CN113587835A - 一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、优化测站间距、入射角以及扫描分辨率；扫描参数；S2、点云数据预处理点云数据预处理主要包括点云数据配准、点云数据去噪和点云数据压缩；S3、点云模型验证，利用全站仪对实际桥梁尺寸进行测量，将其与点云三维桥梁模型的尺寸进行比较，观察该点云模型是否能代表实际桥梁现状；S4、点云模型应用于桥梁整体构形偏差，进而确定桥梁工程质量的评估。本方法为大型桥梁的施工质量控制的提升和进步提供参考，同时为三维激光扫描在土木工程领域的推广和应用提供帮助。相信不久的将来，三维激光扫描在土木工程质量控制中的应用会越来越多，从而提升施工质量管理的水平。

Description

一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法

技术领域

本发明属于桥梁工程技术领域.，尤其涉及一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法。

背景技术

目前我国桥梁在施工阶段的质量管理中存在缺乏可视化的有效监控，信息化数字化技术应用较少，材料物资缺乏有效的监管，信息交流不畅，信息有效利用率低下等问题，因此需要借助先进的施工监测技术和信息管理方法来实现对桥梁施工质量的有效管理。尽管在施工中有质量控制管理机构，但在桥梁质量管理方面仍存在一些突出的问题：

1)桥梁质量管理意识薄弱。管理者质量管理意识薄弱导致不重视设计，不重视技术的创新以及不重视质量监控等，这是一切质量问题的源头。

2)施工阶段存在质量管理问题。施工阶段质量管理缺乏全面的质量控制，例如技术设备比较落后，不采用新技术，材料监管不力等降低了桥的质量。

3)存在违规施工现象。由于施工人员自身知识和技术的局限性，出现施工流程的不当，施工构件和隐蔽工程的操作不当等问题，同时不易进行监控，留下质量问题和安全隐患。

因此，桥梁工程的施工质量验收是桥梁工程质量控制的重中之重，考虑桥梁受多种因素影响的变形、受力，并采取相应的措施进行控制，对工程质量、施工安全及工程管理具有十分重要的意义。

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，构件变形的检测方法包括全站仪、激光干涉仪、GPS技术、精密水准仪、合成孔径雷达技术、针对桥梁整近景摄影测量。

综上所述，现有技术存在的问题是：

然而，把常规检测方法用于复杂结构桥梁却具有很大的局限性。如下所述：

(1)常规检测方法只能利用桥梁结构个别特征点的局部数据，间接推算全桥安全性；荷载试验也只能得到汽车荷载对桥梁受力的相对结果。这使得检测数据碎片化、相对化。

(2)桥梁的绝对变形和各构件的相对变形是体现桥梁结构安全状态的重要指标，如主缆的空间线形，各桁架单元的相对变形，塔、梁、索的相对空间位置等。但目前的检测手段对复杂结构桥梁安全至关重要的指标－整体构形，却难以测量。

解决上述技术问题的难度和意义：

综上所述，在不同领域中解决多样的工程问题时应选择具有一定优势的测量手段。随着科技的快速发展，新的监测技术已逐步向着自动化、智能化、实时反应的方向发展，弥补了传统测量技术难以快速有效的监测出大型建筑物的整体变形的局限性，因此研究新的测量技术手段显得尤为重要。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法。

本发明是这样实现的，一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、扫描参数优化

利用三维激光扫描仪通过对结构物进行发射激光并将结构物的反射信息进行存储，采用三维激光扫描仪对结构物进行整体扫描，可以获取结构物外表的整体三维点云数据，优化维激光扫描仪的获取高质量点云数据的重要参数：测站间距、入射角以及扫描分辨率；

(1.1)测站间距

利用三维激光扫描仪获取数据时需要多个测点测量才能获取完整的点云数据，因此需要根据施工的地理位置、扫描仪器的最大扫描区域、精度需求来设置相应的站点数和测站间距；相邻的扫描测站间距不大于50m；

(1.2)入射角

入射角在45°～60°之间；

(1.3)扫描分辨率

对于岩石、建筑物立面信息可以设置10mm以上的分辨率，对于精美的古迹、仪器内部结构、层次丰富的场景则需要更高的分辨率，分辨率应小于10mm；

S2、点云数据预处理

点云数据预处理主要包括点云数据配准、点云数据去噪和点云数据压缩；

(2.1)点云数据配准

由于三维激光扫描技术受其本身的技术特点和外界环境因素遮挡等影响，获取数据时需布置多个测站对物体进行扫描，得到多个独立坐标的多视点点云数据；点云配准的原理就是找到两个点云数据集之间的对应关系，然后将多视点云数据转换到同一坐标系下；

