歷史建筑實景數字模型與BIM模型的構建與融合技術

辛佩康 谷志旺 高丙博 仇春華 趙 泳 王莉潔

1. 上海建工四建集團有限公司 上海 201103；2. 上海建四職業技能培訓中心 上海 200072

歷史建筑數字化是歷史建筑修繕、保護以及建筑數據存檔的重要技術手段，為歷史建筑的生命延續與價值再利用提供保障。得益于現階段建筑信息采集與計算機圖形展示技術的發展，數字化手段從手工實體測量、線劃圖繪制轉變為基于三維激光掃描、近景攝影測量等實景測量方法的數據采集，并借助逆向建模等方法獲取歷史建筑可用的數字化成果。

為了更全面、更便捷地對歷史建筑的本體數據進行采集記錄，目前已經普遍開始利用實景測量的方式進行原始建筑點云數據獲取，但存在的問題是對所獲取的點云數據無法高效地利用，只停留在“觀賞”階段。由點云自動生成的三角格網模型仍屬于表皮模型，無建筑構件屬性信息，這給歷史建筑的修繕、保護性監測等應用都帶來了極大的難度[1]。

另外，基于點云數據的逆向建模雖然能夠解決上述問題，但由于點云的散亂、非結構化以及無強特征屬性等缺陷，使逆向建模變得相當困難，限制了其在工程中的應用。針對此問題，本文以上海音樂廳修繕工程為例，詳細研究了歷史建筑數字化實景模型與參數化模型各自的應用優勢與缺陷，并對面向工程應用的模型融合與處理技術進行了探索。

1 歷史建筑實景數字模型

1.1 歷史建筑實景建模

歷史建筑實景建模目前主要通過三維激光掃描、近景攝影測量等實景測量技術獲取建筑外形點云數據，再經過網格封裝、缺陷修復等形成高精度的網格模型，建立的模型能夠精確、細致、真實地反映建筑的幾何外形、色彩與紋理等信息。

1）數據獲取。針對歷史建筑空間結構復雜、色彩紋理信息豐富、異形構件種類多等普遍性特點。考慮數據冗余及后期處理效率，三維數據采集需要針對不同的掃描對象、掃描區域、掃描部位，按照先總體、后局部的原則，采用合適的設備，如站式三維掃描設備、近景式三維掃描設備等進行，最終獲取歷史建筑完整、多尺度精度的精細點云數據（圖1）。

圖1 實景信息獲取

2）網格構建。點云數據是海量散亂點的集合，包含每個點位的空間三維坐標及顏色RGB信息。利用數據預處理軟件對點云進行配準、去噪等處理，刪除點云的非對象噪聲點以及掃描對象的體外孤點，提升點云數據質量[2]。在計算機圖形渲染中，由于點云數據的離散性無法準確地反映建筑對象的精細表面形態，在數據預處理后，需要利用空間Delaunay算法對點云進行三角格網封裝，形成建筑對象高精度的表面真實形態模型。

3）紋理映射。紋理映射指利用3D掃描儀內置高清相機或獨立相機等圖像信息采集設備，采集真實世界自然光源條件下的歷史建筑表面紋理、色彩等信息，并將采集的圖像信息以貼圖方式與建立的三角格網模型形成特征映射，使三角格網模型轉變為彩色、紋理清晰的實景模型。

4）模型優化。由于歷史建筑復雜的空間結構，構件與構件之間容易形成遮擋，在進行數據采集時會形成數據空洞，導致使用單一方式采集得到的點云數據所構建的格網模型存在相應的數據破洞，因此需要結合不同的方式采集數據，進行數據的實景逆向建模。空氣粉塵、鏡面反射以及儀器本身的瞬時失穩都會帶來一些低頻毛刺噪聲，這些噪聲數據會影響實景建模的結果。基于此，在實景建模工作完成后需要通過模型編輯工具對得到的模型進行相應的優化。

1.2 實景模型應用性分析

實景模型是基于實景測量技術所獲取的點云數據創建的直觀網格化模型，因此具有真實、直觀性等優點，同時較高的物體表面點位采集密度使得實景模型具有較高的精細度，但這也導致了實景模型的數據量過于巨大。另一方面，激光點云是以全景方式進行采集，除了所測對象本身之外，數據中也包含大量的非對象冗余點。以上這些特點給實景模型的顯示、后處理與應用都帶來了較大的難度[2]。

