CN110030951A - 一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于引水竖井缺陷检测技术领域，公开了一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，包括：通过三维激光扫描获取引水竖井的原始点云数据，并进行预处理；通过点云拼接获取引水竖井的完整点云数据；提取引水竖井的中轴线，获得断面；引水竖井收敛分析；引水竖井径向形变分析；引水竖井错台检测；剥蚀提取检测。本发明解决了现有技术中难以检测引水竖井缺陷的问题，可以实现大型水电站引水发电系统竖井段的缺陷检测，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。
Description
技术领域
本发明涉及引水竖井缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法。
背景技术
随着我国水利水电行业的不断发展，大型水电站的建设越来越多，引水发电系统中引水道的质量隐患问题也逐渐突显出来。引水竖井作为引水道的一个重要组成部分，其剥蚀、变形等病害不仅会威胁引水道整体的安全稳定性，而且会影响整个水电站引水发电系统的运行，给水电站带来巨大的安全隐患和经济损失。自上世纪以来，我国华东地区及东北地区等地相继有数十个竖井井壁发生了不同程度的变形破坏，给经济生产造成了严重的安全风险和经济损失。如竖井井壁横向断裂、竖井破裂带混凝土成片剥落、井壁纵向弯曲等情况都严重影响了竖井的安全生产。因此，对引水竖井进行系统全面的检查，及时掌握缺陷情况，监测竖井缺陷发展趋势十分必要。然而，由于引水竖井垂直落差大，人员无法直接到达，搭设脚手架检查资金投入大、作业风险高、可行性差，且无法获取竖井整体形变信息，目前尚未有水电站对竖井开展过检查工作，无法全面掌握竖井病害情况。三维激光扫描技术是20世纪90年代中期出现的一项高新技术，近年来三维激光扫描测量技术在空间信息获取方面发展迅速，它具有非接触测量、高分辨率、高精度，高效率、数字化采集、信息丰富等优点，已经被广泛应用于众多领域。如应用到建筑、历史文物及遗迹，生成3D模型和平面立面图、进行现状管理、实现对象的真彩色可视化；应用到工业管道和工厂，进行各种冲突检测、设备的改装和维护、工程设计；应用到建设规划进行建设监测、进行现状图件管理、建设过程存档；应用于公路、桥梁、隧道、大坝等的变形监测领域中。三维激光扫描仪能够快速扫描整个竖井，获取完整、丰富的竖井井壁三维点云、反射强度等信息，并提供竖井的几何形状和三维模型，可用于水电站引水竖井的形变检测，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。
在利用三维激光扫描技术研究下水道、隧道等圆柱形管道的形变监测方面，国外学者已经做了大量的研究。Lindenbergh R于2005年利用点云分割方法在所获取的激光点云数据中提取合适的点进行变形监测，来提高变形监测的精度，并实验分析了一条长约100m的隧道的变形情况。Van Gosliga R于2006年提出一种基于圆柱拟合的隧道变形监测方法，首先拟合出圆柱模型，然后利用统计学方法对隧道变形进行统计分析，并对一条圆柱形隧道进行变形监测的实验，但此方法不能充分利用三维激光点云的冗余度提高精度。Jong-SukYoon于2009年应用移动式激光扫描仪来获取铁路隧道的三维数据，对隧道进行特征提取，识别隧道中的管线或宽度为5mm以内的裂缝，但这种移动式三维激光扫描仪仅适用于铁路隧道，无法应用于竖井环境。D.J.Seo等于2008年采用二维建模的方法进行变形分析，但是相对于三维建模方法，二维建模方法无法充分利用点云数据量大的特点。基于点云的三维建模常用算法是三角化网格法，S.Fekete等于2010年将这种方法应用到隧道建设工程中，分析隧道的超欠挖区域，但这种方法并不能准确的获取隧道的超欠挖量或者相对变形量。D.Delaloye于2012年给出了在具体工程中扫描分辨率、扫描仪设站位置等参数的建议取值，以获取高质量的隧道点云，但该参数的选取不具有通用性，不适用于所有类型隧道的扫描。GabrielWalton等于2014年应用椭圆拟合的方法拟合隧道断面，利用拟合的断面椭圆提高圆形隧道和竖井变形检测功能。在国内，2008年上海市测绘院毕俊等人率先将三维激光扫描技术用于地铁隧道收敛变形监测，从地铁隧道数据采集、三维模型建立、数据处理、成果输出等几个方面进行了分析，指出在保证一定扫描距离和点云密度的条件下，点云数据处理结果能够满足地铁隧道收敛变形测量的要求；北京建筑工程学院夏国芳等人于2010年采用三维激光扫描测量技术实现隧道横纵断面图的绘制。数据成果主要包括隧道横纵断面图及隧道走向图；邓洪亮等人于2012年指出应用新技术新方法进行隧道监控量测是保障隧道施工安全的关键，隧道全断面三维激光监控量测方法利用三维激光扫描系统实时、全方位、高精度、高密度获取海量点云数据，并进行点云拼接、滤波处理等得到隧道实体的三维模型和分析结果，生成了不同里程的断面图和变化分析图，可用来分析隧道的净空收敛和拱顶沉降等变化规律，最后指出隧道全断面三维激光监控量测方法是一种全新的隧道施工监控量测方法。中国地质大学(北京)康志忠等人于2013年提出一种可应用于变形监测的基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法，该方法分为点云拼接、中轴线提取和断面截取，通过对RIEGL VE-400获取的地铁隧道点云进行实验，证明了该方法的可行性。
