基于点云切片算法的铁路钢桁拱桥线形分析

铁路桥梁线形测量对于桥梁健康检测与确保铁路安全运营具有重要作用。为提高运营铁路钢桁拱桥线形测量效率,以某3跨钢桁拱桥为例,运用地面激光扫描(TLS)技术对桥梁杆件进行整体化扫描,从桥梁线形测量精度、扫描完整性、点云个数等3方面,分析出最佳的桥梁扫描测站数为10个。运用3DNDT点云配准算法将各测站一一配准,桥梁点云配准精度为2 mm,将桥梁点云投影至xoy平面,用半径滤波器进行噪声点的去除,得到完整“纯净”的桥梁点云模型。提出点云等距切片与点云平面切片算法提取桥梁线形,并将线形点云数据导出在AutoCAD中拾取坐标。将点云切片法提取的TLS测量值、全站仪法测量结果与原始成桥线形做比较分析,结果表明:在桥面线形分析中,两方法均在跨中处A5点测量出最大变形,分别为12.69 mm、10.29 mm,两方法的最大相互较差R为2.4 mm,相关系数优于99.93%;在拱轴线线形分析中,点云切片法与全站仪法在主桁上弦跨中B4点位测量的最大变形为6.2 mm、3.9 mm,在主桁下弦跨中B10点位测量的最大变形为5.9 mm、3.5 mm,两方法的最大互相较差R为3.2 mm,相关系数优于99.87%,验证了点云切片算法的有效性与TLS测量的高精度性。拱轴线横向线形未出现明显侧移,点云等距切片得到的19个吊杆垂直度保持良好,未发生扭转与偏移。该成果对于运营铁路钢桁拱桥的线形分析与点云处理方法可提供相应的思路和参考,具有重要的实用价值。

堆石坝检测坑点云切片分割提取方法

堆石坝压实质量的检测是大坝工程安全稳定运行的重要保障措施之一。传统的灌水法中检测坑体积的测量耗时耗力,利用三维激光扫描技术可以快速计算检测坑体积,提高压实质量检测效率,而从扫描点云数据精确提取出检测坑点云数据是确保该方法计算精度的关键环节。本文提出了一种基于点云切片分割的堆石坝检测坑点云提取方法:首先对点云数据进行切片处理,然后采用单向搜索排序方法对每个切片点集进行点排序,最后采用一种基于切片点集排序序号的聚类分割方法分割每个点云切片,从而精确提取出检测坑表面点云。利用MATLAB编程实现了基于点云切片分割的堆石坝检测坑点云的快速提取,并通过堆石坝检测坑点云数据开展试验,验证了该方法的有效性。

基于内壁点云切片坐标的高速公路隧道整体变形监测方法

因高速公路隧道在使用过程中容易产生横向、纵向形变,易产生高速公路隧道安全问题,为此,提出一种基于内壁点云切片坐标的高速公路隧道整体变形监测方法。采用投影平面方式将内壁实现点云信息分层,令各段点云映射到中心位置的参考平面,提取内壁点云信息,运用最小二乘法拟合隧道平面,使用格网化内插值算出各点云内插值,通过各时间点网格内插值变化情况,判断出该隧道变形相关量,根据网格平面所在位置得出变形位置,完成隧道整体变形监测。结果表明:所提方法的监测信息数量和计算时间分别为9921个和6.21s,能够敏锐感知细微隧道变形,监测效率最高,具有较高实用性与有效性,该方法可有效提高高速公路隧道交通运行的安全性。

不规则物体点云切片中的多轮廓分割算法

使用切片法进行不规则物体点云体积测量时,现有的多边形拆分再重组(PSR)算法难以正确拆分较近的轮廓,进而导致计算精度较低。针对这一问题,提出一种多轮廓分割算法——改进最近点搜索(INPS)算法。首先,通过局部点的单次使用原则分割多轮廓;其次,使用多边形内点判定(PIP)算法判断轮廓的包含关系,以确认轮廓面积的正负;最后,采用切片面积乘以厚度并累加的方式获取不规则物体点云的体积。实验结果表明,在两个公开点云数据集和一个化学电子密度等值面点云数据集上,所提算法都能实现高正确率的边界分割,具有一定的普适性;且该算法体积测量的平均相对误差为0.0436%,低于PSR算法的0.0627%,可见所提算法实现了高正确率的边界分割。

不规则体体积计算三维激光点云切片法

体积参数是空间体对象形态分析的基本内容,难点是不规则体的体积计算。本文提出的点云"切片法",快捷准确地解决了由三维激光扫描空间体对象所得点云体的体积计算难题。该法先将三维激光扫描空间体对象所得点云按特定方向顺序进行等间距的切片处理,得到与点云体相对应的、离散的系列点云切片;再依切割次序逐一搜索点云切片外轮廓多边形,并计算多边形(即点云切片)的面积;最后,利用切片面积和相邻切片间距求解点云段块体积,并求和得到整体点云体(即所扫描空间体对象)的体积。算例计算结果与分析表明,基于切片的不规则体的三维激光扫描点云的体积计算方法正确、简洁、可靠、高效、可控,可以解决不规则体的体积计算问题。

反求工程中的点云切片算法研究

提出了一种快速有效的点云切片算法.该算法基于空间栅格划分建立离散点之间的拓扑关联信息,通过高效的平面点云求交算法构造平面散乱点列;并基于多项式时间复杂度的混合式曲线重建算法实现了任意非均匀分布平面点列的多义线重组.应用实例表明:文中算法快速准确,稳定可靠.

