激光扫描技术论文

激光扫描技术论文（共12篇）

激光扫描技术论文 篇1

某汽车公司为获取中国的典型道路的路面状况, 需要针对其选定的路段进行路面采样测量, 提供路面任意方向间距为10 cm, 精度为2 mm级的高精度断面线, 作为汽车试验场内特殊道路设计的参考依据, 选定的路段基本都是有破损、波浪起伏、车辆繁忙、桥头跳车或是颠簸路等路况, 路面状况极不规则。不规则的路面状况, 高密度和高精度的成果要求, 给测量工作带来了严峻的挑战。

目前断面测量技术中, 应用最多比较成熟的技术是利用全站仪断面测量和GP S-RT K断面测量。全站仪和GP S-RT K技术简单方便, 生产效率也较高, 在普通的工程测量中得到了广泛的应用, 但是它是单点测量, 测量的精度和密度都不是很高。显然应用这两种常规的成熟技术是无法满足汽车试验场路面高精度断面测量的要求, 但随着地面三维激光扫描仪的出现, 使得利用地面三维激光扫描技术解决上述问题成为可能。

1 地面三维激光扫描技术特点

地面三维激光扫描仪是一种非接触式主动测量系统, 可进行大面积高密度空间三维数据的采集, 具有点位测量精度高、采集空间点的密度大、速度快等特点, 且其融合了激光反射强度和物体色彩等信息的三维激光影像数据, 可对测量目标识别分析后, 对采集得到的点云数据按照实际需求做进一步加工处理, 生成满足客户需要的各种成果资料。地面三维激光扫描仪使测绘从传统的单点采集数据变为密集、连续的自动获取数据, 为我们获取丰富的局部地面空间信息提供了一种全新的技术手段。地面三维激光扫描仪的这些特点, 恰好可以使我们利用地面三维激光扫描技术比较轻松的解决典型路段路面任意方向间距为10 cm, 精度为2 mm级的高精度、高密度断面线测量问题。

2 实验情况

下面结合工程实例说明利用地面三维激光扫描技术获取路面任意方向间距为10厘米, 精度为2 mm级的高精度断面线的过程。

2.1 外业数据采集

2.1.1 设备选取

Trimble GS200三维激光扫描仪用于路面三维坐标数据的采集, 索佳SET4110无协作目标全站仪用于高精度测量特殊平面反射标志的三维坐标, 供点云拼接时使用。

2.1.2 扫描分辨率的确定

由于扫描方向与路面不成垂直关系在一个测站上的路面扫描必须分割成若干小块, 以保证每小块的路面分辨率大致相同。同时由于是斜面扫描, 分辨率不能直接设置为所要求的采样间隔, 需要对每块测量区域按照公式r×H/S (H为仪器高, S为测量斜距, r为要求的采样间隔) 计算结果设置仪器的采样间隔。

2.1.3 标靶与控制点布设

由于三维激光扫描仪的测程是有限的, 一条道路的测量通常需要通过多站来完成, 需要通过设置标靶, 使不同测站的测量数据拼接到一起, 因此, 需要在各个相邻站重合的位置布设3个以上不规则图形的标靶, 以供点云拼接需要。控制点的三维坐标采用免棱镜全站仪布设。

2.1.4 路面及控制点扫描

根据Trimble GS200三维激光扫描仪主要技术指标, 结合工程实际情况, 将仪器安置于待扫描车道旁, 仪器Y轴 (扫描方向) 尽量垂直于路面延伸方向。考虑到路面与扫描线之间垂直性很差, 经测算, 扫描仪每一测站左右方向路面扫描范围确定为30~40 m, 即每站扫描60~80 m长的路面。当路面扫描密度、精度要求较高的情况下, 适当进行重复扫描。在两个测站的扫描交接处路面两侧分别放置2个共4个特殊的球反射标志, 球反射标志的空间位置呈不规则三边形和四边形, 保证能有坚强的图形进行拼接, 并且做到本测站与下一测站都能与4个球反射标志通视。另外, 保证相邻测站间有一定的点云重叠区域, 用于实现和保证测站间的扫描数据的准确拼接。考虑到扫描仪垂直视角的受限, 仪器安置尽量与待扫描车道保持足够的距离, 避免扫描死角以减少工作量。当仪器只能安置在待扫描车道上的时候, 仪器正前方死角区域则通过其它测站进行补扫。

2.2 内业数据处理

从点云到测绘成果的实现包括数据滤波、点云抽稀、点云拼接、DEM建模、纵横断面图生成。

2.2.1 数据滤波、点云抽稀

在数据采集过程中, 由于行人和车辆经过时的遮挡, 周围物体干扰等原因, 产生了很多的错误数据, 因此, 在建立路面模型前首先要剔出这些错误数据, 使处理后的点云数据都是实际路面的测量数据和反射标志的数据。另外如果采集到的点云数据相对于工程本身过于密集, 还可利用软件对数据进行抽稀处理, 从而提高计算机的处理效率。

2.2.2 点云拼接

经过路面扫描数据预处理和球反射标志处理后, 就可以将在多站测量的路面点云数据, 通过设置在测站重叠处不规则的靶标拟合拼接在一起。利用已经布设、测量过的控制点三维坐标, 将拼接后的点云纳入到我们所使用的坐标系中。

2.2.3 建立DE M模型, 生成断面线

在经过拼接后的完整三维路面数据基础上, 利用软件三维建模功能, 生成路面不规则三角网三维模型 (TIN) 。然后利用软件中的纵、横断面工具, 就可以在路面模型上根据需要 (10 cm间隔) 制作纵、横断面线。最后按行车方向设定桩号前进方向, 将三维断面线转换成设计人员习惯使用的桩号+高程的二维数据。

值得注意的是通过扫描得到的点云数据量非常庞大, 直接将整条路面生成路面模型在现阶段的个人计算机平台上并不现实, 因此, 将需要将路面模型分段生成, 再进行纵、横断面的制作, 降低对设备的要求, 提高作业的效率。

2.2.4 实验成果图

实验成果如图1所示。

2.2.5 实验结论

本次共对上海, 重庆, 武汉三地12条路, 3800 m长的路段设站58次, 采样约2亿个点, 成果中平均拼接精度仅为1.46 mm, 平均点距仅有0.85 cm, 在精度和密度上完全满足设计对测量工作的要求, 为该汽车公司复制中国典型道路的路面状况, 进行汽车试验场内特殊道路的设计提供了参考依据。

由上可见, 三维激光扫描技术, 通过与现代经典测量技术的相互融合, 已经成为一种全新的空间数据采集手段, 丰富了现有的测量作业手段, 并且作业速度快、数据信息量大、精度高、采集过程安全简单、节省人力且具有强大的数据处理能力的特点, 为测绘行业从传统的“低效率、低精度、全野外”向“高效率、高精度、数字化”的方向迈进提供了技术保证和设备支撑。

3 结语

尽管地面三维激光扫描技术被誉为“继GPS技术以后的又一次测绘技术的革命”, 但在我国工程测量领域刚刚起步, 其应用于常规性生产项目还缺少大量的实例支撑, 因此, 缺乏相应的规范和标准, 对数据规格、数据采集和后处理要求及成果精度评定办法等也没有相对统一的规定, 同时也由于其高昂的设备价格, 使许多的测绘生产单位望而却步, 限制了该技术在测绘领域的发展。但随着测绘科学技术的进步, 其相应的规范和标准会不断出台并完善, 设备的性价比也会越来越高, 相信该项技术和设备在常规测量生产中将具有广阔的发展空间。

参考文献

[1]马利, 谢孔振, 白文斌, 等.地面三维激光扫描技术在道路工程测绘中的应用[J].北京测绘, 2011.

[2]辛培建, 韦宏鹄.三维激光扫描技术中点云拼接精度问题探讨[J].山西建筑, 2012.

[3]杨欢庆, 三维激光扫描技术在地下探测中的应用研究[J].中国市政工程, 2013.

激光扫描技术论文 篇2

使用三维激光扫描仪整合雷达系统、GPS系统可使地形高程测量作业迅速而准确.本文旨在探讨三维激光扫描仪与GPS坐标转换的方法及地形测量作业流程.实践证明,三维激光扫描技术在“5*12”汶川大地震造成的安县肖家桥、罐滩堰塞湖测量中的`应用是高效的,它具有测量速度快、精度高、人力使用少、适应复杂现场环境等优点,能为突发地质灾害抢险决策迅速地提供地形资料,具有较大的应用潜力.

