羅德安,邱冬煒,廖麗瓊
北京建筑大學 測繪與城市空間信息學院,北京 100044
既有建筑的修繕與結構健康評估往往涉及到關鍵部位特征數據信息,三維激光掃描技術采用非接觸式的測量方式,具有快速、精確、多方位、“所見即所得”的特點,為既有建筑的精確測繪提供了革命性的新途徑[1-2]。盡管三維激光掃描技術可以在極短時間內獲取完整而精確的反映既有建筑全貌的點云數據,但要從點云中獲得修繕設計及結構檢測所需要的特征信息(如特征點、線、面、長度、直徑、面積等)、特征圖形(如建筑立面圖、各種剖切投影圖等)[3-7],仍然是一個極為耗時耗力的工作。
二維數字線劃圖目前仍然是建筑設計和結構檢測領域所習用的語言,在掃描點云的基礎上,借助于后期繪圖軟件,可以繪制總平面圖、屋頂平面圖、立面圖、大樣圖及不同部位、不同方向的剖面圖等,這些成果可以使既有建筑現狀調查工作和后續的保護規劃制定、修繕工程設計、修繕施工、監測等實現無縫對接。目前主要采用的二維線劃圖繪制方法包括:(1)對于局部構件的繪制,通常直接在點云上量取繪圖所需要的長、寬、高數據后,借助繪圖軟件繪制二維線劃圖;(2)對于剖面圖等截割投影圖,一般會根據繪圖部位和繪制精度,從點云模型中截取一定厚度的點云“切片”,之后再將點云切片導入AUTOCAD等圖形繪制軟件作為底圖來繪制二維線劃圖。這種操作方式主要依賴于個人的主觀操作,在數據截取上具有一定的隨意性,有時候無法反映既有建筑的真實特征剖面;此外,由于需要人在三維數據環境下反復交互操作,工作量也極大。因此,研制基于點云的自動或半自動輔助線劃圖制作工具很有必要,它一方面可以克服因主觀截取數據而產生的數據質量問題,另一方面可以顯著提高線劃圖的制作效率,降低勞動強度,因而對既有建筑現狀的成果制作及三維激光掃描技術的深入應用都將具有重要意義。
為改善目前三維激光掃描技術領域線劃圖成果制作全手工的技術現狀,提出了一種快速獲取建筑特征剖面的算法,并研發了基于該算法的具有較高自動化水平的剖面圖制作軟件工具,實現了自適應數據切片、特征性斷面數據自動提取、特征線的擬合及輔助標注等功能,該工具在面對海量點云數據處理時,能夠顯著提高作業效率及提升成果制作質量。
三維激光掃描作為新興的自動化測量技術,能夠從遠距離快速、精確地采集目標表面的完整幾何形態,為既有建筑及構筑物的幾何參數測量提供了全新的手段,然而如何從采集到的海量點云中高效率、高精度地提取包括斷面輪廓在內的幾何形態信息,是目前亟待解決的技術問題[8]。
就已有文獻來看,針對隧道、公路等線性構筑物的自動化數據處理(斷面自動獲取)研究較多,而針對房屋類建筑的研究相對較少。肖清華等利用擬合中軸線截取斷面,但該方法只限于圓形隧道,具有很大局限性[9];托雷等提出了一種基于鄰域局部曲面擬合的隧道斷面截取方法[10],該方法雖然以原始掃描點為輸入源,但仍然需要加載設定的中軸線,并且對于距離較長的隧道,無法保證其斷面輪廓的精度;胡琦佳設計了一種根據隧道特征參數自動繪制輪廓線的方法,但該方法必須以斷面參數為輸入源,不能獨立應用于隧道工程[11]。概括來說,所有這些對隧道的斷面獲取,都需要準確知道截取斷面的軸線,這些軸線可以是交互設置、自動擬合或是其他方式予以給定,只要已知斷面截取的軸線,斷面獲取是極為容易的[12-13]。和隧道相比,房屋建筑的斷面獲取具有更高的復雜度和難度。首先,既有房屋建筑的修繕與健康評估需要各種不同形式投影的平面圖(如平面圖、立面圖、關鍵位置的剖面圖等等),這和隧道的單一剖切斷面圖樣式存在較大差異;其次,對建筑設計和結構體的健康評估,關鍵結構(如承重結構)所在的剖面圖更為重要,一般的剖切位置獲得的斷面圖幾乎沒有意義,所以即使是基于同一剖切軸線獲得的斷面,也只有那些能反映關鍵結構分布及變化的斷面才需要保留下來。
盡管三維激光掃描技術已經廣泛應用于很多領域,具有極高的數據獲取效率,但在數據的后期處理上,特別是自動化數據處理上,還幾乎沒有太多進步。目前主要 的 處 理 軟 件 如 Cyclone、Polyworks、FARO Sense、Trimble RealWorks Survey及Geomatic等軟件都提供從點云掃描、數據配準、噪聲剔出、數據平滑、網格化、紋理映射及模型合成等一體化功能,個別軟件還提供一些特殊的測量功能集,但這些功能更多的是面向數據采集、結構檢測及模型重建。對基于點云的線劃圖自動提取類功能,現有的軟件都未提供,但大部分軟件都提供交互數據切片功能,所以目前線劃圖通行的制作方法是將線劃圖制作涉及的點云數據通過點云數據處理軟件導出,轉換為CAD所支持的格式,而后導入到CAD軟件作為制作線劃圖的底圖,再由繪圖人員借助該底圖交互完成線劃圖的繪制。這種制作方式過程復雜,人為干預因素較多,所以制作出的線劃圖質量不高,其生產效率也較為低下,因此,研發具有一定自動化數據處理能力的線劃圖制作工具軟件是十分必要的。
數據切片是基于三維點云制作建筑剖面圖的基礎[14],通過設定切片厚度、剖切位置及剖切方向可以實現的數據切片。通過建立相鄰切片的比較分析模型及根據比對結果實現相關參數調整的自反饋機制,來實現對特征性斷面數據的自動化截取,技術路線如圖1所示。獲得特征斷面的切片數據后,即可在相關軟件中實現線劃圖快速制作及其他相關應用。

