基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法、系统及装置

1.本发明属于光学测试计量领域，涉及一种基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法、系统及装置。


背景技术：

2.目前，绝大多数隧道定期检测采用的仍然是传统的人工+高空作业台车的方式。很多定检均是由私人挂靠在做检测，所需时间长，效率低，且不能准确表达和记录裂缝的形态和性质，不能准确判断裂缝是否发展，严重影响了交通运输业的发展。当前，利用图像采集和处理的技术，构建隧道衬砌的三维结构模型，精确定位隧道衬砌病害，越来越成为一种趋势。
3.传统的测量方法基于激光三角法测量原理，以激光器发出的光以一定角度照射到物体表面上，与被测面的法线成一定的角度，同时利用相机进行拍摄，由于被测物体表面的曲率特征分布不同，ccd相机拍摄的光条图像中光条中心成像的位置就会发生改变。但是激光三角法测量原理对激光器和ccd相机定位参数的要求非常严格，而且标定过程比较繁琐，在测量过程中系统中任意一个参数的微小变化都会造成测量结果的较大误差。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于解决现有技术中的问题，提供一种基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法、系统及装置，能够有效的提高隧道衬砌病害检测准确度。
5.为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
6.基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法；包括：
7.接收采集到的图像，并对图像上的隧道衬砌表面激光条上的点进行提取，获取隧道衬砌表面激光条上的点像素坐标；
8.对ccd相机进行标定，获取相机的投影矩阵，实现对像素坐标和世界坐标的转换；
9.基于最小二乘法的三维坐标转换，获取每个激光条的点像素坐标对应的世界坐标系内的点像素坐标，将不同坐标系下的点变换到同一坐标系下；
10.基于catmull_rom方法将世界坐标系下每个点的像素坐标数据进行插值，并将插值后的坐标数据导入三维重构软件中，获得隧道衬砌的三维轮廓模型。
11.本发明的进一步改进在于：
12.获取光条上的点像素坐标包括对光条中心的进行提取和定位光条区域；
13.定位光条区域，具体为：
14.基于图像上最大灰度值点，确定区域灰度的范围，并基于区域灰度斜率对区域灰度范围中的灰度值进行筛选，对筛选后的区域灰度进行去噪处理，同时通过光条点两边灰度斜率的变化进行光条区域定位；
15.区域灰度范围由人为设定；所述区域灰度范围中的灰度值大于区域灰度斜率，则为光条区域点；区域灰度范围中的灰度值小于区域灰度斜率，则不属于光条区域点；
16.区域灰度斜率如公式(1)所示：
[0017][0018]
其中，像素(i，j)对应的像素灰度值为g
i，j
。
[0019]
对光条中心的进行提取，具体为：
[0020]
基于灰度中心加权法，对光条中心亚像素精度进行计算，如公式(2)所示：
[0021][0022]
其中，光条区域为s，g(x，j)为像素点的坐标。
[0023]
对ccd相机进行标定，具体为：
[0024]
世界坐标系中的点a1(xw，yw，zw)经刚体变换转换到ccd相机坐标系a2(xc，yc，zc)中；
[0025]
相机坐标系a2(xc，yc，zc)经透视投影转换到ccd像平面坐标系中，理想坐标点为a3(xd，yd)；
[0026]
基于径向畸变和切向畸变，将a3(xd，yd)转换为实际坐标点a4(x，y)；将在ccd像平面坐标系中的实际坐标点a4(x，y)转换为像素坐标系中，用a5(u，v)表示；
[0027]
假设(x，y)位于像平面坐标系，(u0，v0)位于像素坐标系中，则两坐标系之间的矩阵转换关系为：
[0028][0029]
(u，v)为(x，y)在像素坐标系中的坐标，(u0，v0)为像平面几何中心，像平面坐标系的原点，d
x
，dy为ccd相机的感光元件像素的实际宽和高；
[0030]
假设(x，y)在世界坐标系中坐标为a1(xw，yw，zw)，在ccd相机坐标系中为a2(xc，yc，zc)，则两者转换矩阵关系如公式(4)所示：
[0031][0032]
其中，r为外参标定的旋转矩阵；
[0033]
而相机坐标系a2(xc，yc，zc)经透视投影转换到ccd像平面坐标系中，理想坐标点为a3(xd，yd)，其转换关系如公式(5)所示：
