ポイントクラウドはデジタルツインの原料です。ポイントクラウドは、壁、配管、機器、車両などに3Dスキャナーを前後に動かして作成されます。スキャナーヘッドはレーザービームまたは光スペクトル光を発射し、反射を検出します。スキャナーは反射の時間と強度を測定します。そして、それぞれが空間内でユニークな位置と向きを持つ何百万ものポイントを作成します。スキャナーを複数回通過させることで、密集したポイントのクラウドが作成され、これが名前の由来となっています。生のポイントクラウドは豊富な情報源ですが、デジタルツインで使用するには大きすぎます。Prevu3Dはこれらの生のポイントクラウドをアクション可能なデータに変換します。

データアップロード前に、使用したキャプチャデバイスとソフトウェアに応じて、キャプチャしたデータをエクスポートする必要があります。スキャナーの性能と登録の品質が高いほど、メッシュの品質と精度が向上します。サポートされているキャプチャデバイス（下記参照）に応じて、エクスポート設定を調整して、アップロードプロセスに必要なすべての要件を満たす必要があります。Prevu3Dが提供する最高品質を実現するには、Leica RTC360またはFARO Sシリーズを使用することを推奨します。

構造化

• スキャン位置は、固定位置（三脚スキャン）からキャプチャされるため、既知です。
• ポイントクラウドと360度パノラマ画像が含まれます。
• 生データがすべて保持されるため、ポイントの密度が最も高くなります。
• 三脚ベースのスキャナーによる登録済みスキャンの典型的なデータ構造です。
• Faro、Leica、Recapなどは、構造化されたe57（Prevu3Dのファイル優先形式）をエクスポートできます。
• フォトスフィアはPrevu3Dで生成できます。

非構造化

• スキャン位置はスキャンから不明です。
• SLAMまたはモバイルスキャナー、またはフォトグラメトリから生成されたポイントクラウドの典型的なデータ構造です。
• フォトスフィアはPrevu3Dで生成できません。
• SLAMスキャナーで360度パノラマ画像が収集された場合、ポイントクラウドに合わせるための画像位置と姿勢情報が必要です。これらはフォトスフィア生成に使用できます。

統一

• ステーション情報が不明なマージされたポイントクラウド。
• 360度パノラマ画像は利用できません。
• 一般的に非構造化に似ています。