CN117236079B - 基于激光扫描的工程图纸标注方法、装置、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于激光扫描的工程图纸标注方法，包括：获取待匹配房间的设计模型文件及获取待匹配房间的点云数据并生成对应模型；分别对设计模型和点云扫描模型进行墙面识别，并根据预设匹配算法将设计模型的墙面与点云扫描模型的墙面进行一一匹配以得出设计模型与点云扫描模型的匹配模型；根据待标注位置得出待标注位置所在的点云扫描模型的墙面，并结合待匹配房间的匹配模型将待标注位置在设计模型中标识出来并显示。本发明通过将设计图和扫描图的快速匹配，进而实现测量数据在设计图纸上的快速自动化标注，提高施工效率。本发明还公开了基于激光扫描的工程图纸标注装置、系统及存储介质。

Description

基于激光扫描的工程图纸标注方法、装置、系统及介质

技术领域

本发明涉及工程测量，尤其涉及到基于激光扫描的工程图纸标注方法、装置、系统及介质。

背景技术

在土木工程项目中，实测实量是线下进行的一个工程活动，测量员需要在工程现场进行实地测量后，将测量的数据记录到纸质的表格上，整理好之后再归档入库。通常一个建筑工程项目涉及的纸质表格通常有成千上万份，传统的实测实量从验收表格的制作、打印，再到工程现场，其数据的记录、审阅、分类、归档，任意一个环节对操作者来说都是极其繁琐，且后续查阅资料时难度极大，整个工程质量管面临巨大挑战。同时，测量完成后，还需要测量员根据测量数据对设计图纸进行手动标记、记录等，以供后续的其他设计使用。这种需要测量员到现在进行手工测量的方式存在技术水平要求高、容易产生误差、测量时间长等问题；同时在对设计图纸进行标记时，由于测量员与图纸设计者通常不是一个人，在对设计图纸进行标记时不仅费时费力，还很容易标记错误。一旦标记错误，会对后续的设计或施工等造成不可逆的错误，影响后续的设计或施工等，不利于团队协作。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供基于激光扫描的工程图纸标注方法，其能够解决现有技术无法将测量数据在设计图纸上快速标注影响施工进度、导致施工错误等的问题。

本发明的目的之二在于提供基于激光扫描的工程图纸标注装置，其能够解决现有技术无法将测量数据在设计图纸上快速标注影响施工进度、导致施工错误等的问题。

本发明的目的之三在于提供基于激光扫描的工程图纸标注系统，其能够解决现有技术无法将测量数据在设计图纸上快速标注影响施工进度、导致施工错误等的问题。

本发明的目的之四在于提供一种计算机可读存储介质，其能够解决现有技术无法将测量数据在设计图纸上快速标注影响施工进度、导致施工错误等的问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

基于激光扫描的工程图纸标注方法，包括：

获取步骤：获取户型图并对所述户型图进行解析以得出待匹配房间的设计模型，以及获取待匹配房间的点云数据以生成点云扫描模型；

匹配步骤：分别对所述设计模型和点云扫描模型进行墙面识别，并将设计模型的每个墙面与所述点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系，进而得出待匹配房间的匹配模型；

标注步骤：根据待匹配房间的点云数据进行工程计算，并根据工程计算结果对设计模型进行标注。

进一步地，所述匹配步骤包括：

设计模型墙面识别步骤：根据所述设计模型得出所述设计模型的所有墙面，并按照预设排序规则对所述设计模型的所有墙面进行排序；

点云扫描模型墙面识别步骤：根据所述点云扫描模型得出所述点云扫描模型的所有墙面，并按照预设排序规则对所述点云扫描模型的所有墙面进行排序；

墙面匹配步骤：将所述设计模型的每个墙面与所述点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出多种墙面匹配关系；其中，每种墙面匹配关系均包括多个墙面对，每个墙面对包括一个设计模型的墙面和一个点云扫描模型的墙面，并且不同墙面对的墙面不重复；

求解步骤：按照预设评分规则对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行验证以求解得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分；

匹配模型确定步骤：根据每种墙面匹配关系的总得分确定得出最优墙面匹配关系，也即设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系。