综上可知，在人员可到达的管道内利用三维激光扫描技术进行变形检测方面已经有了大量研究，然而对于人员不可达的引水竖井段，竖井内壁状况处于未知状态，如何获取引水竖井三维激光扫描数据的研究较少，此外，如何利用获取到的引水竖井三维激光扫描数据进行竖井缺陷检测也亟待研究。
发明内容
本申请实施例通过提供一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，解决了现有技术中难以检测引水竖井缺陷的问题。
本申请实施例提供一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过三维激光扫描获取引水竖井的原始点云数据，并进行预处理；
步骤S2、通过点云拼接获取引水竖井的完整点云数据；
步骤S3、提取引水竖井的中轴线，进行点云切片得到若干个竖井的断面；
步骤S4、针对每个断面进行圆模型的拟合，获得每个断面所在圆形的半径，实现引水竖井收敛分析；
步骤S5、提取引水竖井在不同高度处的径向形变信息，实现引水竖井径向形变分析；
步骤S6、根据椭圆拟合算法将连续的断面点云拟合为引水竖井横断面轮廓线，计算竖井各个高度段面的椭圆度和长短轴，实现引水竖井错台检测；
步骤S7、利用欧氏聚类提取竖井井壁剥蚀点云，并采用贪婪投影三角化方法构建剥蚀模型，实现剥蚀提取检测。
优选的，所述步骤S1中，所述预处理包括采用直通滤波器去除系留绳和检测装备遮挡导致的异常点。
优选的，所述步骤S2中，根据点云数据获得转换参数，利用转换参数确定旋转矩阵。
优选的，所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S3.1、利用RANSAC圆柱拟合整个竖井点云数据得到竖井的中轴线向量(a，b，c)，设中轴线上任意一点O的坐标为(X0，Y0，Z0)，则通过该点的断面S方程为：
a(X-X0)+b(Y-Y0)+c(Z-Z0)＝0；
步骤S3.2、将相应的点投影到该横截面，竖井点云中任意一点P坐标(Xp，Yp，Zp)，其到横截面S的距离为：
l＝n(XP-X0)+b(YP-Y0)+c(ZP-Z0)；
步骤S3.3、设定提取断面的剪切平面对竖井进行切片，根据预设间隔值对竖井段点云数据进行断面提取，构建多个剪切平面方程，并分别计算距剪切平面方程距离为预设间隔值的点，得到多个竖井断面点云。
优选的，所述步骤S4包括以下子步骤：
步骤S4.1、采用最小二乘法对每个断面进行圆模型的拟合，得到每个断面的拟合圆半径值；
步骤S4.2、计算获得每个断面的拟合圆半径值与设计半径值之间的差值，将差值作为收敛变化量进行分析。
优选的，所述步骤S4.1中，计算出截面圆半径和圆心的公式如下：
R2＝(x-xc)+(y-yc)2
Q＝Σ[(xi-xc)2+(yi-yc)2-(x-xc)2-(y-yc)2]2
其中，R为横断面圆半径，xc、yc分别为横断面圆圆心对应x轴、y轴方向的投影，Q为误差平方和。
优选的，所述步骤S5中，提取引水竖井在不同高度处的径向形变信息，根据径向形变信息得到形变曲线。
优选的，采用多项式拟合断面形变曲线。
优选的，所述步骤S6中，采用的椭圆拟合算法如下：
(a，b，y0，z0，α)T＝EFA(y*，z*)
其中，(y*，z*)表示竖井点云的横断面轮廓线的点坐标，a和b为椭圆长轴，y0和z0为椭圆圆心坐标，α为点的径向与长轴的夹角；
椭圆度o计算公式如下：
o＝(a-b)/R0 *100％
其中，R0为设计半径。
优选的，所述步骤S7包括以下子步骤：
步骤S7.1、输入拼接后的防空洞点云数据；
步骤S7.2、通过设置点到柱面的距离阈值，提取疑似缺陷点云类簇；
步骤S7.3、采用统计离群点滤波去除噪声；
步骤S7.4、采用欧氏距离聚类分割，提取剥蚀类簇点云；
步骤S7.5、对点云柱面投影，利用贪婪投影三角化方法将柱面投影点三角化计算表面积；
步骤S7.6、对柱面投影点云进行网格剖分，通过积分计算剥蚀的面积、体积，并统计该形变体偏离设计柱面的指标信息。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
在本申请实施例中，针对目前水电站尚未开展过引水竖井检查工作，无法全面掌握竖井病害情况这一问题，利用3S集成检测装备采集的激光点云数据和高精度IMU数据，通过断面曲线模型、椭圆拟合等方法实现了包括收敛分析、径向形变分析、错台分析、剥蚀提取在内的竖井缺陷检测，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。
附图说明
为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中的旋转示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井的断面半径变化图；
图4为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井的收敛变化图；
