基于三維激光掃描的外墻快速檢測(cè)技術(shù)研究

中圖分類號(hào)：TQ178;TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2025）07-0053-04

Abstract：In order to improve the detection speed of exterior walls，an inspection method based on 3D laser scanning was proposed.Inthe method，byusing K-Dimensional Tree toaccelerate thecomputational efficiencyof the boundary feature point extraction algorithm，the feature extraction was carried outon the point cloud data of the outer wall， and the extracted exterior wall features were fited byleast squares fiting，and finally the external walldeformation detection was realized by comparing the fiting function parameter values ofthe exterior wallin diferent periods.The simulation results showed that the feature structure of the exterior wallpoint cloud data extractedby the proposed method was complete，which can accurately reflect the detailed features of the exterior wall windows and other features，which has obvious advantages compared with the approximate curvature algorithm and the normal vector algorithm，and can effectively improve the detection speed of the exterior wall.

Key words：3D laser scaning；externalwallinspection;deformation detection;boundary pointfeature extraction;k-d tree

近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，三維激光掃描技術(shù)憑借其高效和非接觸性特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的變形檢測(cè)。如呂柏行等利用三維激光掃描技術(shù)，通過采集隧道中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取隧道數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)了隧道變形檢測(cè)與厚度檢測(cè)，為隧道施工提供了參考1；徐弘結(jié)合三維激光掃描技術(shù)及其誤差來源，提出一種橋面變形檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了橋面施工和維護(hù)階段中的變形檢測(cè)[；王皎捷基于三維激光掃描技術(shù)，通過收集為建筑基坑點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行變形分析，實(shí)現(xiàn)了建筑基坑變形的快速檢測(cè)[3]。通過上述研究可以發(fā)現(xiàn)，三維激光掃描可有效檢測(cè)出不同建筑變形情況，且具有一定的先進(jìn)性。本研究以外墻變形檢測(cè)為研究對(duì)象，利用三維激光掃描技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)，并根據(jù)三維激光掃描采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出一種k-d樹改進(jìn)的邊界特征點(diǎn)提取算法。然后利用該改進(jìn)算法對(duì)外墻特征進(jìn)行提取，并采用最小二乘擬合對(duì)提取的外墻特征進(jìn)行擬合。最后通過比較不同時(shí)期外墻的擬合函數(shù)參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)外墻變形檢測(cè)。

1點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征提取算法

1.1 邊界特征點(diǎn)提取算法

三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征提取算法主要有法向量和曲率值2種算法。但由于上述2種算法都存在計(jì)算量的問題，本研究結(jié)合建筑外墻點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出一種邊界特征點(diǎn)提取算法。具體操作步驟如下：

（1）利用k-鄰域搜索法[45]對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)的鄰域進(jìn)行搜索，并根據(jù)歐幾里得計(jì)算公式找到距離數(shù)據(jù)點(diǎn)最近的k個(gè)鄰域點(diǎn)，進(jìn)行由小到大的排列；

（2）計(jì)算k個(gè)鄰域點(diǎn)平均距離，當(dāng)平均距離波動(dòng)較大時(shí)，認(rèn)為該點(diǎn)為離散點(diǎn)，并進(jìn)行刪除處理；

（3）根據(jù)鄰域點(diǎn)和數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)造最小二乘平面，并使用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)法向量進(jìn)行計(jì)算，并以最小特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)向量作為法向量[6-7]；

（4）基于數(shù)據(jù)點(diǎn)及其法向量構(gòu)造一個(gè)投影平面；

（5）利用方位角差值計(jì)算鄰域點(diǎn)分布均勻性，當(dāng)鄰域點(diǎn)分布不均勻時(shí)，保留該數(shù)據(jù)點(diǎn)[8-9]

（6）將所有保留的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為特征點(diǎn)，則實(shí)現(xiàn)了邊界特征點(diǎn)提取。

