一种基于三维激光扫描的平整度检测方法技术

本发明专利技术涉及三维激光扫描技术领域，公开了一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，包括以下步骤：获取待检测墙面的基础点云数据；基于基础点云数据建立扫描线索引；基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度；本发明专利技术引入三维激光扫描技术应用于施工建筑平整度检测中，解决三维激光扫描数据冗余问题，提升数据处理效率，在结合平整度检测规范的基础上，提出了一种基于扫描线索引的非均匀抽稀方法，使得三维点云数据轻量化并能够无损保留检测墙面凹凸特征。损保留检测墙面凹凸特征。损保留检测墙面凹凸特征。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维激光扫描的平整度检测方法


[0001]本专利技术涉及三维激光扫描
，更具体地说，它涉及一种基于三维激光扫描的平整度检测方法。

技术介绍

[0002]传统平整度指标检测主要基于人工测量和视觉判断，这种方式费时费力，且受人为主观因素影响较大，导致测量结果不够精确、全面，甚至出现错误结果，通过使用三维激光扫描技术获取建筑结构表面的点云数据，生成三维点云模型，可对建筑结构的施工质量进行确定和分析，但由于扫描点无序、数据量巨大等问题，导致平整度计算的效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，解决相关技术中通过使用三维激光扫描技术获取建筑结构表面的扫描点存在无序、数据量巨大问题，导致平整度计算的效率低下的技术问题。
[0004]本专利技术提供了一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S101，获取待检测墙面的基础点云数据；
[0006]步骤S102，基于基础点云数据建立扫描线索引；
[0007]生成若干个扫描线，扫描线上的扫描点的水平角相同；按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；
[0008]步骤S103，基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；
[0009]非均匀抽稀的方法包括：
[0010]步骤S401，初始化扫描窗口，扫描窗口内包括三个扫描点，将扫描窗口移动覆盖未被抽稀的一个扫描线上的最上方的三个扫描点；
[0011]步骤S402，扫描窗口内的中间位置的扫描点为待抽稀点，计算待抽稀点的凹凸特征相似值，如果凹凸特征相似值等于2，则删除窗口内的待抽稀点；
[0012]步骤S403，如果当前扫描窗口并未覆盖当前的扫描线的最底部的三个扫描点，则将扫描窗口向下滑动返回步骤S402，滑动的步长为1个扫描点，否则进入下一步骤；
[0013]步骤S404，如果存在扫描线未被抽稀，则返回步骤S401，否则结束步骤；
[0014]凹凸特征相似值计算公式如下：
[0015][0016]其中，SCF表示凹凸特征相似值，θ1和θ2分别表示待抽稀点与同一扫描窗口的两个扫描点构成的夹角值；
[0017]步骤S104，基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度。
[0018]进一步地，步骤S101包括以下步骤：
[0019]步骤S201，点云数据采集，在进行三维激光扫描数据采集之前，首先根据待检测墙面结构的位置，提前制定数据采集方案，规划三维激光扫描仪的设站点，保证快速、高精度
获取检测墙面的三维点云数据；
[0020]步骤S202，点云数据配准，对各测站的三维数据进行坐标转换。
[0021]进一步地，步骤S202包括：转换过程中将各参考标靶在扫描仪坐标系下的三维坐标以及在统一坐标系下的三维坐标一一对应，求解出各测站的坐标转换参数，并依据坐标转换参数对相应测站的三维点云数据中的各数据点进行坐标转换，将其从相应的扫描仪坐标系转换至统一坐标系，从而形成统一坐标系下的三维点云数据。
[0022]进一步地，步骤S102包括以下步骤：
[0023]步骤S301，计算扫描点信息，扫描点信息包括扫描点的水平角；
[0024]扫描点的水平角的计算公式如下：
[0025][0026]其中，hor表示基础点云数据中的任意一个扫描点的水平角，x、y分别表示一个扫描点在统一坐标系中的X轴和Y轴的坐标值；
[0027]步骤S302，创建扫描线索引；
[0028]将水平角相同的扫描点布置在同一个扫描线上，按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引。
[0029]进一步地，待抽稀点与扫描点构成的夹角值θ的计算公式如下：
[0030][0031]其中，和分别表示待抽稀点和同一扫描窗口的一个扫描点的向量表示，扫描点的向量表示包括三个维度，三个维度的维度值分别等于扫描点的三维坐标值。
[0032]进一步地，步骤S104包括以下步骤：
[0033]步骤S501，平面拟合，利用最小二乘拟合法获得待检测平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0，其中，A、B、C、D为平面方程参数；