作 者：何秉顺 赵进勇 王力 魏建军 李自繁 丁留谦 HE Bing-shun ZHAO Jin-yong WANG Li WEI Jian-jun LI Zi-fan Ding Liu-qian  作者单位：何秉顺,赵进勇,王力,丁留谦,HE Bing-shun,ZHAO Jin-yong,WANG Li,Ding Liu-qian(中国水利水电科学研究院,北京,100044)

魏建军,李自繁,WEI Jian-jun,LI Zi-fan(四川省水利水电勘察设计研究院,成都,610072)

刊 名：防灾减灾工程学报  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF DISASTER PREVENTION AND MITIGATION ENGINEERING 年，卷(期)：2008 28(3) 分类号：P228 关键词：三维激光扫描技术   堰塞湖   地形测量  

★ 三维激光扫描技术在边坡灾害治理工程中的应用

★ 反义技术及其在植物中的应用

★ 建筑工程管理技术中的工程造价应用探讨

★ 光纤传感技术及其在飞机中的应用

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★ DNA改组技术在酶工程中的应用

★ 浅谈多媒体技术在历史教学中的应用

车载激光扫描技术研究与应用现状 篇3

关键词：车载激光扫描系统 应用现状

0 引言

三维激光扫描技术是测绘领域继GPS技术之后的一次技术革命，又被称为实景复制技术。它突破了传统的单点测量方法，具有快速，非接触式，渗透，实时，动态的，主动的，高密度，高精度，数字化，自动化等特点。三维激光扫描技术可以获取高精度高分辨率的数字地形模型，因为它能够提供扫描物体表面的三维点云数据。按照载体的不同，三维激光扫描系统又可分为机载、车载、地面和手持型几类。在许多环境下，车载激光扫描系统就可以克服利用地面激光测量系统扫描而造成的费时费力的问题，例如对大范围的区域进行制图。

1 车载三维激光扫描系统的组成

在普通车的顶部的行李架上稳固连接车载三维激光扫描系统的传感器部分，或者直接在车顶直接加装一个定制部件的过渡板。激光传感器头、数码相机、IMU与GPS天线的姿态或位置可以通过车顶支架调整。传感器头与导航设备间的相对姿态和位置关系靠高强度的结构保证。

2 车载三维激光扫描系统的工作原理

车载激光扫描系统是将激光扫描仪与GPS、IMU联合使用。在测量的过程中，GPS测量记录道路两侧目标地物在世界坐标系的位置，激光扫描仪则负责记录影像纹理、形状距离，另外，还需要记录测量车行进的方向角以及行进过程中的加速度，可以计算任一时刻在每个方向上的速度，为IMU提供一些参数，从而可以采集到车载平台在任意时刻下的行进状态。同时，GPS会实时记录下测量车在世界坐标系下的坐标位置，这一位置为绝对位置，激光扫描仪会实时记录下测量车到道路两侧目标建筑物的相对距离和测量的角度，这个距离是激光脉冲发射点到目标地物表面的距离，根据几何关系，可以很容易的计算得出任一时刻，激光扫描脉冲发射点到目标建筑物的距离。利用空间和时间上的检校信息，就可以整合得到目标地物表面在世界坐标系下的绝对坐标，从而实现在没有任何参考点的情况下，动态、实时地获取道路两侧目标地物表面的三维信息的功能。

3 车载三维激光扫描系统的研究现状

近年来迅速发展起来三维激光扫描技术，这一高新技术已经有许多西方发达国家将它应用于对敌观测系统和快速获取特定目标的立体模型。目前，许多国际研究机构都投入了大量的人力，物力和财力，进行相关技术的研究和开发。详细情况见表1。

4 车载三维激光扫描系统的应用

现如今，車载三维激光扫描系统已经被越来越多的应用到各行各业。它可以完成大区域地形图测量；交通部门可以利用它进行事故的勘测，规划部门可以进行森林的计测，军事部门进行实战电脑模拟，建筑部门还可以进行各项建筑的实景建模。在2008年4月，在希腊从雅典到克林斯曼对一条长达120km的公路进行了详尽的测量工作。这项工程是在CAD中将主要的地物特征重建，用来扩建一条新的高速公路。整个过程中以每小时50km的车速，测量了9.8亿个点，仅仅花费了3个小时。

同时间段，英国的Leicester利用车载三维激光扫描系统将很多有科学价值的历史建筑物区域建模并完成归档，耗费的时间不长，但是达到了很高的精度。

国内某矿区，利用三维激光扫描仪制作了详实的矿区三维模型，结合地质、水文、采矿等数据，可用于开采方量计算、开采设计、回填方案制定、稳定性分析等矿山安全生产的多个方面。先进的法如三维激光扫描仪可在短期内完成大量的数据采集工作，结合强大的矿山后处理方案，是建设三维数字化矿山的必备工具。

5 车载三维激光扫描系统的发展

车载三维激光扫描系统作为测绘科学的领先产品，是一种直接主动式测量方法，受天气条件的影响少，作业安全，作业周期快，易于更新，时效性强，而且，在数据处理后，所有带有3D坐标的点云都可以被输出到CAD的环境下进行进一步的数据处理和加工。从现在的形势来看，车载激光扫描系统基本涵盖测绘的各个领域。但是其自身还存在很多不足，如：系统获得的数据具有分布不规律，坐标不连续；用于普通地形测量的系统所发射的激光脉冲很容易被水吸收而很难产生发射光，因此，该系统难以确定水系的边界；到目前为止，还没有一套通用的作业规范和流程；目前LiDAR系统的价格昂贵，也一定程度上限制了该系统的普及应用。基于以上的缺陷，车载三维激光扫描仪的发展或许会有以下的趋势：仪器的研制国产化，点云数据处理软件的公用化，与其他测量设备如GPS、全站仪的联合测量。

参考文献：

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[2]王力，李广云，贺磊.使用定标球的激光扫描数据配准方法[J]，测绘科学，2010（05）.

[3]朱国敏，马照亭，孙隆祥，李成名.城市三维地理信息系统中三维模型的快速构建方法[J]，地理与地理信息科学，2007（04）.

激光扫描技术论文 篇4

三维激光扫描技术的产生, 为上述问题的解决提供了最为有效、实用和先进的技术手段。通过应用地面型三维激光扫描技术, 可通过地形、地貌三维数据采集在斜坡稳定性研究及大变形监测等方面进行大量工作。

1 三维激光扫描的优点

与传统的仪器相比, 三维激光扫描仪在使用上具有非常显著的优点, 主要体现在以下几个方面:1可以全天候作业。由于采用的是激光, 无需太阳光, 因此, 三维激光扫描仪在黑暗的环境中照样可以正常工作, 例如隧道中或地下矿井中。2扫描的数据密度可以调节, 根据不同距离, 点间距可设小于1 mm或大于1 000 mm。3高精度。三维激光扫描仪的精度可以工作的范围内可达到1 cm, 模型化后的精度更可达3 mm, 可以充分满足大部分的测量需求。

2 三维激光扫描与传统测量的区别

与全站仪等单点采集三维数据的方法相比, 三维激光扫描仪无需设置反射棱镜, 无接触测量, 在人员难以企及的危险地段使用优势明显;突破了单点测量方式, 以高密度、高分辨率获取扫描物体的海量点云数据, 对目标描述细致、采样速率高。这都是传统方法难以实现的。但缺点是比全站仪的测量精度低。

三维激光扫描仪与以光学摄影测量为原理的近景摄影测量及航空摄影测量的获取结果不同:摄影测量获取的是影像照片, 而激光扫描获取的是三维点云数据;获取的数据格式不同:摄影测量数据拼接采用相对或绝对定向方式, 三维激光扫描采用数据的坐标匹配方式。另外, 两者拼接各测站间数据的方式、解析方法、测量精度、测量环境要求 (摄影测量对环境光线、温度要求高) 和数据处理方式也不同。

3 三维激光扫描方法及数据处理

三维激光扫描技术在工程测量应用中需要将点云数据反映到工程实际当中去, 因此将扫描的点云数据坐标转换到与工程实际相符的大地坐标中具有重要的现实意义。

要把点云数据在一个坐标系中的坐标转换到另外一个坐标系中去, 就需要知道这两个坐标系之间的转换关系。为了求出这种转换关系, 就需要几个特征点 (同名点) , 即已知在两个坐标系中同名点的坐标。

一般而言, 特征点的选择可以有两种方法:1在扫描过程中, 扫描目标表面选择3个或更多的特征点, 这些点一般选择位置明显、易于识别的点;2将扫描机位点作为坐标转换特征点。边坡全貌如图1所示。

地质体表面所蕴育的地质信息被抽象为数以百万记的三维点坐标, 有着与其原型相一致或相近的一切外部几何特征, 但又有别于原型体, 需要对点云数据所构造成的地质体进行分析、解译, 得出与其对应的客观原型的真实数据信息。

边坡点云数据的局部细节如图2所示。

边坡点云数据解译图如图3所示。

边坡岩体结构面平面分布图如图4所示。

4 结束语

激光扫描技术论文 篇5

RA-360激光扫描仪能够同时获取360°圆周目标二维坐标数据,在城市三维数据采集中有广阔的应用前景.介绍了车载激光测量的缺点,根据其工作原理设计了一系列检校试验方案,提出其改正误差的`方法,提供了一种可行的提高扫描仪测量精度的解决方案,并应用到实际中,为以后的车载三维建模打下基础.

作 者：曲来超 袁占良 王志龙 QU Laichao YUAN Zhanliang Wangzhilong  作者单位：曲来超,王志龙,QU Laichao,Wangzhilong(河南理工大学,河南焦作454003;首都师范大学,北京100037)

袁占良,YUAN Zhanliang(河南理工大学,河南焦作,454003)

刊 名：地理空间信息 英文刊名：GEOSPATIAL INFORMATION 年，卷(期)： 7(2) 分类号：P234.5 关键词：车载扫描仪   距离   测量精度  

激光扫描技术论文 篇6

关键词：

显微镜； 扫描； 采集； 同步； 随机噪声

中图分类号： O 436文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.05.014

引言

激光共焦扫描显微镜（LCSM）广泛应用在生物医学和材料科学等领域^[1]，因其具有三维成像能力和良好的横向分辨率和纵向分辨率^[24]受到了广泛的关注。传统的扫描共焦显微镜，一般采用光束扫描式^[5]，利用两个相互垂直的平面扫描振镜实现光学切片二维扫描^[6]；然而，对于超大视场的成像，光束扫描方式由于在扫描过程中使光束发生偏转，会在视场边缘产生球差，引起视场边缘成像与中心成像分辨率的不一致，从而容易导致光斑的空间轮廓形状凹凸不平^[7]。近年来，提出了一种采用数字微镜器件的并行共焦检测系统^[810]提高成像速度的方法，但是在微透镜阵列焦平面上得到的焦点是非均匀分布的，产生了一些畸变，与理想的焦点发生了位移。因此，采用工作台运动实现扫描，即激发光的会聚焦点静止而载物台进行二维或三维运动实现连续扫描。这种工作台运动扫描方式，优点是在对超大视场的逐点扫描成像时，可以在整个视场区域实现一致的高分辨率成像，缺点则是成像速度慢。

