一种管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法与流程

本申请涉及钢结构网架逆向建模技术领域，尤其涉及一种管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法。

背景技术：

钢结构焊接技术在我国建筑领域中有着较长时间的应用历史，在我国采用钢结构进行建筑物建设的很长一部分时间中，我国一直都在跟随着国际建筑领域发展趋势。

钢结构建筑物一般是以钢材为主要建筑材料的建筑结构，其具有强度高、自重轻、整体刚性好和变形能力强等特点，适用于各种建造大跨度和超高、超重型的建筑物。同时，钢材的材料匀质性和各向同性好，材料塑性、韧性较好，可有较大变形，可以承受较大的动力载荷，同时其工业化程度高，可进行机械化程度高的专业化生产。

随着钢结构建筑物的逐渐广泛建设，为了满足大众对于建筑物结构的越来越多样化的需求，对钢结构网架建筑物的设计施工、安全性、安装检测等均提出了新的严峻挑战。

管状焊接钢结构网架是由多根管状钢结构构件按照一定的网格形式通过焊接连结而成的空间结构。管状焊接钢结构建筑物因其自身的材料和建设的特点，建筑物结构分析和维护是决定该类建筑使用寿命的关键之一。因此，要在一定周期内对管状焊接钢结构网架建筑物进行测量，并且进行逆向建模从而实现结构分析和维护。

然而，建筑物在施工或使用的过程中，由于特殊的安装建设环境的情况或因重新建设、自然或人为的破坏等其它的情况，当现有管状钢结构网架建筑物与原有设计图纸不一致时，需要对现有建筑物的网架结构中的各个管状构件进行测量，从而重新确定钢结构网架中每个部件的确定位置以及部件间的连接结构。

本发明中所涉及的管状焊接钢结构网架是采用钢材作为钢结构网架中的钢梁、钢柱和钢桁架等钢结构管状构件组成的钢结构网架。现有技术中的一种测量方法是：对管状结构的两端点表面贴反射片，使用无棱镜的全站仪，在地面上对反射片的中心位置粗略地测量，或者通过用无棱镜的模式进行测量，从而得到各钢结构管状构件的位置坐标；然后，根据构件设计的尺寸和位置进行逆向建模恢复其三维结构。但是，由于焊接结构易受到外部因素的破坏，多个管状结构的焊接点根据所处网架中的节点位置不同，其所起的受力作用就不一样，受力的不同使得在设计时其考虑的结构特点也不同；并且，全站仪等传统测量仪器只能通过间接的手段来测量管状钢结构的表面，因此采用全站仪测量管状钢结构构件表面粗略认为是管状构件的端点，其精度不可靠；同时，根据设计的尺寸和测量结果进行逆向建模精度难以保障。此外，对于一些弱反射的钢结构材料，无法直接通过全站仪进行无棱镜模式的测量，需要工作人员在其表面贴反射片从而才能进行测量，这种反射片不牢固且无法反复使用，而且人为操作的复杂度较高，且对工作人员安全存在一定隐患。

现有技术中的另一种测量方法是：通过摄影测量的方法进行三维重建。该方法首先在钢结构网架下按照一定的距离间隔和拍摄角度获取钢结构网架的多角度多位置的影像，并且在钢结构网架附近设置一定数量的控制点，且所拍摄的影像要拍摄到控制点。其次，通过影像间的特征匹配确定影像间的位置和姿态关系，再通过引入控制点以确定每张影像相对于钢结构网架物方发位置和姿态关系；随后，根据每张影像的姿态和位置进行多张影像的密集匹配生成影像点云；最后，通过人为分类将钢结构各个构件进行逆向三维建模，从而进行钢结构网架的建模。然而，该方法由于影像匹配、三维重建的算法过于复杂因此导致处理效率较差；而且，由于光照、自身和其它地物的遮挡等原因，该方法对于客观因素要求过高，有时无法满足拍照的条件，因此在一些环境的工程下无法使用该方法；另外，该方法对于光照的情况要求过高，且由于条件的限制，恢复每张影像拍照时的姿态和位置的精度也相对有限；此外，该方法还需要在钢结构网架附近贴上一定数量的控制点标靶，同时也无法进行重复的测量。

由此可知，在现有技术中，如何快速获取管状焊接钢结构网架中各个管状构件的三维信息，并且准确的确定各个构件之间的连接结构是目前球管状焊接钢结构网架逆向建模技术中的难点。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法，从而可以解决现有技术中在大型管状焊接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。