(2.2)点云数据去噪

采用了双边滤波算法，该算法应用在此处，是以大气散射模型为基础，首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数；其次,针对明亮区域失真的问题，提出了弱化明亮区域去雾的方法；最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像；

(2.3)、点云数据压缩

根据点云模型所需表达的精度和点云数据处理的效率，对海量的点云数据进行压缩，以最少的数据来表达最必要的信息；

S3、点云模型验证

点云三维模型建好后，获得的点云模型并不一定能准确代表实际桥梁现状，因此还需进行验证；利用全站仪对实际桥梁尺寸进行测量，将其与点云三维桥梁模型的尺寸进行比较，观察该点云模型是否能代表实际桥梁现状；

S4、点云模型应用

点云模型应用于桥梁整体构形偏差；整体构形偏差是指点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形的偏差，这里设计理论成桥状态构形可根据桥梁设计图纸，通过有限元分析获得；将点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形进行对比，进而将两者进行最佳拟合对齐，方能进行接下来的偏差分析；构件偏差分析主要从立面和断面两个方面来说明，主要分析依据为点云模型与设计理论构形的各类偏差色谱图，观察色谱图中测点偏差为正值还是负值以及变形量主要发生在x轴、y轴还是z轴上，正负值代表测点相对于理论构形来讲发生靠近还是远离理论构形的位移，而变形量发生在哪个坐标轴上代表该位移发生在三维空间的哪个方向上，进而确定桥梁工程质量的评估。

本发明具有的优点和技术效果：本发明采用上述技术方案讨论了扫描方案优化、点云数据处理和确定桥梁变位偏差等利用三维激光扫描技术测量大型复杂结构桥梁整体构形的关键技术问题，为3D激光扫描技术用于复杂结构桥梁的安全评定提供技术参考。三维激光扫描是一种快速测量手段，可以以每秒数千点的速率获取现实世界三维数据。三维激光扫描又称“实景复制技术”，能在测量中应用于各种物体表面点云数据的采集，而且速度快、精度高、计算准确，常用于建筑物测量维护和仿真、位移监控和外观结构三维建模、地形测量、公路勘测、地面景观形体测量等。

三维激光扫描相对于传统的桥梁变形检测手段来讲具有众多优点，如不需要事前埋设监测设备，不需要接触测量物体，通过海量点云模拟物体表面信息，能快速精确地反映出桥梁总体变形趋势和局部变形量。利用三维激光扫描技术进行桥梁监测既可以精确地发现桥梁发生变形的方向，又可以掌握结构设计是否符合设计规范；桥梁工程特别是特大型桥梁工程往往具有投资规模大、参与方众多、施工运行管理难度大、建设目标要求高等特点，传统的质量管理理念和方法已经无法满足这些桥梁工程的质量管理要求，因此将三维激光扫描引入到桥梁工程的质量管理中，有利于推动桥梁工程领域的质量管理创新，使得桥梁工程的质量管理逐步走向精细化、信息化。

附图说明

图1是点云处理流程图

图2是本发明实施例提供的天桥立面图

图3是本发明实施例提供的测站布置图

图4是本发明实施例提供的最大测点间距图

图5是本发明实施例提供的修复后整体模型图

图6是本发明实施例提供的理论构形图

图7是本发明实施例提供的模型对齐图

图8是本发明实施例提供的桥梁立面整体构形偏差图

图9是本发明实施例提供的桥梁平面整体构形偏差图

图10是本发明实施例提供的跨中截面构形偏差图

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法，包括如下步骤：S1、扫描参数优化

三维激光扫描仪通过对结构物进行发射激光并将结构物的反射信息进行存储，采用三维激光扫描仪对结构物进行整体扫描，可以获取结构物外表的整体三维点云数据。测站间距、入射角以及扫描分辨率是获取高质量点云数据的重要参数。

(1.1)测站间距

利用三维激光扫描仪获取数据时一般需要多个测点测量才能获取完整的点云数据，因此需要根据施工的地理位置、扫描仪器的最大扫描范围、精度需求来设置相应的站点数和测站间距。两测站之间距离越大，所需测站总数就越少，从而总的扫描时间就越短，但精度也相应降低；扫描仪距离目标物的距离控制了扫描数据的精确度，远距离测量可以增大测量视角，提高扫描效率，但扫描精度低；近距离测量可以提高扫描精度，但是扫描视场小，需要多次更换测站进行扫描，无疑降低了扫描效率。一般来讲，扫描测站距离扫描区域最大不超过50m；