[0034]步骤S502，参数计算，设待检测墙面内点坐标为：(m
i
,p
i
,q
i
)，计算待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离与各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值；
[0035]待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的计算公式如下：
[0036][0037]其中，d
i
表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，A、B、C、D为平面方程参数；
[0038]待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值计算公式如下：
[0039][0040]其中，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，d
i
表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，n表示待检测墙面扫描点的总数；
[0041]步骤S503，计算平整度，平整度计算公式如下：
[0042][0043]其中，S表示待检测墙面的平整度，d
i
表示待检测墙面第i个扫描点到拟合平面的正交距离，表示待检测墙面各个扫描点到拟合平面的正交距离的平均值，n表示待检测墙面扫描点的总数。
[0044]本专利技术的有益效果在于：本专利技术引入三维激光扫描技术应用于施工建筑平整度检测中，解决三维激光扫描数据冗余问题，提升数据处理效率，在结合平整度检测规范的基础上，提出了一种基于扫描线索引的非均匀抽稀方法，使得三维点云数据轻量化并能够无损保留检测墙面凹凸特征。
附图说明
[0045]图1是本专利技术的一种基于三维激光扫描的平整度检测方的步骤图；
[0046]图2是本专利技术的待抽稀点的凹凸特征相似值判断原理图；
[0047]图3是本专利技术的平面拟合法计算平整度示意图；
[0048]图4是本专利技术的建筑点云三维模型；
[0049]图5是本专利技术的获取目标建筑的基础点云数据的步骤图；
[0050]图6是本专利技术的基于基础点云数据建立扫描线索引的步骤图；
[0051]图7是本专利技术的非均匀抽稀的方法步骤图；
[0052]图8是本专利技术的基于第一点云数据计算墙面平整度的步骤图。
具体实施方式
[0053]现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
[0054]如图1～图8所示，一种基于三维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，获取待检测墙面的基础点云数据；步骤S102，基于基础点云数据建立扫描线索引；生成若干个扫描线，扫描线上的扫描点的水平角相同；按照扫描线上的扫描点的水平角由小至大的顺序对扫描线进行编号，建立扫描线索引；步骤S103，基于扫描线索引对基础点云数据进行非均匀抽稀获得第一点云数据；非均匀抽稀的方法包括：步骤S401，初始化扫描窗口，扫描窗口内包括三个扫描点，将扫描窗口移动覆盖未被抽稀的一个扫描线上的最上方的三个扫描点；步骤S402，扫描窗口内的中间位置的扫描点为待抽稀点，计算待抽稀点的凹凸特征相似值，如果凹凸特征相似值等于2，则删除窗口内的待抽稀点；步骤S403，如果当前扫描窗口并未覆盖当前的扫描线的最底部的三个扫描点，则将扫描窗口向下滑动返回步骤S402，滑动的步长为1个扫描点，否则进入下一步骤；步骤S404，如果存在扫描线未被抽稀，则返回步骤S401，否则结束步骤；凹凸特征相似值计算公式如下：其中，SCF表示凹凸特征相似值，θ1和θ2分别表示待抽稀点与同一扫描窗口的两个扫描点构成的夹角值；步骤S104，基于第一点云数据计算待检测墙面的平整度。2.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S101包括以下步骤：步骤S201，点云数据采集，在进行三维激光扫描数据采集之前，首先根据待检测墙面结构的位置，提前制定数据采集方案，规划三维激光扫描仪的设站点，保证快速、高精度获取检测墙面的三维点云数据；步骤S202，点云数据配准，对各测站的三维数据进行坐标转换。3.根据权利要求3所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方法，其特征在于，步骤S202包括：转换过程中将各参考标靶在扫描仪坐标系下的三维坐标以及在统一坐标系下的三维坐标一一对应，求解出各测站的坐标转换参数，并依据坐标转换参数对相应测站的三维点云数据中的各数据点进行坐标转换，将其从相应的扫描仪坐标系转换至统一坐标系，从而形成统一坐标系下的三维点云数据。4.根据权利要求1所述的一种基于三维激光扫描的平整度检测方...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞家勇，吴国强，马巍，林鹏，陈洪根，刘远杰，吴钱娇，
申请(专利权)人：安徽建筑大学，
类型：发明
国别省市：