激光点云用于预制构件尺寸检测的方法研究

杜永军，王新雅，吴文清，周小燚，唐志强，李燕君

(1. 无锡交通建设工程集团有限公司，无锡 214000； 2. 东南大学交通学院，南京 211189)

由于预制构件的生产不在施工现场进行，构件制造中产生的尺寸误差会导致拼装困难，后期再进行更改难度更大且成本更高，因此相关工程中对预制构件的制作质量要求较高。传统基于人工测量的质量检测方法存在测量不全面、测量效率低以及人为因素干扰较大等问题，须采用高精度且高效率的新型测量方法以解决预制构件尺寸批量自动化检测的难题。

三维激光扫描技术作为一种新型测量技术，近年来得到广泛关注，该技术可通过三维激光扫描生成点云数据，包含被测物的高精度空间坐标，可反映物体整体及细部几何形态。三维激光扫描技术可为装配式建筑中的尺寸检测、表面损伤检测以及预拼装模拟等关键项目服务，国内外学者已对其进行深入研究，形成的智能检测方法可提高预制构件检测的速度和精度，促进建造智能化发展。

茹高明等[1]将实体构件的点云模型与理论建筑信息模型(building information modeling，BIM)导入专业软件实现精确拟合对齐，解决了复杂空间钢结构的尺寸检测难题。邹付群等[2]利用 Geomagic Qualify软件对冲压件的点云数据和计算机辅助设计(computer aided design，CAD)模型进行比较，分别检测了冲压件的整体、重要截面以及边界的回弹情况。点云处理专用软件可快速反映实体模型与理论模型的差距，适用于需要准确建立理论模型的构件检测。刘春等[3]通过对隧道初支表面进行扫描，获得连续的断面数据及指定断面处的拱顶沉降值和周边收敛值，实现隧道施工的智能化监控。明洋等[4]基于三维激光点云，引入断面剖分思路来获取线状道路特征点的精确位置。这些方法不依赖于理论模型，可通过处理点云数据直接获取关键断面的几何数据。基于三维激光扫描技术的尺寸质量智能检测，研究对象主要集中于形状规则的建筑结构部件，相关研究成果较多，并开发了多种点云边缘和角的提取技术[5-6]。这些技术用于确定实际扫描构件的几何模型，进而获取构件的尺寸要素，在优化检测精度和提升效率方面都具有良好的效果。

本研究重点关注预应力混凝土构件的质量检测，预制构件经过预应力张拉后几何形态发生较明显的改变，点云模型和理论模型拟合对齐进行尺寸检测的方法不再适用。此外，预制构件因用途不同而形状各异，如边跨和中跨梁体在某些尺寸和构造上存在差异，采用先识别点云模型所属形状模式[7-8]，再导入专业软件与对应的理论模型进行对比的检测方法，其过程烦琐复杂且人工干预较多。本研究拟直接对预制箱梁点云数据进行处理，结合断面剖分思路以及点云关键角点提取方法，对预制混凝土箱梁进行尺寸检测，以获取构件的真实形态，探索三维激光点云用于预制构件尺寸检测的方法并探讨相应方法的可行性。

1 基于三维激光点云的预制构件尺寸提取方法研究

三维激光扫描仪获得的点云数据量庞大且有噪声干扰，首先须进行预处理以获得预制构件点云主体，再运用数据处理软件对预制构件的点云进行面域分割和断面切片剖分，最终实现构件各尺寸的提取。

1.1 点云数据预处理

三维激光点云预处理主要包含去噪和降采样两项内容。

初始点云扫描包含扫描目标主体和扫描现场的无关物体，这些无关物体的点云一般是体积较大的聚集性块状噪声，可运用专业点云处理软件手动去除。因光线、震动等外界因素干扰以及扫描仪本身原因造成的散乱离群数据点，一般通过滤波器予以去除，常用滤波器有双边滤波器、高斯滤波器、低通滤波器以及统计滤波器等。本研究使用低通滤波器的整体运作思路：对点云中的每个点p求其k个邻域点，以邻域点拟合一个局部平面，计算p到该局部平面的距离，所述距离超过一定距离阈值的点认为是噪声点。

