.
• IFC: Otwarty standard wymiany danych BIM pozwala eksportować utworzone modele i wykorzystywać je w zewnętrznym oprogramowaniu inżynierskim.
• Przetwarzanie obrazu i dokumentów: System wykorzystuje mechanizmy przygotowania, skalowania i przetwarzania dokumentacji wejściowej przed rozpoczęciem procesu rozpoznawania.
• Generowanie modeli 3D: Dane pozyskane z dokumentacji 2D są przekształcane w przestrzenną reprezentację budynku prezentowaną użytkownikowi w aplikacji.

Kluczowe osiągnięcia:

1. Automatyzacja przejścia od rzutu 2D do modelu BIM: System pozwala znacząco ograniczyć ręczną pracę niezbędną do odtworzenia budynku na podstawie tradycyjnej dokumentacji.
2. Połączenie computer vision, OCR i modelowania 3D: W ramach jednej platformy zintegrowaliśmy kilka technologii pozwalających przejść od nieustrukturyzowanego dokumentu do uporządkowanego modelu budynku.
3. Automatyczne generowanie zestawień materiałowych: Dane rozpoznane na rzucie wykorzystywane są nie tylko do wizualizacji, ale również do generowania informacji przydatnych przy przedmiarowaniu i kosztorysowaniu.
4. Obsługa otwartego standardu IFC: Wygenerowane modele mogą być wykorzystywane w istniejącym ekosystemie narzędzi BIM, dzięki czemu platforma nie zamyka użytkownika w jednym środowisku.
5. Obsługa rzeczywistej dokumentacji budowlanej: Rozwiązanie zostało przygotowane do pracy z różnymi formami dokumentacji spotykanymi w praktyce — od cyfrowych projektów po skany i fotografie.
6. Połączenie automatyzacji z kontrolą użytkownika: Platforma automatyzuje czasochłonną część procesu, jednocześnie pozostawiając specjaliście możliwość zweryfikowania i poprawienia wyników przed ich dalszym wykorzystaniem.