邊界特征點(diǎn)提取算法可有效提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征，但由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大，該算法在進(jìn)行鄰域搜索時(shí)存在速度慢的問題[10-1]。為解決該問題，針對(duì)邊界特征點(diǎn)提取算法中的k-鄰域搜索法進(jìn)行了改進(jìn)，以提高鄰域搜索速度，進(jìn)而提高算法效率。

1.2 邊界特征點(diǎn)提取算法改進(jìn)

k-d樹是一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)的有效索引結(jié)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)搜索[12]。通過在k－鄰域搜索法中構(gòu)造k-d樹，可提高k-鄰域搜索法的搜索速度。

具體操作如下：

（1）計(jì)算所有三維激光掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)在空間坐標(biāo)軸上的方差；（2）選擇最大方差作為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的方向，并確定每個(gè)坐標(biāo)軸上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)按大小排序；（3）確定每個(gè)坐標(biāo)軸的中值，并在該值處作一條垂直于該坐標(biāo)軸的超平面，使空間分為左右2個(gè)子樹空間；（4）重復(fù)步驟（1）～（3），通過多次劃分，可使每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分布在子樹的每個(gè)葉子中。

利用k-d樹改進(jìn)邊界特征點(diǎn)提取算法，可提高其搜索速度。本研究選用改進(jìn)的邊界特征點(diǎn)提取算法提取建筑外墻三維激光掃描的外墻點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征[13]

2基于三維激光掃描的外墻變形檢測(cè)

基于改進(jìn)邊界特征點(diǎn)提取算法，對(duì)三維激光掃描的外墻變形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即可實(shí)現(xiàn)外墻變形檢測(cè)。具體檢測(cè)步驟設(shè)計(jì)如下：

（1）點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。將三維激光掃描儀部署在目標(biāo)建筑外墻測(cè)點(diǎn)并收集采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。同時(shí)考慮到采集的數(shù)據(jù)中可能存在噪聲，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪等預(yù)處理[14-15] 。

（2）特征提取。基于改進(jìn)邊界特征點(diǎn)算法提取點(diǎn)云特征，得到特征線。

（3）特征線擬合。采用最小二乘對(duì)特征線進(jìn)行擬合[16-17]，具體操作是：設(shè)三維空間內(nèi)直線方向向量為 ，且過點(diǎn) （x₀，y₀，z₀） ，則空間直線的標(biāo)準(zhǔn)方程可表示為：

式中： x，y，z 為空間坐標(biāo)值。

將上式轉(zhuǎn)化為2個(gè)平面方程，然后利用最小二乘法進(jìn)行求解，即可得到三維空間直線的擬合方程及擬合函數(shù)參數(shù)值。

（4）外墻變形檢測(cè)。比較不同時(shí)期外墻的擬合函數(shù)參數(shù)值，即可判斷外墻變形。

上述流程可用圖1示意如下。

3建筑外墻變形檢測(cè)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本次實(shí)驗(yàn)基于MATLAB軟件搭建點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征提取方法，采用CloudCompare軟件對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并基于Windowsl0操作系統(tǒng)運(yùn)行。系統(tǒng)配置Intel（R）xeon（R）E5-2640 v4@2.40GHz，32G內(nèi)存，NVIDIA GeForce RTX 2080Ti 顯卡[18-19] 。

3.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自自主使用CereScan三維激光掃描儀，在2個(gè)不同時(shí)段采集的鄭州某建筑外墻點(diǎn)云數(shù)據(jù)。每次掃描獲取的原始點(diǎn)云數(shù)如表1所示。

考慮到采集數(shù)據(jù)過程中會(huì)受到環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中含有噪聲數(shù)據(jù)，可能影響最終外墻檢測(cè)效果。因此，為避免噪聲數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，實(shí)驗(yàn)前利用濾波算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。

此外，由于三維掃描儀自身系統(tǒng)的局限性，采集數(shù)據(jù)過程中掃描范圍為 0^°～270^° ，因此在掃描建筑時(shí)，需要建立多個(gè)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行掃描[20]。然而，由于每個(gè)測(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)系統(tǒng)不同，采用迭代最近點(diǎn)匹配方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，以統(tǒng)一所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)。