为了提高成像速度，本文对工作台运动扫描方式LCSM中传统的多帧取平均的方法进行了改进，设计并实现了一种基于工作台连续运动的LCSM系统，并且提出了单帧成像滤除随机噪声的方法。

1反射式LCSM的工作原理

图1是设计的反射式LCSM系统原理图，该系统主要由几大模块组成，包括：光学成像模块、光电转换及放大模块、机械扫描模块、数据采集及数据处理模块。

其中光学成像模块采用无限远光学系统，由于其系统中存在一段平行光路，在光学结构设计和像差矫正上具有一定的优势。入射光波为405 nm的激光，该波长不仅不会杀伤细胞，而且满足高分辨率的要求。采用共轭技术成像，使光源、被测样品及探测器处于彼此对应的共轭位置上。入射激光经过分光镜反射后聚焦到样品的某点处，由该点激发出来的荧光透过显微物镜，光束经过分光镜与高通滤波器后，仅有荧光波段通过，荧光通过成像透镜聚焦于针孔处，非焦平面上的杂散光被滤掉，通过针孔的荧光被光电倍增管接收，工作台通过作三维扫描便可以完成对光学断层成像。

2影响LCSM分辨率的因素

2.1针孔大小及取样间隔的选择

针孔的大小与爱里斑的直径相关，许多人对LCSM的三维光学传递函数与探测器前方针孔直径之间的关系进行了研究^[1112]。结果表明^[11]，该针孔直径不必非常小。当针孔直径恰好等于一个爱里斑所成像的大小时，探测器接收到的光能量较高，既可以提高信噪比，又不会对分辨率造成特别大的影响。爱里斑经过无限远光学系统放大后，其像的大小为：

其中，β为系统的放大倍率，λ为入射光波长，NA为数值孔径。已知β=40倍，λ=405 nm，NA=0.95，根据式（1）计算得到爱里斑像的大小约为20 μm。因此，该系统选用20 μm针孔直径。取样间隔遵循的原理是奈奎斯特采样定理，将爱里斑作为周期信号，能够区分两个爱里斑的取样间隔为0.25个爱里斑直径，将取样间隔定位在100～125 nm之间，即可满足还原高分辨率图像的要求。

2.2数据分配消除随机噪声

随机噪声具有很宽的频谱，若采用低通滤波，必然会造成图像的高频成分损失。传统的做法是多帧平均，根据随机噪声互不相关的特点，且均值为零，可以有效的压缩噪声。具体的方法就是在被测实验样本荧光极弱的情况下可通过多帧平均的方法来提高信噪比。尽管纳米位移台的重复精度很高（小于5 nm），但是多帧平均会使扫描时间成倍增加，为了在一次扫描时间内完成滤除随机噪声的任务，提出了利用数据分配滤除随机噪声的方法，即在每一点附近采集多次，再将这些值累加或加权取平均得到该点的能量值。具体原理如下所述。

在任意时刻采集的数据为：

累加后的信噪比提高了K倍。

采集卡的型号是NI6120（12 bit），采样率单位为S/s，表示每秒钟采集的次数。最高采样率可以达到10 000 000 S/s。当采样率足够高时，可以近似认为在一点处取得的平均值，就每一行而言，具体采集方法如图2所示。

若采集范围为50 μm，需要500个像素，工作台扫描速度为100 μm/s，当采样率设置为1 000 000 S/s时，每行可以得到500 000个点，取样间隔为100 nm，每个间隔内有1 000个采集点可供分配，若将1 000个采集点都取平均，相当于低通滤波器掩膜尺寸太大，导致细节被滤掉，图像变得很平滑。为了避免这种情况，只取其中的前十分之一的数据，即100个采集点做加权平均，这100个采集点分布在10 nm范围内，对分辨率不会造成影响。

nlc202309032225

如图3所示，两幅图均取了50次平均，图3（a）的采样率为10 000 S/s；图3（b）的采样率为100 000 S/s可以看出随着采样率的提高，平滑效果减弱。事实上，当采样率可以设置为10 000 000 S/s时，取样平均的次数也可以增加，使均值趋于零。利用这种方法有效地滤掉了随机噪声，同时还保留了图像细节。

3同步系统设计

3.1同步采集方法研究

该系统选用PI公司的3轴压电陶瓷驱动纳米位移台，型号是P545，3个轴移动范围均为200 μm，由于具有长量程和型面不高的特点，非常容易整合进高分辨率的显微镜内，并且位移精度可以达到1 nm，完全满足高分辨成像的需要。

连续扫描是指工作台可以从初始位置连续移动到目标位置，同时采集卡不间断的采集数据，因此，工作台与采集卡实现同步尤为重要。工作台P545的单向重复性优于双向。因此，采用如图4所示的单向梳状扫描路径，并以100 μm/s的速度运动的，在这个速度下运动，工作台状态比较稳定。

采集卡需要工作在有限连续采集模式下，具体方法：给每一行分配一个指定大小的缓存区，当工作台运动到每一行的目标位置时，恰好使采集到的数据填满缓存区，读取后清空缓存区；工作台沿纵向只移动步距，不采集数据。每行采集均重复此过程，采集卡在该模式下工作，没有任何数据被覆盖掉。除此之外，为了实现工作台运动与数据采集同步，还需将工作台与采集卡参数匹配设置，表1列举了一些工作台与采集卡设置的参数，根据不同的需求，选择合适的扫描范围。其中，扫描范围、扫描速度与像素数目决定了成像时间，扫描范围与像素数目决定了取样间隔，继而影响了分辨率，表1给出的参数满足实现高分辨率成像的要求。根据实际情况对分辨率的不同要求，调整表中的参数，在相同扫描范围与像素数目下，采样率越高，赋值范围越小，去噪效果越好。

3.2系统软件设计

为数据同步采集模块的软件设计流程图。首先，设置工作台扫描速度与扫描范围；然后，设置采样率，使采样率、扫描速度和扫描范围完全匹配，即保证工作台运动到目标位置时，采集卡缓存区刚好被填满，其中，循环次数由像素数决定。

操作控制界面如图6所示，主要包括光源控制模块、采集参数设置、工作台控制器参数设置、实时显示模块。

4实验结果

本文所研究的显微镜实验装置如图7所示，鉴于稳定性的要求，加工了三维支架，保证了绝对水平和垂直。为了方便寻找细胞，将分光镜分离的另一束光成像在CCD上，并且在工作台下方安装了粗调X，Y两个方向的底座。

实验中所采用的样品是老鼠脑细胞，细胞的平均尺寸约为10 μm。将表1中的参数输入软件中，完成图像扫描，可获得如图8（b）所示的共焦扫描图像，并与蔡司宽场显微镜对该细胞拍摄的图像进行对比，如

5结论

本文研制的基于工作台连续运动的LCSM系统，完成了系统控制和数据采集的任务，利用有限连续采集模式，解决了机械控制与数据采集难以同步的问题，并在此基础上完成了软件系统的开发工作。与传统的多帧取平均扫描方式相比，大大地提高了成像速度。本文所述的实验结果是在纳米位移台单向扫描方式下获得的，若纳米位移台双向重复性好，能够实现双向扫描，还可以进一步提高成像速度。

参考文献：

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激光扫描技术论文 篇7

随着三维激光扫描仪的成熟与发展及其成本的逐渐降低,人们已经可以快速高效地获取客观世界高精度的三维数据,使其广泛应用于数字文物、数字考古、虚拟现实、城市规划、数字娱乐、影视特技制作等领域。三维激光扫描技术在考古中主要用来记录考古发掘中的三维数据,通过对遗址的三维重建,利用网络实现对数字遗址的漫游和展示。国内外,已经开启了三维激光扫描技术在考古领域的研究和应用工作。Robson Brown等人建立了法国西南部卡普布朗遗址的旧石器时代雕刻的岩石表面的三维模型[1];Entwistle等提出了将高分辨率废弃的聚落遗址与土壤的化学数据整合的理论,使虚拟考古成为可能[2];刘江涛等采用Riegl LMS-Z420i获取了三星堆遗址的点云数据,实现了三星堆一号祭坑的三维重建[3];西安四维航测遥感中心的技术人员对兵马俑二号坑进行扫描,构建出二号坑的三维模型,实现了二号坑遗址信息的数字化存储,使遗址的再现和重建成为可能[4]。本文利用三维激光扫描技术,实现了对陶寺遗址的数字化,并利用手持三维激光扫描仪对部分出土文物进行了三维重建。

1 数据采集

1.1 遗址介绍

陶寺遗址是黄河中游地区以龙山文化为主的遗址,总面积约300万平方米。位于中国北部山西省的襄汾县。遗址内发现有房址、墓葬、陶窑、水井等遗迹和大批陶、石、铜、木等各种质料的遗物。遗址还包括庙底沟二期文化和少量的战国、汉代及金、元时期的遗存。陶寺遗址的发现,对于探索中国古代文明的起源和尧舜时代的社会历史具有重要意义。

1.2 数据采集方案及实施

通常数据采集方案采用全站仪和扫描仪相配合的方法,数据采集可以分为几个步骤:踏勘场地与布设控制点、控制测量、靶标布设、扫描、靶标测量与提取。考虑到陶寺遗址的几个主坑比较分散,采用全站仪和扫描仪配合方案统一到全局坐标系下比较困难,故直接利用球靶标对各个坑进行独立扫描。1号坑的球靶标布设方案如图1所示。

图1 1号坑球靶标的布设方案Fig.1 The layout plan of the target ball in 1stsite

本文所采用的激光扫描仪为FARO Foucs 3D,采用不同的分辨率扫描遗址和靶标,遗址的采集采用较低分辨率,为了能够准确地提取靶标中心点,对靶标采取较高分辨率专门扫描,以提高后期点云配准的精度。扫描时,首先以低分辨率进行整体扫描,然后选择欲采集区域,按照正常分辨率扫描该区域,对于比较重要的遗迹也可进行专门扫描,最后专门针对靶标以最高分辨率扫描,一站扫描结束后分别保存区域点云文件和靶标的点云文件,扫描得到1号坑的初始点云如图2所示。

