基于激光點云的大跨度曲線圓管結構線形高效自動檢測方法

胡開心， 馬寶利， 彭 倫， 楊宇鵬 ， 周 銀， 應春莉， 郭 彤 ， 韓達光

(1.重慶交通大學土木工程學院，重慶 400074； 2.中鐵十六局第五工程公司, 唐山 064099； 3.重慶魯汶智慧城市與可持續發展研究院, 重慶 401135； 4.東南大學土木工程學院, 南京 211100； 5.挪威奧斯陸城市大學技術與設計學院建筑與能源技術系, 奧斯陸 0130)

大跨度空間曲線圓管結構在工程上應用廣泛，比如一些大型鋼結構建筑主骨架、鋼管拱拱肋、斜拉橋拉索和懸索橋纜索等，如何快速、精準地測量該類型結構的整體線形為行業難題。

楊鴻玉等[1]采用小棱鏡配合全站儀的方式對上海世茂深坑酒店的雙曲線異形鋼結構線形進行了測量，每根異形鋼柱得控制點線形僅為三個關鍵點坐標，其中棱鏡的放置是定位準確的關鍵。在鋼管拱拱肋線形測量方面，大多采用全站儀、水準儀等方式對拱肋特殊位置(如每段拱肋上下鋼管分段口前后、斷面軸線等位置)進行數個觀測點的觀測，如文獻[2-5]所述。因斜拉橋拉索和懸索橋纜索的線形監控一直是十分重要的課題，怎樣快速、高精度得到其線形為行業難題。相比鋼管拱拱肋線形檢測，拉索線形因拉索數量多導致控制點數目更加龐大，傳統的檢測手段往往會花費大量的時間與人力。劉強等[6]對某單塔空間索面自錨式懸索橋36根空間型索股完成線形測量。許曦等[7]采用單向三角高程差分測量方法，配合Excel進行處理。由實測坐標計算與設計線形的偏差，以提高作業效率。

相較于傳統測量手段，三維激光掃描能在短時間內實現全方位、高精度數據采集，對于結構整體線形檢測、提升工作效率具有巨大的潛力。在利用三維激光掃描數據進行提取結構線形方面，江靜等[8]提出一種迭代搜索符合所有特征線性質模型的算法，實現了模型信息的直線等特征提取。楊林等[9]基于地面LiDAR的結物影像直線類特征進行精細提取，該方法穩定可靠，但文中假定建筑物邊緣都為直線并且墻面都是平面的情況，曲線類結構有較大局限。未來需要進一步研究更自主特別針對于建構筑物的特征提取方法和技術[10]。

目前，多數采用三維激光掃描技術對結構線形提取方面，還限于對直線型邊緣的研究，而利用此技術對于曲線型結構線形提取還尚未見正式文獻報道?，F采用三維激光掃描儀獲取數據，結合編程算法等對該類大跨度曲線圓管結構中心線線形提取方法進行相關研究，并以某曲線圓管結構為實驗對象進行效果驗證。

1 數據采集與預處理

1.1 數據采集

采用三維激光掃描儀(如徠卡ms60)對結構進行全方位掃描，設置合適的點云間距和質量等參數。一般的，為保證采集到的點云與施工方坐標處于同一坐標系，每次設站都利用其全站儀的功能進行后方交會。為保證點云拼接精度，設站精度必須控制在2 mm范圍內。

1.2 點云預處理

首先將采集到的點云在3D Reshaper軟件里進行格式轉換，然后導入點云專業處理平臺Geomagic Control 進行降噪、刪除周圍雜物等處理。所謂“降噪”即現場環境因素如人、機器震動等影響，從而使采集的點云數據中出現一些與被測物無關的噪聲點，此時利用一些濾波算法過濾掉遮擋物體的點云數據及一些離散點，保留目標物的點云數據，利用“減少噪聲”的功能實現對結構的降噪。刪除所有與曲線圓管結構無關的點云(包括與圓管結構無關的所有次構件)，為提取圓管線形做準備。

2 自動提取圓管中心線

2.1 斷面投影圓

(1)

根據式(1)線性擬合點云在x-y面投影斜率，求得擬合直線與坐標軸x軸夾角為θ=arctank0。將點云繞z軸順時針旋轉θ，得到平面坐標系x-z下的點云，在計算機圖形學中，

(2)

為降低曲線斜率對分段圓柱點云的影響，以z=zmax為界將該組點云分成左右兩側相同的點云。以左端為例：先對左側點云{(xk,zk),i=1,2，…n}進行調平處理，見圖1，然后進行分段最優曲線擬合。

圖1 原姿態與分段調平狀態Fig.1 Original attitude and piecewise leveling state

f=a0+a1x1+…+anxn

(3)

(4)