(1.2)入射角

较大的测站间距会导致激光入射角过大，从而加大测量误差。扫描仪在与扫描仪垂直的入射角上，所收集数据的准确性是最好的；随着角度的增大，扫描表面变得对扫描仪更加倾斜，物体位置的测量变得不那么精确，较高的入射角和较长的距离会造成高噪音；相关试验表明，当平面目标入射角大于60°时，由于扫描几何形状，信噪比显著下降，因此合理入射角应在45°～60°之间；

(1.3)扫描分辨率

分辨率设置得越高，所测点云越密集，但所需的扫描总时间也越长，反之亦然；如对于岩石、建筑物立面信息可以设置10mm以上的分辨率，对于精美的古迹、仪器内部结构、层次丰富的场景则需要更高的分辨率，甚至需达到1mm以下；在实际应用中，应根据工程具体情况设置合理的扫描分辨率以提高工作效率；故根据目的与要求选定合理的参数，才能获得扫描质量与成本的平衡点；在扫描某结构之前，须选择合适的测站间距、入射角以及扫描分辨率，以制定合理的扫描策略；

S2、点云数据预处理

见图1中原始点云至压缩后点云部分，因为扫描得出的三维点云数据是十分庞大且不连续不精确的，故需要对原始点云数据进行预处理来得到供我们使用的精确数据，点云预处理将为生成三维建模奠定基础，处理效果越好，封装的多边形以及三维模型越接近实际情况；点云数据预处理的关键技术主要包括点云数据配准、点云数据去噪和压缩等；

(2.1)点云数据配准

由于三维激光扫描技术受其本身的技术特点和外界环境因素遮挡等影响，获取数据时需布置多个测站对物体进行扫描，得到多个独立坐标的多视点点云数据。点云配准的原理就是找到两个点云数据集之间的对应关系，然后将多视点云数据转换到同一坐标系下；

(2.2)点云数据去噪

在点云数据的采集过程中容易受到仪器本身以及空气条件、扫描环境、地理位置等外界因素的干扰，使得获取的点云数据中含有大量的噪声点，这不仅影响了点云的质量，而且增加了点云的数据量。点云局部特征的估计运算非常复杂，若存在大量的噪点可能会导致错误的数值，同时导致后期曲面重建以及模型参数化处理效率低下，所以必须进行噪点去除；例如，在雾、霾等天气下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而严重降质；因此本方法采用了双边滤波算法，该算法应用在此处，是以大气散射模型为基础，首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数；其次,针对明亮区域失真的问题，提出了弱化明亮区域去雾的方法；最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像。结果表明,本算法恢复的图像清晰自然,尤其是在远景处和景深突变的边缘处的处理能取到很好的去雾效果，且具有简单高效、运算速度快等特点，能在保持特征的同时去除噪声；

(2.3)点云数据压缩

利用三维激光扫描仪获取数据是高精度高速度的，但同时产生的点云数据也是庞大的；海量的点云数据包括距离、颜色、法线等丰富的附加信息，但在实际应用中，并不需要使用全部的点云数据来建立实体模型，此外，海量的点云数据需要占用非常大的存储空间，也影响着点云数据的后期处理效率、特征的识别以及多边形和曲面的建立。因此，我们要根据点云模型所需表达的精度和点云数据处理的效率，对海量的点云数据进行压缩，以最少的数据来表达最必要的信息。

S3、点云模型验证

点云三维模型建好后，获得的点云模型并不一定能准确代表实际桥梁现状，因此还需进行验证；利用全站仪对实际桥梁尺寸进行测量，将其与点云三维桥梁模型的尺寸进行比较，观察该点云模型是否能代表实际桥梁现状。

S4、点云模型应用

获取桥梁点云模型只是初步工作，如何使用点云模型是评估桥梁状态的重要工作，本方法将重点讨论桥梁整体构形偏差。整体构形偏差是指点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形的偏差，这里设计理论成桥状态构形可根据桥梁设计图纸，通过有限元分析获得；将点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形进行对比，进而将两者进行最佳拟合对齐，方能进行接下来的偏差分析。构件偏差分析主要从立面和断面两个方面来说明，主要分析依据为点云模型与设计理论构形的各类偏差色谱图，观察色谱图中测点偏差为正值还是负值以及变形量主要发生在x轴、y轴还是z轴上，正负值代表测点相对于理论构形来讲发生靠近还是远离理论构形的位移，而变形量发生在哪个坐标轴上代表该位移发生在三维空间的哪个方向上。

