基于轨道移动式激光扫描多期点云的隧道断面变形提取方法

针对轨道移动式激光扫描技术监测地铁隧道变形的点云数据特征和隧道断面变形信息提取与分析的问题,本文提出了一种基于轨道移动式激光扫描点云的隧道断面变形提取方法和处理流程.首先采用RANSAC圆柱检测法提取地铁结构特征部位点云,利用提取的隧道结构点云进行点云的粗配准.然后设计了一种基于权重的ICP算法的精配准方法,精配准后的隧道点云通过切片点云降维处理得到二维断面数据,利用断面的k近邻点拟合曲线提取隧道断面变形值,并采用弧线投影的方法对断面变形表达.实验验证表明,提出的基于曲线拟合隧道断面变形分析的方法和过程,能够准确高效地提取到0.7 mm以上的地铁隧道断面变形信息.     

基于地铁隧道点云数据的组合滤波算法

目的提出一种点云数据组合的滤波方法,对地铁隧道的点云数据进行有效的精简滤波,提高地铁隧道结构变形分析的准确性.方法首先,对三维点云数据采用基于统计特征的滤波方法进行初步滤波,去除远离点云数据主体的离散点;其次,估算点云数据模型各数据点的高斯曲率,将点云数据分为突变区域和平滑区域;最后,采用双边滤波算法对突变区域点云数据进行滤波,采用改进的均值滤波算法对平滑区域点云数据进行滤波处理.结果通过对沈阳地铁隧道点云数据进行滤波实验及拟合圆半径分析,笔者所提组合滤波算法可以在保留隧道壁和轨道等结构的情况下,去除离散点和隧道壁上的无关非点等噪声;该算法对点云数据进行了有效精简,拟合圆的半径与设计半径差值更小,结果精度更高.结论笔者所提出的滤波算法可去除地铁三维点云数据的噪声点,并完整保留了隧道结构的几何细节特征,提高了变形分析的精度.     

三维激光扫描在地铁隧道变形监测中的开发应用

地铁隧道进行变形监测时多采用全站仪进行,虽然其监测精度较高,但需在被测处放置特定装置,测量工作量大、效率低。三维激光扫描仪能提供视场内、有效测程的一定采样密度的点云数据,并具有较高的测量精度和极高的数据采集效率,可以有效地避免传统变形监测数据的局部性和片面性,即以点代面的分析方法的局限性。针对运营地铁线路要长期进行隧道变形监测的需求,本文开发了三维激光扫描数据处理系统,功能主要包括点云去噪、配准、断面提取和拟合。通过导入三维激光扫描仪采集的隧道点云数据可以生成不同里程隧道断面图和变化分析图,从而实现三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用。     

最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用

提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。     

露天矿点云数据中台阶线提取

台阶线信息对于露天开采具有重要价值，现有获取台阶线的方法工作量大、效率低、精度差，降低了矿山的生产效率和验收精度.因此，本文基于序列无人机影像生成的露天矿密集点云数据，研究并提出了一种自动提取露天矿台阶线的方法.该方法利用渐进形态学滤波算法对点云进行预处理，提出一种顾及邻域几何属性的三维边缘检测与曲率指数加权方法提取出台阶线特征点，并使用移动最小二乘法精确拟合出台阶线.实验结果表明该算法可以自动、高效、精确地提取出露天矿台阶线，生成露天开采现状图，对于露天矿生产和安全具有重要的应用价值.     

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.     

