本发明涉及三维激光扫描，具体为三维激光扫描点云精度分析方法及系统。
背景技术：
1、三维激光扫描是一种高精度的测量技术，利用激光光束捕捉物体或环境的形状和确切位置，以生成被扫描对象的精确三维数据；其工作原理为，发射激光束：扫描仪发射一束激光，照射到目标物体上；激光反射回传：激光从目标物体表面反射回扫描仪；测量距离：扫描仪测量激光往返时间或激光波相位的变化，以计算激光发射点到目标物体表面的精确距离；收集点云数据：扫描仪连续进行上述操作，从不同的角度快速测量数百万个点，形成一个称为“点云”的数据集，每个点代表物体表面的一个坐标。
2、现有授权公告号为：cn106960468b，名称为一种三维激光扫描点云精度评价方法的文件中指出的技术方案包括：首先对三维激光扫描误差源进行系统的分析，构建由光斑、测距、测角及配准引起的点位误差模型；然后引入信息熵，利用激光点位概率密度函数模型，建立激光点位信息熵，并根据误差熵和信息熵的关系，构建激光点位误差熵模型；最后，考虑相邻激光点位误差熵相互影响的情况下，构建邻近点误差熵，并利用投影算法，构建点云误差熵，实现基于误差熵空间的点云精度评价；本发明克服了传统三维激光扫描点云精度无法评价的缺点，有助于真实反映点云产品构建的精度，为三维激光扫描应用的可靠性提供了理论依据，但其无法进一步的保证模型制作质量；
3、结合上述文件和现有技术，在对固定场景下，例如：厂房内的机械设备和管道进行三维模型搭建时，需要使用到三维激光扫描技术，通过测量海量的点云数据，以构建所需的模型，但在模型构建过程中往往会存在如下问题：
4、1、点云数据处理存在数据整合不精确、误差较大的情况；
5、2、传统的三维模型评估往往依赖于人工介入，这个过程既耗时又容易出错；模型的品质问题可能在整个项目后期才被发现，无法实现及时反馈，从而造成工程延误这类情况。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了三维激光扫描点云精度分析方法及系统，自动化的数据预处理、配准和模型重建流程显著提升了处理效率，通过自动滤波去噪、自动配准算法调整和三维模型构建，实现了高效的数据处理，使得复杂的工业场景能够快速且准确地被数字化和分析；通过即时反馈模型品质问题，并在品质不达标时立即采取措施，通过其自动化和实时反馈机制，大幅提升了三维模型的制作质量，提高了操作效率，解决了背景技术中提出的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
5、三维激光扫描点云精度分析系统，包括：
6、数据采集模块，采用移动式三维激光扫描仪获取场景内的原始点云数据，并对场景内预先标定的区域进行时长增加设定，由以下方式决定：
7、
8、式中，sr表示增加的扫描时长，ms表示标定的区域面积，h表示设定的临界面积值，且h的取值范围为3～5，g为误差因子，且g的取值范围为0～2；
9、数据处理与管理模块，对原始点云数据进行预处理，采用配准算法进行点云配准，将捕获的原始点云数据整合到一个统一的坐标系统中，构建对应场景的三维模型；
10、精度评估与分析模块，将构建的三维模型与预设的cad模型进行对齐，并利用软件工具进行数据对比，生成并依据误差数据进行误差计算，将计算得出的误差偏差值与预设的误差阈值进行对比，在误差偏差值超过误差阈值的条件下，触发重置策略；反之，则利用三维视图工具得出标记的误差区域，将误差区域转换为二值图像，得出误差区域面积，并将各个误差区域面积与预设的标准阈值进行对比，根据对比结果执行相应的策略；
11、评估报告生成模块，在误差区域面积未超过标准阈值的条件下，自动记录所有数据处理过程，并依据获取的评估参数，生成品质预估指标，并将品质预估指标作为结果输出；
12、对比调整模块，搭建规则引擎，将得到的输出结果与设定的评分阈值进行对比，在品质预估指标超过评估阈值时，不做响应动作；反之，则发出预警信号，执行二次调整策略。
13、进一步的，预先标定的区域包括场景内设备边缘区域和管道对接区域，采用canny边缘检测算法，自动识别出设备边缘区域和管道对接区域。