图5a为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井在40m高度处的径向形变图；
图5b为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井在50m高度处的径向形变图；
图6为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井的整体径向形变图；
图7为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井的断面椭圆度变化图；
图8a为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井剥蚀提取结果图之含有剥蚀的竖井点云图；
图8b为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井剥蚀提取结果图之剥蚀柱面投影结果；
图8c为本发明实施例提供的一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法中竖井剥蚀提取结果图之剥蚀三角化结果。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本发明利用专利CN107561085A《一种大型水电站百米级引水竖井健康检测装备及方法》中记载的百米级引水竖井健康检测装备获取到的引水竖井三维激光扫描数据，提出了一种引水竖井缺陷检测的方法，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。
该方法首先对点云数据去噪，使用直通滤波器去除系留绳和装备遮挡导致的异常点；其次利用高精度IMU数据解算姿态实现点云拼接；然后利用竖井自身环境约束采用RANSAC拟合圆柱面方程提取中轴线，并确定法平面方程，设置一定采样间隔对点云进行切片，得到若干个竖井断面；然后利用断面曲线模型分析竖井径向形变，并拟合连续断面半径研究竖井收敛情况；最后利用基于竖井断面的椭圆拟合(EFA)计算竖井断面椭圆度和长短轴，检测错台，并利用欧氏聚类提取竖井井壁剥蚀。
本发明提出基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测的方法，并成功应用于云南省糯扎渡水电站2-4号机组竖井的缺陷检测，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。以下结合实施例和附图详细说明本发明技术方案。
参见图1，本发明实施例提供了一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测的方法，具体操作步步骤如下：
步骤1，在数据采集装备对引水竖井扫描时，由于各方面因素的干扰，得到的原始扫描数据(即点云数据)会存在噪声点，因此在数据分析前要先对点云数据去噪。本发明采用直通滤波器去除系留绳和装备遮挡导致的异常点。
步骤2，三维激光扫描仪由于工作视界的限制，一次扫描只能得到一定高度的竖井点云数据，难以直接获得垂直竖井的完整点云模型数据，因此需要从不同视点进行多次激光扫描来完成垂直竖井表面三维数据的采集。由于在不同位置进行扫描时坐标系不同，为了构建出竖井的完整点云模型，则需要将不同视点采集得到的点云数据转换到同一坐标系下，这种三维坐标系的统一过程称为点云数据的配准。要想实现不同坐标系下点云数据的拼接，关键在于利用激光数据(即去噪以及去除异常点之后的激光点云数据)和平台位置姿态数据(即高精度IMU数据，由独立于激光扫描设备的惯导设备获取)的融合技术，从而解算出6个转换参数(x0，y0，z0，ψ，θ，γ)，并利用解算出的这6个转换参数确定旋转矩阵M。其中，6个参数包括坐标转换中的3个平移参数(x，y，z)，3个旋转参数(ψ，θ，γ)；具体的，x0、y0、z0在世界坐标系下的坐标，ψ、θ、γ分别为为偏航角、滚轮角、俯仰角。
点云数据的配准需要找到视点采集得到的点云坐标系之间的转换矩阵M。在算法上可表示如下：
两个待拼接的点云P、Q，具有重叠区域Ω，设对于重叠区域Ω上任一点在P、Q的位置分别为pi、qj，它们所在的坐标系分别为O-XnYnZn和O-XbYbZb，那么应求得变换矩阵，使下式成立：
qj＝Mpi
其中，
坐标系变换的步骤是将初始坐标系O-XnYnZn通过分别绕自身的三个坐标轴旋转后,再将旋转系的原点平移到下一坐标系O-XbYbZb的原点上，这时可将变换描述为以下公式：
其中，μ为两坐标系的比例尺缩放尺度系数，C和T分别为旋转矩阵和平移矩阵，平移矩阵T为：
按照附图2所示旋转顺序，分别对应三个变换矩阵，将三个式子相乘可以得到方向余弦矩阵计算得：
步骤3，竖井横断面提取是竖井形变监测分析至关重要的环节。在获取到拼接后的完整竖井点云数据之后，按照一定的间距对测量区域内的整个竖井进行断面的提取，就相当于对整个竖井断面的一个取样。采用先局部分析，后整体综合分析的原则，从对整个竖井断面的分析变成逐个分析单个断面的变形，利用提取的每一竖井断面上的信息综合分析竖井整体情况，进而分析整个竖井变形的情况，同时也可以对竖井发生变形部位进行重点取样，提高某些高度的抽样密度，即可以提取到竖井上任何变形部位的断面。