降采样采用体素滤波器，将点云划分为固定棱长的三维立方体网格，将同一个立方体内的点以网格内各点的质心点代替，达到精简点云的目的。该方法可较好地保留点云原始边界，同时能去除平面上下的噪点，达到进一步平滑、去噪的作用。

1.2 点云面域分割

点云面域分割是指根据各点所属面的不同，将点云分割为若干子集，每个子集中的点在空间位置和法向量上具有相似的性质，可共同描述一个平面或曲面，称为该面域内点，点云面域分割的本质就是提取各面域内点。点云面域分割流程如图1所示。

由于预制箱梁构造较为简单，各面为平面或沿梁纵向呈弯曲且弯曲程度较小的曲面，因此可根据箱梁设计尺寸粗略划定各面域所在空间的坐标范围，所划定的各面域空间包含对应面域的所有点以及少量相邻面域内点，将点云分割为若干面域空间Vi，i=1，2，…，n(n为面域空间个数)，为下一步各面域的精细分割缩小搜索范围。

在各面域空间Vi中，采用区域生长法获取面域内点，储存至内点集Ii。一般情况下，内点集Ii中的点可以共同描述一个完整的平面或曲面，但是由于区域生长法本身对点云的均匀性和连续性有较高要求，当种子点所处局部区域的点云具有明显的不连续性、不均匀性或局部几何特征变化较大时，生长将被阻断，内点集Ii中的点只能描述一个完整平面或曲面中的一部分，因此还需要进一步采用一致性检验来提取剩余部分的点。

一致性检验的具体步骤为：对内点集Ii中的点采用最小二乘法得到拟合平面方程，计算面域空间Vi中的一点q到拟合平面的距离以及点q处法向量与拟合平面法向量的夹角，如果计算结果均小于一定阈值，则将点q添加至内点集Ii中。依次对Vi中的点实行上述一致性检验步骤，最终内点集Ii中的点即为精细分割后的面域内点。某面域空间中的内点提取结果如图2所示，先使用区域生长法提取均匀区域的点云，再使用一致性检验提取剩余点。

1.3 断面切片剖分

为获得预制箱梁各断面的尺寸，采用断面切片剖分的思路提取各断面上的点。点云中点与点之间存在一定的间隔且分布不规则，这导致断面上的点稀疏程度不一致，并且易缺失关键角点。因此在实际提取断面时，先提取具有一定厚度δ的三维切片，再将切片上的点投影至二维平面，以投影点表示断面平面上的点。某预制箱梁切片投影示意如图3所示。

1.4 预制构件尺寸计算

以预制箱梁为例，根据《公路工程质量检验评定标准 第一册 土建工程》[9](JTG F80/1—2017)(以下简称“质量标准”)中对混凝土构件质量检测的要求，计算梁顶底板的纵向长度、梁高等外轮廓尺寸，并对梁端面和各剖切断面的顶底板宽度、腹板倾角、翼缘板厚度等横断面尺寸以及横梁纵向间距等内容进行计算。

梁的外形可通过几何特征元素进行描述，如尖锐特征线和边界线等，这些几何线的交点就是关键角点元素，与线元素共同描述构件的几何形态，构件尺寸计算基于这些关键角点元素数据来完成。

各关键角点坐标获取方法为：对各面域内点集Ii中的点拟合平面或二次曲面，求三面交点获取关键角点坐标；对某一断面，将属于同一面域的点拟合一条直线，求两线交点获取关键角点坐标。通过关键角点坐标即可计算箱梁的外轮廓尺寸以及横断面尺寸。某断面点拟合直线及关键角点示意如图4所示。

