CN106705848A - 一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法，包括：进行三维激光扫描获得到球链接钢结构网架数据；提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据；对每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据分别进行圆柱面拟合和球面拟合；根据允许误差值，确定圆柱型构件和球型构件之间的连接关系；构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标；根据空间拓扑关系以及各个圆柱型构件和球型构件的参数信息进行逆向三维重建。应用本发明可解决现有技术中在大型球链接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模、对于人员的安全性隐患及测量可重复性等问题。
Description
技术领域
本申请涉及钢结构网架逆向建模技术领域，尤其涉及一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法。
背景技术
随着科技水平和工程建设技术的不断进步，人们对于建筑结构优雅美观的需求日益增进。为了满足大众对于建筑物结构的越来越多样化的需求，对钢结构网架建筑物的设计施工、安全性、安装检测等均提出了挑战。
在建筑物钢结构施工建设过程中，由于安装条件、施工难度以及气候条件等因素，钢结构网架安装后的结构与初始设计的结构会因上述因素进行优化从而得到调整。因此，安装施工设计图纸在实际工程建设中发生了改变或在钢结构网架建筑物建设完成后，因重新建设、被破坏等其它情况，当现有钢结构网架建筑物与原有设计图纸不一致时，需要对现有建筑物的网架结构中的各个构件进行测量，从而重新确定钢结构网架中每个构件的确定位置以及构件间的连接结构。
本发明中所涉及的球链接钢结构网架是采用金属球型构件作为钢结构网架中圆柱型构件(钢梁、钢柱和钢桁架等)的连接部分构成的钢结构网架，是由多根圆柱型构件按照一定的网格形式通过节点(球型构件)连结而成的空间结构。现有技术中的一种测量方法是：通过传统的全站仪通过无棱镜的模型对球型构件的球心进行粗略地测量，同时对圆柱型构件的位置进行测量，通过测量的球型构件球心的坐标以及圆柱型构件的位置坐标，根据构件设计的尺寸和位置从而实现逆向三维建模。因为球型构件根据所处网架中的节点位置不同，其所起的受力作用不一样，受力的不同使得在设计时其直径大小也不一样，所以需要较高精度地测量。但是，全站仪等传统测量仪器只能通过间接的手段来测量球心坐标，其精度不可靠。而不可靠的球心坐标直接决定了所建立三维模型的精度不可靠，甚至在某些地方无法闭合。另外，在一些弱反射的球型结构或圆柱型构件处，需要工作人员在其表面贴反射片从而才能进行测量，这种反射片不牢固且无法反复使用，而且人为操作的复杂度较高，且对工作人员安全存在一定隐患；同时，人的重量和动作往往会在一定程度上对钢结构有一定的破坏。
现有技术中的另一种测量方法是：通过摄影测量的方法进行三维重建。该方法首先在钢结构网架下按照一定的距离间隔和拍摄角度获取钢结构网架的多角度多位置的影像，并且在钢结构网架附近设置一定数量的控制点，且所拍摄的影像要拍摄到控制点。其次，通过影像间的特征匹配确定影像间的位置和姿态关系，再通过引入控制点以确定每张影像相对于钢结构网架物方发位置和姿态关系；随后，根据每张影像的姿态和位置进行多张影像的密集匹配生成影像点云；最后，通过人为分类将钢结构各个构件进行逆向三维建模，从而进行钢结构网架的建模。然而，该方法由于影像匹配、三维重建的算法过于复杂因此导致处理效率较差；而且，由于光照、自身和其它地物的遮挡等原因，该方法对于客观因素要求过高，有时无法满足拍照的条件，因此在一些环境的工程下无法使用该方法；另外，该方法对于光照的情况要求过高，且由于条件的限制，恢复每张影像拍照时的姿态和位置的精度也相对有限；此外，该方法还需要在钢结构网架附近贴上一定数量的控制点标靶，同时也无法进行重复的测量。
由此可知，在现有技术中，如何快速获取球链接钢结构网架中各个球型构件和圆柱型构件的三维信息，并且准确的确定各个构件之间的连接结构是目前球球链接钢结构网架逆向建模技术中的难点。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法，从而可以解决现有技术中在大型球链接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。
本发明的技术方案具体是这样实现的：
一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法，该方法包括如下的步骤：
步骤A、在球链接钢结构网架下，根据网架的结构特点以及点云分辨率进行三维激光扫描，获取点云数据，删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据，并将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据；
步骤B、从球链接钢结构网架数据中提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据并编号；
步骤C、对所提取的每一个圆柱型构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定圆柱的直径、中心线以及中心线的前后两个端点的三维空间坐标并存储；
步骤D、对所提取的每一个球型构件的点云数据进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径并存储；