14、进一步的，对原始点云数据进行预处理的过程为：将原始点云数据存储于搭建的数据库中，而后进行滤波去噪；而后采用配准算法进行点云配准的过程为：粗配准：采用基于特征的配准方法，识别不同数据中的共同特征，细配准：应用迭代最近点算法，优化点云之间的对齐精度。
15、进一步的，进行数据对比时采用的软件工具包括cloudcompare和polyworks中的任一种；
16、利用软件工具进行数据对比生成误差数据的过程为：
17、计算每个点云点与cad模型表面之间的最近距离，生成误差值，对所有点的误差值进行统计分析，计算误差偏差值，所依据的公式如下：
18、
19、式中，pwc表示误差偏差值，wct表示任一点的误差值，t＝1、2、…、n，n为正整数，且n也表示所有点的数量，表示所有点对应误差值的均值。
20、进一步的，触发的重置策略为：重新进行原始点云数据的获取操作，直至误差偏差值未超过误差阈值为止。
21、进一步的，派遣闲置技工采用手持扫描设备的方式实现检测扫描操作，依据该技工的职业评估分、对应的误差区域面积以及标准阈值，生成对应误差区域的检测时长预估值，该技工按照检测时长预估值检测对应误差区域；
22、其中，对应技工职业评估分的获取方式如下：
23、采集对应技工的工作数据，且工作数据包括对应技工的从业年限、近一个月的平均工作时长以及历史参加培训的次数，对工作数据进行归一化处理后，计算生成对应技工的职业评估分，所依据的公式如下：
24、gz＝w1*nx+w2*gs+w3*sz；
25、式中，gz表示对应技工的职业评估分，nx表示从业年限，gs表示近一个月的平均工作时长，sz表示历史参加培训的次数，w1、w2、w3分别为从业年限、近一个月的平均工作时长以及历史参加培训的次数的权重，且w1>w2>w3>0。
26、进一步的，计算检测时长预估值所依据的公式如下：
27、
28、式中，jsc表示检测时长预估值，k是比例常数，且k的取值范围为1～2，wm表示误差区域面积，bz则表示标准阈值，α和β表示对应指数，且α>β>0。
29、进一步的，评估参数包括标记误差区域的数量、从起始时刻至达到误差区域面积未超过标准阈值所处时刻所需的时长以及所有点对应误差值的均值；
30、其中，标记误差区域的数量：每个单独标记误差区域的数量和；
31、从起始时刻至达到误差区域面积未超过标准阈值所处时刻所需的时长：该处的起始时刻表示采用移动式三维激光扫描仪获取场景内的原始点云数据所处的时刻，误差区域面积未超过标准阈值所处时刻表示经过检测时长预估值后所处的时刻或直接检测出误差区域面积均未超过标准阈值所处的时刻；
32、生成品质预估指标之前需要对评估参数进行无量纲化处理；
33、而后，计算品质预估指标所依据的公式如下：
34、
35、式中，i表示品质预估指标，c表示误差修正值，且c的取值范围为1～2，hs表示标记误差区域的数量，so表示从起始时刻至达到误差区域面积未超过标准阈值所处时刻所需的时长，权重系数：0≤a1≤1，0≤a2≤1，0≤a3≤1。
36、进一步的，执行的二次调整策略为：重新进行原始点云数据的获取操作。
37、三维激光扫描点云精度分析方法，包括如下步骤：
38、s1、采用移动式三维激光扫描仪获取场景内的原始点云数据，并对场景内预先标定的区域进行时长增加设定，由以下方式决定：
39、
40、式中，sr表示增加的扫描时长，ms表示标定的区域面积，h表示设定的临界面积值，且h的取值范围为3～5，g为误差因子，且g的取值范围为0～2；
41、s2、对原始点云数据进行预处理，采用配准算法进行点云配准，将捕获的原始点云数据整合到一个统一的坐标系统中，构建对应场景的三维模型；
42、s3、将构建的三维模型与预设的cad模型进行对齐，并利用软件工具进行数据对比，生成并依据误差数据进行误差计算，将计算得出的误差偏差值与预设的误差阈值进行对比，在误差偏差值超过误差阈值的条件下，触发重置策略；反之，则利用三维视图工具得出标记的误差区域，将误差区域转换为二值图像，得出误差区域面积，并将各个误差区域面积与预设的标准阈值进行对比，根据对比结果执行相应的策略；
43、s4、在误差区域面积未超过标准阈值的条件下，自动记录所有数据处理过程，并依据获取的评估参数，生成品质预估指标，并将品质预估指标作为结果输出；