1.5 预制构件几何形态呈现

激光点云不仅支持从某一平面上获取尺寸信息，还可结合众多断面对构件的几何形态进行立体呈现。选定某一关键角点，其在沿构件纵向的众多断面上具有不同的空间坐标，可用于表征构件的纵向线形，同时根据各关键角点的空间坐标及尺寸信息可实现逆向建模，用于表征构件实际几何形态。预制箱梁几何线形如图5所示。

根据图5(a)中预制箱梁某节段的8个断面点云可构建出预制梁体的三维模型，以箱梁一侧腹板边和翼缘板底边的交点作为观测角点，图5(b)显示出该角点沿节段纵向的空间位置变化，对这些点拟合二次曲线，可表征箱梁在预应力钢筋张拉后的反拱线形变化。

2 预制箱梁尺寸检测实例

选取3根装配式PC(预制混凝土)箱梁的点云数据进行尺寸提取试验。1号和2号试验梁为中梁，3号试验梁为边梁。1号和2号梁顶板设计宽度为2.40 m，左右两侧腹板外各设置3道横梁；3号梁顶板设计宽度为2.55 m，只有一侧腹板外设置3道横梁。试验梁纵向长度设计值为29.92 m，梁高(截面中线高度)设计值为1.60 m，腹板与底板夹角设计值为75.96°。相邻两片梁通过横梁及翼缘板间的湿接缝连接。现场预制箱梁外观构造及设计横断面示意如图6所示，采用徕卡P50三维激光扫描仪对每根梁进行扫描，每根箱梁的初始点云具有超3 000万个激光点数据。

2.1 点云数据处理

由于扫描现场复杂且构件本身构造繁杂，预制箱梁的台座、外伸钢筋等存在噪声来源，使用CloudCompare软件去除明显的块状噪声和离群噪声点，使用MATLAB软件编写程序实现降采样。

对点云进行空间平移和旋转变换，使箱梁底板中心点与坐标系原点近似重合，粗略划定各面域所在空间范围，再进行点云面域分割，1号梁部分面域分割结果如图7所示。

沿箱梁纵向取若干特征断面，指定断面间距d为1 m，切片厚度δ为0.1 m，在横梁加设特征断面，共31个断面，部分切片及其投影点示意如图8所示。

通过关键角点坐标可计算断面各边尺寸，通过3个面求交点获取关键角点坐标，可用于确定箱梁纵向长度、高度以及横梁的尺寸信息，中横梁关键角点空间位置及坐标如图9所示，基于这些角点坐标可推算出外观的几何尺寸信息。

2.2 尺寸检测结果与测量精度分析

箱梁尺寸要素众多，检测时应选取具有代表性的箱梁尺寸如纵向长度、梁端高度、横梁纵向间距、顶板宽度和腹板倾角。通过点云计算值与现场人工测量值对比，可分析点云的测量精度；通过点云计算值与设计值对比，可分析试验梁预制模板的尺寸控制精度。试验梁顶板纵向长度检测结果如表1所示，试验梁端面梁高检测结果如表2所示，第一道端横梁与中横梁纵向间距检测结果如表3所示。

表1 试验梁顶板纵向长度检测结果

表2 试验梁端面梁高检测结果

表3 第一道端横梁与中横梁纵向间距检测结果

现场测量虽然会受人为因素影响，但结果基本准确。利用该方法获得的尺寸计算值与现场测量值较为吻合，由表1、表2和表3可知，计算值与测量值的差值在10 mm以内，误差在1%以内，说明所研究的方法在长度类尺寸要素检测中精度良好。

3根试验梁的点云计算值及现场测量值表明，箱梁顶板纵向长度均小于设计值29.92 m，这与实际施工方式和预应力张拉后梁体线形变化有关。虽然3根试验梁的梁长存在差异，但由表3可知，横梁的纵向间距十分接近，可保证相邻两片箱梁横向拼接时不会出现横梁错位的情况。