3.1：利用竖井自身的环境约束和RANSAC圆柱拟合整个竖井点云数据得到竖井的中轴线向量(a，b，c)，设中轴线上任意一点O，其坐标为(X0，Y0，Z0)，则通过该点的断面S方程为：
a(X-X0)+b(Y-Y0)+c(Z-Z0)＝0
3.2：将相应的点投影到该横截面。竖井点云中任意一点P坐标(Xp，Yp，Zp)，其到横截面S的距离为：
l＝a(XP-X0)+b(YP-Y0)+c(ZP-Z0)
3.3：设定提取断面的剪切平面对竖井进行切片，实验以糯扎渡水电站2号竖井采集到的点云数据为例，以1m为间隔，对101.3m高的竖井段点云数据进行断面提取，共构建101个剪切平面方程，分别计算距剪切平面方程距离为1cm的点，得到101个厚度为2cm的竖井断面点云数据。
步骤4，竖井收敛分析是指通过以一定的间隔连续截取断面，然后对每个断面分别进行处理——由于竖井内壁的设计形状是圆形(即利用竖井自身的环境约束)，这里对每个断面点云数据做圆模型的拟合，估算每个断面所在圆形的半径，即可反映出整段竖井的整体收敛情况。
4.1：采用最小二乘法进行断面圆拟合，寻求一个函数来逼近数据，使整组数据的误差达到最小，使用该方法可对切片得到的断面点云数据进行拟合，从而可计算出断面所在圆形的半径和圆心。
R2＝(x-xc)+(y-yc)2
Q＝Σ[(xi-xc)2+(yi-yc)2-(x-xc)2-(y-yc)2]2
式中，R为断面所在圆形的半径，xc、yc分别为断面所在圆形的圆心对应x轴、y轴方向的投影；Q为误差平方和，当Q值最小时，对糯扎渡水电站2号机组竖井点云连续截取的101个断面分别拟合圆，101个断面拟合圆的半径变化情况如图3所示。
4.2：计算收敛变化量，即获得每个竖井断面拟合圆的半径值和竖井半径设计值的差值，并以差值表示竖井的整体收敛情况，结果如图4所示，竖井101个断面收敛变化量均小于1cm，其中，高度42m处收敛变化值最大，为0.94mm；高度37m处收敛变化值最小，为0.024mm。
步骤5，竖井径向形变分析是对竖井中某一特定高度进行形变信息的提取和表达。通过对竖井点云切片得到的各个断面提取出不同高度竖井形态变化信息，并将形变量最终以形变曲线的形式作为该高度上形变的结果。在截取断面后，计算断面上各点距离与竖井设计半径的差值，即可得到断面上各个角度位置的形变量。然后根据每个断面上角度和对应形变量的二维分布，对相应断面拟合形变曲线。具体可采用多项式拟合断面形变曲线。如图5a和图5b所示，分别为40m高度处和50m高度处的断面形变曲线。对竖井全部区域进行径向形变分析，把竖井柱面各点的径向位移作为变形量并以不同颜色表示，生成三维的竖井径向形变图。例如，2号竖井40m到55m高度的径向形变如图6所示。
步骤6，通过计算连续断面的椭圆度作为检测竖井错台情况的指标，根据椭圆拟合算法(EFA)，将连续断面点云拟合为竖井横断面轮廓线。获取拟合椭圆的EFA算法如下：
(a，b，y0，z0，α)T＝EFA(y*，z*)
其中，(y*，z*)表示竖井点云的横断面轮廓线的点坐标；a和b为椭圆长轴；y0和z0为椭圆圆心坐标；α为点的径向与长轴的夹角。
椭圆度o计算公式如下：
o＝(a-b)/R0*100％
其中，R0为设计半径。
计算得到的竖井各个高度段面的椭圆度如图7所示，通常规范椭圆度超过1％时易出现错台，由图可知，糯扎渡水电站2号竖井101个高度断面的椭圆度均小于1％，因此未出现错台。
步骤7，剥蚀是竖井内壁与设计的理想柱面存在明显差异的连续局部区域，在几何形态的识别方法上具有类似的特征。
7.1：输入拼接后的完整竖井点云数据，如图8a所示。
7.2：通过设置点到柱面的距离阈值，提取疑似缺陷点云类簇。
7.3：StatisticalOutlierRemoval滤波去除噪声。激光扫描过程中的误差会产生稀疏的离群点，通过对每个点的邻域进行一个统计分析，基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算，对每个点计算它到它的所有临近点的平均距离，并修剪掉那些不符合一定标准的点。
本发明提出的稀疏离群点移除方法基本思想如下：对于竖井内壁点云的每个点，计算它到它的所有临近点的平均距离，得到的结果应基本符合高斯分布，其位置与形状分别由均值和标准差决定，平均距离在标准范围(由全局距离平均值和方差定义)之外的点，可被定义为离群点，将被从剥蚀检测的数据集中去除掉。
7.4：采用欧氏距离聚类分割，提取缺陷点云类簇。
7.5：对点云柱面投影，如图8b所示，利用贪婪投影三角化方法将柱面投影点三角化计算表面积。贪婪投影三角化算法原理是处理一系列可以使网格“生长扩大”的点(边缘点)，延伸这些点直到所有符合几何正确性和拓扑正确性的点都被连上。该算法的三角化过程是局部进行的，首先沿着一点的法线将该点投影到局部二维坐标平面内并连接其他悬空点，然后再进行下一点，如图8c所示。
7.6：对柱面投影点云进行网格剖分，通过积分计算剥蚀的面积、体积，并统计该形变体偏离设计柱面的最大深度和平均深度等指标。