2 点云数据处理

点云数据处理分以下两个步骤:点云数据的预处理和空间三维建模;点云数据的预处理包括对点云数据的点云配准、去噪、压缩、修补,预处理后点云数据的质量直接决定着模型的质量,空间三维建模包括表面重建和纹理映射,如图3所示。对遗址点云数据进行预处理时,应根据模型精度和处理效率选择适当的方法。

图2 1号坑初始点云数据Fig.2 The poine cloud data of 1stsite

图3 点云数据处理过程Fig.3 The point cloud data processing

2.1 数据配准

点云配准是指给定两组有重复区域的点云数据(通过三维激光扫描仪采样获得),通过某种变换将两组数据对齐,使之转换到相同的坐标系下,以便进行下一步的操作。目前配准的方法有许多样,本文采用基于同名控制点的点云配准方法[5],如图4所示,即使所有来自两个点云集合中代表物体表面同一点的点对(Pi,Qi)满足同一刚体变换(R,T),即:

图4 同名点配准示意图Fig.4 Schematic diagram of the same point registration

然后提取球靶标的靶心作为同名点,根据配准算法,计算R和T,然后通过R和T变换所有点云到一个坐标系下。本文利用FARO SCENE根据公共球靶标实现了1号坑四站扫描数据的配准。配准结果如图5所示。

图5 1号坑点云配准结果Fig.5 The point cloud registration results of 1stsite

2.2 数据去噪

获取的遗址原始点云数据,由于灌木丛遮挡、自身遮挡等原因造成了大量的空洞和噪音,使得原始点云质量很差,需要进行去噪处理。本文采用人工与软件结合的方式进行去噪,首先对于数据偏差较大的噪音先在Faro Scene内手工选择删除,而后利用Geomagic Studio中“减少噪音”功能,设置一定敏感系数剔除体外点,减少噪音点。去噪效果如图6所示。

图6 点云的去噪效果Fig.6 The point cloud denoising results of 1stsite

2.3 数据压缩

要实现遗址三维模型的有效建立,对海量点云数据进行有效压缩是关键环节之一。目前,点云压缩算法可以分为两类,基于构网的点云压缩和直接对点云的压缩。基于构网的压缩方法首先要对点云构建网格,可以是三角网格或其他多边形网格,然后根据网格求得顶点或三角面片的法矢信息,通过与阈值的比较实现点云网格模型的压缩。

直接对点云的压缩方法无需对点云构建网格,通过给定的准则实现点云的精简,因此大大提高了点云压缩的效率。传统的压缩方法包括均匀采样和弦偏差法等,已经被广泛地运用于各种商业软件之中。但均匀采样不能有效地保证遗址中重要遗物的特征,故本文采用基于切片技术的点云压缩,使压缩后的数据能最大限度的保持特征。步骤如下:

(1)点云分割,首先对散乱点云进行分层分割,分割的目的是将空间三维点云转化至二维平面上以便于后续的压缩处理。分割方向是用户自定义方向,最常用的是沿x轴、y轴或z轴去分割,对不同对象的点云,根据其形状和结构特征去定义分层分割方向。本文沿着y轴分割使得分层点云更加规则和均匀。1号坑点云分割后的效果如图7所示。

图7 1号坑点云数据的分割Fig.7 The point cloud segmentation of 1stsite

(2)切片生成,本文采用投影平面法将分层后的点云投影到相应的参考平面上形成轮廓式的切片点云,如图8所示。分层后的点云数据如图9所示。

图8 投影平面法Fig.8 The method of projection plane

图9 1号坑点云数据的分层Fig.9 The hierarchical point cloud data of 1stsite

(3)特征点判断,生成切片点云后,空间散乱分布的三维点云已经转化成为以每层切片形式存在的呈轮廓形状的平面点集,对每层的切片点云,使用弦高差法来保留含有大曲率信息的点,即特征点。弦高差法就是计算点集中的点到其相邻两点连线的垂直距离并与给定的阈值比较大小,如图10所示,以此来决定该点是否被视为冗余点删除,或者被视为特征点保留。

图1 0 弦高差法示意图Fig.10 Schematic diagram of the chord method

经过上述步骤,1号坑点云数量由293398个压缩至146699个,压缩率为50%,运行时间为0.0470 s,并很好的保持点云数据的特征,压缩效果如图11所示。

2.4 表面重建

在得到完整的三维数据之后,需要进行表面重建。表面重建是遗址数字化中的至关重要的一步,本文通过Geomagic Studio软件进行表面重建得到遗址的表面网格模型。但建立的网格模型会出现诸多的缺陷,如部分三角形法矢反转、肿块、自相交等,如图12深色区域所示,需对这些多边形进行修复,利用Geomagic Studio自动探测并修复多边形网格的缺陷,对于不能自动修复的予以手动修复,修复效果如图13所示。

图1 1 基于切片技术的点云压缩效果Fig.11 The point cloud compression effect based on slicing technique

图1 2 网格模型缺陷Fig.12 The mesh model defects

图1 3 网格模型缺陷修复Fig.13 The mesh model defects repairing

2.5 空洞填补

由图13可知,由于扫描的点云数据不完整,使得模型存在大量的孔洞,需对其修补,但由于遗址本身形状复杂多样,所以目前网格的修补难以自动化,一般需要人工干预。本文利用Geomagic Studio填充孔功能实现对孔洞的填充,如图14所示。

图1 4 模型的空洞填充Fig.14 The hole of model filling

3 模型优化

对点云经过上述处理后,实现了遗址模型的初步建立,为了让遗址模型具有逼真的效果,需对其进行优化,优化过程主要包括Geomagic优化和3ds Max优化两个步骤,首先,在Geomagic中对模型创建边界,将遗址模型转入到3ds Max进行点线面的调整以及视觉效果的完善,图15为对陶寺遗址进行了优化,赋予材质渲染后的总体效果。

4 文物建模

在对出土的文物进行数字化时,本文采用Creaform公司生产的VIUSCAN手持式三维激光扫描仪建立文物的高精度模型,相对于传统的地面激光扫描仪,在文物逆向重建中,手持式三维激光扫描仪在色彩信息采集、细节表达、模型精度方面具有较大的优势。本文以色彩信息较为丰富的瓷瓶为例,采集好数据后,利用VIUSCAN自带的扫描软件VXelements可以对扫描数据进行初步处理,包括去除孤点和噪声,建立初步模型,如图16(a)、16(b)所示,补洞及模型的细化在商业软件Geomagic studio12内进行,由于VIUSCAN能够采集的点的色彩信息不够完整(如图16(a)、16(b)所示),同样需在Geomagic studio12对其纹理色彩进行编辑,生成纹理贴图,最终建立的完整模型如图16(c)、16(d)所示。

5 结语

采用三维激光扫描技术进行考古遗址、文物的数字化,有利于考古遗址及文物的数字保护和虚拟展示,本文利用三维激光扫描技术,实现了对陶寺遗址的数字化,准确、直观地再现考古发掘现场遗迹、遗物的三维空间分布状态,为考古人员提供一个虚拟的现场环境,同时,通过对数字遗址、数字文物的网络发布,使得更多的人了解考古及历史文化,从而推动考古工作和旅游业的发展。

图1 5 陶寺遗址模型的优化效果Fig.15 The optimization model of Taosi site

图1 6 手持式三维激光扫描仪的文物建模Fig.16 Cultural relics modeling used 3D handyscan laser scanner

摘要：三维激光扫描技术是近年来发展迅速的一项高新技术,它通过快速、精确地获得扫描物体表面的三维点云数据,建立高精度、高分辨率的数字模型。三维激光扫描技术应用于考古发掘中,可以准确、直观地再现考古发掘现场遗迹、遗物的三维空间分布状态,为考古人员提供一个虚拟的现场环境,给考古研究提供强有力的支持。本文利用三维激光扫描技术,对山西陶寺遗址进行了数据采集、数据处理,实现了对陶寺遗址的三维重建,并利用手持三维激光扫描仪对部分出土文物进行了三维重建。

关键词：三维激光扫描,考古,点云数据处理,三维模型

参考文献

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[3]刘江涛,张爱武.三维数字化技术在三星堆遗址中的应用[J].首都师范大学学报(自然科学版),2007,28(4):68~71.Liu Jiangtao,Zhang Aiwu.The application of 3D digital in sanxingdui ruins[J].Journal of Capital Normal University(Natural Science Edition),2007,28(4):68~71.(in Chinese)

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激光扫描技术论文 篇8

关键词：三维扫描,土方,测量

1 土方外业测量方法

工程上常用的土方测量方法有水准仪测量法、全站仪测量法和GPS测量法。使用水准仪测量时得事先在测区布设方格网, 然后用水准仪测量出方格网每个角点的高程, 该方法适用性单一, 一旦测区不适合布设方格网时, 该方法就不太适用了, 该方法的测量精度受方格网的密度的影响, 方格网越密, 测量的精度就越高, 相比较后两种土方测量而言, 其测量精度低, 测量费时费力。全站仪测量法具有操作简单, 仪器要求低等优点, 适合测量面积较小和通视良好的测区, 但一旦测区面积大和测区通视不好时, 使用该方法测量时工作非常繁琐, 且工作效率低下。GPS测量法是目前土方测量当中应用较多的一种方法, 这种方法不受距离和通视限制, 且测量速度和精度较全站仪测量有所提高, 能够全天候测量, 不受时间的限制。但这种方法在测量时是有缺陷的, 当测区有一些建筑、树木、电磁场等影响GPS信号时, 这种方法就不太适用了;其次使用该方法进行土方测量时得需要在测区采集相当数量的点的坐标, 数据采集的时间比较长, 测量员比较辛苦。