根据质量标准，3根试验梁的端面梁高(端面中线高度)容许范围均为1.6 m-5 mm以内，现场测量值表明梁高均在容许范围内，而2号和3号梁端面梁高点云计算值超出规定容许范围仅1 mm，表明试验梁端面梁高具有较高的制作控制精度。

对试验梁各断面提取关键角点并计算各尺寸要素，统计31个断面的顶板宽度、腹板与底板夹角，1号梁各断面顶板宽度点云计算结果如图10所示，1号梁各断面一侧腹板与底板夹角点云计算结果如图11所示。

由图10可知，通过点云数据计算得到的1号梁各断面顶板宽度点云计算值在设计值2.4 m上下波动。虽然顶板宽度沿梁纵向呈现变大的趋势，但各断面的顶板宽度基本保持在规范容许范围(2.4 m±20 mm)以内，可认为1号试验梁顶板宽度的尺寸控制较为理想。

由图11可知，1号梁各断面一侧腹板与底板夹角在设计值75.96°上下波动，曲线最低点对应的角度与设计值仅相差0.6°，可认为1号试验梁腹板倾角的尺寸控制较为理想。

试验梁顶板宽度检测结果如表4所示，为比较多根梁体的检测效果，列出了3根预制箱梁的顶板宽度检测值比较情况，表4中计算值为每根试验梁点云的31个断面顶板宽度的平均值，测量值为现场人工测量的5个断面顶板宽度的平均值。

表4 试验梁顶板宽度检测结果

由表4可知，点云计算值与传统人工测量值吻合度较高，二者差值在10 mm以内，再次说明所研究的方法在长度类尺寸要素检测中精度良好。

1号与2号试验梁的顶板宽度平均值都在质量标准规定的容许范围(2.4 m±20 mm)以内，3号试验梁的顶板宽度平均值在质量标准规定的容许范围(2.55 m±20 mm)以内，表明试验梁的预制模板在顶板宽度上具有较高的控制精度。

计算每根试验梁点云中31个断面一侧腹板倾角的平均值，由于现场测量一般未对该尺寸要素做详细要求，仅将计算平均值与设计值对比，腹板与底板夹角对比结果如表5所示。

表5 腹板与底板夹角对比结果

由表5可知，腹板倾角(腹板与底板夹角)的计算值与设计值的差值在0.2°以内，表明试验梁的预制模板在腹板倾角上具有较高的控制精度。

2.3 箱梁几何形态还原

选定3号梁剖切断面上腹板边和翼缘板底边的交点，观测其沿构件纵向的空间位置变化，并拟合二次曲线，用以描述纵向几何线形。3号梁预应力张拉后纵向线形如图12所示，由该二次曲线计算上拱值约为35 mm。

根据各断面以及横梁关键角点的空间坐标逆向建立三维模型，用以表征构件实际几何形态，1号梁逆向建立的CAD模型如图13所示，该模型基本还原了构件的实际空间形态，可用于进一步的尺寸核验、三维逆向建模以及后续虚拟预拼装。

3 结论

基于所做研究，结论如下。

(1) 三维激光点云数据处理后得到的几何尺寸计算值与人工测量值的差值较小，长度类尺寸要素差值一般在10 mm以内，角度类尺寸要素差值一般在0.2°以内，误差在1%以内，所提出方法的测量精度较高。

(2) 3根试验梁的典型尺寸要素检测结果表明，箱梁端面梁高、顶板宽度及腹板倾角的点云计算值与设计值较为吻合，基本处于质量标准规定的误差容许范围内，试验梁预制模板对几何外形的控制精度较高。

(3) 三维激光点云可以实现多断面测量，能体现沿构件某一方向上各个剖面的尺寸变化，选定关键角点进行观测可获取箱梁构件的几何线形，从而计算箱梁上拱值。

(4) 依托激光点云获取尺寸信息及关键角点坐标，可逆向建立构件的三维模型，描述出构件的实际几何形态。