综上，本发明利用百米级引水竖井检测装备获取到的引水竖井三维激光扫描数据，提出了一种引水竖井缺陷检测的方法，可以实现大型水电站引水发电系统竖井段的缺陷检测，有助于及时排查出引水道竖井段的安全隐患，为水电站的安全运营提供有力保障。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、通过三维激光扫描获取引水竖井的原始点云数据，并进行预处理；
步骤S2、通过点云拼接获取引水竖井的完整点云数据；
步骤S3、提取引水竖井的中轴线，进行点云切片得到若干个竖井的断面；
步骤S4、针对每个断面进行圆模型的拟合，获得每个断面所在圆形的半径，实现引水竖井收敛分析；
步骤S5、提取引水竖井在不同高度处的径向形变信息，实现引水竖井径向形变分析；
步骤S6、根据椭圆拟合算法将连续的断面点云拟合为引水竖井横断面轮廓线，计算竖井各个高度段面的椭圆度和长短轴，实现引水竖井错台检测；
步骤S7、利用欧氏聚类提取竖井井壁剥蚀点云，并采用贪婪投影三角化方法构建剥蚀模型，实现剥蚀提取检测。
2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述预处理包括采用直通滤波器去除系留绳和检测装备遮挡导致的异常点。
3.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据点云数据获得转换参数，利用转换参数确定旋转矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S3.1、利用RANSAC圆柱拟合整个竖井点云数据得到竖井的中轴线向量(a，b，c)，设中轴线上任意一点O的坐标为(X0，Y0，Z0)，则通过该点的断面S方程为：
a(X-X0)+b（Y-Y0)+c（Z-Z0)＝0；
步骤S3.2、将相应的点投影到该横截面，竖井点云中任意一点P坐标(Xp，Yp，Zp)，其到横截面S的距离为：
l＝a（Xp-X0)+b(Yp-Y0)+c(Zp-Z0)；
步骤S3.3、设定提取断面的剪切平面对竖井进行切片，根据预设间隔值对竖井段点云数据进行断面提取，构建多个剪切平面方程，并分别计算距剪切平面方程距离为预设间隔值的点，得到多个竖井断面点云。
5.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下子步骤：
步骤S4.1、采用最小二乘法对每个断面进行圆模型的拟合，得到每个断面的拟合圆半径值；
步骤S4.2、计算获得每个断面的拟合圆半径值与设计半径值之间的差值，将差值作为收敛变化量进行分析。
6.根据权利要求5所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4.1中，计算出截面圆半径和圆心的公式如下：
R2＝(x-xc)+(y-yc)2
Q＝∑[(xi-xc)2+(yi-yc)2-(x-xc)2-(y-yc)2]2
其中，R为横断面圆半径，xc、yc分别为横断面圆圆心对应x轴、y轴方向的投影，Q为误差平方和。
7.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S5中，提取引水竖井在不同高度处的径向形变信息，根据径向形变信息得到形变曲线。
8.根据权利要求7所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，采用多项式拟合断面形变曲线。
9.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S6中，采用的椭圆拟合算法如下：
(a，b，y0，z0，α)T＝EFA(y*，z*)
其中，(y*，z*)表示竖井点云的横断面轮廓线的点坐标，a和b为椭圆长轴，y0和z0为椭圆圆心坐标，α为点的径向与长轴的夹角；
椭圆度o计算公式如下：
o＝(a-b)/R0*100％
其中，R0为设计半径。
10.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描技术的引水竖井缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S7包括以下子步骤：
步骤S7.1、输入拼接后的防空洞点云数据；
步骤S7.2、通过设置点到柱面的距离阈值，提取疑似缺陷点云类簇；
步骤S7.3、采用统计离群点滤波去除噪声；
步骤S7.4、采用欧氏距离聚类分割，提取剥蚀类簇点云；
步骤S7.5、对点云柱面投影，利用贪婪投影三角化方法将柱面投影点三角化计算表面积；
步骤S7.6、对柱面投影点云进行网格剖分，通过积分计算剥蚀的面积、体积，并统计该形变体偏离设计柱面的指标信息。
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|---|---|
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Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110362948A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-22 | 河北省交通规划设计院 | 一种基于云模型的岩溶地面塌陷的治理方法 |