本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法，该方法包括如下步骤：

步骤A、在管状焊接钢结构网架下，根据网架的结构特点以及点云分辨率进行三维激光扫描，获取点云数据，删除与管状焊接钢结构网架的点云数据无关的数据，并将处理后的点云数据拼接成一个完整的管状焊接钢结构网架数据；

步骤B、从管状焊接钢结构网架数据中提取每一个管状构件的点云数据并编号；

步骤C、对所提取的每一个管状构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定圆柱的直径、中心线以及中心线的前后两个端点的三维空间坐标并存储；

步骤D、根据管状构件对应的中心线的前后两个端点，设定一个允许误差值；对每一个端点在所述允许误差值的范围内寻找与该管状构件连接的其它管状构件的端点，以确定各个管状构件之间的连接关系；

步骤E、根据确定的各个管状构件之间的连接关系，构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；对于连接在一起的端点，根据重心化坐标的方法修正各个端点的坐标并且重新计算每个管状构件的中心线方程；

步骤F、根据各个管状构件之间的空间拓扑关系以及各个管状构件的参数信息进行逆向三维重建。

较佳的，所述步骤A包括：

根据扫描装置与管状焊接钢结构网架的距离确定三维激光扫描的扫描分辨率；

使用多站扫描的方式对管状焊接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据，并使得管状焊接钢结构网架中的所有管状构件的点云数据的表面积占对应的管状构件的表面积1/3以上；

删除与管状焊接钢结构网架的点云数据无关的数据；

将处理后的点云数据通过地面标靶球配准到预设的坐标系中，使得管状焊接钢结构网架中的所有管状构件的点云数据同处于一个独立坐标系下，然后将处理后的点云数据拼接成一个完整的管状焊接钢结构网架数据。

较佳的，所述允许误差值为：该管状构件对应的圆柱面的直径的1/2。

较佳的，所述步骤E包括：

计算同一连接点处所有管状构件端点的坐标的端点平均值；

较佳的，使用如下公式计算同一连接点处所有管状构件端点的坐标的端点平均值：

其中，为所述端点平均值的三维坐标；(x_i,y_i,z_i)为第i个管状构件端点的三维坐标，n为同一连接点处所有管状构件的端点的数量。

较佳的，使用如下公式计算每个端点与端点平均值之间的距离：

其中，D_i为第i个端点的间距。

较佳的，使用如下公式计算端点的权值和重心化坐标值：

其中，W_i为第i个端点的权值，(x_c,y_c,z_c)为重心化坐标值。

较佳的，根据采集的次序进行编号。

由上述技术方案可见，在本发明的技术方案中，由于首先采用三维激光扫描技术对管状焊接钢结构网架进行三维激光扫描，得到高分辨率、高精度的管状焊接钢结构网架三维激光点云数据；然后从管状焊接钢结构网架数据中提取每一个管状构件的点云数据，并对所提取的每一个管状构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定各个管状构件构件的具体位置和尺寸；随后设定允许误差值，并根据该允许误差值自动确定各个管状构件之间的连接关系；然后根据连接关系构建各个管状构件之间的空间拓扑关系，再对于连接在一起的端点，根据重心化坐标的方法对各个管状构件的中心线方程和前后两个端点的坐标进行修正，从而可以精确地测量各个管状构件的位置和参数以及各个构件之间的拓扑关系，以达到最佳的逆向三维重建，因而解决了现有技术中在大型管状焊接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。

附图说明

图1为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法的流程图。

图2为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的实际结构示意图。

图3为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架及局部点云示意图。

图4为本发明实施例中提取出的单个管状构件的点云数据示意图。

图5为本发明实施例中单个管状构件的点云数据拟合圆柱面示意图。

图6为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的俯视图。

图7为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的整体示意图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步详细的说明。

在本发明的技术方案中，管状焊接钢结构网架包括多个由管状钢材构成的管状构件，如图2所示。在搭建该管状焊接钢结构网架时，一般先根据地面四周已经搭建好的基础，逐层向上搭接各个构件，然后再使用焊接技术将各个构件连接到一起，最终闭合形成一个整体的管状焊接钢结构网架建筑物。其中，管状构件是一种钢制圆柱体的长条形的构件，一般是使用焊接技术将各个管状构件连接到一起。在管状焊接钢结构网架下的地面上，可以充分观测到管状构件一定部分的表面。

图1为本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的方法包括如下所述步骤：

步骤11，在管状焊接钢结构网架下，根据网架的结构特点以及点云分辨率进行三维激光扫描，获取点云数据(point cloud data)，删除与管状焊接钢结构网架的点云数据无关的数据，并将处理后的点云数据拼接成一个完整的管状焊接钢结构网架数据。