以上对利用3D激光扫描开展复杂结构桥梁整体构形检测的整体过程和关键技术进行了讨论，下面将据此对某实际悬索人行桥进行整体构形检测。

S1、测站优化布置

某悬索人行桥(其立面图如图2)的扫描要求为测点间距不超过10mm。根据测站优化布置方法以及天桥的跨径、梁高、梁宽的尺寸，计算得出最少设站数为8站，但针对本天桥周围环境等情况，实际总共设置10站，测站布置如图3所示。计算所得测站布置间距最大为28.28m，没有超过最大范围。在桥侧面，入射角取60°；在桥上面，入射角取值为45°。

S2、点云数据的获取

本实施例实桥检测设站总数为10站，将所有数据从扫描仪中导出，利用与Leica仪器配套的Cyclone软件将10站数据进行拼接获得原始点云数据。将天桥部分点云数据截取出来存储为txt格式，以便对截取的点云数据进行预处理。

为验证本方法根据测站对最大测点间距设定以及最佳分辨率的选择是否达到要求，对所得到的点云数据进行测量，选择所测范围边界的任意两点，根据其三维坐标进行距离测量，得到测点间距，测量方法如图4所示。测量结果显示最大测点间距为7mm，小于10mm，故达到测量要求间距。

点云数据的处理：

在设定扫描方案时，确定标靶位置，要保证标靶放在相邻测站之间并保证两测站都可见，使测站首尾相连形成闭环，通过标靶约束进行整体拼接,保证了标靶中心位置的同名点。将各站点云数据进行导入，通过相邻两站共有的标靶进行拼接。其次，将原始点云数据经过采样压缩，本方法基于体素化网格方法进行采样，根据体素大小的设置，在保证点云形状特征的情况下，能够减少大量的点云数据并且加快了点云数据特征识别、曲面重建、多边形生成等后期处理的速度，设置距离阈值为5mm，采样后点云从59762924个点减少到31950776个；最后，进行噪音去除，通过双边滤波滤除了大量的噪点，而且点云特征保持良好，得到滤波后30646316个点云数据。然后进行封装，修复后的模型如图5所示。

S4、点云模型的验证

利用全站仪对实际桥梁的梁高、梁宽、跨径进行测量，获取各端点位置的坐标，算出距离。将点云三维桥梁模型的尺寸与实际桥梁的尺寸进行了比较，结果如下表所示，从表中可以看出距离尺寸最大误差可以小到0.35％，因此认为点云模型可以表征实际桥梁现状。

S5、点云数据的应用

5.1理论构形

本方法根据该悬索人行桥的设计图纸，通过有限元分析，得到其自重荷载下的设计理论成桥状态构形，用于与点云三维实测模型进行对比分析。设计理论成桥状态构形如图6所示。

5.2模型拟合对齐

为判断最佳拟合对齐效果，本方法对比了点云模型距离、设计理论成桥状态构形距离和现场实测距离。由下表可以看出：点云模型、设计理论构形与现场实测距离的误差均小于3.5％，可以认为对齐效果良好，足可以证明整体变形误差有效。对齐后结果如图7所示。

5.3整体构形偏差分析

该桥梁点云模型与设计理论构形的立面偏差色谱图、平面偏差色谱图和跨中截面偏差色谱图分别如图8～图10所示。

从图8可以看出桥梁的整体立面变形情况，其中点云模型主缆与设计理论成桥状态构形主缆相比，测点偏差都为负值，变形量主要发生在x轴和z轴，主缆整体向下变形，向内侧倾斜。x轴方向上跨中主缆偏差值最大，达到0.273m；z轴方向上左边跨主缆偏差最大，达到0.085m。梁底面测点偏差都为正值，变形量主要产生在z轴方向，说明梁体发生向下的变形，跨中偏差值最大达到0.048m。桥塔测点偏差都为正值，变形量主要发生在y轴方向，说明两个桥塔向中跨跨中产生倾斜，最大变形值达到0.065m。

从图9可以看出，梁的上表面与下表面的偏差值正负值相反，说明梁体上下表面变形趋势一致，同时变形量全部发生在z轴，整体变形类似正弦曲线，左边跨以及中跨跨中向下变形较大，偏差最大值分别达到0.049m、0.039m，中跨右侧到右边跨出现先向上的变形，再向下变形的情况。

