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。

基于点云数据的大曲率工件表面法向计算方法研究

航空航天构件装配制孔时对垂直度有严格要求,采用机器人等自动设备制孔时,为保证垂直度需要对每一个制孔位置的法向进行在位测量。现有的工件表面法向测量方式难以适应大曲率工件表面的测量需求。通过线激光扫描,可以获得反映工件局部表面详细信息的点云数据,在此基础上提出一种大曲率工件表面法向计算方法。首先研究了通过主成分分析(PCA)对局部点云数据进行平面拟合获得曲面法向的方法,然后选取了若干典型曲率,通过仿真生成点云数据,并分析了法向拟合误差的变化规律。通过试验验证了上述方法的有效性,结果表明,当点云选择范围在12mm以下时,直径为50mm的圆柱试验件的法向拟合误差可以保证在0.219°以下。

顾及邻域几何特性的露天矿台阶线提取方法

台阶线数据是露天矿开采过程中的重要基础资料,也是确保露天矿高效、智能开采的重要前提。针对现有的基于点云的露天矿台阶线提取方法存在局部特征丢失、台阶线不连续等问题,将识别台阶线特征点转为识别几何特征面,从特征面轮廓中提取出台阶线特征点,由此提出了一种顾及邻域几何特性的露天矿台阶线自动提取方法。该方法首先对露天矿点云进行规则重采样,依据露天矿台阶平盘、坡面点云法向量与竖直平面夹角具有明显差异这一几何特性提取坡面的特征点云;在此基础上,采用区域生长算法分割坡面点云,通过凹包算法提取分割后的坡面点云轮廓边界获得台阶线特征点;最后利用三阶贝塞尔曲线拟合特征点以生成露天矿台阶线。为验证算法的提取精度,将台阶线与露天矿数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)叠加,并计算该方法提取的台阶线与实际台阶线的位置偏差。结果表明:该方法提取的台阶线完整且连续性好,与手工绘制的台阶线基本重合,能够满足比例尺为1∶2000的制图精度要求;运行效率高,对于面积为3 km2的露天矿,提取时间在4 min以内。证明所提方法能够准确、高效地提取露天矿台阶线,为实现露天矿山台阶线自动绘制提供重要的技术支持。

基于三维激光扫描的隧道衬砌厚度及混凝土用量计算方法

为实现施工过程中隧道衬砌厚度控制,在三维激光扫描技术的基础上,提出了基于激光扫描点云的隧道衬砌厚度及混凝土用量计算方法。采用三维激光扫描仪获取隧道毛洞、初期支护、二次衬砌内表面的三维点云,对这些数据进行坐标转换、切割处理,并根据本文提出的计算方法对处理后的数据进行分析,得到衬砌的计算厚度及混凝土用量。经现场试验验证,本文的计算方法能够快速计算出衬砌厚度及混凝土用量,并能确定衬砌超厚、欠厚的位置;初期支护、二次衬砌的混凝土计算用量与实际用量分别相差0.90%、0.59%。本文的计算方法准确、有效,能够用于施工期间隧道衬砌厚度和混凝土用量的实时检测。

铁路隧道表观病害检测技术应用研究

总结了铁路隧道表观病害检测的现状,梳理了目前铁路隧道表观病害检测系统的优缺点。为解决单一数据源检测不全面的缺陷,采用一种集成计算机视觉技术和三维激光扫描技术车载移动测量系统,实现了铁路隧道断面激光点云和高清影像快速获取。通过对点云数据和影像数据进行综合分析处理,实现衬砌掉块、渗水、裂纹、几何形变等衬砌表观病害的综合检测。工程实践表明:本文使用的车载移动测量系统最高检测效率能达15km/h,裂纹检测精度达到0.3mm,可以实现隧道表观病害的全面快速检测,有效减少在线作业时间,为既有铁路隧道快速检测提供技术支撑和安全保障。

基于PCA法向量估计与RANSAC算法的隧道中轴线提取

为了减少隧道点云噪声对隧道中轴线提取精度的影响,提出主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)算法点云法向量估计与随机抽样一致性(RANSAC,Random Sample Consensus)算法相结合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行ROI(Region of Interest)区域提取及统计滤波预处理,其次通过PCA算法估计隧道点云法向量并进行点云法向量方向一致化处理,通过设定阈值分别提取满足要求的隧道拱顶及拱腰处法向量,最后用RANSAC算法代替最小二乘算法对筛选出来的法向量提取出精度较高的隧道中轴线。实验结果表明,本文方法所提取出来的隧道中轴线受噪声影响较小,斜率最大偏差0.007 1,最小偏差0.000 3,算法稳定性好,结果精度较高。

法向量夹角的点云特征线提取算法研究

文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法,该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中,通过构建最小生成树来实现法向量重定向,一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性,随后对初选特征点进行细化和删减,得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明,该算法原理简单,能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征,是一种有效的三维点云特征线提取算法。