进一步地，所述设计模型墙面识别步骤中按照预设排序规则对所述设计模型的所有墙面进行排序具体包括：

法向量确定步骤：根据待匹配房间的中心位置确定设计模型的每个墙面的法向量；其中，设计模型的每个墙面的法向量为面向待匹配房间的中心位置的法向量；

计算步骤：从设计模型的多个墙面中任取出一个墙面作为排序的第一个墙面，并计算所述第一个墙面的法向量旋转到设计模型的任意一个墙面的法向量的旋转角度；

排序步骤：按照得出的多个旋转角度的大小对所述设计模型的所有墙面进行排序；

其中，按照得出的多个旋转角度从小到大的顺序对所述设计模型的每个墙面进行排序时，设定设计模型的墙面有n个，则n个墙面的排序为：

墙面A1、墙面A2、墙面A3、墙面A4、...、墙面An，并且0<θ_A12<θ_A13<θ_A14<...<θ_A1n<2π；

θ_A12为墙面A1的法向量旋转到墙面A2的法向量的旋转角度、θ_A13为墙面A1的法向量旋转到墙面A3的法向量的旋转角度、θ_A14为墙面A1的法向量旋转到墙面A4的法向量的旋转角度、θ_A1n为墙面A1的法向量旋转到墙面An的法向量的旋转角度；

其中，计算所述第一个墙面的法向量旋转到所述设计模型的任意一个墙面的法向量的旋转角度时，所述第一个墙面的法向量的旋转方向为逆时针或顺时针。

进一步地，所述求解步骤具体包括：

坐标系转换步骤：将所述设计模型的所有墙面按照预设操作参数进行旋转、缩放和平移，以使得所述设计模型的所有墙面与所述点云扫描模型的所有墙面位于同一坐标系下；

坐标点获取步骤：按照预设取点规则从所述设计模型的每个墙面上取出多个坐标点以及从所述点云扫描模型的每个墙面上取出多个坐标点；

距离求解步骤：根据每种墙面匹配关系的每个墙面对的两个墙面的坐标点计算得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和，并将每种墙面匹配关系的所有墙面对的距离平方和组成方程组，然后根据最小二乘法对每个方程组进行求解以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和的最小值；

评分步骤：根据每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和的最小值对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行评分以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分。

进一步地，所述评分步骤中得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分后，还包括：

对于每种墙面匹配关系的每个墙面对来说：

当一个墙面对的一个墙面不存在辅助标识、另一个墙面也不存在辅助标识时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

当一个墙面对的两个墙面均存在辅助标识、并且辅助标识均相同时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行加分；

当一个墙面对的两个墙面均存在辅助标识、并且辅助标识不相同时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

当一个墙面对的一个墙面有辅助标识、并且另一个墙面不存在辅助标识时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

其中，辅助标识为窗、门、插座、预埋件中的任意一种。

进一步地，所述获取步骤中的获取待匹配房间的点云数据包括：通过将三维激光扫描仪放置于待匹配房间中，以对待匹配房间进行扫描后得出点云数据。

进一步地，所述标注步骤包括：

根据待匹配房间的点云数据计算得出待匹配房间的房间尺寸，并将待匹配房间的房间尺寸在所述设计模型中标注；所述待匹配房间的房间尺寸包括每个墙面的尺寸、开间进深、对角线距离，窗洞宽度，门洞宽度，门洞高度，房屋净高以及预埋件位置；

根据待匹配房间的点云数据对待匹配房间进行工程合格检验数据的计算，并根据工程合格检验数据的计算结果对待匹配房间进行质量合格判断，以得出待匹配房间中质量不合格的位置，并将质量比合格的位置在所述设计模型中标注；其中，质量不合格的位置包括质量不合格的点所在的墙面、以及质量不合格所在墙面的坐标数据；

所述工程合格检验数据包括：墙面平整度、墙面垂直度、天花板水平极差、地板水平极差、房间方正度、阴阳角、地面平整度、三边两线和线盒标高差。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

基于激光扫描的工程图纸标注装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有在处理器上运行的工程图纸标注程序，所述工程图纸标注程序为计算机程序，所述处理器执行所述工程图纸标注程序时实现如本发明的目的之一采用的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。

本发明的目的之三采用如下技术方案实现：

基于激光扫描的工程图纸标注系统，包括：

激光扫描设备，用于对待匹配房间进行扫描得出点云数据；所述激光扫描设备为三维激光扫描仪；

移动APP，设于移动终端上，与所述激光扫描设备、后台服务器通信连接；

后台服务器，用于获取点云数据以及获取待匹配房间的设计模型文件，并根据所述点云数据、设计模型文件执行如本发明的目的之一采用的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤；以及将标注结果发送给所述移动终端并通过所述移动APP显示给用户。

本发明的目的之四采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有工程图纸标注程序，所述工程图纸标注程序为计算机程序，所述工程图纸标注程序被处理器执行时实现如本发明的目的之一采用的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明在对房间进行测量时，是通过对房间进行扫描来得出点云数据，无需人工手动测量，提高测量效率及测量数据的准确度。同时，本发明还通过获取房间的设计图纸和通过扫描后得到的点云数据，来实现房间的设计图纸中的墙面与点云数据中的扫描墙面的匹配，进而可实现对设计图纸的快速标注，不需要人工参与，实现自动化标注，解决了设计图纸不能快速标注的问题；同时，通过本发明还可快速实现将质量不合格或需要标注的数据及时在设计图纸上标注，以便工程师及时查看，便于后续的设计与施工。

