基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，包括如下步骤：1）、布设多个站点设备进行扫描，获得盾构隧道结构的三维点云数据；2）、对三维点云数据进行去噪处理；3）、将去噪后的三维点云数据进行配准拼接；4）、调整三维点云数据的坐标系，使得调整后的三维点云数据的中心轴线与世界坐标系中的一条坐标轴平行或重合；5）、三维点云数据空间位置调整后，然后采用非平均分割算法进行环段数据的分割提取。本发明专利技术技术方案通过沿轴向非平均分割方法，解决了隧道直线型走向点云数据传统分割手段不足，该分割方法可实现对隧道点云中环段数据与环缝数据的高效快速分割，并依据分割后的数据特点进行快速区分归类。类。类。

【技术实现步骤摘要】
基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，属于隧道结构安全技术检测领域。

技术介绍

[0002]地铁建设规模大，盾构法应用比例高。盾构法施工具有对周围环境扰动小、安全性高、自动化程度高、施工速度快、不受气候交通影响等优点。盾构法的施工原理为盾构机利用尾部已装好的衬砌块作为支点向前推进，用刀盘切割土体，同时拼装好管片并注浆成型，在此过程中，盾构管片作为受力控件之一，其施工质量的好坏将直接影响隧道的整体质量。在相关标准中规定错台、椭圆度以及中心轴线偏差为管片拼装质量的三个主要指标。
[0003]针对错台、椭圆度以及中心轴线偏差三方面的检测方法各有不同。在错台检测方面，现有本领域技术人员如丁烈云等提出基于图像识别的盾构管片拼装质量检测系统与方法，通过在检测对象上贴标识物，采集检测对象的图像信息，利用3Dmax等软件进行图像处理，可识别管片拼装错台值，并对处理结果进行显示。现有本领域技术人员如赵亚波和王智利用移动三维扫描技术对隧道进行数据扫描并处理检测隧道错台值，分析处理结果认为该方法检测数据量大，检测效率高。现有技术中还有利用增强现实技术实现了隧道施工过程中错台的快速检测，该技术通过建立虚拟质量控制基线模型，并覆盖到AR中的真实管节段上检测错台，实现自动评估结构安全性，通过反馈可用于探索提高隧道的稳定性。
[0004]在椭圆度检测方面，现有技术人员在分析吊铅锤法、全站仪断面法以及激光断面仪法检测隧道椭圆度不足的基础上，提出基于新型移动三维激光扫描系统的隧道管片椭圆度检测技术，该技术检测信息全面，作业效率快，提高了椭圆度检测的可靠性。现有本领域技术人员孟庆年等对比分析了移动式三维激光扫描系统与全站仪椭圆度检测结果，认为两者检测结果相近，但移动式三维激光扫描系统的作业效率更高。
[0005]在中心轴线检测方面，现有技术将隧道点云投影转化成平面二值图像数据，采用图像处理技术中的骨架提取算法提取隧道中轴线。现有本领域技术人员程云建等对隧道点云进行水平投影，提取边界点，利用随机采样一致性算法提取边界点中用于多模型拟合的内点，并基于再次随机采样的全局优化算法计算隧道中线。现有本领域技术人员如Fekete和Diederichs提出基于圆柱面拟合的隧道中轴线提取方法。
[0006]现有技术中，中国专利公开号CN112504062A公开了一种用于检测盾构管片的装置，但该装置只能对盾构管片的错台值进行检测，而无法对椭圆度及轴线偏差。而且该装置在实现对盾构管片连续性检测时需要技术人员在管片上进行移动，其检测的错台值仅限于该装置安置的地方，无法较好的实现检测整个管片范围的错台值。
[0007]另一项现有技术，中国专利公开号为CN113150692A公开了一种压电涂料用于盾构隧道管片的检测，该压电材料主要是对盾构管片进行健康检测，并确定盾构隧道管片的受损状况，主要针对是的管片拼装完成后或隧道运行期间的状态检测。而且该材料需要提前涂装在管片上，如果对每个管片上都提前涂装该材料，会加大施工成本以及延长施工时间。
但如若只是对部分管片涂装该材料，会造成检测数据不全面的情况。
[0008]同样传统的人工检测方法存在测量精度低，信息化程度不足，难以高效且全面的检查隧道管片，检测数据客观性差等问题。
[0009]有鉴于此，开发一种新的基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，解决上述缺陷问题，显然是有必要的。