| CN110411361A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-11-05 | 首都师范大学 | 一种移动隧道激光检测数据处理方法 |
| CN110470237A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-19 | 黑龙江科技大学 | 基于三维激光扫描的竖井变形监测方法 |
| CN110823199A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-21 | 安徽金寨抽水蓄能有限公司 | 竖井超欠挖快速测量结构及其应用方法 |
| CN111174761A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-19 | 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司 | 一种基于激光点云的圆形杆塔倾斜变形快速计算方法 |
| CN111336991A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-26 | 南京航空航天大学 | 基于激光点云的隧道椭圆度分析方法、装置和系统 |
| CN111402245A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-10 | 中建材（合肥）粉体科技装备有限公司 | 一种辊压机辊面缺陷识别方法和装置 |
| CN111540002A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-14 | 西安正源井像电子科技有限公司 | 一种激光扫描视觉三维建模检测管柱的方法及装置 |
| CN111583383A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-08-25 | 浙江网标物联有限公司 | 一种高压容器检验的三维可视化辅助方法 |
| CN113267136A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-17 | 东北大学 | 一种矿山生产竖井全范围变形监测的激光扫描装置及方法 |
| CN113610957A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-11-05 | 郑州大学 | 一种基于bim的排水管道三维缺陷信息自动化管理方法 |
| CN113624194A (zh) * | 2020-05-06 | 2021-11-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 横向变形管道安全状态监测方法及装置 |
| CN113724259A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-11-30 | 城云科技（中国）有限公司 | 井盖异常检测方法、装置及其应用 |
| CN114241035A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-03-25 | 湖南联智科技股份有限公司 | 一种隧道断面超欠挖面积计算方法 |
| CN114581681A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-06-03 | 南京航空航天大学 | 一种面向飞机整机测量数据的机身轮廓度分析方法 |
| CN114612869A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 合肥工业大学 | 一种路侧激光雷达与车载激光雷达信息融合方法 |
| CN114881955A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 厦门微亚智能科技有限公司 | 基于切片的环状点云缺陷提取方法、装置、设备存储介质 |
| CN116051565A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-05-02 | 广州水木星尘信息科技有限公司 | 基于结构光3d点云的接触网缺陷目标检测方法及装置 |
| CN116403208A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-07-07 | 山东科技大学 | 基于激光雷达点云的滚轮罐耳运行状态检测方法及装置 |
| CN118446974A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-08-06 | 青岛吉安泰耐磨密封材料有限公司 | 基于三维点云数据的防垢防腐套管缺陷检测方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005189205A (ja) * | 2003-12-26 | 2005-07-14 | Fuji Xerox Co Ltd | ３次元形状計測装置および方法 |