最后，考慮到采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大，會(huì)增加計(jì)算處理難度，降低了計(jì)算處理速度。因此，實(shí)驗(yàn)前采用包圍盒均勻精簡(jiǎn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了精簡(jiǎn)。然后為進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的計(jì)算處理速度，采用Delaunay三角分割法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分割。

通過上述處理，最終得到用于實(shí)驗(yàn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)約20萬個(gè)。

3.3 參數(shù)設(shè)置

改進(jìn)邊界特征點(diǎn)提取算法中k-d樹構(gòu)建時(shí)，k 值的選擇對(duì)提取結(jié)果具有重要影響。因此，為選擇最佳 k 值，實(shí)驗(yàn)通過設(shè)置不同 k 值，并統(tǒng)計(jì)最佳模型內(nèi)點(diǎn)數(shù)，結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，隨著 k 值取值增大，最佳模型內(nèi)點(diǎn)數(shù)快速降低后趨于平穩(wěn)，當(dāng) k 值為15時(shí)，最佳模型內(nèi)點(diǎn)數(shù)降到最低，為 1.5×10⁴ 。因此，本次實(shí)驗(yàn)設(shè)置改進(jìn)邊界特征點(diǎn)提取算法中 k-d 樹的 k 值為15。

結(jié)果與分析

4.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征提取算法驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提改進(jìn)的邊界特征點(diǎn)提取算法的有效性，實(shí)驗(yàn)對(duì)比了改進(jìn)前后算法的特征提取效果。由結(jié)果可知，改進(jìn)前算法提取的輪廓線不完整，存在斷裂現(xiàn)象，而改進(jìn)后提取的輪廓線完整且清晰，且可有效保留細(xì)節(jié)特征。由此說明，相較于改進(jìn)前，改進(jìn)后的邊界特征點(diǎn)提取算法的提取效果更好，改進(jìn)有效。

4.2 外墻檢測(cè)結(jié)果

為驗(yàn)證所提基于三維激光掃描的外墻檢測(cè)方法對(duì)外墻變形檢測(cè)的有效性，基于采集的2期點(diǎn)云數(shù)據(jù)和改進(jìn)邊界特征點(diǎn)提取算法提取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行空間線性擬合，并在MATLAB軟件中繪制成圖，可計(jì)算得到兩期點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征線擬合函數(shù)的關(guān)系式為：

式中： x，y，z 分別表示構(gòu)建的坐標(biāo)軸方向值; Ψ_tΨ 表示時(shí)間。

使用方向向量表示傾斜方向。根據(jù)式（2）和式（3）可知，第1期和第2期的數(shù)據(jù)傾斜方向分別為 和 -4.18，-50.00） 。

最后，將 s₁ 和 s₂ 在同一坐標(biāo)系中進(jìn)行繪制，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知， s₁ 和 s₂ 的夾角約為 0^° 。由此說明， 和 s₂ 基本重合，即2次三維激光掃描期間，外墻未發(fā)生變形。分析其原因，2次三維激光掃描的時(shí)間間隔較短，外墻發(fā)生變形的概率較小。整體來看，所提方法具有檢測(cè)速度快且結(jié)果顯示清晰明了的特點(diǎn)。

5 結(jié)語

綜上所述，所提的基于三維激光掃描的外墻檢測(cè)方法，通過采用k-d數(shù)改進(jìn)的邊界點(diǎn)特征提取算法提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征，并采用最小二乘擬合對(duì)提取的外墻特征線進(jìn)行擬合，最后比較不同時(shí)期的擬合函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了外墻變形檢測(cè)。相較于近似曲率算法及法向量算法，所提方法采用改進(jìn)邊界點(diǎn)特征提取算法提取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征結(jié)構(gòu)完整，可準(zhǔn)確反映建筑外墻窗戶等細(xì)節(jié)特征，具有檢測(cè)速度快且結(jié)果顯示清晰明了的特點(diǎn)，為提高外墻變形檢測(cè)提供了參考。

【參考文獻(xiàn)】

[1]呂柏行，劉巖，楚占明，等.三維激光掃描無標(biāo)靶拼接技術(shù)在隧道測(cè)量中的應(yīng)用［J].測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化，2023，39（3） ：167-171.