[0034][0035]
径向畸变如公式(6)所示：
[0036]
[0037]
其中，r表示畸变点到图像坐标系原点的距离；
[0038]
切向畸变如公式(7)所示：
[0039][0040]
其中，k1、k2为径向畸变系数，p1、p2为切向畸变系数；
[0041]
将像素坐标转换到世界坐标系中的三维坐标，转换关系如公式(8)所示：
[0042][0043]
其中，zc为比例因子；f为相机焦距；
[0044]
际为相机的投影矩阵。
[0045]
基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模系统，包括：
[0046]
提取模块，所述提取模块用于接收采集到的图像，并对图像上的隧道衬砌表面激光条上的点进行提取，获取隧道衬砌表面激光条上的点像素坐标；
[0047]
标定模块，所述标定模块用于对ccd相机进行标定，获取相机的投影矩阵，实现对像素坐标和世界坐标的转换；
[0048]
转换模块，所述转换模块基于最小二乘法的三维坐标转换，获取每个激光条的点像素坐标对应的世界坐标系内的点像素坐标，将不同坐标系下的点变换到同一坐标系下；
[0049]
插值模块，所述插值模块基于catmull_rom方法将世界坐标系下每个点的像素坐标数据进行插值，并将插值后的坐标数据导入三维重构软件中，获得隧道衬砌的三维轮廓模型。
[0050]
基于多线激光的隧道衬砌三维结构扫描装置，包括：编码器、分频板、led频闪灯、驱动板、采集系统、开关电源、电源、汽车；
[0051]
所述采集系统包括若干个采集单元，所述采集单元包括ccd相机和线激光器，所述编码器设置于汽车的车轮上，编码器连接分频板，所述分频板连接ccd相机，所述分频板连接驱动板，驱动板连接led频闪灯；所述led频闪灯由开关电源进行供电；所述线激光器由电源进行供电。
[0052]
还包括：汽车路线修正装置；所述汽车路线修正装置包括姿态检测系统、连接横梁、纵梁和激光器；纵梁与汽车之间通过连接横梁连接，横梁起支撑作用，激光器位于纵梁上，纵梁与隧道墙面平行；
[0053]
姿态检测系统为imu传感器；
[0054]
还包括计算机和采集卡，所述计算机接收ccd相机通过采集卡传递的图像。
[0055]
相机采集到的图像信息，具体为：编码器连接分频板触发相机进行同步拍摄，分频板连接驱动板，控制led频闪灯的通断，由开关电源供电，实现相机和led的同步；
[0056]
汽车处于隧道的一端，位于车轮上的编码器记录汽车位置；打开线激光器，激光照射到隧道衬砌表面；打开相机，调整相机的角度，设置相机的参数，使相机能够拍摄到清晰的图像；当采集到的图像清晰时，启动汽车尽可能沿一方车道中心前进，线激光扫过整个隧道衬砌的一半，调整曝光，使相机以一定频率采集图像；当汽车出隧道时，此过程结束；调转汽车方向，重复上述过程，完成整个隧道衬砌图像的采集；采集到的图像通过采集卡，最后传输到计算机中进行基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模。
[0057]
在相机采集到图像之前，还包括对汽车路线修正进行修正，具体为：通过获取各激光器与隧道墙面的距离，配合imu传感器获取汽车的横摆角度，通过计算位于隧道墙面的激光点与基准的距离差来判断汽车是否符合规定精度要求，从而修正汽车偏离角度。
[0058]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0059]
本发明利用图像采集和处理的技术，使用激光传感器和ccd相机进行结合，从而构建出隧道衬砌的三维结构模型，从而精确定位隧道衬砌病害，过程快速便捷，在节省了大量人力成本的同时，高效准确的完成隧道衬砌病害定位，促进交通运输业的发展。
附图说明
[0060]
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0061]
图1为本发明的基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法流程图；
[0062]
图2为本发明的三维重建示意图；
[0063]
图3为本发明的空间面与直线相交法的线激光测量原理图；
[0064]
图4为本发明的采集系统单元拍摄的经处理的图像；
[0065]
图5为本发明的采集系统单元数据采集结构图；
[0066]
图6为本发明的catmull-rom原理图；
[0067]
图7为本发明的采集系统结构图；