2 土方内业计算方法

土方内业的计算其实就是计算地形表面与其指定的起算面之间所围成部分的体积, 计算方法因地形、工程、精度的不同而有多种, 目前常用的方法有方格网法、断面法和DTM法。每种方法的测量过程和计算原理都不相同, 适用的场合和精度也不尽相同。

方格网法是根据测区场地的情况将测区划分为若干方格形成的方格网, 每个方格的边长一般为10 m~50 m, 然后再用仪器测量出每个方格角点的高程, 根据预先设计的标准高程可以计算出施工填挖的平衡位置, 然后再分别计算每一个方格的填挖土方量, 所有方格的填挖量之和即为整个测区的土方填挖量。该测量方法适合于地势比较平坦的地区, 方格网越密集其土方测量越精确, 对于地势起伏较大的地区, 使用该计算方法精度较低。

断面法是将测区按照一定的距离划分为若干相互平行的横断面, 然后将它与土方设计高程组成断面图, 计算每个断面线所围成的面积, 然后将相邻两个断面面积的平均值乘以它们的间距, 得出相邻两个断面的体积, 将各相邻断面的体积累加起来即为土方的填挖量。当相邻断面间的地势起伏较大时, 断面法计算土方量的难度很大且计算精度难以估计。该方法适用于场地比较狭长平坦的地区。

DTM即为数字地面模型, 是根据所测得地面点的三维坐标来生成由若干个不规则三角形所组成的三角网, 然后计算每个三角形与设计高程所组成的三棱柱的体积, 最后把每个三棱柱的体积累加即为所求的土方填挖量。DTM法是目前土方量计算最常用的方法, 其精度与所测得地面点的密度有关, 当地面点的密度越高时, 其测量精度就越高, 能较好的反映测区的地形地貌特征。

以上的土方计算方法均是使用常规的测量仪器时所使用的方法, 它们都有一个共同特点, 那就是使用常规的测量仪器进行土方测量时所测量的点都有一定的间距, 其距离从几米到几十米不等, 而以上的几种土方的计算方法都是先根据已有的点的坐标来计算出未测的点的坐标, 这一步相当于是给点“加密”, 当已测点的间距越大, 它们之间所需加密的点就越多, 因而加密的点的精度就会相应的越低, 所以要想提高土方测量的精度, 就需要缩短所测点的间距。当使用全站仪, GPS等仪器进行土方测量时, 要想缩短所测点的间距就会大大提高外业工作的强度, 而间距缩短到一定程度时也很难再缩短了。而使用三维激光扫描仪进行土方测量时测量的点的间距可达毫米级, 其测量出点的密度比常规仪器测出点的密度大得多, 因而其所需加密的点更少, 当不考虑仪器精度等因素影响时其土方测量的精度高于常规仪器测量的精度。

3 实例分析

本文选择野外一个小型的土坡来进行土方测量, 该土坡上有树、杂草等一些遮挡物。本次三维扫描采用的是法如X330型扫描仪, 该型号扫描仪每秒最多能采集976 000个点, 测量点位精度可达毫米级, 该扫描仪体积小、重量轻、携带方便, 外业操作简单、快速, 且换站扫描时无需关闭扫描仪, 无需对中整平。

3.1 数据的获取及处理过程

本次测量的地方因为有一些树木和杂草的遮挡, 采用的测量方法如下:1) 分站扫描。充分考虑通视的情况, 采用分站扫描。首先在地势最高处进行扫描, 然后再根据植被的遮挡情况在植被周围进行设站扫描, 最后再在地势最低处进行扫描, 保证扫描数据没有遗漏。2) 靶球测量。为了将各个测站的扫描数据拼接到一起, 必须保证每相邻两站之间有至少3个公共靶球, 然后再用GPS测量每个靶球的坐标。3) 扫描参数设定。此次7站设定相同的参数进行测量, 扫描质量设定为4x, 分辨率设定为1/3, 扫描时打开彩色功能, 这是因为进行彩色扫描时, 拼接时更容易看清靶球。

而扫描点云数据的处理过程包括点云的拼接、点云的去噪、点云的修补等, 其数据处理步骤如下:1) 点云的拼接。本次拼接采用的法如扫描仪自带的scene软件进行拼接, 拼接数据时根据用公共靶球的坐标来将各站的扫描数据转换到统一的坐标系下。本次拼接的最大误差0.005 6 m, 最小误差为0.000 9 m, 满足土方测量的精度要求。2) 点云的去噪。点云的去噪主要分为两步, 第一步是在scene软件里进行手动去噪, 把一些明显的噪点 (如树木、杂草、人等) 进行手动删除;然后将点云数据导入到geomagic studio软件中进行后续的去噪, 去除一些非连接项和体外孤点。3) 点云的修补。在点云数据进行去噪时或多或少会把一些有用的点云删除了, 这时就需要对数据进行修补, 首先在geomagic studio对点云进行封装, 这一步就是用相邻的三个点来构成一个面, 这与CASS软件构建三角网 (TIN) 的过程有点相似。封装完之后的数据如图1所示, 修补后的数据如图2所示。

3.2 土方量的计算

由于现在市面上还没有专门针对点云数据计算土方量的软件, 故要想计算点云数据的土方量就只能找其他软件来进行代替, 本次为了计算土方量, 采用geomagic studio来进行计算, 具体步骤是以高程1.467 m来建立一个基准平面, 平面上的土方量即为挖方量, 平面下的土方量即为填方量。

3.3 计算结果的分析

为了验证三维扫描仪测量土方的效果, 在三维扫描仪测量之后再使用GPS的方法对土坡又进行了一次土方测量, 测量完之后, 在对数据进行土方量计算之前还得将GPS测得数据进行坐标转换, 即根据靶球在两种坐标系下的坐标, 将GPS所测得数据的坐标转换到扫描仪的坐标系统当中, 转换完之后将数据导入到CASS软件中, 然后建立三角网 (如图3所示) , 再在CASS软件中按照以1.467 m为基准面计算土方量。两种方法测量的结果如表1所示。

从表1可以看出两种方法在作业人数和作业时间上存在着很大的差异, 三维扫描的方法更节省人员和时间, 而两种方法计算的土方量也存在着差异, 具体为挖方量的偏差为8.96%, 填方量的偏差为8.77%, 两种偏差值相近, 说明两次测量的效果理想, 两种偏差值符合一般土方工程10%误差以下的规范要求。GPS测量了84个点, 而三维扫描仪测量2 521 014个点, 测量的点数存在着巨大的差异, 这就导致了最后形成的地面模型存在着差异。由于GPS测量的点少, 其形成的DTM并不能真实的代表实地的地面模型, 有些凸起和凹陷的地面可能没有完整地测出来;而三维扫描仪测量的点间距可达毫米级, 其最后形成的地面模型能比较完整地反映真实的地面的起伏形态, 所以使用三维扫描仪来进行土方测量是一种可行的方法。

4 结语

本文简单的介绍了土方内业计算的一些方法, 并尝试采用三维扫描仪进行土方测量和使用geomagic studio计算土方量, 并取得了不错的结果, 这可以为以后相应的工程提供参考。虽然三维扫描的方法测量土方具有精度高, 速度快, 外业劳动强度小等优点, 但是由于现在市面上三维扫描仪基本都是外国产的, 国产的三维仪较少, 导致三维扫描仪的价格十分昂贵, 使之在一般土方工程当中应用较少。不过随着国内对三维扫描技术的研究的重视, 国产的三维扫描仪将逐步增多, 三维扫描仪的价格也会逐步降低, 我相信未来三维扫描仪在土方测量中的应用会越来越普遍。

参考文献

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激光扫描技术论文 篇9

关键词：机载激光雷达系统,数字高程模型,勘测

1 概述

机载激光雷达系统 (Light Detection And Ranging, 简称LI-DAR) , 也叫机载激光雷达, 是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统, 它集成了激光扫描仪、差分GPS系统、IMU (Inertial Measurement Unit, 惯性量测单元, 用以量测飞机平台的飞行姿态) 、数码相机。在动态载波相位差分GPS系统和IMU的支持下, 激光扫描系统通过激光扫描器和距离传感器, 经由微计算机对测量资料进行内部处理, 显示或存储、输出距离和角度等资料, 并与距离传感器获取的数据相匹配, 经过相应软件进行一系列处理来获取被测目标的表面形态和三维坐标数据, 从而进行各种量算或建立立体模型。

2 LIDAR数据获取的基本原理

当机载LIDAR航摄飞行时, 激光扫描仪发射、接收激光束, 对地面进行线状扫描, 与此同时, 动态GPS系统确定传感器的空间位置 (经纬度) , IMU测量飞机的实时姿态数据, 即滚动、仰俯和航偏角。由于系统的几个部分同步工作并集成于一体, GPS和IMU的数据融合极为方便, 所以经后期地面数据处理后, 即可获取地面的三维数据。 (图1)

3 LIDAR用于高速公路线路勘测

三维激光雷达技术应用于高速公路线路优化设计包括数据获取、数据处理、优化设计等工作内容。

3.1 原始数据采集。在航飞前要制订飞行计划, 安置全球定位系统接收机、激光扫描测量、惯性测量、数码相机等。

3.2 基础数据处理。

机载激光雷达测量系统在野外采集得到的数据需要进行一定的处理才能得到需要的信息。数据处理的内容包括:确定航迹、激光扫描测量数据处理、数据分类处理、坐标匹配、影像数据的定向和镶嵌、建立三维地形模型。

