基于TLS的构件缺陷监测与预测系统技术方案

本申请提供了一种基于TLS技术的结构健康监测与智能预测方法，包括获取构件的外部结构的各区域点云数据，并对得到的点云数据进行预处理；对点云数据进行进一步处理，获得完整三维模型以及变形和裂纹数据，然后对初始模型进行有限元分析，得到材料的变形和裂纹结果；根据修正后的参数重建有限元模型，分析结构变形和裂纹情况，将有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据进行比较，得出数值比较结果；利用重建的有限元模型，智能预测结构未来的变形情况，并进行风险分析，给出风险分析报告。此方法可缩短构件的外部结构的检测时间，提高构件缺陷变化趋势的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于TLS的构件缺陷监测与预测系统
本申请涉及测量
，特别是缺陷监测
，具体而言，涉及一种基于TLS的构件缺陷监测与预测系统及其基于TLS的构件缺陷监测与预测方法。
技术介绍
由于国内与国外地质条件、地下设施、地铁运输状况和需求，以及规范要求等多方面的差异，致使三维激光扫描技术在国内的应用，需要配合大量自主研发、适合中国国情和应用需求的软件和配套硬件，才可能发挥出该技术应有的科技水平和作用。传统的检测手段主要有全站仪、GPSRTK技术等。全站仪定位坐标时，受到天气、交通等很多因素的影响，限制较多，另外，它的测量距离短，需要频繁更换测点，而且全站仪测要求站点与被测的目标物点之间通视，至少要两个协同作业才能完成测量。当前，把构件的外部结构实际模型还原成3D模型的的技术尚未有成熟的商业化运用。CATIA、Pro/E等CAD、CAE软件虽然可以对检测获取的点云逆向建模，但是需要对特征点和特征线进行人工提取来生成模型，耗费大量的人力和时间；因此，需要一个自动化的模型重建技术，从而能够及时地构建构件的外部结构的实际模型以及预测模型，来避免各种安全隐患。基于以上原因，本专利技术因此而来。
技术实现思路
本申请旨在提供一种基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，以解决现有技术中的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于所述系统包括：数据采集模块，用于获取地面激光三维扫描仪采集获取的构件外部结构各区域点云数据；然后对得到的点云数据进行加工处理；模型重建模块，用于根据点云数据建立构件的空间三维模型即构件的初始模型，提取初始模型中构件变形和裂纹数据；以及根据预设参数对初始模型进行有限元分析，构建有限元模型，得到材料的变形和裂纹结果；最后将点云数据处理结果与有限元模型进行比对，基于响应面的方法获取有限元模型的修正参数；根据修正参数重建有限元模型，分析结构变形和裂纹情况，将有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据进行比较，验证修正后的有限元模型；根据验证结果调整有限元模型的修正参数继续重建有限元模型，直到重建后有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据的比较结果达到预定指标；智能预测模块，用于根据重建的有限元模型预测构件的外部结构未来的缺陷变化趋势。进一步的技术方案是，所述数据采集模块还用于获取工业相机采集的目标构件的外部结构的颜色信息，并添加到构件的外部结构各区域点云数据中。进一步的技术方案是，所述数据采集模块对点云数据的加工处理包括对点云数据进行坐标纠正，使相邻区域点云图上有三个以上的同名控制点和控制标靶，将相邻的点云数据统一到同一个坐标系下；并通过国家测绘局设定的一级控制点或者二级控制点把仪器坐标系下的点云数据转化到当地或者全球坐标系统下。进一步的技术方案是，所述模型重建模块进行初始模型的重建是对点云数据进行数据分割，划分到不同的点云子集中，每个点云子集代表同一种曲面形式；依次对每一个点云子集进行曲面拟合，运用NURBS曲面算法进行曲面拟合，对点云数据进行回归计算，得到设定条件下NURBS曲面公式模型中各参数的取值范围，最终用确定的参数分片描述扫描的点云数据，得到分片3D模型；接着，将各个分片3D模型拼接得到完整三维模型，输出点云数据、完整三维模型及其参数文件。本专利技术的另一目的在于提供一种基于TLS的构件缺陷监测与预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)使用地面激光三维扫描仪扫描构件的外部结构，采集获取构件的外部结构各区域点云数据；然后对得到的点云数据进行加工处理；最后根据点云数据建立构件的空间三维模型即构件的初始模型，提取初始模型中构件变形和裂纹数据；(2)根据预设参数对初始模型进行有限元分析，构建有限元模型，得到材料的变形和裂纹结果；然后将点云数据处理结果与有限元模型进行比对，基于响应面的方法获取有限元模型的修正参数；(3)根据修正参数重建有限元模型，分析结构变形和裂纹情况，将有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据进行比较，验证修正后的有限元模型；根据验证结果调整有限元模型的修正参数继续重建有限元模型，直到重建后有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据的比较结果达到预定指标；(4)根据重建的有限元模型预测构件的外部结构未来的缺陷变化趋势。进一步的技术方案是，所述方法步骤(1)中还包括：使用工业相机采集目标构件的外部结构的颜色信息，并添加到构件的外部结构各区域点云数据中。进一步的技术方案是，所述方法步骤(1)中对得到的点云数据进行加工处理包括：噪声处理步骤，用于对点云数据进行滤波，减少点云数据的噪声干扰；数据配准步骤，用于对点云数据进行坐标纠正，并使相邻区域点云图上有三个以上的同名控制点和控制标靶，将相邻的点云数据统一到同一个坐标系下；然后通过国家测绘局设定的一级控制点或者二级控制点把仪器坐标系下的点云数据转化到当地或者全球坐标系统下。