[0068]
图8为本发明的汽车路线修正激光位置图；
[0069]
图9为本发明的三维重建实际操作示意图；
[0070]
图10为本发明的实际采集时隧道衬砌光条和理论采集隧道衬砌光条；
[0071]
图11为本发明的汽车路线修正原理图；
[0072]
图12为本发明的基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方系统结构图。
具体实施方式
[0073]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0074]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0075]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0076]
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“水平”、“内”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0077]
此外，若出现术语“水平”，并不表示要求部件绝对水平，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
[0078]
在本发明实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0079]
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
[0080]
参见图1和图2，本发明公开了一种基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模方法，包括：
[0081]
s101，接收采集到的图像，并对图像上的隧道衬砌表面激光条上的点进行提取，获取隧道衬砌表面激光条上的点像素坐标。
[0082]
参见图3，获取光条上的点像素坐标包括对光条中心的进行提取和定位光条区域；
[0083]
所述定位光条区域，具体为：
[0084]
基于图像上最大灰度值点，确定区域灰度的范围，并基于区域灰度斜率对区域灰度范围中的灰度值进行筛选，对筛选后的区域灰度进行去噪处理，同时通过光条点两边灰度斜率的变化进行光条区域定位；
[0085]
所述区域灰度范围由人为设定；所述区域灰度范围中的灰度值大于区域灰度斜率，则为光条区域点；区域灰度范围中的灰度值小于区域灰度斜率，则不属于光条区域点；
[0086]
线激光条区域在图像中的有较高的灰度级，因此搜索图像中每一行灰度值较大的点。假设第i行最大灰度值为则提取该行中灰度值在则提取该行中灰度值在范围内的点。但由于噪声和反光的影响，提取的点不一定为光条点，所以需要对提取的点进行筛选。故引入区域灰度斜率进行筛选。设任意一个灰度较大点(i，j)其对应的灰度值为g
i，j
，那么定义该点处的区域灰度斜率如公式(1)所示：
[0087][0088]
其中，像素(i，j)对应的像素灰度值为g
i，j
；k的取值范围为[-10～10]；
[0089]
根据实际情况选择区域灰度斜率阈值；当区域灰度斜率小于阈值时，认为此点不是光条区域点。
[0090]
线激光条区域光条应该为连续的。为避免噪点对提取结果的影响，对提取的光条点的8邻域进行判断，如果在该邻域内还有其他至少3个点，则该光条点保留，否则舍去。
[0091]
由于光条区域边缘的灰度受周围光照影响大，故在光条区域定位时不能使用固定阈值对光条两边像素进行判断。本发明通过光条点两边灰度斜率的变化来进行光条区域定位。在光条点两边的像素的灰度值逐渐减小，在光条区域边界上的像素灰度值的变化会加剧，则在该处相邻像素之间灰度分布曲线的斜率就会发生突变。
[0092]
对于像素(i，j)其对应的像素灰度值为g
i，j
，那么该点与其相邻点(i，j+1)之间灰度分布曲线一阶差分如公式(2)所示：
[0093]kj+1，j
＝g
i，j+1-g
i，j
ꢀꢀꢀ
(2)
[0094]
那么对于(i，j-1)、(i，j)、(i，j+1)三点之间灰度的二阶差分定义如公式(3)所示：
[0095]
δk
j-1
＝|k
j+1，j-k
j-1，j
|
ꢀꢀꢀ
(3)
[0096]
在光条图像中以提取的光条点为中心，从光条点所在的行两边第二个像素开始，分别计算各个像素的灰度值差分，如果计算得到的二阶差分变化幅度明显，则认为该点为区域边界。
[0097]
