CN113624163B - 一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法，包括以下步骤：S1：利用激光扫描仪获取碎石颗粒表面的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理，得到点云模型；S2：获取点云模型中各个点云的无量纲均值平方根曲率，并确定无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线；S3：确定相对频率拟合曲线中最小曲率半径点对应的曲率；S4：根据大于最小曲率半径点对应曲率的点云数量，确定碎石颗粒表面棱角度。按本发明确定的碎石棱角度，测量结果精确、可靠、方法简便，能够在短时间内快速测量较多数量的碎石颗粒样本，并将结果及时反馈到生产和选料过程中。

Description

一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法

技术领域

本发明属于岩土工程技术领域，具体涉及一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法。

背景技术

碎石集料广泛应用于土木工程建设，可作为铁路道砟与路基、公路路面和坝体等结构物的主要填料。同碎石集料本身强度、级配等，碎石颗粒形态是影响整体集料宏观性能的重要因素之一，涉及颗粒轮廓形状、棱角程度、表面纹理(粗糙度)。经密实后，碎石颗粒间相互位置关系决定了堆积体的嵌挤状态、孔隙结构，故进而影响整体集料的抗剪强度、压实性能、渗透特性等。大量研究表明，具有良好棱角度的碎石颗粒能够保证粒间提供较高的嵌挤结构力与渗透阻力。

长期以来，现行规范中对碎石颗粒棱角度评价大多为定性控制指标，且判定方法主观、低效，尚没有形成统一的评价体系。《铁路工程土工试验规程》TB10102-2010、美国材料试验协会标准ASTM D4791均规定：利用游标卡尺测量样本颗粒的最大长度与侧面厚度，并将两者比值作为控制指标进而区分颗粒为块、针片状，该检测方法费力、费时、操作误差大，且不能分辨相同形状下较圆润或未破碎(破碎程度不高)的卵石等颗粒；其他标准还采用间接手段反映颗粒形态，如美国材料试验协会标准ASTM D3398通过集料不同插捣次数下的空隙率构建反映颗粒棱角性的指数、美国公路运输协会标准AASHTO T304通过未压实孔隙含量推求颗粒棱角度等。但测定数值易受球形度、棱角、表面粗糙度等多个因素影响。

现有研究方法中，亦有借助二维数字图像处理技术手段，获取颗粒某角度的平面图像，经二值化等处理后，测定该颗粒投影角度相关几何参数并构建棱角度参数。如集料图像测量系统AIMS采用梯度法棱角指数评价颗粒棱角特征、美国伊利诺伊大学集料图像分析仪UIUIA基于图像边缘内角角度变化值计算棱角度，并将颗粒三个互相垂直方向的棱角度进行加权平均作为棱角性指数等。但颗粒二维角度的形态特征并不能代表真实颗粒，且有限数量视角的棱角度加权平均值亦与之有较大差距。

因此，本发明专利采用激光扫描技术从三维空间角度对碎石颗粒棱角性进行定量化评价。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有测量碎石棱角度不足的问题，提出了一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法。

本发明的技术方案是：一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法包括以下步骤：

S1：利用激光扫描仪获取碎石颗粒表面的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理，得到点云模型；

S2：获取点云模型中各个点云的无量纲均值平方根曲率，并确定无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线；

S3：确定相对频率拟合曲线中最小曲率半径点对应的曲率；

S4：根据大于最小曲率半径点对应曲率的点云数量，确定碎石颗粒表面棱角度。

进一步地，步骤S1中，对三维点云数据进行预处理的方法具体为：删除离群点云、填补缺失点云、重构碎石颗粒表面三角面片网格和平滑处理点云数据。

进一步地，步骤S2包括以下子步骤：

S21：获取点云模型中各个点云的最大曲率k_max和最小曲率k_min，并计算各个点云的均值平方根曲率k_RMS；

S22：对各个点云的均值平方根曲率k_RMS进行无量纲化处理，得到各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS；

S23：确定点云模型中所有点云的无量纲均值平方根曲率的相对频率分布，得到无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线。

