基于风洞点云的平整度检测程序开发与实现

何原荣， 郑渊茂

(厦门理工学院 计算机与信息工程学院， 福建 厦门 361024)

基于风洞点云的平整度检测程序开发与实现

何原荣， 郑渊茂

(厦门理工学院 计算机与信息工程学院， 福建 厦门 361024)

大量的建设、交通和运载工具等工程问题都需要风洞实验室加以解决，而在风洞工程建设中，对风洞内表面的表面平整度具有很高的要求。目前国内很多风洞不能满足试验的需求，导致要排队做实验，最终导致延长建筑工期。为了检测风洞内表面平整度，以厦门理工学院多功能风洞为研究区域，采用Faro Scene和Matlab，扫描得到风洞侧墙和顶墙的点云数据，并将该数据进行平面拟合分析墙面的平整度，为风洞质量检测提供了决策分析的依据。

三维激光扫描， 风洞， 平整度， 平面拟合

0 引言

风洞，是指通过管道实验设备人工通过外力制作和控制风洞里面的均匀流动气流，来研究风洞内的飞行器或目标对象周围流动的气体，并可量度风洞内气流对目标对象的作用以及观察目标物体物理现象的工具，它是最常用、最有效的空气动力实验工具[1，2]。通过室内风洞实验进行研究，可不受外界恶劣的自然条件限制，极大增强目标物体的研究试验效率，节省大量的人力、物力和时间成本，还可提高研究水平，更好地解决科研和生产上的具体问题[3]。近些年，风洞已被广泛地应用于民用项目。一般90 m以上的建筑和那种大跨度的，比如机场候机楼、高铁站、体育场馆以及大型交通建设工程均需要风洞实验室加以解决。例如，海沧大桥和宜昌长江公路大桥在建设过程，同济大学、西南交通大学就采用了风洞试验来验证结构的抗风能力和提高猫道抗风稳定性的措施，并依据实验结果改进猎道设计。此外，汽车在公路行驶中，有约60%～85%的能源消耗是用来克服行驶过程中的空气阻力做功的，浪费了大量的能源效率。因此，对于追求低排放和低油耗的家用性环保轿车来说，如何最大化地减小汽车行驶过程中的空气阻力是一项重要的研究内容。在一些新款汽车在设计时，为了降低风阻系数，减少汽车行驶时所受的阻力，均会采用风洞试验。风洞为我国自行自主研制的各类风力机械、军用飞机、导弹设备、高空飞船以及太空卫星提供大量的研制实验数据，有效地增强了我国的国防设备的实力，同时也为我国大量的民用公共设施起到极大地推动作用[4]。

根据福建省厦门市建设局提供的数据表明，厦门市每年需要做风洞试验的建筑就有几十栋，此前这些试验项目都要派送到外地出去试验，成本大增，而且由于目前国内风洞不能满足试验的需求，导致要排队做实验，最终导致建筑工期延长。厦门理工学院多功能风洞是福建省首个风洞实验室，该风洞是通过人为室内构建一个U型管道，通过外部的动力装置驱动不同级别空气在U性管道内流动，同时把需要试验的目标物体模型安装在风洞的U型管道内，进行测压、测力和测振等的试验功能，然后对目标物体的结构抗风性能进行评价分析，得出目标物体的抗风性的稳定性。此多功能风实验室填补了福建省乃至海西地区在全国抗风性领域研究的空白，特别是对于常受台风等自然灾害的沿海的福建省地区，此风洞实验室的建设对于促进福建省和厦门城市经济建设，减少因台风灾害造成的经济损失，其经济效益无穷的、社会效益是不可估量。

进行目标物体风洞实验时，通常是将目标物体的模型或实物固定在风洞的U型管道内反复地、不断地取得实验数据。为使实验数据结果准确，风洞内的气体流动必须与实际外界的气体流动状态性质相似。但由于风洞尺寸大小和动力装置的限制，在风洞中同时模拟出所有的相似参数是相当困难的。据统计，国外拥有的各类不同的风洞就有数百座，符合标准的也才186座，可见达标风洞工程建设要求较高。而风洞内表面的质量和精度是影响风洞内模拟风场品质的重要因素，内表面不平整会增加表面对风场气流的不利影响，导致风洞实验结果不准确，因此，在风洞工程建设中，对风洞内表面的表面平整度具有很高的要求。

传统的检测方法采用长靠尺、楔形塞尺、测距仪、白炽灯、全站仪、红外水平检测仪等进行抽样检测，对于无法测量的地方采用目测[5]。何涛[6]选取多个待测量平面，采用靠尺抽样测量建筑物表面面平整度，通过不合格点的比率确认是否建筑物表面平整度是否合格。此种方式工作量大，抽样数量有限，作业过程繁琐、检测效率低，测量精度差，无法实现风洞内表面平整度的全面检测，难以为今后修补风洞内表面平整度不符合标准的区域提供准确的依据，风洞实验效果不够理想。潘国荣[7]提出一种基于扫描线中的拟合直线段，通过构造拟合平面生长种子，借助反复双向生长的方式生成点云中的拟合平面片。该方法具有较好的抗差能力，效率也更高。