自由曲面熔覆路径的点云切片算法研究

为了解决复杂曲面熔覆过程中路径规划的难题,采用了基于点云切片法生成熔覆轨迹的算法,运用逆向技术完成零件的反求,提取模型的点云数据;并以切平面与点云带宽平面的交点确定激光束扫描轨迹,根据等弓高误差法确定加工点,对路径模拟仿真;然后以45~#钢作为试验基材,在表面熔覆一层铁基粉末,进行自由曲面零件的激光熔覆路径规划研究。结果表明,使用显微硬度仪测得熔覆层硬度稳定在390HRC,为基材的1.6倍左右;熔覆层组织均匀、结构致密、无明显气孔及裂纹,与基材形成了良好的冶金结合。该方法熔覆结果良好,验证了轨迹规划的可行性。

基于点云切片的边界提取

针对点云切片的截面数据可能存在不连续的特征曲线对拟合造成误差的情况,提出对每个截面数据将不连续的特征曲线点集分割成连续的特征曲线点集的方法。鉴于不连续特征曲线点集之间、点与点之间的欧式距离远大于点云密度,而同一个连续特征曲线点集中点与点的欧式距离趋近于点云密度,所以可以利用点云密度作为阈值,将不同的连续特征曲线点集分割开。对每个连续的特征曲线点集进行曲线拟合,得到点云切片的边界。分析结果表明,该分割算法能有效地分割出点云切片中不连续的特征曲线点集,减小曲线拟合时的误差,提高了点云切片边界提取的精度。

采用点云切片技术的喷漆机器人轨迹生成

提出了一种直接生成喷漆机器人运行轨迹的方法。该方法首先扫描待喷涂工件的表面以获取工件的点云数据信息,然后对点云数据进行切片处理,估算采样点的法矢量,最后采样点沿其法矢量偏置喷枪到工件的距离,得到喷漆机器人的喷枪轨迹。该方法将点云切片技术运用到喷漆机器人的轨迹规划,能准确地控制喷枪的运行位置、方向以及喷枪与喷涂工件表面之间的距离,提高了喷涂质量和效率。

利用点云切片提取技术分析桥梁形变

三维激光扫描技术作为近年来发展迅速的测绘手段,在桥梁健康监测中,已经成为监测技术的重要组成部分。本文以武汉市某跨江大桥为例,首先采用Trimble SX10三维激光扫描仪对桥梁进行长期监测扫描,并对桥梁钢结构和桥墩的点云进行切片;然后在Trimble Business Center和Trimble RealWorks软件的帮助下对每期的扫描点云进行处理,提取桥拱断面点坐标并对桥墩切片点云进行最佳垂直圆柱体拟合,获取拟合平面中心点坐标;最后对比分析每期特征点平面坐标的偏差和三维偏移量。本文研究成果验证了三维激光扫描仪在桥梁变形监测中的可行性,丰富了桥梁监测数据的表现形式,可以为相关研究提供依据和参考。

城轨大数据点云切片及调线调坡技术

基于BIM技术的地铁轨行区的大数据分析,提出地铁圆形隧道点云的去噪方法及基于点云数据构建实际隧道的数学模型解析式、基于进化机制的调线调坡方法。研究表明,针对地铁工程项目中的调线调坡问题,使用进化算法对将要铺设的轨道路线进行优化,找到与实际隧道之间偏差最小的设计隧道,通过进化算法得到的调线调坡方案在优化效果和时间上都具有明显优势。

点云切片结合聚类算法的TLS单木探测方法研究

【目的】针对直接使用地面激光雷达生成的冠层高度模型(canopy height model,CHM)和归一化点云(normalized point cloud,NPC)在复杂林分探测中存在单木探测能力不足的问题,研究引入点云切片结合聚类的方法以提高单木探测精度。【方法】以广西壮族自治区6个不同林分密度的人工林样地为研究对象,利用地面激光扫描获取样地的归一化点云数据,提取高度在1.3 m处的点云切片,分别采用基于密度噪声应用空间聚类(DBSCAN)和均值漂移聚类(MS)算法对切片中的树干点云进行聚类。利用野外实测调查数据进行精度验证,并与基于CHM的局部最大值算法和基于NPC的点云分割算法(point cloud segmentation,PCS)的探测结果对比,评价和分析不同探测方法的适用性与参数敏感性。【结果】所有方法均可获得良好的探测结果,各样地的最优总体探测精度得分F≥0.86;点云切片结合聚类算法的单木探测方法结果最优。DBSCAN算法的聚类阈值(Eps)和均值漂移算法的聚类半径可显著影响单木探测率,最大Eps取决于最大林木间距,聚类半径接近最大单木胸径时的探测结果最优。【结论】基于点云切片结合聚类算法的单木探测能提高下层林木探测率,可有效改善高密度林分的单木探测精度,为不同林分的单木探测方法选择提供参考。

