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大桥工字梁点云模型特征面自动化识别及应用

大桥工字梁点云模型特征面自动化识别及应用

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作者：司玄玄江西理工大学

学位级别：硕士

独立钢梁预制构件的质量检测和虚拟预拼装是现代桥梁建设的一个重要环节,传统手工作业的构件质量检测方式效率低且费时费力,不符合精益化工程建设的要求。随着三维激光扫描技术的不断提高和各个领域的应用普及,利用三维激光扫描技术获... 详细信息

独立钢梁预制构件的质量检测和虚拟预拼装是现代桥梁建设的一个重要环节,传统手工作业的构件质量检测方式效率低且费时费力,不符合精益化工程建设的要求。随着三维激光扫描技术的不断提高和各个领域的应用普及,利用三维激光扫描技术获取物体的精细化三维模型已经成为测绘技术的又一次革命。为快速准确地对独立钢梁构件进行质量检测,实现构件模型数字化拼装测试,文本以大桥工字梁高精度点云模型为实验数据,提出一种基于点云模型的桥梁构件特征面语义识别算法,对定义的构件语义特征进行自动化提取,并根据提取特征语义面实现构件部分质量参数检测算法和虚拟预拼装。本文的主要工作及取得成果如下:(1)根据桥梁检测工程技术规范和算法检测标准,设计钢板梁数据扫描方案,通过规定钢板工字梁放置形态和扫描站点位置布设,获取构件全方位表面信息。为实现不同站点之间数据精确拼接和特殊特征面的识别与计算,在构件关键部位点放置标靶球作为算法识别的关键特征点,最终建立附带检测特征的构件精细化点云模型。(2)针对构件模型小部件分布广,表面细碎结构多等问题,采用一种基于超体素的区域聚类复杂场景分割算法,将构件模型进行超体素分割后再区域生长聚类,使构件同一特征明显的大区域组合体进行再次融合,细小、无关的特征体去除,有效的将构件不同结构区域面进行划分,并采用RANSAC算法进行对比试验,测试不同算法的准确性和效率。(3)根据构件质量检测规范和模型部件分布,定义特征语义面,结合模型的空间几何特征(密度、法向量、空间连通性)建立语义提取规则,提取钢梁构件检测所涉及的关键特征语义面;其次,结合Cloud Compare的插槽扩展机制,实现模型的可视化交互和自动化处理;最终,根据钢构工字梁质量检测规范和拼装流程。(4)工程应用案例。举例说明特征语义面在钢梁构件尺寸检测和虚拟预拼装方向的应用。经实验结果可知,算法可以准确提取关键特征语义面,在参数检测应用中,梁高最大绝对误差1.65mm,拱度最大绝对误差5.8mm,均满足规范要求,该算法可以准确快速地识别构件关键语义特征面,为钢梁构件质量安全检测提供新的思路。

关键词：大桥工字梁点云模型特征面语义知识规则特征面自动识别

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