本文提出基于地面三维激光扫描的新技术，突破传统测绘技术方法的瓶颈，能够高效率、高精度获取内表面平整度信息以点云的形式复制到计算机中，通过Matlab软件拟合出点云平面来全范围检测风洞内表面平整度，避免抽样检测方法可能漏检平整度误差过大部位的问题，而且可通过点云坐标准确定位检测位置，为后续对风洞内表面平整度不符合标准的区域进行修补提供准确的依据，从而使风洞内表面实现全面平整，提高了风洞实验时模拟风场的品质[8]。

1 方法和原理

采用三维激光扫描仪扫描风洞内表面，获取风洞内表面的点云数据。根据点云数据集内各点的坐标拟合出一个空间平面，计算点集内各点相对于所拟合的空间平面的偏差。从而，可以判断表面平整度误差是否大于最大允许误差，据此可以进一步判断该点集范围内风洞内表面区域的平整度合格。常用的平面拟合方法有最小二乘法和特征值法[9-11]等。平面方程的一般表达式为：

Ax+By=Cz+D=0,(C≠0)

对于一系列的n个点(n≥3):

(xi,yi,zi),i=0,1,…，n-1

要用点(xi,yi,zi),i=0,1,…，n-1拟合计算上述平面方程，则使：

最小。

要使得S最小，应满足：

解上述线形方程组，得：a0,a1,a2，故平面方程z=a0x+a1y+a2。

假设每个激光点到拟合平面的距离为d，则：

最终得到的平面拟合度δ为：

2 程序开发与实现

基于Matlab环境下开发的风洞点云平整度检测程序主要利用计算机高效、快速处理数据的功能，将风洞内表面的点云数据进行加工处理，并将内表面平整度情况以可视化的形式进行展示。该程序通过加载点云数据将数据导入程序。根据点云数据集中各点坐标求出最佳空间拟合平面。计算各点到拟合平面的距离。调用Matlab中的hist()函数将距离按大小进行着色并绘制直方图。将各点到拟合平面的距离以可视化的方式进行风洞内表面平整度情况的分析。图1为风洞点云平整度检测程序流程图。

图1 风洞点云平整度检测程序流程图Figure 1 The flatness detection steps of wind tunnel point cloud

风洞平整度的平面拟合和质量评估程序开发采用Matlab进行，关键代码如下：

{

x=x0+dx1;%拟合平面的系数a,b,c

d=(1/norm(x))*(part_of_second*x+ones(139872,1));% 139872个点到拟合平面的距离

m0=sqrt(norm(d)∧2/(139872-3));%平整度，数值为正代表凸点，数值为负代表凹点

hist(x,n) %其中x是一维向量，函数功能是将x中的最小和最大值之间的区间等分n份，横坐标是x值，纵坐标是该值的个数

hist(d,50);%距离分布直方图

xlabel(′距离d′)

ylabel(′个数n′)

}

3 实例分析

3.1 数据获取

数据获取采用的扫描仪为FARO Laser Scanner Focus，这是一款相位式三维激光扫描仪，可以在每秒得到约百万测量点，能对复杂的环境和几何形状进行精确三维重建。激光发射器通过激光二极管发射近红外波长的安全激光束，激光束通过旋转反射镜对所测对象进行立面的扫描，借助时间解码器或鉴相器获取不同点位的反射时间差，从而测出激光与测量点之间的距离，最后编码器利用采集到的镜头旋转角度和水平旋转角度的值，计算出被测地物表面上每个扫描点的三维坐标，最后整合得到被测对象的采样点集合，称之为“点云”。 在测量一些不规则物体时，传统测量完全发挥不出作用。而三维激光扫描仪在对不规则物体的测量建模过程中，在点云的大数据量的支持下，模型无论是精细程度还是真实还原性上都得到了大大的提高。图2表示为三维激光扫描仪拍摄流程。

图2 三维激光扫描仪拍摄流程Figure 2 The filming process of 3D laser scanner

本研究通过扫描多功能风洞的U型轴线，获取大量的风洞墙面以及屋顶的激光点云数据，其中砖墙面一共采集了139872个点，采集后的数据通过FARO软件进行去噪工作。采用本文前面介绍的方法得到墙面的拟合平面方程为：