进一步地，步骤S21中，各个点云的均值平方根曲率k_RMS的计算公式为：

其中，k_max表示点云模型中各个点云的最大曲率，k_min表示点云模型中各个点云的最小曲率；

步骤S22中，各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS的计算公式为：

K_RMS＝Dk_RMS

其中，

V表示碎石颗粒体积，D表示碎石颗粒体积对应的等体积标准球粒径。

进一步地，步骤S23中，无量纲均值平方根曲率的相对频率分布的确定方法为：将无量纲均值平方根曲率的数值区间等分为若干个子区间，计算各个子区间内点云数量占整个碎石颗粒表面点云数量的比值，将其作为相对频率分布。

进一步地，步骤S3包括以下子步骤：

S31：将相对频率拟合曲线中呈凸状的曲线范围中最小曲率半径点作为特征点，并将特征点对应的曲率作为特征值K_RMSⅠ；

S32：根据特征值K_RMSⅠ，确定相对频率拟合曲线中呈凹状的曲线范围，并确定呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_RMSⅡ。

进一步地，步骤S4中，碎石颗粒表面棱角度AI的计算公式为：

其中，n表示点云模型中所有点云的数量，n_A表示点云模型中均值平方根曲率K_RMS大于呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_RMSⅡ的点云数量。

本发明的有益效果是：

(1)本发明利用三维激光扫描所采集的图像信息作为碎石颗粒三维空间下的真实表面。点云信息预处理过程避免了因碎石本身表面粗糙度对测量棱角度数值的影响；提出的无量纲均值平方根曲率，具有非负性，能够综合反映碎石表面凹凸特征，且不受碎石粒径大小引起棱角度数值变化；

(2)根据相对频率拟合曲线的特征点区分碎石表面平整、过渡和棱角区域，并用对应区域点云数量比值反映碎石棱角程度，几何物理意义明确。

(3)按本发明确定的碎石棱角度，测量结果精确、可靠、方法简便，能够在短时间内快速测量较多数量的碎石颗粒样本，并将结果及时反馈到生产和选料过程中。

附图说明

图1为碎石颗粒表面棱角度测量方法的流程图；

图2为碎石颗粒表面K_RMS相对频率拟合曲线及特征点示意图；

图3为三维激光扫描碎石颗粒表面K_RMS灰度图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。

如图1所示，本发明提供了一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法，包括以下步骤：

S1：利用激光扫描仪获取碎石颗粒表面的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理，得到点云模型；

S2：获取点云模型中各个点云的无量纲均值平方根曲率，并确定无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线；

S3：确定相对频率拟合曲线中最小曲率半径点对应的曲率；

S4：根据大于最小曲率半径点对应曲率的点云数量，确定碎石颗粒表面棱角度。

在本发明实施例中，步骤S1中，对三维点云数据进行预处理的方法具体为：删除离群点云、填补缺失点云、重构碎石颗粒表面三角面片网格和平滑处理点云数据。

在本发明中，三维激光扫描仪对碎石颗粒扫描过程中，由于环境条件等影响，采集的碎石表面点云局部将不可避免地出现一些离群点，即不属于颗粒表面信息的点云，需手动将其删除；由于激光扫描仪设备原因，会出现碎石表面局部点云稀疏情况，进而影响三角面片重构，需手动进行填补；由于颗粒粗糙表面同样具有起伏特征，点云K_RMS曲率值无法可靠区别碎石平整表面与棱边、棱角，故对其表面进行平滑处理。平滑处理旨在消除颗粒表面粗糙特征，调整相邻点云间的位置关系，使得表面更加光滑平顺。

在本发明实施例中，步骤S2包括以下子步骤：

S21：获取点云模型中各个点云的最大曲率k_max和最小曲率k_min，并计算各个点云的均值平方根曲率k_RMS；

S22：对各个点云的均值平方根曲率k_RMS进行无量纲化处理，得到各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS；

S23：确定点云模型中所有点云的无量纲均值平方根曲率的相对频率分布，得到无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线。

在本发明中，微分几何中，最大曲率k_max和最小曲率k_min衡量了给定曲面上一点在不同方向具有怎样的弯曲程度，且该点的最大曲率k_max和最小曲率k_min所在的法平面方向总是相互垂直；均值平方根曲率k_RMS为三维曲率概念，曲面凹凸特征越突出，数值越大。根据碎石表面点云重构后的网格模型，对模型中某一点云，该点云与相邻点云构成一单位曲面，基于此可获得碎石表面各点云的k_RMS值；K_RMS值具有量纲，为长度^-1，较大粒径范围颗粒的曲率值易受尺寸影响，可基于等体积标准球的直径构建无量纲均值平方根曲率K_RMS。