基于优先级队列的隧道无序点云快速法线全局定向方法

针对目前隧道无序点云法线全局定向方法存在的问题,提出一种基于优先级队列的快速法线全局定向方法。首先,针对传统方法采用近邻搜索方法算法复杂度为O(lgn)的问题,提出一种新的Search Data Struct(SDS)空间搜索数据结构用于近邻搜索,将算法复杂度降低到O(n),提升了海量点云的搜索效率;其次,针对传统方法计算复杂且不鲁棒等问题,提出一种新的优先级队列结构,优先级队列容纳多级类别,克服了传统方法的缺点;最后,针对传统方法需要对全局点云进行多次判断和效率低的问题,采用优先级队列策略和区域增长方法,引导点云沿着最平坦的方向进行法线定向,保证点云在奇异情况下定向正常,确保点云整体法线方向的一致性,同时每个点仅需进行一次判断即可完成定向,将算法复杂度降低到O(n),提高了法线全局定向的效率。试验结果表明,本文提出的算法效果与商业软件GeoMagic的效果相当,能够处理隧道无序点云的各种奇异情况,算法在平缓区域、尖锐特征区域和高曲率区域能得到正确的法线方向,且效率相对GeoMagic提高了14倍,大幅提升了无序点云处理的工程化水平。

山岭隧道施工期衬砌厚度和混凝土用量计算方法

采用三维激光扫描仪获取开挖断面、初期支护和二次衬砌段落的原始点云数据,经去噪、断面点云数据提取、坐标转换后得到点云平面坐标,然后根据提出的衬砌厚度和二次衬砌混凝土用量计算方法,得到衬砌实测厚度和二次衬砌混凝土实测用量。通过与衬砌设计厚度、二次衬砌混凝土实际浇筑量对比,判断衬砌欠厚和二次衬砌混凝土浇筑密实情况。经在一山岭隧道试验段应用,采用本文方法可快速检测、便捷计算衬砌厚度和二次衬砌混凝土用量,确定衬砌欠厚处所、二次衬砌混凝土密实情况,并给出施工建议。该方法经济适用,值得推广。

回转形体点云的旋转轴线自动提取

固体火箭发动机推力线的测定是航天器精密安装领域的一项关键技术,也是回转形体旋转轴线提取的一种代表性应用。针对现有相关方法存在的结果不够客观、可靠性不高且适应性欠缺等问题,提出了一种基于表面法矢约束的回转形体点云旋转轴自动提取方法。首先,计算形体点云的表面法矢,通过设置最小二乘法矢计算标准差阈值剔除非可靠点集,用以对旋转轴计算结果进行质量保证;然后,选用可靠点作为种子点,依据种子点同纬点集法矢之间的特殊关系对此点集进行筛选,并对提取的同纬点集进行平面拟合和空间圆拟合,得到旋转轴初值;最后,根据点云表面法矢与旋转轴之间的位置关系列出最小二乘平差的目标函数,通过迭代平差求解初值的改正数,从而得到最终的旋转轴提取结果。通过实验测试,利用模拟数据和实测数据对方法的准确度和精密度进行验证。实验结果显示:有效采样间隔点云的旋转轴提取结果偏斜量达到0.01°以内,横移量达到0.02mm以下,表明提出的方法正确,可以实现对回转形体点云旋转轴线的高可靠性自动提取。

一种LiDAR点云数据生成DEM的流动水域高程赋值方法

针对LiDAR点云数据生产DEM时流动水域面格网点高程赋值,本文提出一种基于有限向量法线无极分割的原理,沿水系中心线对流动水域面进行分割离散化后再拟合高程的方法。首先提取流动水域边界线及中心线,然后对流动水域面进行自动分段,再对高程赋值及改正。实验表明,该方法拟合效果好,具有全面、高效的特点,能够在实际生产中应用。

基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法研究

提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。

ICP算法在隧道点云拼接中应用研究

三维激光隧道点云拼接精度直接影响到隧道变形分析的可靠性。为了获得更好的配准结果,针对经典ICP算法配准效率较低的情况,结合已有的ICP改进算法,提出一种基于靶标中心法线空间夹角的约束条件。该方法利用两站点云同一靶标的中心点的法线夹角作为约束条件剔除误差较大和错误的对应点对,进而提高算法效率。实验结果表明改进后的ICP算法在计算效率上得到明显提高,拼接精度达到毫米级。