基于實景建模的技術特點（利用點云構建Delaunay三角網），實景模型為非結構化數據，是1張三維“圖片”，模型本身無單獨構件屬性信息以及不同構件的索引信息，難以進行感興趣數據的有效提取與解析，這給歷史建筑實景模型構件級的數據管理、分類、工程應用等都造成了極大的難度，也使得行業內眾多歷史建筑實景模型依舊停留在“看”的階段，而無法真正被使用。

2 歷史建筑參數化BIM模型

建立歷史建筑BIM模型能夠有效解決實景模型的應用問題。BIM模型由包含豐富語義信息的獨立構件組成，能夠有效實施對歷史建筑構件的數據管理與深化應用，同時基于BIM模型能輔助指導歷史建筑工程的修繕、運維與監測等。

2.1 歷史建筑參數化建模

2.1.1 底圖數據建立

大部分歷史建筑缺少工程竣工圖紙，因此BIM模型的建立需要詳細的測繪數據。對于有異形構造的歷史建筑，三維實景測量能夠提供豐富的建筑外形數據。通過進一步的數據處理，可以利用點云建立BIM模型，構建所需的底圖數據[3]。

一般情況下，利用點云切片或點云正攝工具建立建筑點云在某個方向上的立面、剖面或俯視圖，在此基礎上，在BIM建模軟件中進行描圖，即可構建三維BIM模型，具體如圖2所示。

圖2 點云底圖數據

2.1.2 基于需求的參數化（BIM）建模

對于歷史建筑對象，有較多的異形構件無法進行參數化表達或參數化描述較為復雜，對其BIM模型的建立也十分困難，因此在對歷史建筑進行信息模型建立的時候適合以需求為主，根據應用需求對適合進行參數化表達的區域、構件、特色部位進行BIM建模。

適合參數化表達的主要包括平面、立方體、球體、柱（管）體、椎體等標準基本體，以及基本體的組合體、變形體、擴展體。通過在點云數據中識別可參數化表達的構件區域，并指定相對應的幾何參數構成，即可根據實際的點云幾何尺寸進行建模[4]。圖3所示為結構柱擬合建模以及對應的模型參數。

圖3 參數化建模

2.2 參數化BIM模型應用性分析

參數化模型由單獨的實體構件組成，每個構件包含詳細的信息（包括模型名稱、類型、材質、位置、幾何參數等），可根據需求拓展信息。所有的信息都與構件或整體模型關聯，結構化地存儲在模型中，能夠便捷地進行數據查詢、索引等。

在歷史建筑修繕、保護等工程技術領域，基于歷史建筑BIM模型，能夠進行建筑設計優化、結構安全驗算、施工圖紙深化、施工模擬、材料管理等應用，有效指導施工。

參數化BIM模型較難描述和表達復雜異形的建筑構造和構筑物，尤其是歷史建筑的浮雕、雕塑、裝飾部件、異形斗栱等構件，這給歷史建筑BIM模型的重建與應用帶來了阻礙，也限制了BIM技術在歷史建筑保護領域的進一步深入應用。

3 面向應用的異構模型處理與融合

為了解決上述問題，推動數字化技術在歷史建筑領域的深入應用，本文以上海音樂廳修繕工程為例，融合數字實景模型與參數化模型，探究了異構模型融合的具體技術方法。

3.1 工程概況

上海音樂廳建于1930年，是全國第1座由中國建筑設計師設計的西方古典建筑風格的音樂廳，是上海演藝大世界核心劇場之一，也是“上海文化”品牌的金名片。2019年上海音樂廳修繕工程包含文保區和非文保區部分，其中文保區包括北立面、北廳、觀眾廳以及東走廊等區域。文保區內包含較多極具歷史價值、造型優美、配色豐富的特色保護部位，如觀眾廳內被稱為“歐特碧之瞳”的海天藍雕花穹頂、北進門廳的科林斯裝飾柱、北立面的漢白玉浮雕等。為了保障工程進度和施工質量，更好地向大眾展示這座經典老建筑的獨特魅力，以及修繕完成后的建筑安全運維，修繕團隊基于數字技術研發了上海音樂廳的數字孿生平臺，為工程的推進與后期監測維護提供保障。

3.2 基于平臺的模型展示

歷史特色部位的展示是上海音樂廳數字孿生平臺的主要模塊之一。為了更好地展示音樂廳的建筑文化特色，本文融合數字實景模型和參數化模型，建立了精細的建筑模型。主要技術如下：