圖2 微段豎向圓柱Fig.2 Vertical cylinder of microsegment

2.2 斷面投影圓擬合

圖3 原始算法擬合圓Fig.3 Original algorithm fitting circle

圖4 改進算法擬合圓Fig.4 Improved algorithm for fitting circle

2.3 圓管中心線生成

在得到各微段圓柱的控制點后，分別繞各自對應的旋轉平移參數恢復到原來對應空間位置，在此不再贅述。最后將所有的控制點通過三次樣條曲線進行插值，得到該圓管的中心線，以上過程全部可由編程語言實現。

2.4 精度驗證

為驗證該方法提取曲線圓管類結構中心線整體線形的精度，可賦予中心線對應的圓管半徑值完成圓管重構。在點云處理平臺Geomagic Control進行二者的三維偏差對比，此方式可直觀、快速地進行三維偏差分析比較，檢查中心線提取精度。

另外，此方法提取的中心線還可轉換成圓管下沿線，與全站儀獲取的線形進行對比。一般情況下，二者的趨勢應大致相同，且鄰近控制點位置接近。

3 實例驗證

某玻璃幕墻圍護結構由164根高低錯落的大跨度空間曲線圓管組成(圖5)。整個連廊平面呈300 m弧形，剖面單根圓管高16 m，跨度約30 m。現場施工方式為每架設一定數量圓管結構后，即進行該范圍的玻璃幕墻安裝。為保證玻璃幕墻的竣工質量，必須對該段圓管進行返尺得到圓管結構的整體精確線形，用以精確指導玻璃幕墻的尺寸切割；加上現場工期緊張的緣故，采用傳統全站儀等單點式測量方式在結構整體精確線形測量以及效率方面都難以滿足要求。為提高曲線圓管整體線形獲取精度與效率，現采用三維激光掃描儀進行數據獲取。

三站設站結果見表1。本次數據采集耗時約2 h,共采集26根圓管結構。

圖5 某曲線圓管結構Fig.5 A curved tube structure

表1 三維激光掃描儀設站標準差(σ)

圖6 某曲線圓管結構點云Fig.6 Point cloud of a curved circular tube structure

以三根曲線圓管結構(圖6)為例，采用本方法完成圓管中心線的提取。步驟如前所述，其中，經試驗研究，在擬合該對象曲線圓管時采用7次擬合曲線效果最優：

f=a7x7+a6x6+…+a1x1+a0

(5)

圖7 半徑分布圖Fig.7 Radius distribution bar chart

賦予圓管中心線半徑平均值r實現圓管三維重構，在點云處理平臺Geomagic Control中完成重構圓管與點云的偏差分析，見圖8。①偏差分布均勻，沒有偏差突變之處；②與原始點云對比，大體偏差在1～3 mm。

通過重構圓管與點云的比較，驗證了該自動算法提取的中心線線形精度高、整體線形穩定的特點，可用于精確指導現場幕墻安裝等后續工作。

為進一步驗證該方法的實施效果，將算法得到的圓管中心線線形與傳統全站儀配合反光片測量得到的圓管下沿線線形的剖面圖進行比較。為了比較結果更加直觀、簡潔，首先將算法得到的中心線往圓管內部徑向平移r(半徑平均值)的距離，得到算法下沿線。然后以設計圓管曲線頂點為坐標原點，繞z軸順時針分別旋轉算法下沿線和傳統下沿線至與x-z平行，并求得兩種方式得到的下沿線與設計線偏差。本次以上述相同三根圓管為對象完成偏差結果對比，見圖9。

圖8 重構圓管偏差色譜圖Fig.8 Reconstruction of circular tube deviation chromatogram

圖9 偏差對比Fig.9 Comparison of deviation

結果顯示，二者偏差整體趨勢基本一致；且鄰近控制點偏差結果大多數十分接近，二者相對偏差值大多在1～5 mm，說明兩種方式得到的控制點基本可靠。另外，全站儀受工作量、效率等限制，控制點十分有限；而由大量密集點云逆向圓管控制點眾多，線形全面豐富。

4 結論

提出一種基于激光點云的大跨度曲線圓管結構線形高效自動檢測方法，并以某一曲線圓管結構為對象成功地進行了試驗，得出以下結論。

(1)采用三維激光掃描儀對圓管結構實現快速、全方位豐富數據獲取，結合改進的最小二乘法避免雜點對擬合控制微段點云投影圓的影響，最后利用算法編程自動化高效地完成對結構中心線線形提取。通過賦予中心線半徑的重構圓管與點云三維分析對比，結果顯示，該線形整體精度高、效果穩定，能滿足工程測量要求。

(2)將該檢測方法與傳統方法測量的曲線圓管下沿線線形進行了偏差對比，結果表明二者偏差整體趨勢基本一致，鄰近控制點偏差結果接近。整體線形精度與獲取效率上的明顯提升，對于指導結構后續建設與保障現場施工進度有十分重要的意義。

(3)本檢測方法的提出，對于該類型結構(如一些大型鋼結構建筑曲線圓管主骨架、鋼管拱拱肋，尤其是大批量斜拉橋拉索和懸索橋纜索等)的整體線形高精度提取、保障后續施工工期等具有重要的借鑒意義。