附图说明

图1为本发明提供的基于激光扫描的工程图纸标注方法的流程图；

图2为图1中的步骤S3的流程图；

图3为图2中的步骤S31的流程图；

图4为图2中的步骤S34的流程图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例一

本发明提供基于激光扫描的工程图纸标注方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1、获取户型图并根据户型图得出待匹配房间的设计模型。

其中，一般来说，对于户型图来说，一般会包括若干个房间。本发明是依次针对一个房间进行处理操作的。因此，在获取户型图后对户型图进行解析以得出每个房间，以生成待匹配房间的设计模型。

在实际的使用过程中，对户型图进行解析时，可能会得出多个房间，则分别对每个房间进行依次处理即可。本发明所描述的处理均是针对一个房间进行处理的。

其中，户型图可以为CAD格式的户型图，也可以为图片或PDF格式的平面户型图。CAD格式的户型图也可以为二维户型图，也可以为三维户型图。

户型图可以为自行创建的户型图，也可以为现有的文件。工程操作人员，可通过操作PC端的网页、软件或移动终端上的网页或APP等创建户型图，然后将该户型图发送到后台服务器。

本发明中针对户型图进行解析得出待匹配房间的设计模型，这里的设计模型是包括待匹配房间的各个墙面，还包括各个墙面上的辅助标识，比如窗、门等，以及各个墙面之间的位置关系等内容。

另外，本发明在得到房间的设计模型文件后，还通过对房间的设计模型文件进行预处理后得到房间的设计模型。其中，预处理主要是针对设计模型文件进行预先处理，比如将设计模型文件中不相关的数据去除，以保留后续所需要的数据即可。预处理的手段可根据需求设置，本发明不需要对其进行限制。

步骤S2、获取待匹配房间的点云数据以生成点云扫描模型。

其中，待匹配房间的点云数据是通过三维激光扫描设备对待匹配房间进行扫描后得到的数据，该数据为房间的实际测量数据。通过根据该实际测量数据生成点云扫描模型。

在使用过程中，由于工程人员在后端PC设备上将户型图上传到后台服务器后，可由后台服务器将解析得出的待匹配房间的设计模型、户型图等反馈到移动终端，由移动终端根据户型图或待匹配房间达到现场，由工作人员通过持有三维激光扫描设备对待匹配房间进行扫描，并将扫描后的点云数据上传至后台服务器，然后由后台服务器做下一步处理。

当然，一般也可将激光扫描设备与移动终端的配套使用，通过激光扫描设备实现房间的扫描，移动终端与激光扫描设备通信连接，再利用移动终端的网络通信将房间的点云数据上传至后台服务器；同时还可借助移动终端的显示功能，通过在移动终端上安装对应的APP，实现与用户的交互功能。

另外，本发明在对待匹配房间进行扫描时，一般是经三维激光扫描设备至于待匹配房间的中心位置进行扫描。三维激光扫描设备优选为三维激光扫描仪。

本发明通过借助三维激光扫描设备对待匹配房间的扫描，以得出实际的测量数据，无需测量员进行手动测量，降低了测量员的技术要求，大大降低了实地测量的时间，且避免了输入错误的情况出现。

本发明中的点云扫描模型是指通过对房间的实际测量来得出的户型图，而设计模型是指由工程师或设计师设计所形成的户型图。由于点云数据，工程师无法直接对其进行修改或查看相关数据，但是由于施工误差，可能导致设计图的图纸尺寸并不会100%与实际尺寸吻合，需要将实际测量后的数据在设计图纸上标注，以便工程师能够依据标注后的设计图纸进行后续的设计等，因此，为了能够快速将房间的实际尺寸、质量不合格的位置等在设计图纸上快速标注出来，本发明通过基于将房间的设计模型与点云扫描模型进行匹配，以实现房间的设计模型与房间的点云扫描模型的墙面的匹配对应，以将各种工程数据在设计图纸中标注出来，为工程的后续设计提供数据参考，同时也可根据标注后的设计图纸直观地查看到房间的施工是否符合要求，快速直观地将房间的验收结果显示出来。

步骤S3、分别对设计模型和点云扫描模型进行墙面识别，并将设计模型的每个墙面与点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系，进而得出待匹配房间的匹配模型。

本发明通过对获取到的待匹配房间的设计模型和点云扫描模型进行墙面识别。正常来说，设计模型与扫描得到的点云扫描模型，系统并无法直接判断得出设计模型的墙面与点云扫描模型中的哪一个墙面进行匹配，因此，需要预先将两个模型的墙面进行匹配后，才能实现下一步的数据标注，也即需要构建待匹配房间的匹配模型。