在本发明的技术方案中，可以使用多种具体实施方式来实现上述的步骤11。以下将以其中的一种具体实现方式为例，对本发明的技术方案进行介绍。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述步骤11包括：

步骤111，根据扫描装置与管状焊接钢结构网架的距离确定三维激光扫描的扫描分辨率；

步骤112，使用多站扫描的方式对管状焊接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据，并使得管状焊接钢结构网架中的所有管状构件的点云数据的表面积占对应的管状构件的表面积1/3以上。

在本步骤中，可以通过多站扫描的方式对管状焊接钢结构网架进行三维激光扫描得到点云数据。如图3所示，图3中的左图为实际中的管状焊接钢结构网架的一个局部，图3中的右图则为该局部进行三维激光扫描之后得到的点云数据的示意图。在得到管状焊接钢结构网架的点云数据时，需要使得管状焊接钢结构网架中的所有管状构件的点云数据的表面积占对应的管状构件的表面积1/3以上。

步骤113，删除与管状焊接钢结构网架的点云数据无关的数据。

在扫描过程中，由于其它物体的遮挡等因素，导致在所获得的点云数据中还存在除管状构件之外的其它物体的点云数据。因此，在本步骤中，还需要对与管状焊接钢结构网架的点云数据无关的其它数据进行删除，只保留管状焊接钢结构网架中的各个管状构件的点云数据。

步骤114，将处理后的点云数据通过地面标靶球配准到预设的坐标系中，使得管状焊接钢结构网架中的所有管状构件的点云数据同处于一个独立坐标系下，然后将处理后的点云数据拼接成一个完整的管状焊接钢结构网架数据。

通过上述的步骤111～114，即可得到一个完整的管状焊接钢结构网架数据。

步骤12，从管状焊接钢结构网架数据中提取每一个管状构件的点云数据并编号。

在本步骤中，可以从管状焊接钢结构网架数据中逐一提取每一个管状构件的点云数据(如图4所示)并存储，然后为每一个被提取的管状构件的点云数据提供一个唯一的编号，从而可以区分管状焊接钢结构网架中的每一个管状构件的点云数据。

较佳的，在本发明的具体实施例中，可以根据采集的次序进行编号。

较佳的，在本发明的具体实施例中，所述编号可以由英文字母和数字两部分组成。例如，编号的英文字母可以是GGJ(也可以是其它的英文字母)，而编号的数字则可以根据采集的次序进行编号。譬如，第二个提取出来的管状构件的点云数据的编号为：GGJ002。

当然，在本发明的技术方案中，还可以使用其它形式的编号，在此不再一一列举。

步骤13，对所提取的每一个管状构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定圆柱的直径、中心线以及中心线的前后两个端点的三维空间坐标并存储。

在本步骤中，可以对每一个管状构件的点云数据逐一进行圆柱面拟合(如图5所示)，从而得到每一个管状构件所对应的圆柱面的中心线方程、中心线的前后两个端点的三维空间坐标以及圆柱面的直径，并且根据管状构件所对应的编号进行存储，从而可以确定各个管状构件构件的具体位置和尺寸。

步骤14，根据管状构件对应的中心线的前后两个端点，设定一个允许误差值；对每一个端点在所述允许误差值的范围内寻找与该管状构件连接的其它管状构件的端点，以确定各个管状构件之间的连接关系。

例如，较佳的，在本发明的具体实施例中，所述允许误差值可以是：该管状构件对应的圆柱面的直径的1/2。

因此，在本发明的技术方案中，可以从第一个管状构件的一个端点开始，以该管状构件的直径的1/2值作为允许误差值搜索所有管状构件的端点；如果另一个管状构件的端点与该端点的距离小于该管状构件直径的1/2，则认为这两个端点为相互连接的；依此类推，即可确定管状焊接钢结构网架中的各个管状构件之间的连接关系。

步骤15，根据确定的各个管状构件之间的连接关系，构建各个管状构件之间的空间拓扑关系；对于连接在一起的端点，根据重心化坐标的方法修正各个端点的坐标并且重新计算每个管状构件的中心线方程。

在本发明的技术方案中，可以使用多种具体实施方式来实现上述的步骤15。以下将以其中的一种具体实现方式为例，对本发明的技术方案进行介绍。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述对于连接在一起的端点，根据重心化坐标的方法修正各个端点的坐标并且重新计算每个管状构件的中心线方程包括：