| CN104034278A (zh) * | 2014-06-05 | 2014-09-10 | 北京必可测科技股份有限公司 | 进行锅炉检测的方法及装置 |
| CN105572682A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-11 | 华中科技大学 | 一种井下空间测距方法及装置 |
| CN106767402A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种盾构法隧道表观质量检测方法及系统 |
| CN108844522A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-11-20 | 北京市政建设集团有限责任公司 | 一种基于三维激光扫描的盾构隧道断面中心提取方法 |
| CN109341671A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 北京工业大学 | 基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法 |
-
2019
- 2019-05-14 CN CN201910397409.4A patent/CN110030951B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005189205A (ja) * | 2003-12-26 | 2005-07-14 | Fuji Xerox Co Ltd | ３次元形状計測装置および方法 |
| CN104034278A (zh) * | 2014-06-05 | 2014-09-10 | 北京必可测科技股份有限公司 | 进行锅炉检测的方法及装置 |
| CN105572682A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-11 | 华中科技大学 | 一种井下空间测距方法及装置 |
| CN106767402A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种盾构法隧道表观质量检测方法及系统 |
| CN108844522A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-11-20 | 北京市政建设集团有限责任公司 | 一种基于三维激光扫描的盾构隧道断面中心提取方法 |
| CN109341671A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 北京工业大学 | 基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法 |
Cited By (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110411361B (zh) * | 2019-05-15 | 2021-08-17 | 首都师范大学 | 一种移动隧道激光检测数据处理方法 |
| CN110411361A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-11-05 | 首都师范大学 | 一种移动隧道激光检测数据处理方法 |
| CN110362948A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-22 | 河北省交通规划设计院 | 一种基于云模型的岩溶地面塌陷的治理方法 |
| CN110470237A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-19 | 黑龙江科技大学 | 基于三维激光扫描的竖井变形监测方法 |
| CN110823199A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-21 | 安徽金寨抽水蓄能有限公司 | 竖井超欠挖快速测量结构及其应用方法 |
| WO2021135422A1 (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-08 | 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司 | 一种基于激光点云的圆形杆塔倾斜变形快速计算方法 |
| CN111174761A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-19 | 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司 | 一种基于激光点云的圆形杆塔倾斜变形快速计算方法 |
| CN111402245A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-10 | 中建材（合肥）粉体科技装备有限公司 | 一种辊压机辊面缺陷识别方法和装置 |