在构建待匹配房间的匹配模型时，本发明既可以采用几何空间尺寸来实现，也可以采用人工智能算法，诸如：机器学习、树类模型、神经网络以及混合模型等来实现。

更为优选地，本发明给出一种优选的实施例以实现两个模型的墙面的识别，也即，首先通过将设计模型的墙面与点云扫描模型的墙面一一对应以得出多种墙面匹配关系，然后对每种墙面匹配关系进行验证以确定最优的墙面匹配关系，也即将其作为设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系。具体地，如图2所示，步骤S3包括：

步骤S31、根据设计模型得出设计模型的所有墙面，并按照预设排序规则对设计模型的所有墙面进行排序。

另外，本发明在对墙面进行识别时，还可对墙面是否存在门、窗等辅助标识进行识别。

步骤S32、根据点云扫描模型得出点云扫描模型的所有墙面，并按照预设排序规则对点云扫描模型的所有墙面进行排序。

同理，对点云扫描模型进行墙面识别时，也可对每个墙面是否存在辅助标识进行识别。

对于一个房间来说，其墙面一般有4个，因此，在进行墙面匹配之前，首先对墙面进行排序，避免计算混乱。再者，为了避免排序的数量较多，导致后续的计算性能差等问题，本发明在对墙面进行排序时，还设定排序方法，以解决后续计算性能差的问题。具体地，本发明采用基于墙面的法向量进行排序来实现对设计模型的墙面进行排序，同理也采用同样的原理对点云扫描模型的墙面进行排序。

更为优选地，如图3所示，步骤S31中根据预设排序规则对设计模型的所有墙面进行排序具体包括：

步骤S311、根据待匹配房间的中心位置确定设计模型的每个墙面的法向量。其中，设计模型的每个墙面的法向量为面向待匹配房间的中心位置的法向量。

本实施例选择墙面的法向量是以面向房间中心点的向量作为墙面的法向量。对于设计模型来说，房间中心点是指房间的中心位置，从设计模型的参数中即可直接得出。

同理，在对点云扫描模型的墙面排序时，还需要首先确定墙面的法向量，此时以面向扫描中心的向量作为墙面的法向量。此时的扫描中心是指仪器在扫描时仪器所在的位置。在实际扫描时，一般将三维激光扫描设备放置于待匹配房间的中心位置以便对待匹配房间进行扫描，同时将三维激光扫描设备放置于待匹配房间的中心位置时，还可得到的点云数据更为全面，避免有遗漏。

另外，本发明在选择设计模型的墙面的法向量和点云扫描模型的墙面的法向量时，根据待匹配房间的中心位置来确定，可使得设计模型和点云扫描模型的墙面排序时，保证排序一致性。

步骤S312、从设计模型的多个墙面中任取出一个墙面作为排序的第一个墙面，并计算得出第一个墙面的法向量旋转到设计模块的任意一个墙面的法向量的旋转角度。

步骤S313、按照得出的多个旋转角度的大小对设计模型的所有墙面进行排序。

具体地，按照得出的多个旋转角度从小到大的顺序对设计模型的所有墙面进行排序。

同时，在计算得出第一个墙面的法向量旋转到设计模型的任意一个墙面的法向量的旋转角度时的旋转方向可以为逆时针，也可以为顺时针，具体可根据实际的情况选择。另外，在选择旋转方向时，不论是逆时针，还是顺时针，在对设计模块和点云扫描模型进行处理时，均采用同一个方向。

其中，设定设计模型的墙面有n个，则n个墙面的排序为：

墙面A1、墙面A2、墙面A3、墙面A4、...、墙面An，并且0<θ_A12<θ_A13<θ_A14<...<θ_A1n<2π；

θ_A12为墙面A1的法向量旋转到墙面A2的法向量的旋转角度、θ_A13为墙面A1的法向量旋转到墙面A3的法向量的旋转角度、θ_A14为墙面A1的法向量旋转到墙面A4的法向量的旋转角度、θ_A1n为墙面A1的法向量旋转到墙面An的法向量的旋转角度。其中，墙面A2的法向量是由墙面A1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_A12得到的，墙面A3的法向量由墙面A1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_A13得到的，墙面A4的法向量由墙面A1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_A14得到的，墙面An的法向量由墙面A1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_A1n得到的。

同理，设定房间的点云扫描模型中有n个墙面，并且排序后的墙面顺序依次为：B1、B2、B3、B4、...、Bn，其中，0<θ_B12<θ_B13<θ_B14<...<θ_B1n<2π。