进一步的技术方案是，所述方法步骤(1)中建立构件的空间三维模型包括：数据分割步骤，用于简化点云数据后，对点云数据进行数据分割，划分到不同的点云子集中，每个点云子集代表同一种曲面形式；曲面拟合步骤，用于依次对每一个点云子集进行曲面拟合，运用NURBS曲面算法进行曲面拟合，对点云数据进行回归计算，得到设定条件下NURBS曲面公式模型中各参数的取值范围，最终用确定的参数分片描述扫描的点云数据，得到分片3D模型；模型拼接步骤，用于将各个分片3D模型拼接得到完整三维模型，输出点云数据、完整三维模型及其参数文件。进一步的技术方案是，所述方法步骤(2)中的预设参数包括材料、载荷、约束条件；进行有限元分析后，获取产品外部结构的变形及裂纹结果，并与处理的点云数据进行比较，得到以曲线或云图的方式显示的数值比较结果。进一步的技术方案是，所述方法步骤(2)中基于响应面的方法获取有限元模型的修正参数是以变形和裂纹数据作为特征量，以有限元分析中选取的参数作为设计参数，采用试验设计和回归分析方法，以显式的响应面模型逼近特征量与设计参数间复杂的隐式函数关系，获取有限元模型的修正参数。采用上述方案后，本专利技术与现有技术相比较具有以下突出的优点和效果：(1)硬件优势：一体化设计——集数据采集、软件分析以及预测评估于一体的全自动高智能三维激光扫描设备。人性化设计——彩色触摸显示屏，更易操作。智能化设计——实时获得多个时段的预测评估以及合理方案。(2)软件优势：产品良好的兼容性，可直接导出wrl、dxf、ptx、pts、ptc、xyz、xyb、igs、pod等50多种格式的数据，方便与多种行业软件读取数据。Web共享功能，可将扫描图像直接上传至互联网，从而在无需其他辅助软件的情况下，确保客户、供应商和合作伙伴高效共享扫描信息。(3)效益优势：人工成本优势高于传统技术5倍以上，而时间成本却只有传统技术的十分之一，由于其技术数据的全面性，综合价值更是在十倍以上。随着产品的专业化与批量化其成本竞争力可进一步提高。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1示出了本申请一种典型实施方式提出的本专利技术基于TLS技术的结构健康监测与智能预测系统的内部框架图。图2示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于所述系统包括：数据采集模块，用于获取地面激光三维扫描仪采集获取的构件外部结构各区域点云数据；然后对得到的点云数据进行加工处理；模型重建模块，用于根据点云数据建立构件的空间三维模型即构件的初始模型，提取初始模型中构件变形和裂纹数据；以及根据预设参数对初始模型进行有限元分析，构建有限元模型，得到材料的变形和裂纹结果；最后将点云数据处理结果与有限元模型进行比对，基于响应面的方法获取有限元模型的修正参数；根据修正参数重建有限元模型，分析结构变形和裂纹情况，将有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据进行比较，验证修正后的有限元模型；根据验证结果调整有限元模型的修正参数继续重建有限元模型，直到重建后有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据的比较结果达到预定指标；智能预测模块，用于根据重建的有限元模型预测构件的外部结构未来的缺陷变化趋势。

【技术特征摘要】
1.一种基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于所述系统包括：数据采集模块，用于获取地面激光三维扫描仪采集获取的构件外部结构各区域点云数据；然后对得到的点云数据进行加工处理；模型重建模块，用于根据点云数据建立构件的空间三维模型即构件的初始模型，提取初始模型中构件变形和裂纹数据；以及根据预设参数对初始模型进行有限元分析，构建有限元模型，得到材料的变形和裂纹结果；最后将点云数据处理结果与有限元模型进行比对，基于响应面的方法获取有限元模型的修正参数；根据修正参数重建有限元模型，分析结构变形和裂纹情况，将有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据进行比较，验证修正后的有限元模型；根据验证结果调整有限元模型的修正参数继续重建有限元模型，直到重建后有限元模型的变形和裂纹结果与点云数据的比较结果达到预定指标；智能预测模块，用于根据重建的有限元模型预测构件的外部结构未来的缺陷变化趋势。2.根据权利要求1所述的基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于，所述数据采集模块还用于获取工业相机采集的目标构件的外部结构的颜色信息，并添加到构件的外部结构各区域点云数据中。3.根据权利要求1所述的基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于，所述数据采集模块对点云数据的加工处理包括对点云数据进行坐标纠正，使相邻区域点云图上有三个以上的同名控制点和控制标靶，将相邻的点云数据统一到同一个坐标系下；并通过国家测绘局设定的一级控制点或者二级控制点把仪器坐标系下的点云数据转化到当地或者全球坐标系统下。4.根据权利要求1所述的基于TLS的构件缺陷监测与预测系统，其特征在于，所述模型重建模块进行初始模型的重建是对点云数据进行数据分割，划分到不同的点云子集中，每个点云子集代表同一种曲面形式；依次对每一个点云子集进行曲面拟合，运用NURBS曲面算法进行曲面拟合，对点云数据进行回归计算，得到设定条件下NURBS曲面公式模型中各参数的取值范围，最终用确定的参数分片描述扫描的点云数据，得到分片3D模型；接着，将各个分片3D模型拼接得到完整三维模型，输出点云数据、完整三维模型及其参数文件。5.一种基于TLS的构件缺陷监测与预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）使用地面激光三维扫描仪扫描构件的外部结构，采集获取构件的外部结构各区域点云数据；然后对得到的点云数据进行加工处理；最后根据点云数据建立构件的空间三维模型即构件的初始模型，提取初始模型中构件变形和裂纹数据；（2）根据预设参数对初始模型进行有限元分析，构建有限元...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨浩，徐向阳，马剑，
申请(专利权)人：张家港江苏科技大学产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：江苏,32