圖1 算法的技術流程
(1)無關數據及粗差的剔除。掃描原始點云包含大量和關注主題(如建筑物)無關的數據,這些數據后續處理前需要予以剔除;由于各種因素(如遮擋、反射特性差異)的影響,粗差在掃描點云中廣泛存在,這些粗差也將對后續的數據處理造成顯著影響,所以也需要事先將其剔除,這里將用到一些手工及半自動的數據處理方法。
(2)截取軸線設置。由于建筑物形態的多樣性,所以其基本軸線也各不相同,這與隧道斷面提取中軸線單一的特點有較大差異,建筑物斷面截取軸線要實現自動提取與設置存在較大難度,所以本文算法斷面截取軸線仍然需要交互設置。由于既有建筑在設計與建造時本身就擁有很多具有重要參考意義的軸線,所以既有建筑的斷面截取軸線不難找到。
(3)截取厚度設置。軸線確定后,還需設置斷面厚度,其初始值可以根據關鍵截面的大致厚度設置,也可以任意設置,后續算法可以實現自動調整。斷面截取厚度同時也是斷面截取移動的步長。
(4)相鄰切片的相似度比較。比較的目的在發現關鍵特征截面,這里采用基于投影影像的比較方法來實現差異發現。首先將切片點云數據沿剖切軸線投影到某平面上,得到一張二維二值化圖像;接下來將相鄰的兩張二值圖像進行簡單的疊加,像素相同的位置置1(白色),不同的地方置0(黑色);接下來計算變化量(黑色像素)占總像素的百分比,它將是下一步關鍵切面選取的重要依據。
(5)關鍵特征截面篩選。根據相鄰截面比較獲取的差異率可以繪制出基于某斷面截取軸線的整個斷面變化圖,通過數字比較或圖形可以很容易地發現關鍵特征截面,也即是差異率突變位置所在的截面。
(6)參數調整與斷面提煉。由于切片厚度不可能剛好是關鍵結構截面的厚度,截取位置不可能剛好涵蓋關鍵截面,所以關鍵截面可能包含在一個點云切片中,也可能是2個或多個切片中,即便是一個也還可能存在由于厚度過大導致無關點云數據存在。所以,在篩選出關鍵結構涉及的切片數據(1個或多個相鄰切片)后,合并成一個新的點云數據集,調整切片截取步長繼續按照上述方法進一步提煉,直到截取精度滿足要求為止,最后即可得到所需的關鍵結構斷面的切片數據。這里的截取精度是指相鄰2次截取步長獲得的同一關鍵結構切片數據的相似度,當相似度大于給定值(后續實例中取值為95%)就終止斷面提煉,以最后一個步長設置(也是最小的步長)獲取的關鍵結構切片數據作為最終的剖切數據。
可以發現,本算法在給定截取軸線后,幾乎可以全自動地獲取關鍵結構斷面的切片數據,為后續的特征斷面制作和結構參數的獲取創造了條件。
天津港“8.12”特別重大火災爆炸事故,發生在位于天津濱海新區塘沽開發區的天津東疆保稅港區瑞海國際物流有限公司所屬危險品倉庫。據中國地震臺網發布儀器記錄到的數據顯示,爆炸近震震級ML約2.9級,相當于21 t TNT爆炸威力[15]。爆炸對周圍建筑物的安全使用造成了嚴重影響,根據國家相關安排,需對周圍一定范圍內的建構筑物進行全面健康評估及安全排查。由于涉及面廣,工期較短,外業數據獲取主要采用了三維激光掃描技術。按照合作單位建筑結構檢測中心的要求,需要在極短的時間內為其提供所有建構筑物的關鍵結構參數、關鍵結構特征斷面等信息,供其進行進一步的結構安全評估。鑒于上述原因,基于上述算法,研發了相關軟件工具,在工期內很好地完成了相應工作。
下面以天津泰達時尚健身休閑廣場5號館的掃描數據為例,詳細說明上述算法的實現過程:
(1)數據準備與預處理。5號館為鋼構建筑,承重結構為鋼構梁,掃描點云整體頂視圖如圖2所示,圖中紅線為設計基線,可以看到所有鋼架梁都位于設計基線的法線上。

