基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法
技术领域
1.本发明属于预制构件检测技术领域，具体涉及一种基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法。
背景技术：2.目前，随着我国装配式建筑的发展，地铁预制装配式车站得到了更广泛的应用，其具有车站开挖完成后可以快速拼装，缩短基坑暴露时间，加快施工进度，减少占路时间等优点。但装配式车站因拼装需要，构件精度要求高，因此，对预制构件的外形尺寸误差的检测并根据检测结果指导生产施工显得尤为关键。近年来，随着3d激光扫描技术的发展，针对超大预制构件外形尺寸误差检测，有条件开发一种基于3d扫描仪的检测方法，使得检测更加便捷和高效。
技术实现要素：3.为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法。
4.本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
5.一种基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差的检测方法，包括：
6.步骤(1)：在待检测的预制构件周围设置有环形排列的棋盘标靶板和多个检测点；
7.步骤(2)：在每个检测点利用3d激光扫描仪对待检测的预制构件和所述棋盘标靶板进行扫描，且相邻两个检测点扫描时至少共同扫描三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板，从而得到若干第一点云数据；
8.步骤(3)：拼接所述若干第一点云数据，然后在拼接生成的点云数据中提取待检测的预制构件区域的第二点云数据；其中，所述点云数据的拼接基准为相邻两个检测点共同扫描的至少三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板；
9.步骤(4)：利用标准点云数据对所述第二点云数据进行处理得到待检测的预制构件的外形尺寸误差；所述标准点云数据为根据设计图纸生成的预制构件的点云数据。
10.进一步地，所述步骤(4)包括：
11.步骤(4.1)：将所述第二点云数据与标准点云数据进行坐标轮换和轮廓拟合，得到第三点云数据；
12.步骤(4.2)：将所述第三点云数据与所述标准点云数据对比计算得到待检测的预制构件的外形尺寸误差。
13.进一步地，所述步骤(4.1)中，利用icp算法及最小二乘法进行所述第二点云数据与所述标准点云数据的坐标轮换和轮廓拟合。
14.进一步地，所述步骤(4.2)中，利用截面切割法将所述第三点云数据与所述标准点云数据进行对比计算，得到待检测的预制构件的外形尺寸误差。
15.本发明的有益效果：
16.1、本发明借助3d激光扫描技术，可实现对超大预制构件的检测以获得其点云数据，通过对点云数据的分析处理，得到其与设计构件的外形尺寸误差，进而指导生产，满足装配式地铁车站对于预制构件的精度要求；
17.2、该检测方法能够大大提高检测精度，缩短检测速度，降低检测成本，检测方法及操作也更加快捷高效；
18.3、通过使用3d激光扫描仪实现超大预制构件损伤变形的自动化检测，对预制构件的生产加工质量做出评估，并通过检测结果对后续生产施工提高指导性建议。
附图说明
19.图1为本发明的流程示意图；
20.图2为棋盘标靶板的结构示意图；
21.图3为拼接完后的若干第一点云数据的示意图；
22.图4为第二点云数据的示意图；
23.图5为第二点云数据与标准点云数据进行坐标轮换和轮廓拟合前的效果示意图；
24.图6为第二点云数据与标准点云数据进行坐标轮换和轮廓拟合后的效果示意图；
25.图7为待检测的预制构件的外形尺寸误差示意图。
具体实施方式
26.下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
27.本发明实施例提供了一种基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，请参见图1～图7，具体包括以下步骤：
28.步骤(1)：在待检测的预制构件周围设置有若干呈环形排列的棋盘标靶板和多个检测点。该棋盘标靶板固定在待检测的预制构件外围。
29.该检测点选取时应保证最终能得到完整的待检测构件的点云数据。
30.步骤(2)：在每个检测点利用3d激光扫描仪对待检测的预制构件和所述棋盘标靶板进行扫描，且相邻两个检测点扫描时至少共同扫描三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板，从而得到若干第一点云数据。
31.所述棋盘标靶板如图2所示，相邻两个检测点扫描时至少共用三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板，三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板的中心点连接后形成一个平面，主要用来定位，用于定位的棋盘标靶板测量前后位置应保持不变。与3d激光扫描仪配套的软件可识别棋盘标靶板的中心点，若其能识别三个共面不共线的中心点，则可以实现对相邻检测点的点云数据的拼接。
32.本发明实施例中所述的第一点云数据指扫描所得到的预制构件的三维坐标，其为3d激光扫描仪测量数据的一部分信息，直接提取即可，测量时无需全站仪等仪器配合，操作方便。
33.若3d激光扫描仪测量得到的若干第一点云数据过大，在满足测量精度的要求下可以采用常规算法进行点云稀释处理，以从而提高后续配准拟合的算法效率。
34.此外，也可以采用kd-tree法对第一点云数据进行降噪处理，去除多余无用的信
息。
