【技术实现步骤摘要】
一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法
[0001]本专利技术涉及墙面检测
，具体是三维激光扫描技术在墙面检测中的应用，特别涉及一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法。
技术介绍
[0002]墙面平整度是墙体表面的凹凸程度以及墙面整体厚薄均匀的程度，是建筑物工程质量验收的重要标准之一。其结果直接影响工程验收、建筑物的安全使用以及建筑物外墙装饰的稳定性；装饰层不稳定不仅影响建筑物的外观，更重要的是会带来直接或间接的损失，为了确保墙体的质量，需要对墙体进行墙面检测操作，墙面检测的内容一般指检测墙体的垂直度与平整度，其中墙体空鼓是影响墙面平整度和垂直度的典型问题，墙体空鼓是指墙面及地面所使用底层或面层材料由于施工工艺不当或者受潮等原因造成的墙面起泡、起翘和起鼓的现象。由于原砌体和粉灰层中存在空气引起的，墙体空鼓会使得墙砖出现开裂和脱落等现象，甚至会影响墙体自身的承重。
[0003]传统的建筑物墙面平整度检测方法主要有2m靠尺结合契形塞尺检测法、全站仪检测法、白炽灯检测法、红外水平检测法。2m靠尺和契形...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用三维激光扫描仪获取待测墙体建设完成初期及运维期的点云数据，并进行预处理；步骤二：采集前后两期三维激光扫描点云数据，以第二期点云数据为查询点云Q，第一期点云为源点云数据P,基于Delaunay德洛内三角剖分理论完成查询点云Q的三角网格化，建立三角网格索引；步骤三：利用NDT+ICP正态分布变换+迭代最近点算法将前后两期点云配准，以Q为查询点集，完成Q在P中的最近邻点查找，最终使得Q中每一个点Q
i
都能够查找到在P中距离最近点P
j
，建立一一对应的联系，建立索引并计算两两之间的欧式距离L
ij
；步骤四：设置阈值，通过筛选距离查找点对，查询点对间距离超过阈值的点云，形成缺陷点集C；对点集C，建立Delaunay三角剖分将点集分割为小四面体，对四面体的四个点，求取其中心坐标和体积V
ci
，汇总小三角形体积完成缺陷总体积V的计算，通过重心求取公式完成缺陷重心的求取；步骤五：利用凸包算法进行轮廓提取和面积计算得到缺陷范围S。2.根据权利要求1所述的一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法，其特征在于，所述步骤一：利用三维激光扫描仪获取待测墙体建设完成初期及运维期的点云数据，并进行预处理，具体包括：根据待测墙体的具体实际情况，完成三维激光扫描仪的仪器架设，并设置扫描参数，利用三维激光扫描仪获取待测墙体建设完成初期及运维期的点云数据，从而得到建筑物墙面两期的详细情况；并进行包括点云拼站、模型与施工坐标对齐、去噪、下采样在内的预处理，为后续点云处理做好准备。3.根据权利要求2所述的一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法，其特征在于，所述步骤一中点云数据的预处理包括点云拼站、模型与施工坐标对齐、去噪、下采样，具体的是：点云拼站和模型与施工坐标对齐：由于采集到的点云数据将与施工坐标系一致，且各站之间将进行拼站，故设置黑白棋格盘进行坐标转换；将采集各站点云导入到点云专业处理平台中，分别提取各站的黑白棋格盘中心坐标；以此数据为基础完成多站点云的拼站，在合并点云得到完整模型后与施工坐标对齐；对黑白棋格盘设置的要求为：(1)相邻两站具有至少三个共同的黑白棋格盘；(2)扫描仪的入射角大于60
°
，以保证黑白棋格盘上点云的数据质量；去噪和下采样：对三维点云模型进行预处理，包括点云去噪和下采样；采用去噪算法进行处理；对点云数据下采样，降低点云密度。4.根据权利要求3所述的一种基于三角网格化的墙面局部偏差自动化检测方法，其特征在于，所述步骤三中先用NDT算法进行点云的粗配准，具体为：先根据源点云进行空间三维网格划分，对每个虚拟网格计算概率密度函数，将每个网格中的散乱点云一个连续可微的概率密度分布函数，并进一步构建基于所有虚拟网格的多维变量正态分布，以此为基准通过矩阵法进行点云之间的配准，基本步骤如下：(1)将源点云所占的空间划分成指定大小CellSize的网格或体素Voxel；并计算每个网格的多维正态分布参数：
均值：协方差矩阵：(2)对立方体中每个点设定初始变换参数P；(3)对待配准点云，通过变换T将其转换到参考点云网格中x'
i
＝T(x
i
,P)(4)根据正态分布参数计算每个转换点的概率...
【专利技术属性】
技术研发人员：林洲，王外城，陈敏，蔡杨，周志洁，付饶，胡开心，周代勇，郭彤，韩达光，
申请(专利权)人：重庆鲁汶智慧城市与可持续发展研究院，
类型：发明
国别省市：
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