其中，θ_B12为墙面B1的法向量旋转到墙面B2的法向量的旋转角度、θ_B13为墙面B1的法向量旋转到墙面B3的法向量的旋转角度、θ_B14为墙面B1的法向量旋转到墙面B4的法向量的旋转角度、θ_B1n为墙面B1的法向量旋转到墙面Bn的法向量的旋转角度。

同理，墙面B2的法向量是由墙面B1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_B12得到的，墙面B3的法向量由墙面B1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_B13得到的，墙面B4的法向量由墙面B1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_B14得到的，墙面Bn的法向量由墙面B1的法向量逆时针（顺时针）旋转角度θ_B1n得到的。

步骤S33、将设计模型的每个墙面与点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出多种墙面匹配关系。

其中，每种墙面匹配关系均包括多个墙面对，每个墙面对包括一个设计模型的墙面和一个点云扫描模型的墙面，并且不同墙面对的墙面不重复。

具体地，比如设计模型的墙面有五个，并且其排序为墙面A1、墙面A2、墙面A3、墙面A4、墙面A5；点云扫描模型的墙面有五个，并且其排序为墙面B1、墙面B2、墙面B3、墙面B4、墙面B5。

设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系包括：

A1-B1、A2-B2、A3-B3、A4-B4、A5-B5；

A1-B2、A2-B3、A3-B4、A4-B5、A5-B1；

A1-B3、A2-B4、A3-B5、A4-B1、A5-B2；

A1-B4、A2-B5、A3-B1、A4-B2、A5-B3；

A1-B5、A2-B1、A3-B2、A4-B3、A5-B4。

步骤S34、按照预设评分规则对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行验证以求解得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分。

本发明通过采用坐标系转换来判断每种墙面匹配关系的每个墙面对中的两个墙面是否匹配，同时结合评分机制对墙面的匹配度进行评分，通过分数的方式来标识墙面的匹配，可使得计算结果更为直观，方便用户查看。

进一步地，如图4所示，步骤S34包括：

步骤S341、将设计模块的所有墙面按照预设操作参数进行旋转、缩放和平移，以使得设计模块的所有墙面与点云扫描模型的所有墙面位于同一坐标系下。

由于设计图纸与实际的测量数据在比例、方向上等均会一定的差异，比如正常来说，对于一面墙，其宽度实际测量的数据为3m，但是在设计图纸上，为了避免图纸过大，无法绘制，一般会将其进行缩放比例，比如缩放后的宽度数据为3cm。因此，为了验证设计模型与点云扫描模型的墙面的匹配，首先需要对设计模型中的所有墙面做统一的操作后，使其与点云扫描模型处于同一坐标系下，再判断两个墙面是否匹配。

再者，在同一坐标系下，判断两个墙面是否匹配，实际上是判断两个墙面是否重合。判断两个墙面是否重合时，本发明通过在两个墙面上取坐标点，以根据两个坐标点的距离来判断两个墙面是否重合。

也即，步骤S342、按照预设取点规则从设计模型的每个墙面上取出多个坐标点以及从点云扫描模型的每个墙面上取出多个坐标点。

步骤S343、根据每种墙面匹配关系的每个墙面对的两个墙面对应的坐标点得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和，以及将每种墙面匹配关系的所有墙面对的距离平方和组成方程组，然后根据最小二乘法对每个方程组进行求解以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和的最小值。

更为优选地，在使用过程中，由于设计模型的操作参数未知，因此，可通过上述组方程组的方式得出带有操作参数的方程组。当两个墙面匹配时，两个墙面的重合度较高，也即，在墙面上取的坐标点的距离平方和就越小，因此，在求解方程组时，通过最小二乘法对方程组进行求解以得出每种墙面匹配关系的预设操作参数，进而可得出每个墙面对的距离平方和的最小值。每个墙面对的距离平方和的最小值体现了两个墙面的匹配程度。

步骤S344、根据每种墙面匹配关系的每个强面对的距离平方和的最小值对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行评分以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分。

更为优选地，本发明通过在系统总预先设定评分机制，然后依据该评分机制对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行评分。具体地，比如采用百分制，并设置多个分值，每个分值对应一个距离平方和的范围。当墙面对的距离平方和的最小值在对应分值的规定范围内时，则认为该分值为对应墙面对的墙面匹配分。其中，评分机制具体可根据实际的需求自行设置，本发明不对其进行限制。

当一个墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分得出后，墙面匹配关系的总得分为所有墙面对的墙面匹配分的和。

更为优选地，步骤S344中得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分后，还根据墙面上是否有辅助标识，对每个墙面对的墙面匹配分进行纠正。