步骤E、设定一个允许误差值，并根据圆柱型构件对应的中心线的前后两个端点以及允许误差值，确定每一个球型构件所连接的所有圆柱型构件，以确定圆柱型构件和球型构件之间的连接关系；
步骤F、根据确定的各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系，构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；根据每个圆柱型构件所连接的球型构件的中心点的坐标修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标；
步骤G、根据各个圆柱型构件和球型构件之间的空间拓扑关系以及各个圆柱型构件和球型构件的参数信息进行逆向三维重建。
较佳的，所述步骤A包括：
根据扫描装置与球链接钢结构网架的距离确定三维激光扫描的扫描分辨率；
使用多站扫描的方式对球链接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据，并使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据的表面积占对应的圆柱型构件和球型构件的表面积1/3以上；
删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据；
将处理后的点云数据通过地面标靶球配准到预设的坐标系中，使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据同处于一个独立坐标系下，然后将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据。
较佳的，所述允许误差值为：该球型构件对应的球的直径的3/2。
较佳的，根据采集的次序进行编号。
较佳的，所述编号由英文字母和数字两部分组成。
由上述技术方案可见，在本发明的技术方案中，由于首先采用三维激光扫描技术对球链接钢结构网架进行三维激光扫描，得到高分辨率、高精度的球链接钢结构网架三维激光点云数据；然后从球链接钢结构网架数据中提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据，并对所提取的每一个圆柱型构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定各个圆柱型构件的具体位置和尺寸；对所提取的每一个球型构件的点云数据进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径并存储；随后设定允许误差值，并根据该允许误差值自动确定各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系；然后根据连接关系构建各个圆柱型构件和球型构件之间的空间拓扑关系，再根据每个圆柱型构件所连接的球型构件的中心点的坐标修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标，从而可以精确地测量各个圆柱型构件和球型构件的位置和参数以及各个构件之间的拓扑关系，以达到最佳的逆向三维重建，因而解决了现有技术中在大型球链接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。
附图说明
图1为本发明实施例中的球链接钢结构网架的逆向建模的方法的流程图。
图2为本发明实施例中的球链接钢结构网架的实际结构示意图。
图3为本发明实施例中的球链接钢结构网架及局部点云示意图。
图4为本发明实施例中提取出的单个球型构件或圆柱型构件的点云数据示意图。
图5为本发明实施例中单个球型构件或圆柱型构件的点云数据拟合图。
图6为本发明实施例中的球链接钢结构网架的逆向建模的示意图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步详细的说明。
在本发明的技术方案中，球链接钢结构网架包括钢结构的球型构件和圆柱型构件，如图2所示，通过从地面四周已经搭建好的基础逐层向上搭接圆柱型构件和球型构件，最终闭合形成一个整体的球链接钢结构网架建筑物。钢结构球型构件是一种球型的钢体，其连接多个圆柱型构件，各个球型构件连接的圆柱型构件的数量不一致，在钢结构网架下的地面上可以充分观测到球型构件一定部分表面。圆柱型构件是一种钢制圆柱体长条形的构件，其由球型构件连接。在钢结构网架下的地面上可以充分观测到钢梁架构件一定部分表面。
图1为本发明实施例中的球链接钢结构网架的逆向建模的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例中的球链接钢结构网架的逆向建模的方法包括如下所述步骤：
步骤11，在球链接钢结构网架下，根据网架的结构特点以及点云分辨率进行三维激光扫描，获取点云数据(point cloud data)，删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据，并将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据。
在本发明的技术方案中，可以使用多种具体实施方式来实现上述的步骤11。以下将以其中的一种具体实现方式为例，对本发明的技术方案进行介绍。
例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述步骤11包括：
步骤111，根据扫描装置与球链接钢结构网架的距离确定三维激光扫描的扫描分辨率；
步骤112，使用多站扫描的方式对球链接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据，并使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据的表面积占对应的圆柱型构件和球型构件的表面积1/3以上。