3.3 线路优化设计。

以高精度、高分辨率正射影像和激光点云数据、数字高程模型数据为基础, 采用二、三维结合方式, 采用多人协同设计, 实现高速公路线路路径优化设计的一体化全流程应用。

4 工程应用实例

4.1 工程概况。

绥德至延川高速公路线路工程 (主线长度为90km) 。多为山地地形。植被以稀疏灌木林为主, 局部间杂茂密, 交通条件一般。

4.2 激光测量系统检校。

将机载激光测量系统安装到飞行器上后, 首先必须进行系统检校, 以获取相关参数, 保证数据精度。包括激光扫描仪的检校和数码相机的检校, 必须按照相关技术手册进行。

4.3 地面GPS设基准站。

激光飞行时需在地面布设GPS基准站, 旨在航摄期间连续获取与机载GPS同步的观测数据, 通过事后联合差分解算机载GPS轨迹。相邻基站间最大间距不得超过60km。

4.4 实施航空摄影飞行。

根据激光测量系统的检校参数, 结合工程设计的航带, 确定作业飞机的飞行参数及测量参数, 选择合适的影像地面采样率、带宽和激光点间距等参数, 实施航飞过程。

4.5 数据处理。将机载激光扫描测量数据转化为线路勘测设计数据大致要经过下列几个步骤。

4.5.1构建数字化立体作业平台。利用激光扫描测量系统所获取的DEM数据和正射影像数据, 恢复测区立体模型, 并在此基础上对线路路径进行优化。由于本系统所产生的三维立体模型是以正射影像数据为纹理、以实测的激光点云数据为基础建立起来的真三维实体, 可以从不同角度对同一地方进行观察。因此, 以此立体模型作为选线平台, 可以大大提高选线结果的可信度和可靠性, 使线路路径走向更加经济合理。4.5.2制作DEM、DSM和DOM。采用V8专业软件, 导入激光点数据, 设置分析参数, 进行自动分类, 区别地面、房屋、植被等, 经分析对比, 目前自动分类准确率仅为20%~30%。在此基础上采用人工干预方式结合影像进行精确分类, 得到准确的数字高程模型和数字表面模型和房屋等信息。采用数码影像和精度更高的激光数据, 经过纠正、镶嵌, 可以获取比传统方法更加精确的正射影像图 (DOM) 。4.5.3制作平断面图。平断面图是高速公路线路勘测的主要成果之一。平面图通过立体作业平台获取。在断面图绘制中, 中线、边线断面及风偏危险点从DEM中自动提取。由于激光扫描测量系统所采集的点密度非常大, 精度也较高, 所含信息丰富, 使得中线、边线断面可以同时获取DEM和DSM两种数据, 并且更加贴近真实地表, 更好地服务于计算机的自动优化排位。

在本工程中, 我们将常规工程测量方法获取的数据、传统的航测摄影测量数据和激光扫描测量数据进行了比较, 证明机载激光扫描测量数据是可靠的, 其断面精度略高于普通航测断面精度。

5 结论

实践证明三维激光雷达技术, 用于高速公路线路等工程优化设计具有创新性和代表性, 打破了传统设计的方式方法, 从数据获取及处理、初步设计、优化设计、终勘定位、三维模拟、运营维护管理等方面建立了一体化的、三维可视化的系统性技术体系和支撑平台。随着三维激光雷达技术与相关技术的进一步融合, 将会对高速公路工程的设计运营产生深远影响, 三维智能数字高速公路将真正成为可能。

5.1 三维激光雷达技术能使整个公路、河流基于三维真实场景, 并与实时监测、视频等于一体的可视化成为可能;三维激光雷达技术使已建、新建高速公路, 以及高速公路相关环境所有信息快速、低成本、高精度、全面获取成为可能, 将实现高速公路的真正信息化。

5.2 三维激光雷达技术与三维可视化技术、专家知识技术的融合, 实现高速公路的三维可视化、智能化的仿真成为可能;基于三维激光雷达技术等获取的专家知识库, 可以实现暴雪、暴雨、泥石流等对高速公路的影响, 实现高速公路安全的智能化预警、应急调度及防治。

参考文献

[1]张祖勋, 张剑清.数字摄影测量学[M].武汉:武汉测绘科技大学出版社, 1997.

激光扫描技术论文 篇10

关键词：三维激光扫描技术,大坝,监测

1 引言

通常情况下, 大坝监测需要贯穿整个大坝建设及运行全过程, 大坝监测质量与整个水利枢纽系统以及周边安全具有很大关联。因此, 为了对大坝进行准确监测, 明确大坝变形实际情况, 必须采用科学合理的技术方法, 对大坝进行科学管理。

2 三维激光扫描仪技术原理

三维激光扫描仪是一种非接触式主动测量系统, 它是由一台高速精确的激光测距仪和一组可以引导激光以均匀角速度扫描的反射棱镜组成的, 激光测距仪既可以主动发射激光, 同时又可以接收由自然物体表面反射的光线, 从而进行测距, 在每一个扫描点都可以测得测站到扫描点的斜距S, 再参照扫描的水平方向角α和垂直方向角θ, 就可以得到每一扫描点与测站之间的空间相对坐标, 其原理见图1, 所获取的空间相对坐标见公式 (1) 。

3 三维激光扫描技术应用优势

3.1 监测数据量覆盖

传统的大坝外部监测主要是通过应用测绘仪器, 并且采用大地测量方法, 结合工程设计以及监测人员所提供的关于大坝结构、地质条件、水文条件、运行情况等信息, 合理确定对于大坝监测的观测点, 然后定期或者不定期的开展数据观测工作, 另外, 也可以定期对大坝进行高精度大比例尺地形图测量, 以此获得整个大坝以及相关关联实体的实际变化情况。在具体的监测工作中, 如何选取监测点和地形图测量比例尺是影响外部监测结果准确性的关键, 对于大坝外部变形实际情况, 可以以选取的监测点及各点的变化关系以点代面的方式进行分析。

而将三维激光扫描测量技术应用于大坝监测活动中, 主要采用的是快速扫描被测对象的高精度三维点云数据, 可有效实现对测量对象近似复制的目标。在实际应用过程中, 可以对坝体以及关联实体包括关键变形点在内的高密度全覆盖, 彻底改变传统测量法以关键点变形数据代替整个大坝变形的局限, 观测结果更加准确可靠, 而且数据成果十分广泛。

3.2 监测信息分析的模式

传统外部监测方法在数据分析方面采用的是将单点历次数据变化分析法与整体断切面关联变形点历次数据变化分析法相结合的监测方式。而三维激光扫描测量技术在监测活动中获得的是高密度三维点云数据, 通过监测数据信息, 可以快速高效的建立DEM数据模型, 成功再现大坝实体的真三维地理空间。另外, 三维激光扫描测量技术还可以对传统的单点和任意切线断面变形情况进行分析, 同时还可以利用GIS空间地理分析技术, 对历次DEM数据进行大坝变形整体趋势分析, 由于监测数据真实客观, 因此, 能够准确反映大坝实际变形情况。

3.3 监测自动化程度高

通常情况下, 对于大坝外部监测有两种作业方式, 即人工作业和自动作业。在实际监测过程中, 如果外业人工干预较多, 就会导致数据模型真实性降低。将三维激光扫描测量技术应用于大坝监测中, 能够有效建立起室外观测自动模块以及室内数据处理自动模块, 可以将自动化监测系统与人工干预相结合, 因此, 在应用过程中能够有效提升整个大坝的管理水平, 对大坝实现全面自动化监测。

3.4 监测速度快、安全性高

传统的大坝监测技术数据采集速度比较慢, 而且准确性较差, 而采用三维激光扫描技术, 能够快速准确的实现数据采集, 在对大坝外形进行扫描的过程中, 不会受到天气环境的影响, 即使大坝坝体覆盖, 三维激光扫描技术也可以穿透植被进行扫描监测;另外, 运用三维激光扫描技术还可以实现全天候自动化采集数据, 因此不会受到人为干预因素的影响, 监测数据的准确性较高。

由此可见, 在大坝监测中, 三维激光扫描测量技术与传统测量技术相比应用优势十分明显。在实际应用中, 其能够有效解决监测难度大、监测不全面、监测数据可靠性低等难题, 全面提升大坝监测数据采集和分析能力。

4 三维激光扫描技术在大坝监测中的应用

大坝监测活动指的是定期或者不定期的通过仪器对水利水电工程主体结构、边坡、地基基础、周围环境等进行观测和巡视检查, 一般可以分为内部监测和外部监测两种。其中, 内部监测需要在大坝设计阶段设计监测点, 然后在大坝施工过程中埋设监测仪器, 在大坝运营过程中就可以通过监测设备的传感器向大坝监测控制部门传递出监测部位的实时变化数据;而外部监测指的是通过专用仪器和测绘仪器, 运用大地测量方法对大坝变形实际情况进行监测, 主要包括水平位移、裂缝、垂直位移、挠度、滑坡及崩岸等等。内部监测的灵活性比较差, 对于一些新问题和无法预见的问题很难采取有效的补救措施。外部监测目前一般包括人工和自动两种方式作业, 而监测点和地形图测量比例尺的选取又是影响外部监测是否掌握大坝真实形变的关键。

现拟以某水利工程为例, 探究三维扫描仪在大坝监测中的应用。该段坝体长度为170m, 高度为25.7m, 拟采用Trimble3DLaser扫描仪, 分4站完成对大坝主体的总体扫描与点云建模。其具体监测流程如下:

(1) 监测控制点设置。为满足周期性点云扫描和数据拼接的要求, 从远离坝体变形区布设6个稳固的测量基准点, 并保持基准点间的相互通视, 利用Topcon MS05A高精度全站仪测定其监测控制网点位坐标, 维持统一的测绘基准。

(2) 坝体点云数据扫描。在清除坝体表面杂物后, 利用Trimble三维激光扫描仪按照自由设站的方式, 根据控制点坐标数据, 按照空间交会原理求解扫描仪中心坐标, 然后对坝体结构, 进行三维激光点云扫描, 采样间隔5cm×5cm, 并对坝体所布设的标靶进行精扫 (1mm精度) , 以提高后期点云拼接处理的精度;每测站完成后实行换站扫描, 并保持相应重叠度。