基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究

目的通过拟合中轴线对隧道内部噪声点滤除,并在去噪时保持隧道主体数据的完整性,提出一种通过拟合隧道中轴线对隧道点云进行噪声点滤除的方法.方法采用统计滤波滤除部分远离主体点云的大尺度噪声点,再基于高斯曲率的方法将隧道点云数据分为管片点云和轨道面点云两类;利用投影法提取隧道中轴线,通过判断点到中轴线之间的距离与设定的阈值的大小关系,滤除隧道内部及靠近管片壁的噪声点,多次迭代去噪,直到点云数据量趋于稳定;利用直通滤波和统计滤波滤除轨道面点云噪声,最后将去噪后的管片点云和轨道面点云进行组合得到去噪后的盾构隧道点云.结果利用拟合得到的隧道中轴线对分类后的管片点云进行五次迭代去噪后,管片点云数量趋于稳定,噪声点基本滤除;对分类后的轨道面点云进行了有效滤除并且保持了原有特征;将去噪后的两部分点云组合,得到了完整的去噪后的隧道点云.结论笔者所采用的方法简单有效,能有效地滤除隧道点云噪声且保证主体数据完整性.     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

散乱数据点云边界特征自动提取算法

提出一种散乱数据点云边界特征自动提取算法,该算法采用R* -tree动态空间索引结构组织散乱数据点云的拓扑关系,基于该结构获取采样点的k近邻点作为局部型面参考数据,以最小二乘法拟合该数据的微切平面,并将其向微切平面投影,根据采样点与其k近邻所对应投影点连线的最大夹角识别散乱点云边界特征.实例验证该算法可快速、准确地提取散乱数据点云的边界特征.     

基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

三江源区高寒草甸退化与水塔功能的关系

为便于利用空区探测系统(CMS)采集的采空区点云数据,在三维重建之前对点云数据进行精简是一个必要的环节,提出了一种基于切片的采空区点云数据精简方法.根据采空区点云数据采集的原理,将采空区理想化处理,分析扫描角、扫描线间距及扫描点水平距离之间的关系,据此确定切片间距阈值.将最近点投影到切片上拟合成曲线,结合改进后的偏角法对曲线进行采样精简处理,并以实例证明该方法的有效性.     

三维激光扫描拟合平面自动提取算法

在对现有的点云数据分割和拟合算法进行深入研究的基础上,指出现有算法的不足.充分利用扫描线数据自身固有的特点,提出了新的算法.对RANSAC算法进行了改进,改进后的算法既具有较好的抗差性能,又在计算效率上较现有的抗差算法有了较大的提高,且能够得到更准确的提取结果和更合理的扫描点分隔归属.提出了平面拟合计算过程中拟合直线段端点的定权算法,解决了现有算法中由于拟合直线段端点权重不同无法直接参与平面拟合计算的问题.提出了完整的细碎平面剔除规则.实例证明,利用该算法能够取得较好的点云数据拟合平面自动提取结果.     

激光扫描点云数据的NURBS曲面重构技术研究

利用激光扫描系统采集的点云数据具有在某一维上不变的特点,提出了基于NUBRS重构曲面的方法.在原始点云数据预处理上,采用删除非曲面上的点云数据、拼接、排序和点云数据切片等方法,利用最小二乘非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和必要的数据插补,并经二次采样后得到重构曲面的数据.以鼠标表面的重构过程说明了该方法的有效性和实用性.图4,参7.     

基于盾构隧道环缝点云的中轴线提取方法

为了降低盾构隧道中轴线提取对原始点云预处理的要求,引入了点云特征提取方法。 首先, 以基于距离差特征的裂缝点云提取方法,识别盾构隧道管片拼接处的环缝点云;然后,以最小二乘 法对提取的环缝内散点进行环缝曲线拟合;最后,在环缝曲线的基础上提取隧道中轴线。 实验结果 表明:基于距离差特征的点云提取方法能够有效识别环缝点云,并在环缝点云的基础上拟合得到隧 道中轴线。 与传统提取方法相比,该方法更加快捷,且提取的中轴线更具有空间感。     

提取空间拟合椭圆模型的中心坐标算法

采用古塔每一层8个观测点的坐标,给出了解决各层中心位置坐标的通用方法.先用一个平面对原始观测数据进行空间平面拟合,把原本三维的问题降低到二维来考虑,使得原本的空间曲面问题简化成了平面问题.然后在该平面上建立局部坐标系,通过坐标变换得到观测点在局部坐标系下的坐标.再利用椭圆曲线拟合这8个观测点,得到椭圆的方程,椭圆的中心即为该塔层的中心.最后利用坐标逆变换得到在原始坐标系下的中心坐标.仿真实验和实验表明,该算法可以用来解决空间建筑物的中心位置进行标定的问题.算法比其它的算法具有速度快和推广价值高等优点.     