具体地，对于每个墙面对的两个墙面来说：

当该墙面对的一个墙面有辅助标识，并且另一个墙面不存在辅助标识，则将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分。其中，本实施例中的辅助标识为门、窗、插座、预埋件中的任意一种。通过对墙面进行门、窗的识别，以判断墙面上是否存在门或窗。当两个墙面一个存在门或窗，另外一个不存在时，则说明这两个墙面是不匹配的，因此，对计算得出的墙面对的墙面匹配分进行扣减。其中，扣减的分值具体根据经验值设置，比如扣减2-5分。

同理，当该墙面对的两个墙面均存在辅助标识，并且辅助标识均相同，则将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行加分。也即，当墙面对的两个墙面同时存在门，或同时存在窗时，则可认为两个墙的匹配度较高，则对墙面匹配分进行加分。

同理，当该墙面对的一个墙面不存在辅助标识，另一个墙面也不存在辅助标识时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行加分。

当该墙面对的两个墙面均存在辅助标识，并且辅助标识不相同，则将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分。也即，当一个墙面存在门，一个墙面上存在窗，则认为两个墙面不匹配，则对墙面匹配分进行扣减。

通过上述判断对每个墙面对的墙面匹配分进行纠正后，将一个墙面匹配关系的所有墙面对的墙面匹配分相加即可得到墙面匹配关系的总得分。

另外，在对墙面进行辅助标识判断时，可能还会涉及到辅助标识的个数等，具体根据实际的情况设定。

步骤S35、根据每种墙面匹配关系的总得分确定最优墙面匹配关系，进而得出设计模型和点云扫描模型的墙面匹配关系。

每种墙面匹配关系的总得分得出后，选出总得分最高的墙面匹配关系，作为最优墙面匹配关系，也即该最优墙面匹配关系为设计模型和点云扫描模型的墙面匹配关系。

另外，对于实现待匹配房间的匹配模型时，还可采用目前市面上较为流行的人工智能算法，比如机器学习、树类模型、神经网络等来实现。在实际的使用过程中，可预先采集大量的房间的设计模型与点云扫描模型，并人工构建好设计模型与点云扫描模型中的墙面匹配关系，构建得出训练数据集，然后对构建的神经网络模型或机器学习模型等进行大量的训练，以通过利用人工智能机器学习的方式构建匹配模型，这样，在使用时，将待匹配房间的设计模型和扫描后得到的点云数据生成的点云扫描模型输入到训练好的模型中即可得到二者的墙面匹配关系，也即得出待匹配房间的构建模型。也即，通过上述人工智能的算法也可实现待匹配房间的匹配模型的构建，而这种方式需要预先构架模型，并通过大量的数据对模型进行训练后再投入到使用中。而本发明前述介绍的实现待匹配房间的匹配模型的构建是直接根据待匹配房间的设计模型和点云扫描模型直接匹配来得出二者的墙面匹配关系，无需预先对模型进行大量数据的训练。上述两种方式可根据实际的需求选择其中任意一种方式来实现即可。

步骤S4、根据待匹配房间的点云数据进行工程计算，并根据工程计算结果对设计模型进行标注。

当得出设计模型与点云扫描模型的匹配模型后，也即以得出设计图纸中的房间中的各个墙面与点云扫描模型中的各个墙面的对应关系，则即可进行下一步的数据标注。也即，通过对待匹配房间的点云数据进行工程计算，以便根据工程计算结果对设计模型进行标注。

其中，工程计算主要包括房间尺寸的计算和质量合格验证的计算。具体地，根据待匹配房间的点云数据计算得出待匹配房间的房间尺寸，以根据待匹配房间的房间尺寸对设计模型进行标注。也即，将计算得出的房间的实际尺寸数据标注到设计模型中。房间尺寸一般包括每个墙面的尺寸、开间进深、对角线距离、窗洞宽度、门洞宽度、门洞高度、房屋净高以及预埋件位置等数据。

通过上述计算可将计算得出的尺寸数据标注到设计模型中，也即实现对户型图的快速标注，供后续的研究做进一步数据参考。

质量合格验证的计算是针对工程合格检验数据的计算，工程合格检验数据包括墙面平整度、墙面垂直度、天花板水平极差、地板水平极差、房间方正度、阴阳角、地面平整度、三边两线和线盒标高差等，通过计算上述各个参数，然后将其与工程标准数据进行对比，以判断待匹配房间的质量是否合格，以及根据上述数据查找得出质量不合格的位置，进而在设计模型中标注出来，从而直观地显示出待匹配房间质量不合格所在的墙面，以及所在墙面上的具体位置等。

实施例二

基于实施例一，本发明还提供基于激光扫描的工程图纸标注装置，包括存储器和处理器，存储器上存储有处理器上运行的工程图纸标注程序，工程图纸标注程序为计算机程序，处理器执行工程图纸标注程序时实现如本发明提供的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。