步骤51，计算同一连接点处所有管状构件端点的坐标的端点平均值；

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以使用如下公式计算同一连接点处所有管状构件端点的坐标的端点平均值：

其中，为所述端点平均值的三维坐标；(x_i,y_i,z_i)为第i个管状构件端点的三维坐标，n为同一连接点处所有管状构件的端点的数量。

步骤52，计算每个端点的间距，所述间距为一个端点与所述端点平均值之间的距离。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以使用如下公式计算每个端点与端点平均值之间的距离：

其中，D_i为第i个端点的间距。

步骤53，将一个端点的间距的倒数与所有端点的间距的倒数之和的比值作为该端点的权值，并根据各个端点的权值计算重心化坐标值。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以使用如下公式计算端点的权值和重心化坐标值：

其中，W_i为第i个端点的权值，(x_c,y_c,z_c)为重心化坐标值。

步骤54，将所述重心化坐标值作为该同一连接点处所有管状构件端点的新坐标。

步骤55，并且根据每个管状构件修改后的两个端点的新坐标重新计算各个管状构件的中心线方程。

通过上述的步骤51～55，即可重新计算得到每个管状构件的新的中心线方程。

步骤16，根据各个管状构件之间的空间拓扑关系以及各个管状构件的参数信息进行逆向三维重建。

在本步骤中，可以根据修正后的各个管状构件的参数信息(例如，新的中心线方程及其前后两端点的新坐标、直径等)分别构建每一个管状构件，并且进行布尔交运算得到各个管状构件相交部分的冗余数据，进行逆向三维重建。

更加进一步的，由于各个管状构件拟合出现的圆柱型三维模型会有重合相交的部分，因此可以利用布尔交运算判断各个管状构件相交部分的三维模型，然后两个或多个构件的相交的部分的三维模型只保留一个，以免数据中出现冗余的数据，导致可视化及数据使用的错误。

通过上述的步骤11～16，即可完成管状焊接钢结构网架的逆向三维重建。例如，图6为本发明中的一个具体实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的俯视图，图7为本发明实施例中的一个具体实施例中的管状焊接钢结构网架的逆向建模的整体示意图。

综上所述，在本发明的技术方案中，由于首先采用三维激光扫描技术对管状焊接钢结构网架进行三维激光扫描，得到高分辨率、高精度的管状焊接钢结构网架三维激光点云数据；然后从管状焊接钢结构网架数据中提取每一个管状构件的点云数据，并对所提取的每一个管状构件的点云数据进行圆柱面拟合，确定各个管状构件构件的具体位置和尺寸；随后设定允许误差值，并根据该允许误差值自动确定各个管状构件之间的连接关系；然后根据连接关系构建各个管状构件之间的空间拓扑关系，再对于连接在一起的端点，根据重心化坐标的方法对各个管状构件的中心线方程和前后两个端点的坐标进行修正，从而可以精确地测量各个管状构件的位置和参数以及各个构件之间的拓扑关系，以达到最佳的逆向三维重建，因而解决了现有技术中在大型管状焊接钢结构网架逆向建模中的测量精度较差、因外部因素无法进行逆向建模以及对于人员的安全性隐患以及测量可重复性等问题。

而且，本发明中的方法是采用三维激光扫描技术获取激光点云数据的方式进行管状焊接钢结构网架的测量以及相应的逆向建模的计算，因此该方法可以不受外部因素(例如，光照、距离、通视条件等)的影响，对物体表面直接测量得到高精度被测物表面的三维点云数据，而无需在管状焊接钢结构网架的各个构件的表面贴设任何标靶点或控制点，从而大大提高了外业数据获取的工作效率，同时也提高了测量人员的安全性。

另外，由于本发明是通过对管状钢结构构件进行大量数据获取然后进行圆柱体拟合从而计算出圆柱的中心线、两端点以及半径，而不是粗略地测量管状钢结构圆柱表面上任一点位置从而粗略确定圆柱面，因此拟合精度更高，所得到的逆向建模结果也更好。

另外，由于本发明中是通过设定允许误差阈值，自动确定各个管状构件之间的连接关系，因此也可以大大提高内业数据处理的工作效率。

另外，由于本发明中还将根据所确定的各个管状构件的连接关系，对每个连接处的所有端点的坐标进行修改，并且根据修改后的新坐标重新计算各个管状构件的中心线方程，从而避免了因钢梁架构件点云数据拟合精度较低而导致的逆向建模结果较差等问题。

此外，在本发明的技术方案中，还可以通过在地面上设置一定数量的永久控制点从而实现重复观测的目的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。