在本步骤中，可以通过多站扫描的方式对球链接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据。如图3所示，图3中的左图为实际中的球链接钢结构网架的一个局部，图3中的右图则为该局部进行三维激光扫描之后得到的点云数据的示意图。在得到球链接钢结构网架的点云数据时，需要使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据的表面积占对应的圆柱型构件和球型构件的表面积1/3以上。
步骤113，删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据。
在扫描过程中，由于其它物体的遮挡等因素，导致在所获得的点云数据中还存在除圆柱型构件和球型构件之外的其它物体的点云数据。因此，在本步骤中，还需要对与球链接钢结构网架的点云数据无关的其它数据进行删除，只保留球链接钢结构网架中的各个圆柱型构件和球型构件的点云数据。
步骤114，将处理后的点云数据通过地面标靶球配准到预设的坐标系中，使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据同处于一个独立坐标系下，然后将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据。
通过上述的步骤111～114，即可得到一个完整的球链接钢结构网架数据。
步骤12，从球链接钢结构网架数据中提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据并编号。
在本步骤中，可以从球链接钢结构网架数据中逐一提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据(如图4所示)并存储，然后为每一个被提取的圆柱型构件或球型构件的点云数据提供一个唯一的编号，从而可以区分球链接钢结构网架中的每一个构件的点云数据。
较佳的，在本发明的具体实施例中，可以根据采集的次序进行编号。
较佳的，在本发明的具体实施例中，所述编号可以由英文字母和数字两部分组成。例如，编号的英文字母可以是：GLJ(也可以是其它的英文字母)表示圆柱型构件，QGJ(也可以是其它的英文字母)表示球型构件，而编号的数字则可以根据采集的次序进行编号。譬如，第2根提取出来的钢梁架的点云数据的编号为：GLJ002，第3根提取出来的球型构件的点云数据的编号为：QGJ003。
当然，在本发明的技术方案中，还可以使用其它形式的编号，在此不再一一列举。
步骤13，对所提取的每一个圆柱型构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定圆柱的直径、中心线以及中心线的前后两个端点的三维空间坐标并存储。
在本步骤中，可以对每一个圆柱型构件的点云数据逐一进行圆柱面拟合(如图5所示)，从而得到每一个圆柱型构件所对应的圆柱面的中心线方程、中心线的前后两个端点的三维空间坐标以及圆柱面的直径，并且根据圆柱型构件所对应的编号进行存储，从而可以确定各个圆柱型构件的具体位置和尺寸。
步骤14，对所提取的每一个球型构件的点云数据进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径并存储。
在本步骤中，可以对每一个球型构件的点云数据逐一进行球面拟合(如图5所示)，从而得到每一个球型构件所对应的球面的中心点的三维空间坐标以及球的直径，并且根据球型构件所对应的编号进行存储，从而可以确定各个球型构件的具体位置和尺寸。
步骤15，设定一个允许误差值，并根据圆柱型构件对应的中心线的前后两个端点以及允许误差值，确定每一个球型构件所连接的所有圆柱型构件，以确定圆柱型构件和球型构件之间的连接关系。
例如，较佳的，在本发明的具体实施例中，所述允许误差值可以是：该球型构件对应的球的直径的3/2。
因此，在本发明的技术方案中，可以从一个球型构件的开始，以该球型构件的中心点为圆心，以允许误差值(即该球型构件的直径的3/2的值)为半径，设置一个允许值范围(即一个球)，遍历搜索所有的圆柱型构件的中心线的前后两个端点是否位于所述允许值范围之内。如果位于所述允许值范围之内，则确定该圆柱型构件与当前的球型构件连接。依此类推，即可确定球链接钢结构网架中的各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系。
步骤16，根据确定的各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系，构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；根据每个圆柱型构件所连接的球型构件的中心点的坐标修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标。
步骤17，根据各个圆柱型构件和球型构件之间的空间拓扑关系以及各个圆柱型构件和球型构件的参数信息进行逆向三维重建。
在本步骤中，可以根据修正后的各个圆柱型构件和球型构件的参数信息(例如，新的中心线方程及其前后两端点的新坐标、直径等)分别构建每一个圆柱型构件和球型构件，并且进行布尔交运算得到各个圆柱型构件和球型构件相交部分的冗余数据，进行逆向三维重建。
通过上述的步骤11～17，即可完成球链接钢结构网架的逆向三维重建。例如，图6为本发明中的一个具体实施例中的球链接钢结构网架的逆向建模的示意图。