44、s5、搭建规则引擎，将得到的输出结果与设定的评分阈值进行对比，在品质预估指标超过评估阈值时，不做响应动作；反之，则发出预警信号，执行二次调整策略。
45、(三)有益效果
46、本发明提供了三维激光扫描点云精度分析方法及系统，具备以下有益效果：
47、1、通过设定扫描时长的增加公式，能够根据标定区域的面积自动调整扫描时间，确保对关键区域的深入和精确扫描，同时避免对不重要区域的过度浪费，这种方法可以根据实际需求灵活调整，提高了资源的使用效率和扫描工作的整体效率；
48、2、使用图像分割技术和二值图像转换，可以自动计算出标定区域的实际面积，这一过程减少了人工干预的需要，提高了数据处理的自动化程度和准确性；此外，这种技术的应用还可以帮助自动识别和记录重要的工业设施信息，为后续的维护和监控提供数据支持；
49、3、通过使用基于特征的粗配准和迭代最近点(icp)算法的细配准，该方案能够将不同角度和位置捕获的点云数据有效整合，极大提高了数据的准确性和一致性，从而构建出高精度的三维模型；自动化的数据预处理、配准和模型重建流程显著提升了处理效率，减少了人工介入的需求，通过自动滤波去噪、自动配准算法调整和三维模型构建，实现了高效的数据处理，使得复杂的工业场景能够快速且准确地被数字化和分析；
50、4、当误差偏差值超过阈值时，能够触发重置策略，重新进行数据采集，确保数据质量，此外，误差区域的实时监测和辅助策略的实施，如派遣技工进行针对性检测，提供了一种动态调整和即时响应的能力，进一步保证了数据采集的精度和效率；
51、5、通过即时反馈模型品质问题，并在品质不达标时立即采取措施，这种即时的错误修正和二次调整策略大幅减少了工程延误和成本超支的风险，通过其自动化和实时反馈机制，大幅提升了三维模型的制作质量，提高了操作效率。
1.三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：预先标定的区域包括场景内设备边缘区域和管道对接区域，采用canny边缘检测算法，自动识别出设备边缘区域和管道对接区域。
3.根据权利要求2所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：对原始点云数据进行预处理的过程为：将原始点云数据存储于搭建的数据库中，而后进行滤波去噪；而后采用配准算法进行点云配准的过程为：粗配准：采用基于特征的配准方法，识别不同数据中的共同特征，细配准：应用迭代最近点算法，优化点云之间的对齐精度。
4.根据权利要求3所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：进行数据对比时采用的软件工具包括cloudcompare和polyworks中的任一种；
5.根据权利要求4所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：触发的重置策略为：重新进行原始点云数据的获取操作，直至误差偏差值未超过误差阈值为止。
6.根据权利要求5所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：辅助策略为：派遣闲置技工采用手持扫描设备的方式实现检测扫描操作，依据该技工的职业评估分、对应的误差区域面积以及标准阈值，生成对应误差区域的检测时长预估值，该技工按照检测时长预估值检测对应误差区域；
7.根据权利要求6所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：计算检测时长预估值所依据的公式如下：
8.根据权利要求7所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：评估参数包括标记误差区域的数量、从起始时刻至达到误差区域面积未超过标准阈值所处时刻所需的时长以及所有点对应误差值的均值；
9.根据权利要求1所述的三维激光扫描点云精度分析系统，其特征在于：执行的二次调整策略为：重新进行原始点云数据的获取操作。
10.三维激光扫描点云精度分析方法，使用权利要求1至9中的任一种所述系统，其特征在于：包括如下步骤：