(3) 点云数据处理。根据监测系统控制点和标靶约束条件, 将多站点云扫描数据自动拼接, 并生成拼接残差数据, 按照精度要求, 手工剔除杂物等噪声信息后, 采用Gauss Filter线性平滑滤波器进行降噪处理。

(4) 重采样建模与剖面数据分析。为降低数据量来提升建模效率, 对Gauss处理后的坝体点云数据进行重采样建模, 坝体变形监测数据分析时, 可采集DEM模型或特征剖面线数据, 分析同一点位或剖面线在不同扫描时刻所对应的坐标值, 求解其形变信息。为对比三维激光扫描仪监测的精度, 本工程选取其中3个标靶, 以3DLaser精测扫描的数据与高精度全站仪测量值, 进行坐标较差对比分析, 扫描精度良好, 完全满足形变监测的指标要求, 其数据较差统计情况如表1。

5 结语

传统大坝变形监测中, 多利用引张线法、小角法或高精度全站仪配合反射棱镜法, 通过测定固定点方位偏差或坐标数据, 仅仅能够反映坝体关键点位的变化数据, 难以建立大坝宏观结构的总体形变信息。三维扫描技术的应用基础是激光测距原理, 将其应用于大坝监测中, 能够快速构建待测目标三维模型, 而且具有快速、高效、免接触等应用优势, 因此值得推广应用。

参考文献

[1]龚英.探究三维激光扫描技术在变形监测中的应用[J].城市建筑, 2015 (09) :233.

[2]朱磊, 王健, 毕京学.三维激光扫描技术在变形监测中的应用[J].北京测绘, 2014 (05) :78~82.

激光扫描技术论文 篇11

关键词：激光扫描；汽车测量；数据采集；CPLD

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1006-3315（2015）07-187-001

随着汽车的普及和维修业的不断发展，人们对汽车车身在维修中的检测系统提出了越来越高的要求。利用激光扫描技术可实现对车身三维尺寸的测量，满足了现代汽车维修业对检测技术的新要求。

1.测量系统结构

检测系统由特征靶标、连接头、电机扫描装置、激光器及其驱动电路、光路转折系统、霍尔传感器、光电转换及信号预处理模块、数据采集与AVR处理及上位机组成。每个电机扫描装置由电机及其驱动电路、反射镜、反射镜固定托盘和安装于反射镜固定盘侧面的小磁铁组成。工作时，电机带动平面镜旋转，当扫描激光束经由旋转的平面镜反射到特征靶标上时，由于特征靶标上面贴有原向回归反射膜，投射光束经过反射膜反射后按原光路返回，激光束经过靶标反射后经由平面镜反射至激光转折光路中；经两个平行的45°角平面镜反射后，光信号经过光电转换及预处理进入数据采集系统，和霍尔传感器产生的电机旋转同步脉冲信号一起控制数据采集电路，经过数据处理得到初步的测量点在传感器系统内的三维坐标后，送入上位机。计算机把送来的数据进行计算及坐标变换得出车身三维坐标测量结果，并进行显示或打印输出。

2. CPLD信号逻辑处理

数据采集与处理电路包括逻辑控制电路、缓存器电路、单片机接口电路等。逻辑控制电路采集各个传感器的信号，然后将信号经4个缓存器缓存后传送给单片机；单片机结合软件实现对靶标的识别、三维坐标计算，通过串行通信与上位机连接。其中传感器的信号总共有6路，包括4路由光电模块采集进来的光电信号和2路霍尔信号。

2.1 PIN数字脉冲信号预处理

首先以霍尔传感器输出波形为粗定位，从PIN输出的数字脉冲信号中提取出采样周期定位波形，然后以此定位波形为基础定位出数据采样周期，在整个数据采样周期内对数字脉冲信号进行计数填充。采样周期定位脉冲的下降沿是以PIN输出信号的定位脉冲的下降沿来定位的，其上升沿是以霍尔传感器输出脉冲的上升沿来定位的。

2.2 采样数据周期产生电路

由于扫描器在不停地旋转，为了保证AVR获得正确的扫描数据，采样数据应该是一个完整周期内的数据，因此必须严格控制采样周期的完整性。为此设计了由AVR输出信号控制的采样周期产生电路。此电路以采样周期定位脉冲和AVR控制信号为输入，采样周期信号和采样周期终止信号为输出。

2.3 CPLD对FIFO芯片的直接控制

CPLD的主要作用是将数字脉冲信号计数填充后，在控制信号使能控制下将数据写入FIFO芯片中，因而CPLD中设计了对FIFO进行直接控制的功能模块，包括FIFO清空和写入。

2.3.1 FIFO数据清空

当FIFO中数据满时或AVR启动数据采集周期时，都要先将FIFO中的数据清零，以防止FIFO溢出造成数据丢失或采集到错误的数据。由于AVR单片机的时钟脉冲为8 MHz，因而这一过程必定能够满足清零脉冲的持续时间要求，FIFO即被清空。

2.3.2 单路FIFO数据写入

光电二极管接收的信号经前置放大及整形后频率比较高，由于系统一共有4路信号，AVR来不及直接去读取每个跳变沿的计数值，因而通过FIFO暂时缓存，待采样周期过后，AVR再从FIFO中读出计数值。要把计数值写入FIFO中，必须有正确的写信号，CY7C433对读写信号的时序有要求，写信号脉宽tPW≥15 ns，数据建立时间tSD≥8 ns，数据保持时间tHD无最小值要求。

2.3.3 4路FIFO数据处理

在整个系统中共有4个激光扫描传感器，即会产生4路信号，且每路信号都会生成独立的FIFO写信号，因而共产生4路写信号。当4路写信号中有2路或多路信号同时到来时，写入FIFO中的数据会产生紊乱，而造成数据写入错误或数据丢失。因此，设计了一个多路写信号处理电路，当只有某一路信号中有写信号产生时，写信号处理电路中产生一个与之对应的写信号脉冲；当某两路或多路信号中有写信号产生时，只产生一个与之对应的写信号脉冲。

3. AVR数据采集

3.1 FIFO地址译码电路

CY7C433芯片的数据宽度为9 bit，因而本系统中采用了4片FIFO芯片进行扩展。AVR的数据总线位宽为8 bit，为了降低外围电路的复杂性，每个FIFO芯片只用其中的8位，在读取时按照从高8位到低8位的顺序进行数据读取。因此，共需要4个读信号才能将一个数据完整地读入AVR中。数据的读取方式为给每个FIFO芯片配置一个唯一的数据地址，数据按址读取。为此本文设计了相应的FIFO读信号地址译码电路，输出信号控制FIFO芯片的读信号使能端。首先地址信号通过一个2-4译码器进行译码，译码结果与写信号同步后输出即得到4个FIFO芯片的读使能信号。

3.2 数据采集程序流程图

综合前文所有的分析说明，编写了AVR+CPLD+FIFO信号的C语言程序，该程序中包含了FIFO清零、采集周期启停控制、FIFO状态判断、数据来源分析、数据有效性判断等多个子项，最终采集得到一个扫描周期的准确、有效的数据以供后续电路进行处理。

本文对激光扫描车身坐标测量系统的数据采集部分进行了深入研究，设计了基于“AVR+FIFO+CPLD”的数据采集及处理模块；解决了当多路信号有数据同时传输时，如何将数据完整地写入FIFO的问题，实现了数据的有效采集；编写了完整的CPLD控制程序和AVR数据采集程序，为准确测量待测点的坐标提供了可靠的数据来源。

参考文献：

[1] 戴耀辉，臧杰.车身损伤测量在车身修理中的重要性及其方法[J]汽车技术，2003（12）：43-47.

[2]李家汉，刘文辉.白车身三坐标检测点的布置及优化[J]华东交通大学学报，2003，20（5）：107-110.

激光扫描技术论文 篇12

三维激光扫描技术是近年来迅速发展起来的一种获取空间数据的新技术,它通过激光测距原理,瞬时测得空间三维坐标,相当于一个高速测量的全站仪,但又不同于传统全站仪[1]。传统全站仪需要通过人工寻找目标,每次测量一个目标点。而三维激光扫描仪则通过自动控制技术,按照事先设定的分辨率对目标物体进行扫描,连续、快速地获取目标物体表面的密集采样点数据,即点云数据。利用点云数据,可快速构建结构复杂、不规则的三维表面模型。因此,该技术又称为“实景复制技术”。

目前,三维城市建模已成为数字城市研究的热点。常见建模方法是通过航空摄影测直接获取建筑物等地物表面的三维坐标和地形表面的DEM,进行几何建模,利用航空影像提取建筑物和地面纹理并进行纹理映射。但这种建模方法精度不高,建立几何模型的工作量较大。利用三维激光扫描仪获取的点云数据则可以实现物体表面快速、精确地建模,在城市建模研究与应用中被广泛关注。

笔者以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,以三维城市建模中的典型地物———建筑物为研究对象,探讨利用三维激光扫描技术获取空间数据并建立三维模型的方法。

1 数据采集

1.1 制定扫描方案

为了获得完整的三维场景信息,首先要对扫描目标以及周围环境进行实地勘查,根据仰角及遮挡情况确定各个扫描站点,实施多测站多角度的场景扫描。因此,在实施扫描前,首先要制定扫描方案。若测区有现成的地形图,可根据地形条件和测量的具体条件来计划扫描的路线和测站点的位置,然后再到实地勘察,对预先设定的计划路线和控制点位置进行适时调整。若测区没有现成的地形图或者测区范围不大,可实地勘察,现场选择路线,确定扫描站点。