综上所述，在本发明的技术方案中，由于首先采用三维激光扫描技术对球链接钢结构网架进行三维激光扫描，得到高分辨率、高精度的球链接钢结构网架三维激光点云数据；然后从球链接钢结构网架数据中提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据，并对所提取的每一个圆柱型构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定各个圆柱型构件的具体位置和尺寸；对所提取的每一个球型构件的点云数据进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径并存储；随后设定允许误差值，并根据该允许误差值自动确定各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系；然后根据连接关系构建各个圆柱型构件和球型构件之间的空间拓扑关系，再根据每个圆柱型构件所连接的球型构件的中心点的坐标修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标，从而可以精确地测量各个圆柱型构件和球型构件的位置和参数以及各个构件之间的拓扑关系，以达到最佳的逆向三维重建，因而解决了现有技术中在大型球链接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。
而且，本发明中的方法是采用三维激光扫描技术获取激光点云数据的方式进行球链接钢结构网架的测量以及相应的逆向建模的计算，因此该方法可以不受外部因素(例如，光照、距离、通视条件等)的影响，对物体表面直接测量得到高精度被测物表面的三维点云数据，而无需在球链接钢结构网架的各个构件的表面贴设任何标靶点或控制点，从而大大提高了外业数据获取的工作效率，同时也提高了测量人员的安全性。
另外，由于本发明是通过对圆柱型构件和球型构件进行大量数据获取，然后进行圆柱体拟合从而计算出圆柱的中心线、两端点以及半径，进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径，而不是粗略地测量各个构件表面上任一点位置从而粗略确定圆柱面，因此拟合精度更高，所得到的逆向建模结果也更好。
另外，由于本发明中是通过设定允许误差阈值，自动确定各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系，因此也可以大大提高内业数据处理的工作效率。
另外，由于本发明中还将根据所确定的各个圆柱型构件和球型构件的连接关系，根据圆柱型构件所连接的球型构件的中心点坐标修正圆柱型构件的中心线方程和前后连接点坐标，从而避免了因圆柱型构件点云拟合精度较低而导致的逆向建模结果较差等问题。
此外，在本发明的技术方案中，还可以通过在地面上设置一定数量的永久控制点从而实现重复观测的目的。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (5)
1.一种球链接钢结构网架的逆向建模的方法，其特征在于，该方法包括如下的步骤：
步骤A、在球链接钢结构网架下，根据网架的结构特点以及点云分辨率进行三维激光扫描，获取点云数据，删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据，并将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据；
步骤B、从球链接钢结构网架数据中提取每一个圆柱型构件和球型构件的点云数据并编号；
步骤C、对所提取的每一个圆柱型构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定圆柱的直径、中心线以及中心线的前后两个端点的三维空间坐标并存储；
步骤D、对所提取的每一个球型构件的点云数据进行球面拟合，确定球的中心点的三维空间坐标和直径并存储；
步骤E、设定一个允许误差值，并根据圆柱型构件对应的中心线的前后两个端点以及允许误差值，确定每一个球型构件所连接的所有圆柱型构件，以确定圆柱型构件和球型构件之间的连接关系；
步骤F、根据确定的各个圆柱型构件和球型构件之间的连接关系，构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；根据每个圆柱型构件所连接的球型构件的中心点的坐标修正与该圆柱型构件连接的圆柱型构件的中心线空间方程及中心线的前后两个端点的三维坐标；
步骤G、根据各个圆柱型构件和球型构件之间的空间拓扑关系以及各个圆柱型构件和球型构件的参数信息进行逆向三维重建。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A包括：
根据扫描装置与球链接钢结构网架的距离确定三维激光扫描的扫描分辨率；
使用多站扫描的方式对球链接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据，并使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据的表面积占对应的圆柱型构件和球型构件的表面积1/3以上；
删除与球链接钢结构网架的点云数据无关的数据；
将处理后的点云数据通过地面标靶球配准到预设的坐标系中，使得球链接钢结构网架中的所有圆柱型构件和球型构件的点云数据同处于一个独立坐标系下，然后将处理后的点云数据拼接成一个完整的球链接钢结构网架数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述允许误差值为：该球型构件对应的球的直径的3/2。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
根据采集的次序进行编号。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：
所述编号由英文字母和数字两部分组成。
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