3.2.1 特色部位模型優化

歷史建筑特色部位，尤其是異形表面部位的表面形態十分復雜，需用實景模型進行展示。在實景數據采集過程中，由于掃描對象自身的空間遮擋、環境光線不均勻、儀器噪聲等不利因素，實景模型往往存在凸起棱角、空洞缺陷、貼圖色差等問題（圖4），需要對其進行優化。

圖4 實景模型問題

1）空洞修復。在Geomagic Studio中刪除模型的凸起棱角，刪除之后的模型由于網格缺失形成模型空洞，采用基于曲面的空洞修補算法對模型進行補洞，如圖5所示。

圖5 模型空洞修補

2）勻光勻色。三維實景模型的紋理貼圖主要由點云數據的色彩信息生成，根據點云數據色彩分量表達與空間坐標的相似性，通過空間坐標配準檢驗對應同名點色彩分量的差異殘差值，迭代求解色彩分量的七參數轉換模型，對移動站點云數據的色彩信息進行轉換，達到不同站點點云數據的勻光勻色（圖6）[5]。

圖6 實景模型勻光勻色

3）模型分割。由于實景模型是非結構化的面狀數據，為了滿足平臺端的數據管理及調用，需對其按照部件進行分割，其中分割規則如圖7所示。

圖7 模型分割規則

3.2.2 異構模型融合

歷史建筑按照構件形狀選擇合適的方法建模（實景建模與參數化建模）之后，由于這2種數據結構不同，需要對其進行幾何與語義上的融合。

在基于點云數據進行實景建模與參數化建模過程中，由于數據基準相同，因此模型在建立完成后，其空間位置、空間尺度即在同一基準下；而實景模型由于存在正反面，需要根據實際情況對其法線方向進行調整，以保證整體模型貼圖協調（圖8）。

圖8 模型法線修復與融合

3.2.3 高視覺保真的模型輕量化

模型數據量的大小是影響平臺模型加載效率的主要因素，模型數據量主要由幾何網格數（面片數）與貼圖大小決定。一般的模型壓縮算法會對幾何網格數進行均勻抽稀，同時對紋理圖片進行像素壓縮，這種壓縮方法對數據量壓縮較大，但也大大降低了顯示效果。因此，本文在進行模型壓縮時選擇紋理保持的壓縮算法，即只對幾何網格進行均勻抽稀，同時記錄紋理UV信息，在幾何網格數壓縮之后根據原始模型貼圖UV對壓縮后的模型重新貼圖，這種方法在壓縮數據量的同時能夠保證視覺效果的保真（圖9）。

圖9 基于紋理保持的高面數模型壓縮

3.3 遠程監測平臺三維可視化-信息模型轉換

歷史建筑的安全監測是歷史建筑修繕保護的重要內容，5G通信技術的發展也促進了實時自動化監測以及遠程后臺監控技術的發展。遠程監測的三維可視化則是把前端監測設備采集的監測數據以數字孿生的方式呈現出來，更直觀地為技術人員提供監測信息以了解建筑的安全運營情況[6]。

對于基于點云重建的常規的參數化模型（如3DS Max模型），除了基本的幾何特性參數外，無法添加建筑構件的物理信息、力學特性以及其他影響建筑構件安全的相關信息，導致在建筑安全監測時無法根據構件的自身特性對監測數據進行準確分析。為保證模型可以在上海音樂廳運維監測平臺上使用，需要對常規的模型進行BIM化，為構件添加需要的語義信息[7]。

上海音樂廳觀眾廳大頂上部結構為七拼坡屋頂木屋架，底部橫梁橫置木格柵，通過金屬鉤連接大頂紙筋灰與木格柵，保證大頂結構穩定。在進行三維可視化-信息模型轉換過程中，利用三維激光掃描在無光照環境下對封閉空間內木屋架進行掃描[8-9]，并在3DS Max軟件中通過3D捕捉，精確建立木屋架參數化模型（圖10）。

圖10 木屋架參數化建模

利用3DS Max模型轉換Revit模型程序，將每一個梁構件轉化為BIM模型，為其添加材質、歷次修繕等屬性信息，并基于此BIM模型，在監測平臺上進行數據的可視化展現與分析（圖11）。

圖11 木屋架力學監測云圖

4 結語

本文結合上海音樂廳修繕工程，詳細分析了歷史建筑數字化的模型應用問題，對實景模型與參數化模型的應用特性進行了探究。借助上海音樂廳數字孿生平臺研究了歷史建筑數字模型應用的相關關鍵技術問題，并在平臺研發中進行了應用實踐。結果表明，基于異構模型的融合與處理技術能夠較好地實現模型的優良視覺展示與流暢顯示的平衡。