基于全站扫描仪的真配对点形变计算及点面优化

来源:用户上传      作者:吴金波 张晓春 杨聃 朱悦林 陈俊涛 苏凯

　　
　　摘要：水电站厂房内设备传统变形监测采用点测量方式，无法反映整体变形特征，而全站扫描仪可快速采集目标表面点云，通过点云处理得到形变量。基于全站扫描仪提出了真配对点的形变计算方法，根据后方交会法设计方案，采集两期点云数据，然后基于真配对点计算形变量并通过点面优化算法减少误差，最后验证了形变计算方法的精度。设计了两个模拟试验验证算法的可行性，通过细绳模拟输电线路弧垂变形和箱体外加锥体模拟壳体鼓包变形，在试验对象上施加外力使其产生形变，并精确测量形变量作为形变参考值。试验结果表明：两个模拟试验的形变计算误差分别为0.146 mm和0.056 mm，精度可达亚毫米级。该形变计算方法能够较好地应用于设施设备变形监测领域。
　　关键词：形变计算; 全站扫描仪; 后方交会法; 孤立点云选取
　　中图法分类号：TV698.1 文献标志码：A DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2022.01.006
　　文章编号：1006 - 0081（2022）01 - 0029 - 08
　　0 引 言
　　传统的变形监测是以点测量技术为主，采用水准仪、全站仪等仪器测定监测点的三维坐标，然后利用坐标值进行形变量的计算和分析[1]。近年来，随着三维激光扫描技术的发展，国内外学者开始用三维激光扫描仪进行变形监测研究。Zhou 等[2]通过地面三维激光扫描仪获取点云数据，建立数字高程模型相减得到矿区地表动态沉降量。梅文胜等[3]对某铁路经过区域进行外业作业，通过后处理软件进行地物和地貌提取，绘制等高线地形图。卢秀山等[4]运用车载式激光扫描仪和CCD相机获取城市信息，提取建筑物特征实现三维模型重建。谢雄耀等[5]对上海地区服役电力塔进行三维激光扫描监测，通过拟合铁塔点云轴线判断其倾斜度。刘求龙等[6]利用地面三维激光扫描仪获取惠泉变电站的空间数据，建立三维空间可视化模型，提供了三维激光扫描仪运用于变电站的新思路。HASAN 等[7]使用三维激光扫描技术对水工建筑物的混凝土表面磨损和体积损失进行分析。
　　三维激光扫描仪可以非接触式扫描得到点云数据，但测距测角精度没有全站仪高，且每站扫描为独立坐标系，在实际应用中会造成不便。而全站扫描仪集成了多项先进的测量技术，是近年来的一项重要技术革新[8]。全站扫描仪可以进行传统的全站仪测量和三维扫描测量，不仅能获取高精度的单点坐标以计算目标的刚体位移，还能获取目标的点云数据，计算局部形变量[9]。相较于三维激光扫描仪，全站扫描仪具有更高的精度，可定点并用后方交会法设站，在同一坐标系下进行扫描，无需点云拼接，避免复杂的数据配准工作[10]。全站扫描仪无需布设监测点，在水电站厂房中部分设备的运行期间不允许工作人员接近、无法在设备上布设监测点的情况下，非接触测量技术可在远离目标处通过线扫描获取点云数据，实现安全高效的非接触测量。
　　对水电站厂房内设备进行变形监测，在形变预警前采取控制措施以避免设备故障影响生产工作，保证水电站发出的电能通过输电线路并入电网，具有重要而深远的意义。为验证本文算法的可行性，设计了两个试验模拟重要设备的常见变形：试验一模拟覆冰荷载、风荷载等常见荷载对输电线路的影响;试验二模拟内部过电压对主变压器的影响，以此验证算法精度。
　　1 研究方案
　　本文拟采集两期全站扫描仪数据进行形变分析。初始点云数据中存在噪声点，对形变量计算产生干扰，影响试验精度。首先，需要对采集到的点云数据进行预处理，通过人机交互和基于投影的点云去噪算法剔除噪声点。然后，针对去噪后的多期点云数据，通过点与点之间的最小距离选择真配对点，先以真配对点之间的距离计算形变量，再运用优化算法减少误差，提高形变量计算的准确性，输出形变结果。具体技术路线图如图1所示。
　　2 点云数据获取及去噪
　　2.1 点云数据获取
　　全站扫描仪主要是运用“后视点+测站点”的采集方式，兼具普通全站仪和扫描仪的功能，因此全站扫描仪获取点云数据无需进行配准。扫描目标前，应围绕扫描目标规划好测站点和棱镜位置，如图2所示。因需要获取两期点云数据来计算形变量，并且要保证两期点云的坐标系统一致，所以善诘阍粕描时的测站点和棱镜位置也应相同。每期点云数据获取工作步骤如下：
　　（1） 在测站点1位置放置全站扫描仪，并对中整平，设置为初始测站坐标（X0，Y0，Z0）。应尽量让仪器能够扫描到目标整体，并在视野开阔位置设置3个后视点放置棱镜。
　　（2） 完成测站点1的初始设站后，选择棱镜1作为标准方向，通过全站扫描仪的“测量”模式测量仪器到每个棱镜的距离、水平角和竖直角，以此计算棱镜的三维坐标（Xi，Yi，Zi）（i=1，2，…），获取多个已知点来确定测量坐标系统。
　　（3） 对目标进行扫描，得到本站点能观测到的部分目标点云数据。
　　（4） 初始测站观测完成后，搬至规划的测站点2，通过步骤（2）得到的棱镜坐标和后方交会法得到测站点2的三维坐标，然后在测站点2建站，并在此站点以新的观测角度扫描目标。
　　后方交会法是利用测站点2位置测量仪器到已知棱镜点的距离、水平角和竖直角，以此计算新站点的三维坐标（X，Y，Z）。点云数据获取及后方交会法示意见图2。图2中，初始测站（X0，Y0，Z0）、棱镜点（Xi，Yi，Zi）、新站点（X，Y，Z）都在同一个坐标系内。此方法可在合适的点设站，并计算同一个测量坐标系下任意新站点的三维坐标，进行点云采集及处理，无需数据配准。
　　2.2 噪声点去除
　　在扫描获取点云数据的过程中，由于仪器误差、扫描区域过大、被测物体表面差异引起反射不同、边缘效应等原因，产生冗余点即点云噪声[11]。而噪声点的存在会对后续的点云处理和三维建模过程造成一定影响。所以，要对初始点云数据进行去噪。本文采取人机交互和基于投影的去噪算法分别进行粗去噪和细去噪，消除噪声点的干扰。
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