35.3d激光扫描仪测量前，需进行三脚架调平及合理调整仪器测量范围，从而提高测量效率。
36.步骤(3)：拼接所述若干第一点云数据，然后在拼接生成的点云数据中提取待检测的预制构件区域的第二点云数据；其中，所述点云数据的拼接基准为相邻两个检测点共同扫描的至少三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板。
37.读取所有的第一点云数据，并利用棋盘标靶板形成的点云数据为基准对所有的第一点云数据进行拼接，即将3d激光扫描仪在相邻两个检测点扫描得到的两组第一点云数据中共同扫描的棋盘标靶板形成的三维坐标进行重合，然后在重合后的点云数据中提取得到待检测的预制构件的第二点云数据，该提取过程为3d激光扫描仪自带的软件完成。
38.如果第二点云数据量过大，在满足测量精度的要求下可以采用常规算法进行点云稀释处理，以从而提高后续配准拟合的算法效率，此外，也可以利用kd-tree法对第二点云数据进行降噪处理，去除多余无用的信息。
39.步骤(4)：利用标准点云数据对所述第二点云数据进行处理得到待检测的预制构件的外形尺寸误差；所述标准点云数据为根据设计图纸生成的预制构件的点云数据。
40.进一步地，步骤(4)包括以下步骤：
41.步骤(4.1)：将所述第二点云数据与标准点云数据进行坐标轮换和轮廓拟合，得到第三点云数据；
42.具体地，利用icp算法及最小二乘法进行所述第二点云数据与所述标准点云数据的坐标轮换和轮廓拟合。
43.通过求两个点云数据之间的旋转平移矩阵，将第二点云数据变换到与标准点云数据相同的坐标系下，从而便于后续的计算，最小二乘法用于计算在拟合过程中的误差，从而使得轮廓拟合结果更为准确。
44.步骤(4.2)：将所述第三点云数据与所述标准点云数据对比计算得到待检测的预制构件的外形尺寸误差。
45.具体地，利用截面切割法将所述第三点云数据与所述标准点云数据进行对比计算，得到待检测的预制构件的外形尺寸误差，并在图上标记出来。
46.截面切割法的具体步骤为，设置沿x、y、z轴切割面间距，切割构件的第三点云数据，即测量点云数据和标准点云数据；然后将所得的各切割面投影到对应平行的坐标面内；再沿轴依次调取各截面上的测量点云数据和标准点云数据，利用“kd-tree搜索最邻近点”的方法，计算各截面每个测量点云的误差值；并设置质量标准允许的误差阈值，将各截面误差值大于允许误差阈值的测量点云数据标记记录；最后汇总各截面误差值大于允许误差阈值的测量点云数据，并在构件测量三维点云，即第三点云数据中标记；并根据标记的点指导后续构件的修正。
47.以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
技术特征：1.一种基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，其特征在于，包括：步骤(1)：在待检测的预制构件周围设置有环形排列的棋盘标靶板和多个检测点；步骤(2)：在每个检测点利用3d激光扫描仪对待检测的预制构件和所述棋盘标靶板进行扫描，且相邻两个检测点扫描时至少共同扫描三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板，从而得到若干第一点云数据；步骤(3)：拼接所述若干第一点云数据，然后在拼接生成的点云数据中提取待检测的预制构件区域的第二点云数据；其中，所述点云数据的拼接基准为相邻两个检测点共同扫描的至少三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板；步骤(4)：利用标准点云数据对所述第二点云数据进行处理得到待检测的预制构件的外形尺寸误差；所述标准点云数据为根据设计图纸生成的预制构件的点云数据。2.根据权利要求1所述的基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：步骤(4.1)：将所述第二点云数据与标准点云数据进行坐标轮换和轮廓拟合，得到第三点云数据；步骤(4.2)：将所述第三点云数据与所述标准点云数据对比计算得到待检测的预制构件的外形尺寸误差。3.根据权利要求2所述的基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，其特征在于，所述步骤(4.1)中，利用icp算法及最小二乘法进行所述第二点云数据与所述标准点云数据的坐标轮换和轮廓拟合。4.根据权利要求2所述的基于3d激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，其特征在于，所述步骤(4.2)中，利用截面切割法将所述第三点云数据与所述标准点云数据进行对比计算，得到待检测的预制构件的外形尺寸误差。
技术总结本发明公开了一种基于3D激光扫描仪的预制构件外形尺寸误差检测方法，包括：在待检测的预制构件周围设置有环形排列的棋盘标靶板和多个检测点；在每个检测点利用3D激光扫描仪对待检测的预制构件和所述棋盘标靶板进行扫描，且相邻两个检测点扫描时至少共同扫描三个不在同一平面且中心点不在同一条直线的棋盘标靶板，从而得到若干第一点云数据；拼接所述若干第一点云数据，然后在拼接生成的点云数据中提取待检测的预制构件区域的第二点云数据；利用标准点云数据对所述第二点云数据进行处理得到待检测的预制构件的外形尺寸误差；所述标准点云数据为根据设计图纸生成的预制构件的点云数据。实现对超大预制构件外形尺寸误差进行自动检测，进而指导生产。进而指导生产。进而指导生产。
技术研发人员：刘远建 姜金言 白柱 李先 廉钧超 王启涛 罗鹏飞 刘海涛 宋孝文 贾旋 赵鹏 张怀胜 陈家财 唐剑 常勇
受保护的技术使用者：中铁一局集团有限公司 中国中铁股份有限公司
技术研发日：2022.05.09
技术公布日：2022/11/1