实施例三

基于实施例一，本发明还提供另一实施例，基于激光扫描的工程图纸标注系统，包括：

激光扫描设备，用于对待匹配房间进行扫描得出点云数据。具体地，在实际使用过程中可采用手持式的激光扫描仪，方便携带。用户或施工者只需要手持激光扫描仪并置于房间的中心位置即可对房间进行激光扫描。同时，也可以采用立式的激光扫描仪，具体可根据的需求选择。本发明不对激光扫描设备的型号做具体限制。

移动APP，设于移动终端上，与激光扫描设备、后台服务器连接。

本发明通过借助于移动终端，在移动终端上安装移动APP，通过移动APP与用户进行页面交互，以实现激光扫描设备与后台服务器的通信连接，以实现点云数据上传至后台服务器。这样，激光扫描设备只需要内置诸如蓝牙模组、WIFI模组等，通过蓝牙或局域网即可实现移动终端与激光扫描设备的连接，避免在激光扫描内部设置互联网连接设备，增加成本或功耗。同时，由于移动终端属于比较常见的设备，借助于移动终端的远程通信功能，来实现与后台服务器的通信连接。

同样地，也可以在激光扫描设备内部设置通信模块，使得激光扫描设备直接将点云数据上传至后台服务器，具体根据实际的需求选择。

后台服务器，用于获取点云数据以及获取待匹配房间的设计模型文件，以根据点云数据和设计模型文件执行如实施例一所提供的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤；以及将标注结果发送给移动终端并通过移动APP显示给用户；其中，标注结果包括待标注位置在设计模型中所处的位置。

本发明通过后台服务器实现数据的处理，并通过移动终端与用户进行交互，以将标注结果反馈给用户，从而使得用户更为直观地查看到待标注位置在设计模型中的具体位置标记，实现设计图纸与实际房间快速匹配的功能。

也即，由工程人员将户型图可通过后端PC端上传至后台服务器，由后台服务器对户型图进行解析以得出设计模型，同时将户型图和待匹配房间反馈到移动终端。工程人员再通过移动终端查看需要测量的待匹配房间，并携带三维激光扫描设备到达现场进行扫描后得到待匹配房间的点云数据。由移动终端将点云数据上传至后台服务器，由后台服务器利用本发明提供的基于激光扫描的工程图纸标注方法实现对待匹配房间的设计模型的标注，并将标注的结果反馈到移动终端，由工程人员查看。该过程的数据处理无需人工参与，自动标注，具有效率高、准确率高等特点。

实施例四

基于实施例一，本发明还提供一种存储介质，其上存储有工程图纸标注程序，工程图纸标注程序为计算机程序，工程图纸标注程序被处理器执行时实现如本发明提供的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (9)

1.基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，包括：

获取步骤：获取户型图并对所述户型图进行解析以得出待匹配房间的设计模型，以及获取待匹配房间的点云数据以生成点云扫描模型；

匹配步骤：分别对所述设计模型和点云扫描模型进行墙面识别，并将设计模型的每个墙面与所述点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系，进而得出待匹配房间的匹配模型；

标注步骤：根据待匹配房间的点云数据进行工程计算，并根据工程计算结果对设计模型进行标注；

所述匹配步骤包括：

设计模型墙面识别步骤：根据所述设计模型得出所述设计模型的所有墙面，并按照预设排序规则对所述设计模型的所有墙面进行排序；

点云扫描模型墙面识别步骤：根据所述点云扫描模型得出所述点云扫描模型的所有墙面，并按照预设排序规则对所述点云扫描模型的所有墙面进行排序；

墙面匹配步骤：将所述设计模型的每个墙面与所述点云扫描模型的每个墙面进行一一匹配以得出多种墙面匹配关系；其中，每种墙面匹配关系均包括多个墙面对，每个墙面对包括一个设计模型的墙面和一个点云扫描模型的墙面，并且不同墙面对的墙面不重复；

求解步骤：按照预设评分规则对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行验证以求解得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分；

匹配模型确定步骤：根据每种墙面匹配关系的总得分确定得出最优墙面匹配关系，也即设计模型与点云扫描模型的墙面匹配关系。

2.根据权利要求1所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，所述设计模型墙面识别步骤中按照预设排序规则对所述设计模型的所有墙面进行排序具体包括：