在本发明实施例中，步骤S21中，各个点云的均值平方根曲率k_RMS的计算公式为：

其中，k_max表示点云模型中各个点云的最大曲率，k_min表示点云模型中各个点云的最小曲率；

步骤S22中，各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS的计算公式为：

K_RMS＝Dk_RMS

其中，

V表示碎石颗粒体积，D表示碎石颗粒体积对应的等体积标准球粒径。

在本发明实施例中，步骤S23中，无量纲均值平方根曲率的相对频率分布的确定方法为：将无量纲均值平方根曲率的数值区间等分为若干个子区间，计算各个子区间内点云数量占整个碎石颗粒表面点云数量的比值，将其作为相对频率分布。

在本发明实施例中，步骤S3包括以下子步骤：

S31：将相对频率拟合曲线中呈凸状的曲线范围中最小曲率半径点作为特征点，并将特征点对应的曲率作为特征值K_RMSⅠ；

S32：根据特征值K_RMSⅠ，确定相对频率拟合曲线中呈凹状的曲线范围，并确定呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_RMSⅡ。

最小曲率半径在几何中反映了曲线在某一点的弯曲程度的数值，曲率半径越小表示曲线弯曲程度越大。本发明即对应相对频率拟合曲线弯曲程度最大的一点。

在本发明中，碎石颗粒表面点云K_RMS值基本处于1～50范围内。又因为单个碎石颗粒表面点云数量大致介于数千到数万范围，为保证K_RMS相对频率分布具有代表性，在K_RMS数值区间内，将整个取值区间范围等分为50个区间，以满足各K_RMS取值区间内具有足够数量的点云。由此可得到各区间内的点云数量占整个碎石表面点云数量的比值，并获得相对频率分布情况。

在本发明实施例中，步骤S4中，碎石颗粒表面棱角度AI的计算公式为：

其中，n表示点云模型中所有点云的数量，n_A表示点云模型中均值平方根曲率K_RMS大于呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_RMSⅡ的点云数量。

在本发明中，K_RMS的相对频率拟合曲线随K_RMS的增大呈先增加后减小的非线性曲线，如图2所示。该曲线存在两个特征点，其中分布曲线呈凸状的最小曲率半径点为第一特征点，该特征点左侧点云对应K_RMS较低，颗粒表面为平整区域，右侧点云则随着K_RMS值的增大，相对频率逐渐减小。结合实际情况可以分析，在第一特征点右侧，碎石表面点云由平整区域逐渐过渡到棱角区域，分布曲线亦存在第二特征点，即曲线呈凹状的最小曲率半径点；确定K_RMS相对频率的特征均值平方根曲率K_RMSⅠ和K_RMSⅡ旨在将碎石颗粒表面区分为平整、过渡和棱角三个部分，以便明确、直观地区分碎石表面的不同区域。严格来说，只有在确定特征值K_RMSⅠ后，才能确定相对频率拟合曲线呈凹状的曲线段范围，并进一步求取该曲线段的最小曲率半径点，该特征点对应的特征均值平方根曲率为K_RMSⅡ。

以颗粒K_RMS相对频率拟合曲线第二特征点右侧的棱角区域相应的点云数量占比大小代表颗粒棱角特征程度，并作为棱角指标AI，AI数值大小代表碎石颗粒的棱角程度，AI值越大，碎石颗粒的棱角愈加突出。

下面以实例验证，对某高速铁路工地现场的碎石样本进行颗粒表面棱角度测定。

采用的三维激光扫描仪由KONICA MINOLTA公司制造，型号为Range7，将粒径约为28mm的碎石颗粒样本置于扫描系统旋转台面，进行表面点云采集，并同步进行预处理工作；