圖2 掃描點云頂視圖
如前所述,關注的重點是鋼構的形變情況,所以其他結構屬于無關信息,為了減小數據冗余及干擾,可以在相關的點云數據處理軟件(如Geomagic、Cyclone)中先行將無關數據剔除,如圖3紅線以下部分,該操作極易實現。

圖3 冗余與無關數據的剔除
(2)軸線設置及相關參數據設置。既有建筑的設計一般都會有自己的一些基準線或面,而這些基準線往往可以作為修繕設計及特征數據采集的參考線。這里選擇的是如圖2紅線所示的參考線作為剖切軸線,重點關注的鋼架梁剖面正好位于其法線上。其他2個參數(切片厚度及步長)實際上是1個,其初始值可以是任意大于0的數值,它只會影響迭代的次數,并不影響特征斷面獲取的質量與精度。理論上看,當初始值與鋼架梁的軸向寬度相近時,迭代次數應該越少。
(3)相鄰切片的相似度比較。點云切片數據很容易獲取,獲得切片數據后將其投影成二值化圖像,如圖4、圖5分別是2個相鄰點云切片的投影圖像。獲得切片的二值化圖像后,再進行求差獲取差值圖像(如圖6),同時計算其差異比率。對于剖切軸線上房屋存在高差變化的情形,一般是不同設計結構體對接位置,顯然其差異率存在突變,其值會遠大于無高差變化情形,可以從差異率變化圖輕易檢測出來,然后予以剔除。

圖4 切片投影二值化圖像1

圖5 切片投影二值化圖像2

圖6 相鄰點云切片的投影差值圖像
給定一個截取厚度(或步長)即可將整個樓的點云數據剖分成若干點云切片,也可以連續計算出相鄰切片的差異率,并繪制出如圖7所示的變化圖。

圖7 相鄰切片投影差異率變化圖(部分)
(4)特征斷面數據獲取。通過差異率變化數值或是圖都可以輕易找到特征斷面關聯的點云切片,對其進行遞歸求精即可獲得所需的特征斷面數據,見圖8。

圖8 提取特征斷面數據(部分)
本文提出的算法和研發的軟件,在給定斷面截取軸線后,可以無干擾全自動提取出精確的特征斷面。為了評估算法及軟件效率,用軟件和人工分別對5號館、6號館及會展中心進行了特征斷面獲取對比實驗,結果如表1所示。
對比分析發現,基于本文算法的軟件斷面獲取效率遠超手工獲取方式,在獲取斷面的質量上也明顯優于手工作業方式。

表1 耗時對比分析
針對從點云中獲取建筑物特征剖面數據存在的全手工、效率低及質量不可控等技術問題,本文提出一套完整的解決方案(相關算法及軟件),較好地解決了相關的技術難題。實際應用證明,在面對海量點云數據處理時,能夠顯著提高作業效率及提升成果制作質量。
需要指出的是,由于房屋建筑結構的高復雜度,算法及相關軟件工具仍需要適度人工干預,需要給定斷面截取軸線,而無法做到像文獻[2-3]對隧道的處理一樣自動獲取截取軸線。
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