-0.02529x+0.22057y-0.001236z+

1=0。

3.2 数据分析

根据上面算法可得出墙面的平整度。墙面点到拟合平面的距离分布如图3所示，距离分布的统计直方，如图4所示。根据距离分布统计直方图可得，点到平面的距离近似地服从正态分布。距离最大值为2.4 mm，最小值为-2.7 mm。参照《建筑装饰装修工程质量验收规范》的规定，墙壁表面工程的表面平整度在3 mm以内即符合要求，因此该多功能风洞的墙面平整度符合规范要求。

图3 风洞内部三维点云Figure 3 The three-dimensional point cloud of wind tunnel internal

图4 顶墙面各点到拟合平面的距离分布Figure 4 The distribution fitting from top wall each point to fitting plane

关于顶墙平整度情况分布图制作，采用Excel和Origin制作。先用Excel筛选出3组颜色标签的数据，根据公式IF(F2>=0.006,"红",IF(F2>=0.002,"黄","绿"))，将距离按照阈值进行着色。然后在Origin上分3组画散点图，得到的平整度为0.02616，直观地反映墙面的平整状况，如图5所示。同时，从图6的分析结果可以明显看出，墙面点到拟合平面的距离分布集中在[-1，2 mm]，极少为[2，3 mm]的点，说明平整度良好，有利于后续开展风洞研究工作。

图5 顶墙距离分布统计直方图Figure 5 The statistical histogram of top wall histogram distance

图6 顶墙平整度情况分布图Figure 6 The distribution diagram of top wall roughness profile

4 总结

本文基于地面三维激光扫描仪的新技术方法，极大突破传统测绘方法的瓶颈，创建新型的作业模式，在数据采集效率和成图精度上均得到较大提高。通过实验得到墙距离分布统计直方图和墙面各点到拟合平面的距离分布，以及最终的平整度情况分布图，以及对点云数据的平整度情况分布图分析，可以提高点云数据的平整度检测精度,为后续对风洞内表面平整度不符合标准的区域进行修补提供准确的依据，从而使风洞内表面实现全面平整，提高了风洞实验时模拟风场的品质。此套技术还可以运用于建筑物、桥梁变形检测工程。

[1] 黄福幸.低速风洞数据采集与控制系统研制[D].大连：大连理工大学,2003.

[2] 石坤. 0FDY-1.2型风洞风速控制与数据采集处理系统的研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学,2007.

[3] 朱朝云,丁国栋,杨明远.风沙物理学[M].北京：中国林业出版社，1992.

[4] 范洁川,樊玉辰,姚民裴,等.世界风洞[M].北京：航空工业出版社，1992.

[5] 李杰,程效军.三维激光扫描仪在墙面平整度检测中的应用[J]. 井冈山大学学报:自然科学版, 2014(4):13-17.

[6] 何涛,任海军,陈端圣,等.建筑表面平整度检测方法:中国CN102538739A[P].2012

[7] 潘国荣, 谷川, 王穗辉,等. 三维激光扫描拟合直线自动提取算法研究[J]. 大地测量与地球动力学, 2009, 29(01):57-63.

[8] 谢武强,宋杨,王峰,等. 三维激光扫描仪在建筑物立面测量中的应用[J]. 城市勘测, 2013(1):12-14.

[9] 官云兰,程效军,施贵刚.一种稳健的点云数据平面拟合方法[J].同济大学学报:自然科学版,2008, 36(07):981-984.

[10] 叶珉吕，花向红，陈西江，等.基于正交整体最小二乘平面拟合的点云数据去噪方法研究[J].测绘通报,2013(11):37-39.

[11] 苍桂华,岳建平.基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合[J].激光技术,2014,38(03):307-310.

Program Development and Implementation of Roughness Measurement Based on Wind Tunnel Point Cloud

HE Yuanrong, ZHENG Yuanmao

(College of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian 361024, China)

A large number of construction, transportation and vehicle engineering problems need to be solved wind tunnel laboratory, in the wind tunnel engineering construction, surface roughness on the surface of wind tunnel has the very high request. The current domestic many wind tunnel can't meet the test requirements, which cause to do experiments in line, eventually lead to extend the construction time limit for project. In order to detect wind tunnel surface roughness, the multifunctional wind tunnel of Xiamen University of Technology as the study area, By the Faro Scene and Matlab, scan point cloud data of wind tunnel side wall and top wall can be acquired, and come true the plane fitting to analyze wall roughnes based on the point cloud,which provides the decision analysis basis for wind tunnel quality detection.

3D laser scanning, wind tunnel, roughness, surface fitting

2016 — 09 — 12

国家自然科学基金面上项目(41574011);福建省自然科学基金面上项目(2016J01199);福建省测绘地理信息科技创新项目(2015J14)

何原荣(1977-)，男，福建漳州人，博士后，副教授，研究方向：地图制图学与地理信息工程。

U 416.03

A

1674 — 0610(2016)06 — 0073 — 05