法向量确定步骤：根据待匹配房间的中心位置确定设计模型的每个墙面的法向量；其中，设计模型的每个墙面的法向量为面向待匹配房间的中心位置的法向量；

计算步骤：从设计模型的多个墙面中任取出一个墙面作为排序的第一个墙面，并计算所述第一个墙面的法向量旋转到设计模型的任意一个墙面的法向量的旋转角度；

排序步骤：按照得出的多个旋转角度的大小对所述设计模型的所有墙面进行排序；

其中，按照得出的多个旋转角度从小到大的顺序对所述设计模型的每个墙面进行排序时，设定设计模型的墙面有n个，则n个墙面的排序为：

墙面A1、墙面A2、墙面A3、墙面A4、...、墙面An，并且0<θ_A12<θ_A13<θ_A14 <...<θ_A1n<2π；

θ_A12为墙面A1的法向量旋转到墙面A2的法向量的旋转角度、θ_A13为墙面A1的法向量旋转到墙面A3的法向量的旋转角度、θ_A14为墙面A1的法向量旋转到墙面A4的法向量的旋转角度、θ_A1n为墙面A1的法向量旋转到墙面An的法向量的旋转角度；

其中，计算所述第一个墙面的法向量旋转到所述设计模型的任意一个墙面的法向量的旋转角度时，所述第一个墙面的法向量的旋转方向为逆时针或顺时针。

3.根据权利要求1所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，所述求解步骤具体包括：

坐标系转换步骤：将所述设计模型的所有墙面按照预设操作参数进行旋转、缩放和平移，以使得所述设计模型的所有墙面与所述点云扫描模型的所有墙面位于同一坐标系下；

坐标点获取步骤：按照预设取点规则从所述设计模型的每个墙面上取出多个坐标点以及从所述点云扫描模型的每个墙面上取出多个坐标点；

距离求解步骤：根据每种墙面匹配关系的每个墙面对的两个墙面的坐标点计算得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和，并将每种墙面匹配关系的所有墙面对的距离平方和组成方程组，然后根据最小二乘法对每个方程组进行求解以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和的最小值；

评分步骤：根据每种墙面匹配关系的每个墙面对的距离平方和的最小值对每种墙面匹配关系的每个墙面对进行评分以得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分，进而得出每种墙面匹配关系的总得分。

4.根据权利要求3所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，所述评分步骤中得出每种墙面匹配关系的每个墙面对的墙面匹配分后，还包括：

对于每种墙面匹配关系的每个墙面对来说：

当一个墙面对的一个墙面不存在辅助标识、另一个墙面也不存在辅助标识时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

当一个墙面对的两个墙面均存在辅助标识、并且辅助标识均相同时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行加分；

当一个墙面对的两个墙面均存在辅助标识、并且辅助标识不相同时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

当一个墙面对的一个墙面有辅助标识、并且另一个墙面不存在辅助标识时，将对应墙面对的墙面匹配分按照预设值进行减分；

其中，辅助标识为窗、门、插座、预埋件中的任意一种。

5.根据权利要求1所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，所述获取步骤中的获取待匹配房间的点云数据包括：通过将三维激光扫描仪放置于待匹配房间中，以对待匹配房间进行扫描后得出点云数据。

6.根据权利要求1所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法，其特征在于，所述标注步骤包括：

根据待匹配房间的点云数据计算得出待匹配房间的房间尺寸，并将待匹配房间的房间尺寸在所述设计模型中标注；所述待匹配房间的房间尺寸包括每个墙面的尺寸、开间进深、对角线距离，窗洞宽度，门洞宽度，门洞高度，房屋净高以及预埋件位置；

根据待匹配房间的点云数据对待匹配房间进行工程合格检验数据的计算，并根据工程合格检验数据的计算结果对待匹配房间进行质量合格判断，以得出待匹配房间中质量不合格的位置，并将质量比合格的位置在所述设计模型中标注；其中，质量不合格的位置包括质量不合格的点所在的墙面、以及质量不合格所在墙面的坐标数据；

所述工程合格检验数据包括：墙面平整度、墙面垂直度、天花板水平极差、地板水平极差、房间方正度、阴阳角、地面平整度、三边两线和线盒标高差。

7.基于激光扫描的工程图纸标注装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有在处理器上运行的工程图纸标注程序，所述工程图纸标注程序为计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述工程图纸标注程序时实现如权利要求1-6中任意一项所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。

8.基于激光扫描的工程图纸标注系统，其特征在于，包括：

激光扫描设备，用于对待匹配房间进行扫描得出点云数据；所述激光扫描设备为三维激光扫描仪；

移动APP，设于移动终端上，与所述激光扫描设备、后台服务器通信连接；

后台服务器，用于获取点云数据以及获取待匹配房间的设计模型文件，并根据所述点云数据、设计模型文件执行如权利要求1-6中任意一项所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤；以及将标注结果发送给所述移动终端并通过所述移动APP显示给用户。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有工程图纸标注程序，其特征在于，所述工程图纸标注程序为计算机程序，所述工程图纸标注程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于激光扫描的工程图纸标注方法的步骤。