煤矿井下巷道点云变形检测及可视化研究

为解决煤矿井下巷道变形传统检测的非连续、效率低、智能化程度低的问题,提出一种深度相机与激光雷达点云融合三维空间重构后进行变形分析的新方法。设计了点云切片及提取骨骼线算法,建立了巷道变形检测模型。三维点云处理复杂,算法集成难度大,基于Qt开发了可视化变形监控软件,通过信号槽机制完成人机交互设计。测试表明,系统可对巷道全域进行自动连续检测,变形检测精度高,软件具有良好的人机交互性。

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法.通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线.结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备.

基于点云切片的建筑物门窗信息提取

针对建筑物特征信息提取的效率和精度问题,提出了一种基于点云切片和最小包围矩形的建筑物特征信息提取算法。该算法先对点云进行去噪和切片处理,然后利用每个切片中相邻点之间的水平角和竖直角差值自动快速提取建筑物整体和门窗的轮廓点,之后对轮廓点进行滤波、分类和排序,最后采用最小包围矩形提取规则建筑的整体尺寸和门窗尺寸信息。通过三组实验,将提取出的建筑物整体和门窗尺寸与实际尺寸进行比较,结果表明:所提算法对建筑物门窗和整体尺寸的提取准确度在3 cm以内,总体精度可达97.4%以上,对160万左右建筑物点云数据的提取总时间在8 s以内,证明了所提算法的有效性。

基于物体表面变化的点云自适应切片算法

目的针对点云数据提出一种基于物体表面变化的自适应切片算法。方法提出一种快速有效的自适应点云切片算法,该算法基于空间极坐标系划分建立切片层和离散点之间的拓扑关联信息,通过反距离加权法构造平面散乱点列,使用变化率平均法来插补切片。结果算法快速准确、稳定可靠,能够在物体高变化区域获得更多的切片。结论基于物体表面变化的自适应切片算法是一种合理有效的点云切片算法。

基于点云切片改进法的不规则物体体积测量

现有边界点排序算法在处理具有多个轮廓边界的点云切片数据时,存在无法区分各个边界、生成异常边界多边形和截面面积计算错误等问题,导致体积测量精度较低。为此,提出一种顾及截面中多轮廓边界分割的点云切片改进法,用于不规则体体积高精度测量。该方法首先通过欧氏聚类或多边形拆分再重组法将切片中多个边界一一分开;然后由PNPoly算法理清边界多边形之间的包含关系并计算截面区域面积;最后依切片顺序累加算得点云体积(即物体体积)。采用多组数据对比分析所提两种边界分割方法的有效性和准确性,及体积测量精度和效率。实验结果表明,多边形拆分再重组方法边界分割正确率高、适用性强,且体积测量精度稳定可靠、用时少(三组数据体积计算相对误差分别为0.0901%、0.0557%和0.0289%,计算用时分别为2.229 s,33.732 s和327.476 s),达到了体积高精度测量目的。

基于隧道点云横断面切片的收敛变形分析

地铁运营过程中存在形变,采用三维激光扫描仪非接触式测量进行监测,针对广东某地铁隧道点云数据,采用最小二乘法对隧道横断面快速分层提取切片,通过标准差等精度指标对其进行精度评价,将拟合数据与设计值进行对比分析隧道收敛变形。工程实践显示,该方法能快速、精确获取隧道横截面信息,准确分析隧道变形情况,建立有效的变形预报模型,工作效率高可用于实践。

基于点云曲面的定角度自动铺丝路径规划

研究了点云曲面自动铺丝路径规划,提出了使用移动最小二乘投影法投影初始路径的直接投影法。对点云切片法加以改进,提出了点云投影切片法。利用三次B样条插值算法拟合投影点生成初始路径,并提出弦长细分投影的等距偏移算法。针对偏移路径无法到达曲面边界的问题,提出基于路径样条线末端延伸的边界处理方法。最后通过CATIA的逆向工程模块实现了算法的可视化,建立了三维建模软件与路径规划算法的系统关系。

基于切片点云中心的形变监测

针对建筑物特征表面的特性,提出基于横断面的切片点云中心的变形监测方法,利用建筑物的某个侧面点云作为约束面,建立约束面和用于提取切片基准面之间的关系,根据基准面与特征表面点云法向量之间的关系模型,确定最佳基准面搜索方法。利用得到的基准面逐层地确定切片点云,对每个切片点云进行分区段重心的求取,通过计算整个区段重心的中心获取切片的重心。利用无变形的建筑物对点云精度进行评价,并将其用于指导隧道的变形监测。通过对比不同期切片重心的变化实现隧道的变形分析。