基于三維激光掃描開挖隧道掌子面信息采集提取技術(shù)及工程應(yīng)用

（中電建冀交高速公路投資發(fā)展有限公司，河北 石家莊 050000）

一、引言

隧道內(nèi)地質(zhì)勘察能夠預(yù)測隧道開挖面前方地質(zhì)條件，為判斷隧道圍巖穩(wěn)定性提供地質(zhì)依據(jù)，是隧道能否實(shí)現(xiàn)安全建設(shè)的重要前提。由于傳統(tǒng)的人工地質(zhì)素描法危險(xiǎn)性較高、效率較低，且易受人為主觀因素影響，難以達(dá)到快速、客觀、充分地提取地質(zhì)信息的目的，因此，本文引入基于自動(dòng)化采集及信息提取系統(tǒng)，對(duì)河北省太行山高速公路邯鄲段東坡隧道項(xiàng)目開挖掌子面信息進(jìn)行采集，并利用提取指標(biāo)為隧道圍巖分級(jí)與穩(wěn)定性分析提供依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)采集

采用Leica ScanStation P30激光掃描儀，設(shè)置其測距精度達(dá)1.2mm+10ppm，測角精度達(dá)±8s。進(jìn)行隧道掌子面掃描時(shí)，需將激光掃描儀架立于掌子面正前方10m左右，按照測平水平，不斷調(diào)整支架直至頂部呈水平布置，后固定好腳架，并設(shè)置掌子面區(qū)域的掃描角度，對(duì)測區(qū)掌子面進(jìn)行高密度掃描。整個(gè)掌子面的掃描完成用時(shí)大約為3～5min。

三、點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪、重采樣

通過三維激光掃描獲得的點(diǎn)云呈密集分布且含有大量噪聲。此狀態(tài)下，若直接對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行三角剖分，三角網(wǎng)上將會(huì)產(chǎn)生大量空洞和重疊，因此，筆者選擇采用移動(dòng)最小二乘法（Moving Least Squares，MLS）來剔除噪聲。去除噪聲后，三角網(wǎng)更加光滑，且空洞也明顯減少。去噪處理前后的三角剖分對(duì)比如圖1所示。

圖1.去噪前后三角剖分對(duì)比圖

三維重構(gòu)后，由于點(diǎn)云密集分布且存在局部信息丟失現(xiàn)象，因此，筆者采用了能夠修復(fù)小尺度與頻繁的幾何信息缺損的點(diǎn)云模型重采樣算法。點(diǎn)云模型重采樣算法，一方面可減小點(diǎn)云密度與三角面片數(shù)量，提高三角剖分和聚類分析速度；另一方面可修復(fù)或恢復(fù)點(diǎn)云模型的幾何細(xì)節(jié)。

（二）點(diǎn)云三角剖分

采用Halcon 的貪婪三角剖分算法（greedy triangulation）對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行三角剖分，并將計(jì)算結(jié)果保存成PLY文件格式的多邊形模型，再將PLY文件導(dǎo)入到MATLAB中讀取三角網(wǎng)格的頂點(diǎn)和各個(gè)小三角面片信息，為后續(xù)的分析提前做好準(zhǔn)備。

四、產(chǎn)狀識(shí)別

本文采用的產(chǎn)狀計(jì)算包含以下四個(gè)步驟：

第一，結(jié)構(gòu)面自動(dòng)化分組，基于樣本密度和有效性指標(biāo)分析，采用改進(jìn)的K-均值算法對(duì)三角網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化分組；

第二，結(jié)構(gòu)面分割和優(yōu)化，對(duì)同一組結(jié)構(gòu)面根據(jù)相鄰關(guān)系及其之間的夾角進(jìn)行分割及優(yōu)化；

第三，結(jié)構(gòu)面平面的擬合，運(yùn)用隨機(jī)抽樣一致性平面擬合算法擬合分割后的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云；

第四，坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換和產(chǎn)狀計(jì)算，通過測得的攝像機(jī)姿態(tài)參數(shù)可將結(jié)構(gòu)面法向量轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)下表示并計(jì)算其產(chǎn)狀。

五、跡線識(shí)別

本文采用測窗法計(jì)算平均跡線長度，具體步驟為：

第一，采用基于張量投票理論的三角網(wǎng)格特征邊提取算法，提取組成跡線的初始特征點(diǎn)；

第二，采用“分組、生長算法提取跡線片段、連接跡線片段、線性化跡線”四步優(yōu)化處理技術(shù)，解決由巖體表面凹凸不平導(dǎo)致提取出的跡線短小等問題，使跡線提取更加連續(xù)、貫通。

六、間距計(jì)算

本文是在跡線提取結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算結(jié)構(gòu)面間距。具體步驟為：

第一，采用基于張量投票理論以及其優(yōu)化處理技術(shù)在巖體DSM中自動(dòng)化識(shí)別跡線；

圖2.間距計(jì)算

第二，以主元素分析計(jì)算每條跡線主方向，如圖2（a）所示；

第三，用K-均值聚類算法依據(jù)跡線主方向?qū)E線分組，如圖2（b）所示；

第四，對(duì)各個(gè)小組內(nèi)跡線的平均主方向e_K（K為小組數(shù)）進(jìn)行計(jì)算。由于每個(gè)小組其測線的方向?yàn)?1/e_K，因此，只需要確定一點(diǎn)位置，即可自動(dòng)繪制測線l_K，并計(jì)算出該測線與該小組內(nèi)跡線的交點(diǎn)，以及得出平均間距計(jì)算結(jié)果。

七、粗糙度計(jì)算

本文采用Tse和Cruden（1979）提出的均方根（Myers，1962）來估算二維曲線JRC值。

第一，建立該結(jié)構(gòu)面局部坐標(biāo)系，x軸平行于走向，y軸平行于傾向；

第二，沿著結(jié)構(gòu)面的傾向（y軸）用平面切割結(jié)構(gòu)面以獲得條狀的點(diǎn)云，在結(jié)構(gòu)面的不同位置上切割該結(jié)構(gòu)面；

第三，將切割得到的條狀點(diǎn)云平滑為輪廓線（Garcia，2010）進(jìn)行等間隔采樣如圖3所示，以計(jì)算不同輪廓線均方根Z2，從而得到相應(yīng)JRC值。

圖3.粗糙度計(jì)算示意圖

八、結(jié)語

本文以河北省太行山高速公路邯鄲段東坡隧道為依托，運(yùn)用三維激光掃描技術(shù)采集ZK38+970掌子面點(diǎn)云信息，通過Halcon軟件預(yù)處理（去噪、重采樣、三角剖分）點(diǎn)云，采用Matlab軟件分別基于K-均值法、生長算法、測線法及JRC值，分析提取了掌子面的產(chǎn)狀、跡線、間距及粗糙度等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了掌子面信息的精細(xì)化采集與分析，使隧道開挖過程中對(duì)圍巖的分級(jí)得到極大優(yōu)化，穩(wěn)定分析更加精確。