基于法向量区域聚类分割的点云特征线提取

针对逆向工程领域中散乱点云模型过渡线及细节特征线提取不完整问题,提出一种法向量区域聚类的特征线提取方法。采用自适应邻域的主成分分析法估算模型的法向量,利用萤火虫算法优化的模糊C均值聚类算法对法向量的进行聚类实现模型的有效分割。构造点集剔除与合并准则从各分割块边界点集中析取候选特征点,再以局部邻域主轴方向为基准提取特征点。实验结果表明:简单模型的特征线基本可准确完整提取,相对复杂模型的特征线数量提取率可达90%,长度提取率达到了85%。算法具有良好的自适应性和准确性,能有效提取点云模型尖锐特征和细节特征,并尽可能多地保留模型过渡特征。

面向调线调坡的点云大数据分析及深度模型研究

已建成的隧道与原始的设计隧道之间的偏差信息对于地铁线路的安全调整非常重要。然而,目前还没有明确的数学公式能够准确地描述和度量这个偏差。目前主流的做法是通过人工测量具有相同间隔的截面的侵限值,并对这些侵限值进行累加求和,最终得到该偏差,这种方式存在误差大、耗时、成本高等缺点。为了解决这些问题,提出了一种新的基于深度神经网络的偏差表示方法,其能够基于点云大数据学习到设计线路的参数与侵限值之间的内在联系,进而预测出能够使得侵限值的和最小的参数,这些参数可以被用来辅助地铁线路的安全调整。在一个采集于实际地铁工程中的数据集上的实验结果表明,该方法能快速地计算出合适的调线调坡方案,并且只需要很少的计算机内存资源。

基于法向偏差的隧道点云去噪算法

针对隧道类似圆柱的形态特征以及三维点云法向对噪声的敏感性,设计一种剔除由通行车辆和隧道内壁悬挂物所造成噪声点的方法。该方法利用点云的大量法向量鲁棒地估计出精确的隧道轴向,并根据点云法向与隧道轴向的偏差识别出可靠的隧道表面点,然后参照可靠点完成噪声点的进一步确认。利用仿真数据和真实的高速公路隧道扫描点云实验结果证明该方法的有效性和精确性。

基于姿态标准化的线特征点云提取方法

从零件三维点云中提取棱边等线特征所对应的点云是零件模型重构的关键,也是点云数据处理的基本操作.基于曲率的线特征点云提取方法易受点云初始姿态以及曲率估计方法的影响,曲面拟合及曲率估计误差较大.提出了一种基于点云姿态标准化的线特征点云提取方法:首先计算点云主方向并将其同z轴对准实现点云姿态的标准化,然后进行曲面拟合并以最大主曲率绝对值作为曲率估计值,最后对曲率值取阈值提取出线特征点云.用不同类型的点云数据进行了实验,结果表明所提方法有较高的提取效率和良好的适用性.

基于Hough变换和系统聚类法的风洞轮廓识别算法

5.5m×4m声学风洞是国家重点工程,洞体内型面精度要求高,质量控制难度大。为解决风洞内型面截面轮廓线识别拟合问题,提出了一种基于Hough变换原理和聚类分析的共线轮廓点的识别算法,之后利用最小二乘法原理实现轮廓线的精确拟合。试验仿真和工程实践证明,该方法可以有效识别拟合大尺寸、截面形式复杂的多边形风洞截面轮廓线。

基于三维激光扫描技术的超欠挖算法在隧道开挖中的应用

隧道开挖过程中经常发生断面超欠挖现象,为有效控制超挖、避免红线欠挖,节约施工成本,研究一种基于三维激光扫描技术的隧道超欠挖算法。通过三维激光扫描技术,能够全面高效地对隧道开挖断面进行数据采集,将得到的点云数据处理后,根据隧道断面超欠挖算法计算超欠挖量、超欠挖面积、平均线性超挖量、超欠挖方量及延米超欠挖方量等数据,从而判断其超欠挖情况。将此算法应用于某矿山法铁路隧道施工中,计算结果显示检测段落中存在轻微欠挖、超挖量较大、平均线性超挖值较大等问题,应及时处理欠挖处,并调整下一环爆破方案。本算法能够方便快捷的计算断面超欠挖情况,便于施工单位调整爆破方案,具有一定实用价值。

针对椭圆形隧道底部的横断面分割及滤波

针对基于三维激光点云的底部为矩形的椭圆形隧道横断面提取及拟合问题,本文提出一种对该类隧道进行隧道中线提取、横断面提取、分割及拟合的方法。该方法首先根据隧道腰部连接处的边界点云特征提取出腰部边界线并求取出腰部中线,接着使用腰部中线建立横断面方程并切割出隧道点云切片,然后使用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)结合平面法向量约束模型对隧道底部点云进行滤波分离,从而实现隧道横断面的圆形部分与矩形部分的分割,最后对圆形部分进行拟合并滤波,通过实验表明本文方法能够准确较高精度的腰部中线及横断面,能够对将横断面的底部进行较好地分割并拟合圆形部分,能够为相关工作应用及科研工作提供技术支持。