由图10可知，梁体跨中横断面出现向下变形现象，与上述整体立面图和桥梁平面图变形趋势一致，变形量发生在z轴，同时可以看出两侧变形大于中间变形且右侧变形最大，偏差达到0.061m，说明梁体下沉不均匀。

由上述结果可知，通过三维激光扫描获取桥梁结构表面高密度的点云数据，并与理论成桥状态构形进行比较，可以获得可视化的构形偏差，对复杂结构桥梁的安全评估具有重要意义。

通过高速激光扫描获取被测对象表面的三维坐标数据，为桥梁的检测提供了一种有效手段。本方法结合某实际悬索人行桥，对相应的关键技术和应用进行了详细讨论，结论如下:

(1)对大型桥梁结构进行扫描，应依据扫描仪参数进行测站优化布置，以获取合适的扫描数据。

(2)三维激光扫描技术在桥梁变形检测方面有较好的效果。与传统方法相比，能直接获得桥梁全部构件的整体构形信息，检测更加全面、准确。

(3)针对复杂结构桥梁，通过激光扫描技术建立其电子档案，可用于评估其健康状态随运营时间的变化情况。

本方法为大型桥梁的施工质量控制的提升和进步提供参考，同时为三维激光扫描在土木工程领域的推广和应用提供帮助。相信不久的将来，三维激光扫描在土木工程质量控制中的应用会越来越多，从而提升施工质量管理的水平。

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作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种利用三维激光扫描技术进行桥梁工程质量验收的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、扫描参数优化

利用三维激光扫描仪通过对结构物进行发射激光并将结构物的反射信息进行存储，采用三维激光扫描仪对结构物进行整体扫描，可以获取结构物外表的整体三维点云数据，优化维激光扫描仪的获取高质量点云数据的重要参数：测站间距、入射角以及扫描分辨率；

(1.1)测站间距

利用三维激光扫描仪获取数据时需要多个测点测量才能获取完整的点云数据，因此需要根据施工的地理位置、扫描仪器的最大扫描区域、精度需求来设置相应的站点数和测站间距；相邻的扫描测站间距不大于50m；

(1.2)确定入射角

入射角在45°～60°之间；

(1.3)扫描分辨率

对于岩石、建筑物立面信息可以设置10mm以上的分辨率，对于精美的古迹、仪器内部结构、层次丰富的场景则需要更高的分辨率，分辨率应小于10mm；S2、点云数据预处理

点云数据预处理主要包括点云数据配准、点云数据去噪和点云数据压缩；

(2.1)点云数据配准

由于三维激光扫描技术受其本身的技术特点和外界环境因素遮挡等影响，获取数据时需布置多个测站对物体进行扫描，得到多个独立坐标的多视点点云数据；点云配准的原理就是找到两个点云数据集之间的对应关系，然后将多视点云数据转换到同一坐标系下；

(2.2)点云数据去噪

采用了双边滤波算法，该算法应用在此处，是以大气散射模型为基础，首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数；其次,针对明亮区域失真的问题，提出了弱化明亮区域去雾的方法；最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像；

(2.3)、点云数据压缩

根据点云模型所需表达的精度和点云数据处理的效率，对海量的点云数据进行压缩，以最少的数据来表达最必要的信息；

S3、点云模型验证

点云三维模型建好后，获得的点云模型并不一定能准确代表实际桥梁现状，因此还需进行验证；利用全站仪对实际桥梁尺寸进行测量，将其与点云三维桥梁模型的尺寸进行比较，观察该点云模型是否能代表实际桥梁现状；

S4、点云模型应用

点云模型应用于桥梁整体构形偏差；整体构形偏差是指点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形的偏差，这里设计理论成桥状态构形可根据桥梁设计图纸，通过有限元分析获得；将点云三维实测模型与设计理论成桥状态构形进行对比，进而将两者进行最佳拟合对齐，方能进行接下来的偏差分析；构件偏差分析主要从立面和断面两个方面来说明，主要分析依据为点云模型与设计理论构形的各类偏差色谱图，观察色谱图中测点偏差为正值还是负值以及变形量主要发生在x轴、y轴还是z轴上，正负值代表测点相对于理论构形来讲发生靠近还是远离理论构形的位移，而变形量发生在哪个坐标轴上代表该位移发生在三维空间的哪个方向上，进而确定桥梁工程质量的评估。

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