为了将各测站获取的点云数据统一到同一个大地坐标系下,在选定测站点后,需要根据测区控制网,测定测站点坐标。另外,为了便于后续的点云配准,要合理安排标靶的位置和数量。

1.2 实施扫描

1.2.1 扫描范围的设定

由于扫描距离越远,扫描时间就越长,像天空这样的无限远距离会降低工作效率,不应纳入扫描范围。从某一方向对目标进行扫描时,应从扫描仪视野范围中圈选出被扫描物体,这样既可减少噪点,又可减少扫描时间,提高工作效率。

1.2.2 点云密度的设置

点云密度的设置要充分考虑目标对象的复杂程度和实际应用需求,对细节较多的建筑物一般采用1 cm激光点位间隔扫描,对墙体平滑的部分可设置2 cm及以上间隔。

1.2.3 纹理数据的采集

拓普康GLS1500扫描仪自带摄像头,可在扫描的同时进行目标拍照,获取纹理数据,以作为建模后的纹理贴图使用,并为多站拼接提供参考。

2 点云数据处理

2.1 点云的预处理

由于扫描过程中外界环境对扫描目标会构成阻挡和遮掩,如移动的车辆、行人、树木的遮挡,及实体本身的反射特性不均匀,会形成散乱点或者空洞等噪声,需要对点云进行过滤,剔除点云数据内含有的不稳定点和错误点。实际操作中,需要选择合适的过滤算法来配合这一过程自动完成。滤波去噪原理是:根据激光扫描回波信号强度辨别,回波信号强度低于阈值时,距离信号值无效;利用中值滤波,剔除奇异点;利用曲面拟合去除前端遮挡物[2]。

2.2 点云配准

由于扫描系统是刚性的,点云配准时发生的坐标变换可视作三维刚体的坐标变换,即两点云之间尺度比λ取为1[3]。该转换模型仅包含6个独立参数,即3个平移参数Δx,Δy,Δz以及3个旋转参数α,β,γ。进行点云数据配准的关键是解算出这6个转换参数(Δx,Δy,Δz,α,β,γ)。而要解算出这6个参数,必须有不少于3对的同名点。若存在多余观测,即同名点对多于3对,则按最小二乘法进行平差解算。确定同名点对,解算旋转矩阵R和平移矩阵T,然后进行配准,即确定配准目标函数并获取最佳变换参数。坐标转换模型如下:

实际应用中,点云配准常用方法有两种,即控制点配准和标靶配准。使用控制点按照测站/后视方法将点云配准到大地坐标系下,这就要求各测站的扫描仪须架在已知点上,严格对中、整平,进行测站/后视点设置,原理与全站仪测量相同。使用标靶配准是利用公共标靶作为约束条件进行配准,该方法要求相邻测站在完成目标扫描的同时,还需扫描3个及以上的公共标靶,并且各测站中必须有一站要架在已知点上,按照测站/后视方法进行扫描,其余测站可任意架设,各站点云数据在配准的同时也统一到大地坐标系下。

另外,也有人提出利用扫描目标的特征点(如房屋角点、窗户边界)进行配准,但扫描时的点间隔一般为几毫米或几厘米,并且激光束的发散使得扫描光斑在目标表面也不是一个点,无法使相邻测站扫描到同一个特征点,致使配准时使用的并不是相同特征点,配准后会存在偏差,此种方法精度低,一般不宜采用。

本实验主要对昆明冶金高等专科学校西部入口处的校务大楼、图书馆和科技大楼三幢建筑物围合形成的场景进行扫描,充分利用预先布设在校区的控制点实施扫描和点云配准,选用控制点11个,表1为部分控制点坐标。对于没有控制点的测站,为将该站的点云数据坐标统一到大地坐标系下,在该测站和上一测站间增设3个公共标靶,操纵扫描仪分别在两测站完成标靶扫描和靶心自动识别,实现高精度配准。点云配准应注意两个问题:

(1)测量坐标系是左手坐标系,X轴为纵轴,向北为正,Y轴为横轴,向东为正;而实验所采用的拓普康GLS1500扫描仪坐标系是右手坐标系,即X轴为横轴,Y轴为纵轴。点云数据的原始坐标都是仪器内部坐标,在配准时应注意坐标轴的变换。

(2)扫描时标靶放置的位置会影响到配准精度,标靶要均匀分布于整个扫描范围或重叠范围,不能在一条直线上,相互之间尽量远离,这与影像校正中控制点的分布问题一样,在此不再赘述。

图1为校务大楼、图书馆、科技大楼三幢建筑物场景进行分站扫描的数据,可以看到,各测站的点云在配准前是重叠在一起的。利用Scan Master软件按测站/后视方法进行配准后,得到的点云如图2所示。

2.3 点云消冗处理

多站点云数据配准后,在扫描重叠区内的重复采样点会带来数据冗余的问题。在不降低原始扫描采样密度的前提下,有必要对冗余点云进行消冗处理。南京师范大学盛业华提出对拼接后的点云建立立方体格网索引,再对所有采样点按k-邻近结构进行组织,然后在k-邻近组织的数据中进行遍历,依据采样点间距是否小于给定的阈值确定是否删除某一采样点,最终实现对多站扫描的点云拼接数据进行消冗处理[4]。中国矿业大学黄承亮提出了区域重心压缩法和共顶点压缩法两种点云消冗处理方法[5]。

本项目采用拓普康GLS-1500三维激光扫描仪配套的Scan Master数据处理软件采用人机交互的方式完成。

3 三维几何建模

三维激光扫描仪所得到的点云是由不规则的离散点构成的,点云之间并没有构成建筑物的实际表面,所以要得到建筑物有拓扑关系的真实表面,还要恢复建筑物表面的这种拓扑关系,即构建三维建筑模型[6]。

三维模型建立的流程一般由特征线提取和模型构建两部分组成。

3.1 特征线提取

特征线提取可采用多种方法。如自动提取剖面、等值线,根据点云自动拟合线段、圆柱、圆锥、多边形等基本几何形状等。

由于目标物所在场景存在遮挡和建筑物本身的遮挡,以及窗玻璃等材料表面对激光的不同反射特性,导致点云数据的某些区域激光无法到达产生许多空洞,因此在建模过程中要对空洞进行修补,一般由手工完成。也可由软件自带算法解算补洞,但空洞有高程时误差会增大,需要拆分后与手动填补法结合使用。

本项目在提取特征线时采用Auto Desk公司的Auto CAD软件先绘制三维结构线,再统一投影到二维平面的方法,以保证结构线的平面精度,如图3所示。

3.2 三维模型创建

基于线划图的三维模型创建,主要思想是由线成面。将CAD线划图导入3DMAX软件中。基于点云每个方向构件的线划图间都具有准确的位置关系,将前后左右上下六个立面图一同导入后,可合成完整的建筑结构图。

但大型建筑物一般都比较复杂,对建筑物的整体构件进行识别并全部自动建模到目前为止还没有很好的解决方法。通常,建模时把建筑物的每一个构件进行分离,可分为规则的建筑物构件和不规则的建筑物构件。规则建筑物构件的建模方法有很多种,如线性回归和分段线性拟合等;不规则建筑物构件的建模则要复杂得多,主要是曲面特征点和特征线的提取,然后再利用旋转、放样等方法构建模型。对于需要保留现状或者使用上述方法较难建模的建筑物构件,建议构建三角网模型,因为三角网模型损失的精度最少,能保留住建筑物原始面貌。

利用上述方法把建筑物的构件分别建模完成后,即可把这些构件放到同一个文件里,由于之前进行了整体测量控制,所以这些构件都有统一的坐标系,只要把它们放到一起就可组成一个完整的建筑物。但是由于各个构件是分开建模的,所以构件之间会有大大小小的缝隙和交叉,需要对构件之间的误差加以修正,最终形成完整的建筑物实体模型。

4 纹理映射

纹理映射是实现三维模型真实感的关键。可利用扫描仪自带摄像头或数码相机获取纹理信息,进行建筑模型表面的纹理映射。为使建筑物看起来真实、美观,还需要利用Photoshop或其他图像处理软件对所获取的纹理图像进行纠正、缩放和匹配处理。

纹理映射中,包括几项关键技术,即透明纹理映射、不透明单面中的纹理映射和纹理拼接[7]。纹理映射可以大大提高模型的逼真度,一方面可通过纹理图像模拟出丰富的建筑物细节,简化模型的复杂程度;另一方面可赋予模型丰富的色彩、贴图特征,从而生成三维景观。图4为校务大楼和图书馆模型纹理映射后的效果。

5 结论

实践表明,三维激光扫描技术适用于城市景观的精确建模,为今后三维数字城市建设提供了有效手段。但由于所获取的点云数据量庞大,如何管理和处理海量数据,并且保证数据在处理过程中精度不受损失仍然是亟待解决的问题。

摘要：以拓普康GLS1500扫描仪作为实验设备,从数据采集、点云处理、三维模型建立和纹理映射等方面探讨了利用三维激光扫描技术进行建筑物三维建模的方法。

关键词：激光扫描,三维建模,点云数据,纹理映射

参考文献

[1]徐源强,高井祥,王坚.三维激光扫描技术.测绘信息与工程,2010;8:5—6

[2]路兴昌,宫辉力,赵文吉,等.基于激光扫描数据的三维可视化建模.系统仿真学报,2007;4:1624—1629

[3]葛晓天,卢小平,王玉鹏,等.多测站激光点云数据的配准方法.测绘通报,2010;11:15—17

[4]盛业华,张凯,张卡.多站拼接后三维激光扫描点云的消冗处理.测绘通报,2010;3:28—30

[5]黄承亮,吴侃,向娟.三维激光扫描点云数据压缩方法.测绘科学,2009;3:142—144

[6]丁延辉,邱冬炜,王凤利,等.基于地面三维激光扫描数据的建筑物三维模型重建.测绘通报,2010;3:55—57