技术实现思路

[0010]本专利技术的专利技术目的是提供一种基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，解决现有技术中检测时间长、人工检测高成本、检测数据不全面、误差大等缺陷。
[0011]为达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，包括如下步骤：1)、布设多个站点设备进行扫描，获得盾构隧道结构的三维点云数据；2)、对三维点云数据进行去噪处理；3)、将去噪后的三维点云数据进行配准拼接；4)、调整三维点云数据的坐标系：首先通过圆柱拟合方法得到三维点云数据的中轴线，然后求出中心轴线旋转至某一坐标系的旋转矩阵，通过该旋转矩阵使得调整后的三维点云数据的中心轴线与世界坐标系中的任一轴平行或重合；5)、三维点云数据空间位置调整后，然后采用非平均分割算法，进行环缝、环段数据的分割提取；6)、通过最小二乘法的平面圆拟合算法剔除三维点云数据中的无效数据，对三维点云数据进行平面化处理，得到隧道拟合圆方程，提高计算速度，然后通过寻找长短半轴方法对经过最小二乘法平面化的数据进行计算得到检测的椭圆度；7)、通过按斜率环向分割算法对每环缝、环段数据进行环向平均分割，对分割后的数据进行环间计算，得到检测的错台值；8)、通过提取环缝数据与环段数据计算隧道中心点，计算相邻管片中心点的偏差值，然后拟合得到整段隧道点云数据的中心轴线，得到隧道整段完整的中心偏差。
[0012]进一步的技术方案中，所述步骤2)中去噪处理基于Cloud Compare软件，具体包括将与扫描目标物无关的噪点进行框选然后删除和通过软件自带的滤波去噪功能直接去除噪声两种方法相结合的方式对采集到的数据进行处理，得到去噪后的三维点云数据。
[0013]进一步的技术方案中，所述步骤3)中配准拼接基于Cloud Compare软件，具体为使用ICP刚体配准原则，其步骤为在Cloud Compare点云软件中载入待配准的两组点云，并以不同颜色显示加以区分，然后选择ICP配准方式，设置参数条件，参数条件包括迭代次数、阈值、重叠程度，然后完成后配准。
[0014]进一步的技术方案中，所述步骤5)中，采用非平均分割算法将三维点云数据中的不同机构物体分离开来，其步骤如下：设管片宽度为l1，数据起始位置z值为0，由于数据起始位置为第一环管片与第二环管片的第一环缝处，则第i处接缝位置为：z
i
＝(i
‑
1)
×
l1之后在管片环缝段左右两侧分别设置两类分割点：第
①
类分割点：
z
i1
＝(i
‑
1)
×
l1+s第
②
类分割点：z
i2
＝il1‑
s上式中：s为一个常量，是提取接缝处数据宽度的一半，在获取第一第二类分割点后，两类分割点依次间隔并从小到大排列在数据的Z轴上，将两类分割点从小到大进行排列并组成一个集合K：K＝{(i
‑
1)l1+s,il1‑
s},i＝1,2,
…
,n将K中数据依次两两组合成对数据进行分割，即可将隧道点云数据进行非平均分割。
[0015]进一步的技术方案中，所述步骤6)中通过寻找长短半轴方法对经过最小二乘法平面化的数据进行计算得到检测的椭圆度，其步骤为假设q
i
(x
i
,y
i
)是点云数据中任意一点，点q
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)、布设多个站点设备进行扫描，获得盾构隧道结构的三维点云数据；2)、对三维点云数据进行去噪处理；3)、将去噪后的三维点云数据进行配准拼接；4)、调整三维点云数据的坐标系：首先通过圆柱拟合方法得到三维点云数据的中轴线，然后求出中心轴线旋转至某一坐标系的旋转矩阵，通过该旋转矩阵使得调整后的三维点云数据的中心轴线与世界坐标系中的任一轴平行或重合；5)、三维点云数据空间位置调整后，然后采用非平均分割算法，进行环缝、环段数据的分割提取；6)、通过最小二乘法的平面圆拟合算法剔除三维点云数据中的无效数据，对三维点云数据进行平面化处理，得到隧道拟合圆方程，提高计算速度，然后通过寻找长短半轴方法对经过最小二乘法平面化的数据进行计算得到检测的椭圆度；7)、通过按斜率环向分割算法对每环缝、环段数据进行环向平均分割，对分割后的数据进行环间计算，得到检测的错台值；8)、通过提取环缝数据与环段数据计算隧道中心点，计算相邻管片中心点的偏差值，然后拟合得到整段隧道点云数据的中心轴线，得到隧道整段完整的中心偏差。2.根据权利要求1所述的基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，其特征在于，所述步骤2)中去噪处理基于Cloud Compare软件，具体包括将与扫描目标物无关的噪点进行框选然后删除和通过软件自带的滤波去噪功能直接去除噪声两种方法相结合的方式对采集到的数据进行处理，得到去噪后的三维点云数据。3.根据权利要求1所述的基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，其特征在于，所述步骤3)中配准拼接基于Cloud Compare软件，具体为使用ICP刚体配准原则，其步骤为在Cloud Compare点云软件中载入待配准的两组点云，并以不同颜色显示加以区分，然后选择ICP配准方式，设置参数条件，参数条件包括迭代次数、阈值、重叠程度，然后完成后配准。4.根据权利要求1所述的基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，其特征在于，所述步骤5)中采用非平均分割算法，将三维点云数据中的不同机构物体分离开来，其步骤如下：设管片宽度为l1，数据起始位置z值为0，由于数据起始位置为第一环管片与第二环管片的第一环缝处，则第i处接缝位置为：z
i
＝(i
‑
1)
×
l1之后在管片环缝段左右两侧分别设置两类分割点：第
①
类分割点：z
i1
＝(i
‑
1)
×
l1+s第
②
类分割点：z
i2
＝il1‑
s上式中：s为一个常量，是提取接缝处数据宽度的一半，在获取第一第二类分割点后，两类分割点依次间隔并从小到大排列在数据的Z轴上，将两类分割点从小到大进行排列并组成一个集合K：
K＝{(i
‑
1)l1+s,il1‑
s},i＝1,2,
…
,n将K中数据依次两两组合成对数据进行分割，即可将隧道点云数据进行非平均分割。5.根据权利要求1所述的基于激光扫描的盾构机管片拼装成型质量偏差检测方法，其特征在于，所述步骤6)中通过寻找长短半轴方法对经过最小二乘法平面化的数据进行计算得到检测的椭圆度，其步骤为假设q
i
(x
i
,y
i
)是点云数据中任意一点，点q
i
与拟合圆心O(X,Y)之间的距离为R
i
，则：对R
i
最大值R
max
与最小值R
min
进行求解，即：最大值R
max
与最小值R
min
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽娟，史培新，谢雄，汪卫军，吴青琳，武宁奇，万欣，徐晟，董超，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：