[2] 徐弘.基于三維激光掃描的橋面變形檢測(cè)技術(shù)的研究[J].江蘇建材，2023（4）：55-57.

[3] 王皎捷.基于三維激光掃描的建筑基坑變形檢測(cè)方法[J].江西建材，2023，（5）：167-168

[4] 蔣梅笑.基于三維激光掃描技術(shù)的建筑物整體變形監(jiān)測(cè)方法研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2018.

[5] 朱贊，姚釬，王建琦，等.三維激光掃描技術(shù)應(yīng)用于機(jī)翼微變形檢測(cè)[J].測(cè)繪通報(bào)，2023（5）：115-119.

[6] 史一生，張旭，丁克勤.一種基于三維激光掃描技術(shù)的儲(chǔ)罐變形檢測(cè)方法［J].中國(guó)特種設(shè)備安全，2021，37（7） ：33-40.

[7] 李勇兵，高成明，馬盈盈，等.三維激光掃描技術(shù)在隧道變形監(jiān)測(cè)及檢測(cè)中的應(yīng)用［J].科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（12）：5111-5117.

[8] 史一生，張旭，丁克勤.起重機(jī)主梁變形三維激光掃描檢測(cè)技術(shù)研究[J].中國(guó)特種設(shè)備安全，2021，37（3）：9-13.

[9] 石磊，奚旺，趙亞通，等.基于有限元和三維激光掃描技術(shù)的儲(chǔ)罐變形檢測(cè)與評(píng)估［J].安全、健康和環(huán)境，2020，20（12）：10-14.

[10］蔡景明，張平，李楊等.三維激光掃描技術(shù)在長(zhǎng)輸油氣管道局部變形檢測(cè)中的應(yīng)用［J].管道技術(shù)與設(shè)

備，2020（6）：24-26.

[11]：秦世偉，趙瑋，武亞軍，等.基于三維激光掃描的構(gòu)件變形檢測(cè)及數(shù)據(jù)處理［J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，23（2）：15-18.

[12]章珉輝，鄭會(huì)勇，劉文才，等.三維激光掃描技術(shù)在立式儲(chǔ)罐罐壁變形檢測(cè)的應(yīng)用［J].設(shè)備管理與維修，2021（17）：119-120.

[13］李江濤.基于三維激光掃描技術(shù)的礦山高位邊坡變形監(jiān)測(cè)方法[J].價(jià)值工程，2023，42（27）：113-115.

[14]．姜鑫，楊校輝，賀新元.基于三維激光掃描的堆積體滑坡變形機(jī)理及閾值模型試驗(yàn)研究［J].甘肅地質(zhì)，2023，32（3） ：64-73.

[15］范泯進(jìn)，朱燕梅，張宏達(dá)，等.基于三維激光掃描的高精度大壩變形監(jiān)測(cè)技術(shù)研究［J].水利技術(shù)監(jiān)督，2023（1） ：32-35.

[16]代威，蔣楠，楊興國(guó)，等.基于地基合成孔徑雷達(dá)的危險(xiǎn)邊坡變形非接觸實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)［J］.水利與建筑工程學(xué)報(bào)，2022，20（6） ：69-74.

[17]杜理強(qiáng)，鄒海濤，童宇超，等.杭州西站大跨屋蓋鋼結(jié)構(gòu)三維激光掃描變形監(jiān)測(cè)技術(shù)［J].土木建筑工程信息技術(shù)，2022，14（4）：41-47.

[18］宋洪英，曹坤，閆曉楠.基于三維激光掃描的高層建筑建模研究［J].粘接，2021，47（8）：123-126.

[19]孔文瓊，張瑜都，趙瑞英.基于三維激光掃描技術(shù)在滑坡變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用［J].粘接，2021，47（7）：97-100.