การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอุปกรณ์ถ่ายภาพจากความแม่นยำของแบบจำลองสามมิติพ้อยท์คลาวด์สำหรับการประเมินความก้าวหน้าโครงการก่อสร้าง

ผู้แต่ง

  • Suchanard Charoenchad Students, Master of Engineering Program in Civil Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University
  • Korb Srinavin Associate Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University
  • Wuttipong Kusonkhum Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University

คำสำคัญ:

แบบจำลองสามมิติพอยต์คลาวด์, การประเมินความก้าวหน้างานก่อสร้าง, เทคโนโลยีการรังวัดด้วยภาพถ่าย

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้ใช้ระเบียบวิธีการวิจัยเชิงทดลองในการศึกษาการประเมินความก้าวหน้างานก่อสร้างโดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองสามมิติจากพ้อยท์คลาวด์ เนื่องจากการตรวจสอบและการควบคุมงานก่อสร้างเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่ส่งผลต่อคุณภาพของงาน และการบรรลุวัตถุประสงค์ของโครงการ ผู้วิจัยจึงตระหนักถึงความสำคัญในการพัฒนาแนวทางที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำในการประเมินความก้าวหน้างานก่อสร้าง โดยมุ่งเน้นการศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอุปกรณ์ถ่ายภาพที่ใช้เก็บข้อมูลซึ่งได้แก่ กล้อง FUJIFILM X-A2 กล้องโทรศัพท์มือถือ iPhone 11 Pro Max และกล้องแท็บเล็ต iPad รุ่นที่ 8 จากความแม่นยำของแบบจำลองสามมิติพ้อยท์คลาวด์ กระบวนการวิจัยประกอบด้วยการจัดเตรียมวัตถุตัวอย่างซึ่งมีลักษณะเป็นกล่อง จากนั้นทำการเก็บข้อมูลภาพถ่ายด้วยอุปกรณ์ทั้งสามประเภท แล้วนำข้อมูลไปประมวลผลเป็นแบบจำลองสามมิติพ้อยท์คลาวด์ โดยวิเคราะห์ความแม่นยำของแบบจำลองผ่านการเปรียบเทียบค่าทางเรขาคณิต ได้แก่ ความกว้าง ความยาว ความสูง พื้นที่ และปริมาตร กับขนาดจริงที่ได้จากการวัด ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า ค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนของแบบจำลองสามมิติที่ได้จากอุปกรณ์ทั้งสามชนิดเมื่อเปรียบเทียบกับขนาดจริงของวัตถุอยู่ในช่วง ±1.0% ทั้งในด้านระยะ พื้นที่ และปริมาตร ซึ่งอยู่ในเกณฑ์ที่สามารถยอมรับได้ในการประเมินความก้าวหน้างานก่อสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ

เอกสารอ้างอิง

Alizadehsalehi S, Yitmen I. A concept for automated construction progress monitoring: Technologies adoption for benchmarking project performance control. Arab J Sci Eng. 2018;43(12):7073-85.

PMI Association Thailand Chapter. PMBOK guide. 5th ed. Bangkok: Project Management Institute; 2014. Translated by PMI Association Thailand Chapter.

Solihin W, Eastman C. Classification of rules for automated BIM rule checking development. Autom Constr. 2015;53:69-82.

Golparvar-Fard M, Bohn J, Teizer J, Savarese S, Peña-Mora F. Evaluation of image-based modeling and laser scanning accuracy for emerging automated performance monitoring techniques. Autom Constr. 2011;20(8):1143-55.

Teizer J, Vela PA. Personnel tracking on construction sites using video cameras. Adv Eng Inform. 2009;23(4):452-62.

Kim J, Lee S, Ahn H, Seo D, Park S, Choi C. Feasibility of employing a smartphone as the payload in a photogrammetric UAV system. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2013;79:1-18.

Leung S, Mak S, Lee B. Using a real-time integrated communication system to monitor the progress and quality of construction works. Autom Constr. 2008;17(6):749-57.

Srisuwan C. Photogrammetry in architectural conservation: Literature review and possible applications for Thai traditional architecture. NAJUA Hist Archit Thai Archit. 2012;9:158-85. Thai.

Waisurasingh C. Photogrammetry. 1st ed. Khon Kaen: Center for Geoinformatics for Local Development, Faculty of Engineering, Khon Kaen University; 2020. Thai.

Omari S, Moselhi O. Data acquisition from construction sites for tracking purposes. J Eng Constr Archit Manag. 2009;16(5):490-503.

Olsen MJ, Kuester F, Chang BJ, Hutchinson TC. Terrestrial laser scanning-based structural damage assessment. J Comput Civ Eng. 2010;24(3):264-72.

Yang J, Park W, Vela P, Golparvar M. Construction performance monitoring via still images, time-lapse photos, and video streams: Now, tomorrow, and the future. Adv Eng Inform. 2015;29(2):211-24.

Abeid J, Arditi D. Time-lapse digital photography applied to project management. J Constr Eng Manag. 2002;128(6):530-5.

Kim S, Kim S, Lee DE. Sustainable application of hybrid point cloud and BIM method for tracking construction progress. Sustainability. 2020;12(10):4106.

Shirowzhan S, Sepasgozar S, Liu C. Monitoring physical progress of indoor buildings using mobile and terrestrial point clouds. Constr Inf Technol. 2018:602-11.

Agisoft LLC. Useful tips on image capture: How to get an image dataset that meets Metashape requirements? [Internet]. 2020 [updated 2020 Jun 15; cited 2024 Jun 1]. Available from: http://www.agisoft.com/downloads/user-manuals/

Rattanapongwanich S, Srinavin K, Kusonkhum W, Leungbootnak N, Charnwasunuth P. Accuracy of 3-D model based on point cloud: A new technology for construction progress evaluation. Int J Eng Technol. 2020;12(2):27-30.

Pučko Z, Šuman N, Rebolj D. Automated continuous construction progress monitoring using multiple workplace real time 3D scans. Adv Eng Inform. 2018;38:27-40.

ASPRS positional accuracy standards for digital geospatial data released. Photogramm Eng Remote Sens. 2015;81(4):277.

Shen Y, Lindenbergh R, Wang J. Change analysis in structural laser scanning point clouds: The baseline method. IEEE Sens J. 2017;17(1):26.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2026-03-31

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย