{"id":3078,"date":"2019-02-03T20:16:57","date_gmt":"2019-02-03T18:16:57","guid":{"rendered":"http:\/\/www.geocenter.fi.testwww.yritysweb.fi\/NGC\/blogi\/?p=3078"},"modified":"2019-02-04T07:32:58","modified_gmt":"2019-02-04T05:32:58","slug":"laatu-ja-mittaushavaintojen-parantaminen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/laatu-ja-mittaushavaintojen-parantaminen\/","title":{"rendered":"Laatu ja mittaushavaintojen ”parantaminen”"},"content":{"rendered":"\n

N\u00e4in syd\u00e4ntalvella on aikaa mietti\u00e4 laatuasioita, kun lumipeite est\u00e4\u00e4 monen maastokohteen mittauksen. Laatu on nyt tapetilla alalla kuin alalla, mist\u00e4 syyst\u00e4 MIKESin entinen ylijohtaja Timo Hirvi kommentoi my\u00f6s laadun tilaa Suomessa (HS maksumuuri<\/a>). H\u00e4n kertoi muun muassa Suomen j\u00e4\u00e4neen jumbosijalle ASQ-laatuorganisaation edellisess\u00e4 kansainv\u00e4lisess\u00e4 laatuvertailussa vuonna 2016 ja ep\u00e4ilee ”suomalaisen laadun” olevan p\u00e4\u00e4osin harhaa. Ainakin niiss\u00e4 tapauksissa, jossa hinta on hankinnan m\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4vin tekij\u00e4. H\u00e4n toteaa my\u00f6s: ” Hyv\u00e4 laatu ei ole itsest\u00e4\u00e4nselvyys. Kysymys on ammattitaidosta, laatuun vaikuttavien asioiden ymm\u00e4rt\u00e4misest\u00e4 ja moraalista. ”<\/p>\n\n\n\n

Meill\u00e4kin mittauksen ja koko mittausprosessin laatuasiat ovat s\u00e4\u00e4nn\u00f6llisesti keskusteluissa uusien ja vanhojen tapausten my\u00f6t\u00e4. Nostamme t\u00e4ss\u00e4 esille muutaman meill\u00e4 keskustellun aihepiirin, jotka ovat sin\u00e4ns\u00e4 vain pieni iso isommassa kokonaisuudessa, mutta toisaalta niit\u00e4 perusosia, joista isoa kokonaisuutta l\u00e4hdet\u00e4\u00e4n rakentamaan.<\/p>\n\n\n\n

1) Runkomittauskeskusteluun <\/strong>liittyen keskustelimme geodesian professori Matti Martikaisen tasoituslaskuluennoista, joilla aikoinaan k\u00e4vi hyvin selv\u00e4ksi, ettei tasoituslaskennalla paranneta virheit\u00e4 eli toisin sanoen laskennan pohjana k\u00e4ytett\u00e4vi\u00e4 havaintoja. Mittausta tehdess\u00e4 huonoja havaintoja ei siis parannella tasoittamalla ja virheen suuruus on arvioitava ennen tasoituksen tekemist\u00e4. Itse tasoitus on l\u00e4hinn\u00e4 tyylittely\u00e4. Jos kokonaisvirhe (ep\u00e4varmuus) on k\u00e4ytt\u00f6tarkoitusta ajatellen liian suuri, niin havainnot on mitattava uudestaan. Martikainen taisi korostaa aihetta sen takia, ett\u00e4 mittauksen kent\u00e4lt\u00e4 alkoi korkeakoulullekin valua tietoa tulosten ”parantamisesta”.<\/p>\n\n\n\n

2) Maassa tai ilmassa teht\u00e4v\u00e4t mobiililasermittaukset<\/strong> ovat olleet jatkuvan keskustelun kohteemme viime vuosina. Geodesian peruss\u00e4\u00e4nn\u00f6t p\u00e4tev\u00e4t hyvin my\u00f6s laserkeilaushavaintoihin tai oikeastaan jo prosessoinnin alkuvaiheessa teht\u00e4v\u00e4\u00e4n ajo-\/lentolinjan prosessointiin. Jos se ei onnistu mittausty\u00f6ss\u00e4 vaaditulla laatutasolla, niin on aivan turhaa yritt\u00e4\u00e4 parantaa lopputulosta laserlinjojen m\u00e4ts\u00e4yksell\u00e4. Itse asiassa lento-\/ajolinjojen m\u00e4ts\u00e4ys on tarpeeton toimenpide, jos laitteet ovat kunnolliset ja niit\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n oikein. Samoin kuin tasoituslaskennassa, virheanalyysi tehd\u00e4\u00e4n ennen m\u00e4ts\u00e4yst\u00e4, jotta ymm\u00e4rret\u00e4\u00e4n lopputuloksen laatu tarkkuuden osalta eli m\u00e4ts\u00e4ys on vain hienos\u00e4\u00e4t\u00f6\u00e4.<\/p>\n\n\n\n

Toisin sanottuna jos aineistoissa on ”paljon m\u00e4ts\u00e4tt\u00e4v\u00e4\u00e4”, niin silloin ne on oletettavasti tuotettu huonotasoisilla tai huonosti k\u00e4ytetyill\u00e4 mittauslaitteilla. Esimerkiksi Rieglin laaduikkaimilla laitteistoilla trajektorien pit\u00e4\u00e4 olla maksimissaan vain parin sentin et\u00e4isyydell\u00e4 toisistaan ennen m\u00e4ts\u00e4yst\u00e4, jos aiotaan saavuttaa moneen suunnitteluteht\u00e4v\u00e4\u00e4n tarvittava mittaustarkkuus. T\u00e4llainen lopputulos erityyppisiss\u00e4 olosuhteissa vaatii kuitenkin ty\u00f6n huolellisen suunnittelun ja toteutuksen.<\/p>\n\n\n\n

Jos esitell\u00e4\u00e4n kuinka hyvin jokin ohjelma murjoo paikalleen kaikki pahastikin harittavat linjat tai parantaa huonojen havaintojen laatua huomattavast, niin t\u00e4ll\u00f6in h\u00e4lytyskellojen pit\u00e4isi soida mittauskoulutuksen saaneen ihmisen p\u00e4\u00e4ss\u00e4. Pahasti harhailevatkin linjat voidaan ohjelmallisesti m\u00e4ts\u00e4t\u00e4 yhteen, mutta miss\u00e4 pisteet oikeasti sijaitsevat onkin erinomainen kysymys. Jos laskennassa k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n kontrollipisteit\u00e4, niin niiden virheist\u00e4 ei my\u00f6sk\u00e4\u00e4n voi p\u00e4\u00e4tell\u00e4 mit\u00e4\u00e4n muuta kuin ohjelmankehitt\u00e4j\u00e4n taito minimoida virhe kontrollin kohdalla. Mittausaineistojen virheen suuruus arvioidaan siis ennen m\u00e4ts\u00e4yst\u00e4.<\/p>\n\n\n\n

Koska vallitseva uskonkappale kertoo softalla ja teko\u00e4lyll\u00e4 parannettavan kaiken, niin my\u00f6s mittausalan viimeaikainen ohjelmistokehitys tuntuu keskittyv\u00e4n aineistojen kaunisteluun oikean laskennan kehitt\u00e4misen sijaan. Onhan se pistepilvienkin kohdalla ihan selv\u00e4 asia, ett\u00e4 mit\u00e4 kauniimpi aineisto niin sen parempi se on my\u00f6s geometriselta tarkkuudeltaan. Paitsi ettei ole. <\/p>\n\n\n\n

Robotiikan puolelta tulleita SLAM-tekniikoita (joissa tyypillisesti kaikki eri sensorien tuottamat havainnot prosessoidaan yhdess\u00e4 prosessissa), koskevat muuten k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 aivan samanlaiset periaatteet.<\/p>\n\n\n\n

3) Ns. teko\u00e4lyalgoritmit mittauksessa. <\/strong>Laatuun liittyen olisi syyt\u00e4 her\u00e4tt\u00e4\u00e4 my\u00f6s keskustelua uusien teko\u00e4lyalgoritmien k\u00e4yt\u00f6st\u00e4 kaikenlaisten mittaushavaintojen laskennassa. K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 murskaamme uusilla algoritmeill\u00e4 vain entist\u00e4 suurempia aineistoja. Kuten jo muiltakin aloilta tiedet\u00e4\u00e4n, niin t\u00e4ss\u00e4 kehityksen vaiheessa kannattaa tiet\u00e4\u00e4 aika tarkalleen mit\u00e4 teko\u00e4ly tekee ettei tapahdu kummia. Nykymaailmassa tarvitsee siis muun muassa tiet\u00e4\u00e4, millaisilla aineistoilla ja periaatteilla algoritmia on koulutettu. T\u00e4t\u00e4 aihepiiri\u00e4 on k\u00e4sitellyt hieman muun muussa Rieglin tuotekehitysjohtaja Andreas Ullrich artikkelissaan ”Noisy LIDAR point clouds: impact on information extraction in high-precision LIDAR surveying”<\/a>. viitaten Nvidian karismaattinen perustajan Jen-Hsun Huangin esitykseen vuonna 2017. Huang n\u00e4ytti loistavia lopputuloksia kuvista tehdyn mallin visuaalisessa parantamisessa, mutta mik\u00e4 on geometrinen todellisuus parantamisen j\u00e4lkeen? Se tuskin edes kiinnostaa Huangia, koska h\u00e4nen ty\u00f6ns\u00e4 k\u00e4ytt\u00f6tarkoitus on erilainen.<\/p>\n\n\n\n

Kaiken kaikkiaan interneist\u00e4 l\u00f6ytyy nykyisin lukuisia artikkeleita vastaavasta ty\u00f6st\u00e4, kuten t\u00e4m\u00e4 ETH:sta tuleva tutkimus kohinaisten ja harvojen pistepilvien muuntamisesta<\/a> siloisiksi pintamalleiksi syvien neuroverkkojen avulla. Voimmeko luottaa n\u00e4iden algoritmien toimimiseen esimerkiksi maaston mallintamisessa? T\u00e4t\u00e4 kirjoittaessa emme tyypillisesti voi, joten riskien hallinnassa ja laadun valvonnassa on parasta ottaa k\u00e4ytt\u00f6\u00f6n l\u00e4\u00e4ketutkimuksen alaltakin tuttu varovaisuusperiaate.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
T\u00e4ss\u00e4 tutkimuksessa<\/a> mittauskohde on ihmisen naama, mutta monasti tutkimuskohteina k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n my\u00f6s museoesineit\u00e4. Koska museoesineiden virtuaalimallit eiv\u00e4t ole vain visualisoinnin vaan usein my\u00f6s esinetutkimuksen kohde, niin on hyv\u00e4 kysy\u00e4 mit\u00e4 iloa huonosti mitatusta kohteesta on oikeasti niiden tutkimuksellisessa dokumentoinnissa?<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Tutkimusta ja kehityst\u00e4 huonojen aineistojen parantamiseksi on valtavan paljon ja valitettavasti loppuk\u00e4ytt\u00e4j\u00e4 on useimmiten eniten vaatimassa n\u00e4it\u00e4 funktioita aineistoilleen. T\u00e4m\u00e4n todellisuuden huomaa erityisen selke\u00e4sti avointen foruminen keskusteluista, jossa ohjelmistokehitt\u00e4jille l\u00e4het\u00e4\u00e4n mit\u00e4 hurjemman n\u00e4k\u00f6isi\u00e4 aineistoja. Siloittelun j\u00e4lkeen ne tuntuvat kelpaavan vaikkapa tiemittauksen tarpeisiin – mittaustarkkuuksiin fiksu ohjelmistokehitt\u00e4j\u00e4 ei kuitenkaan ota kantaa. Oletettavasti moni tilaaja maailmalla ei tee kovin ihmeellist\u00e4 laadunvalvontaa tilaamilleen tuotteille, jos perunapellosta siloitellut tienpinnat kelpaavat lopputuotteiksi.<\/p>\n\n\n\n

K\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 on selv\u00e4\u00e4, ett\u00e4 uusin aalto teko\u00e4lyalgoritmien kehitt\u00e4misess\u00e4 ja k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notossa viritt\u00e4\u00e4 my\u00f6s pohjaa laatukirjojen ja standardien p\u00e4ivitt\u00e4mieen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

N\u00e4in syd\u00e4ntalvella on aikaa mietti\u00e4 laatuasioita, kun lumipeite est\u00e4\u00e4 monen maastokohteen mittauksen. Laatu on nyt tapetilla alalla kuin alalla, mist\u00e4 syyst\u00e4 MIKESin entinen ylijohtaja Timo Hirvi kommentoi my\u00f6s laadun tilaa Suomessa (HS maksumuuri). H\u00e4n kertoi muun muassa Suomen j\u00e4\u00e4neen jumbosijalle ASQ-laatuorganisaation edellisess\u00e4 kansainv\u00e4lisess\u00e4 laatuvertailussa vuonna 2016 ja ep\u00e4ilee ”suomalaisen laadun” olevan p\u00e4\u00e4osin harhaa. Ainakin niiss\u00e4 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[90,6],"tags":[131,142,176],"class_list":["post-3078","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3d-mallinnus","category-laserkeilaus","tag-laatu","tag-laserkeilaus","tag-runkomittaus"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3078"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3078"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3078"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/geocenter.fi\/blogi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3078"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}