基于T--scan测量的薄壁钣金件孔特征重构

针对目前对薄壁钣金件孔测量的效率低,孔心位置和孔半径测量方法上存在的不足,提出一种基于T-scan测量的薄壁钣金件孔特征的重构方法.该方法用T-scan对薄壁钣金件上孔进行扫描得到点云数据;根据点云数据中连续点的欧拉距离将点云数据划分成扫描线点数据;对扫描线点云数据进行算法处理获取位于平面上的点及孔的边缘点;最后对平面上的点采用稳健特征值平面拟合得出平面参数,利用最小二乘空间圆拟合获取孔心坐标值及孔径大小,完成薄壁孔特征重构.通过对试验件和薄壁钣金件上孔进行测量处理,实验表明该算法有很好的实用性且精度满足钣金件孔的实际检测精度要求.     

基于最少控制点的非均匀有理B样条曲线拟合

针对叶片型线的优化设计,提出采用自适应方法提取合适的节点来插值非均匀有理B样条(NURBS)曲线的算法,实现了满足一定精度要求的数据点云拟合以及控制点的计算.该方法首先通过点云外形特征提取主特征点,把主特征点作为节点插值NURBS曲线,通过德布尔递推公式求解控制点,然后根据误差及曲率信息自适应地增加节点反复迭代,直到达到要求的拟合误差精度,从而简洁有效地实现了大量数据点云的拟合.相比传统方法,该方法能够更快地达到要求的逼近精度,同时将误差与曲率信息结合起来调整节点,不仅适合于有局部大曲率及有噪声点的数据点云的曲率计算,而且可用于估计插值节点的数量和工业逆向设计中空间曲面控制点的提取,为优化设计奠定了良好的基础.     

一种稳健的点云数据平面拟合方法

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出了一种稳健的点云数据平面拟合方法.该法以特征值法为基础,通过利用一定的准则删除点云数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估计值.在实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和该稳健特征值法对点云数据进行拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性.     

多台测量机器人在自动化监测中的开发应用

针对地铁隧道狭长单台测量机器人难以完成监测任务的问题,利用测量机器人在自动变形监测上的优势,开发地铁隧道自动化变形监测系统.采用多台自动全站仪进行自由设站,构成监测网;相邻测量机器人之间通过测量公共点联系,利用地铁隧道两端站台的稳定基准点和原始观测数据对多测站转换参数进行整体平差,并对监测点高程进行球气差改正,实现地铁隧道自动化监测数据的高精度处理.给出系统硬件及监测方案,并在同济大学测量馆的走廊和地铁10号线龙柏新村隧道进行了试验.结果表明,监测系统实现了自动采集监测数据、计算机和测量机器人之间的数据通讯、数据的自动存储和处理,能够准确、实时地得到监测结果,独立完成无人值守的自动变形监测任务.试验结果显示,在一般观测环境下,系统精度达到亚毫米级,即使在隧道中也能达到毫米级.     

基于反求工程的螺旋扫描件边界提取方法研究

复杂曲面零件的几何模型重构是反求工程的研究重点之一。针对螺旋零件表面的数字化数据提取边界线的问题,提出了一种基于层析数据的螺旋扫描件边界特征线提取方法。该方法分两步进行,首先将点云切片,对切片后每一层数据点进行边界特征点提取和轮廓线拟合;其次将相邻层边界点拟合得到边界线。通过实例验证,结果表明该方法具有较强的可操作性和实用性。