选取样本为2个棱角特征区别鲜明的碎石颗粒。如图3所示，图3(a)中碎石样本存在较多圆弧表面，图3(b)中碎石样本具有更加明显的棱角特征，凹凸明显；

所量测的碎石颗粒表面点云K_RMS分布于平整、过渡、棱角区域的数量及棱角度AI如表1所示：

表1

测定显示，碎石颗粒(a)和(b)的棱角度AI值分别为0.1431和0.4349，所定义的棱角度指数能够良好定量描述碎石棱角程度特征。

综合以上分析，本发明一种基于激光扫描的碎石集料棱角度测量方法合理可行。

本发明的工作原理及过程为：利用三维激光扫描仪对碎石颗粒进行表面点云采集，并对得到的点云信息进行预处理工作。通过统计碎石模型无量纲均值平方根曲率的相对频率分布，由拟合曲线两个特征点将颗粒表面起伏形态划分为平整、过渡、棱角三个区域，并以棱角区域点云数量占比定量化表征碎石颗粒的棱角度。该方法几何物理意义明确、棱角度结果可靠，能够及时反馈到填料的生产、筛选过程中。

本发明的有益效果为：

(1)本发明利用三维激光扫描所采集的图像信息作为碎石颗粒三维空间下的真实表面。点云信息预处理过程避免了因碎石本身表面粗糙度对测量棱角度数值的影响；提出的无量纲均值平方根曲率，具有非负性，能够综合反映碎石表面凹凸特征，且不受碎石粒径大小引起棱角度数值变化；

(2)根据相对频率拟合曲线的特征点区分碎石表面平整、过渡和棱角区域，并用对应区域点云数量比值反映碎石棱角程度，几何物理意义明确。

(3)按本发明确定的碎石棱角度，测量结果精确、可靠、方法简便，能够在短时间内快速测量较多数量的碎石颗粒样本，并将结果及时反馈到生产和选料过程中。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用激光扫描仪获取碎石颗粒表面的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理，得到点云模型；

S2：获取点云模型中各个点云的无量纲均值平方根曲率，并确定无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线；

S3：确定相对频率拟合曲线中最小曲率半径点对应的曲率；

S4：根据大于最小曲率半径点对应曲率的点云数量，确定碎石颗粒表面棱角度；

所述步骤S2包括以下子步骤：

S21：获取点云模型中各个点云的最大曲率k_max和最小曲率k_min，并计算各个点云的均值平方根曲率k_RMS；

S22：对各个点云的均值平方根曲率k_RMS进行无量纲化处理，得到各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS；

S23：确定点云模型中所有点云的无量纲均值平方根曲率的相对频率分布，得到无量纲均值平方根曲率的相对频率拟合曲线；

所述步骤S23中，无量纲均值平方根曲率的相对频率分布的确定方法为：将无量纲均值平方根曲率的数值区间等分为若干个子区间，计算各个子区间内点云数量占整个碎石颗粒表面点云数量的比值，将其作为相对频率分布；

所述步骤S3包括以下子步骤：

S31：将相对频率拟合曲线中呈凸状的曲线范围中最小曲率半径点作为特征点，并将特征点对应的曲率作为特征值K_{RMS Ⅰ}；

S32：根据特征值K_{RMS Ⅰ}，确定相对频率拟合曲线中呈凹状的曲线范围，并确定呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_{RMS Ⅱ}；

所述步骤S4中，碎石颗粒表面棱角度AI的计算公式为：

其中，n表示点云模型中所有点云的数量，n_A表示点云模型中无量纲均值平方根曲率K_RMS大于呈凹状的曲线范围中最小曲率半径点对应的曲率K_{RMS Ⅱ}的点云数量。

2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，对三维点云数据进行预处理的方法具体为：删除离群点云、填补缺失点云、重构碎石颗粒表面三角面片网格和平滑处理点云数据。

3.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描的碎石颗粒表面棱角度测量方法，其特征在于，所述步骤S21中，各个点云的均值平方根曲率k_RMS的计算公式为：

其中，k_max表示点云模型中各个点云的最大曲率，k_min表示点云模型中各个点云的最小曲率；

所述步骤S22中，各个点云的无量纲均值平方根曲率K_RMS的计算公式为：

K_RMS＝Dk_RMS

其中，

V表示碎石颗粒体积，D表示碎石颗粒体积对应的等体积标准球粒径。

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