| CN111402245B (zh) * | 2020-03-20 | 2024-02-27 | 中建材（合肥）粉体科技装备有限公司 | 一种辊压机辊面缺陷识别方法和装置 |
| CN111336991A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-26 | 南京航空航天大学 | 基于激光点云的隧道椭圆度分析方法、装置和系统 |
| CN111583383A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-08-25 | 浙江网标物联有限公司 | 一种高压容器检验的三维可视化辅助方法 |
| CN111540002A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-14 | 西安正源井像电子科技有限公司 | 一种激光扫描视觉三维建模检测管柱的方法及装置 |
| CN113624194A (zh) * | 2020-05-06 | 2021-11-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 横向变形管道安全状态监测方法及装置 |
| CN113267136A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-17 | 东北大学 | 一种矿山生产竖井全范围变形监测的激光扫描装置及方法 |
| CN113610957A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-11-05 | 郑州大学 | 一种基于bim的排水管道三维缺陷信息自动化管理方法 |
| CN113610957B (zh) * | 2021-07-08 | 2023-05-30 | 哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司 | 一种基于bim的排水管道三维缺陷信息自动化管理方法 |
| CN113724259A (zh) * | 2021-11-03 | 2021-11-30 | 城云科技（中国）有限公司 | 井盖异常检测方法、装置及其应用 |
| CN114241035A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-03-25 | 湖南联智科技股份有限公司 | 一种隧道断面超欠挖面积计算方法 |
| CN114612869A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-10 | 合肥工业大学 | 一种路侧激光雷达与车载激光雷达信息融合方法 |
| CN114881955A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 厦门微亚智能科技有限公司 | 基于切片的环状点云缺陷提取方法、装置、设备存储介质 |
| CN114581681A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-06-03 | 南京航空航天大学 | 一种面向飞机整机测量数据的机身轮廓度分析方法 |
| CN114581681B (zh) * | 2022-05-06 | 2022-07-29 | 南京航空航天大学 | 一种面向飞机整机测量数据的机身轮廓度分析方法 |
| US11941329B2 (en) | 2022-05-06 | 2024-03-26 | Nanjing University Of Aeronautics And Astronautics | Method for analyzing fuselage profile based on measurement data of whole aircraft |
| CN116051565A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-05-02 | 广州水木星尘信息科技有限公司 | 基于结构光3d点云的接触网缺陷目标检测方法及装置 |
| CN116403208A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-07-07 | 山东科技大学 | 基于激光雷达点云的滚轮罐耳运行状态检测方法及装置 |
| CN116403208B (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-22 | 山东科技大学 | 基于激光雷达点云的滚轮罐耳运行状态检测方法及装置 |
| CN118446974A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-08-06 | 青岛吉安泰耐磨密封材料有限公司 | 基于三维点云数据的防垢防腐套管缺陷检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110030951B (zh) | 2020-02-11 |
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