然后是光条中心亚像素精度的计算。采用灰度中心加权重心法，在图像的第j行中，假设线激光光条的区域为s，则该行中光条中心的列坐标uj如公式(4)所示：
[0098][0099]
其中，x为线激光光条的区域s的任意一点；
[0100]
将结构光照射到整个隧道衬砌表面，通过上述方法提取光条中心的像素坐标，这样得到隧道衬砌表面所有的像素坐标系下的坐标。采集系统单元拍摄的经处理的图像如图4所示。
[0101]
s102，对ccd相机进行标定，获取相机的投影矩阵，实现对像素坐标和世界坐标的转换。
[0102]
参见图5，本发明的采集系统单元数据采集结构。通过双目ccd相机配合线激光完成图像的采集。采集时线激光垂直照射到隧道衬砌表面，ccd相机以和隧道衬砌表面成一定角度拍摄，采集到的数据通过采集卡，最后传输到计算机中。
[0103]
对ccd相机进行标定，具体为：
[0104]
世界坐标系中的点a1(xw，yw，zw)经刚体变换转换到ccd相机坐标系a2(xc，yc，zc)中；
[0105]
a2(xc，yc，zc)在ccd相机坐标系中经透视投影转换到ccd像平面坐标系中，理想坐标点为a3(xd，yd)；
[0106]
基于径向畸变和切向畸变，将a3(xd，yd)转换为实际坐标点a4(x，y)；将在ccd像平
面坐标系中的实际坐标点a4(x，y)转换为像素坐标系中，用a5(u，v)表示；
[0107]
假设(x，y)位于像平面坐标系，(u0，v0)位于像素坐标系中，则两坐标系之间的矩阵转换关系如公式(5)所示：
[0108][0109]
(u，v)为(x，y)在像素坐标系中的坐标，(u0，v0)为像平面几何中心，像平面坐标系的原点，d
x
，dy为ccd相机的感光元件像素的实际宽和高；
[0110]
假设(x，y)在世界坐标系中坐标为a1(xw，yw，zw)，在ccd相机坐标系中为a2(xc，yc，zc)，则两者转换矩阵关系如公式(6)所示：
[0111][0112]
其中，r为外参标定的旋转矩阵；
[0113]
而相机坐标系a2(xc，yc，zc)经透视投影转换到ccd像平面坐标系中，理想坐标点为a3(xd，yd)，其转换关系如公式(5)所示：
[0114][0115]
径向畸变如公式(6)所示：
[0116][0117]
其中，r表示畸变点到图像坐标系原点的距离；
[0118]
切向畸变如公式(7)所示：
[0119][0120]
其中，k1、k2为径向畸变系数，p1、p2为切向畸变系数；
[0121]
将像素坐标转换到世界坐标系中的三维坐标，转换关系如公式(10)所示：
[0122][0123]
其中，其中，zc为比例因子；f为相机焦距；
[0124]
称为相机的投影矩阵。
[0125]
通过采集到的隧道衬砌的表面图像，提取激光中心点像素，根据上述公式，进行图像点世界坐标和像素坐标的转化。经研究，三维坐标可唯一的转化为二维坐标，但是反过来，不能由像素坐标，即二维坐标唯一确定三维坐标，即得到的像素点坐标不能确定是空间中的具体哪个点。通过线激光照射到隧道衬砌用相机采集到激光点就可以实现像素点与世界坐标的对应。
[0126]
s103，基于最小二乘法的三维坐标转换，获取每个激光条的点像素坐标对应的世界坐标系内的点像素坐标，将不同坐标系下的点变换到同一坐标系下。
[0127]
基于最小二乘法的三维坐标转换。假设空间任一点p在两个相机坐标系c1和c2下的图像点为p1和p2，p1和p2为空间同一点p在左右图像上中的对应点，相机标定完成，投影矩阵已确定。于是有：
[0128][0129][0130]
式中：z
c1
、z
c2
分别为空间任一点p在相机坐标系c1和c2下的比例因子，u1，v1为(x，y)在相机坐标系c1中的坐标，u2，v2为(x，y)在相机坐标系c2中的坐标；
[0131]
为公式(10)所求的相机投影矩阵，
[0132]
xw，yw，zw为(x，y)在世界坐标系中坐标；xw，yw，zw与xw，yw，zw相同。
[0133]
由公式(11)和公式(12)可以消去z
c1
或z
c2
，得到关于xw，yw，zw的四个线性方程。
[0134][0135][0136]
这两个方程组代表过o1p1和o2p2的两条直线。写成矩阵形式
[0137][0138]
或写成
[0139]
kx＝u
ꢀꢀꢀ
(16)
[0140]
则此式的最小二乘解为：
[0141]
m＝(k
t
k)-1ktuꢀꢀꢀ
(17)
[0142]
最后是三维模型的重建，首先是采集系统单元，即双目相机的坐标转换，然后是三维模型的重建。
[0143]
首先解决相邻相机坐标系的坐标转换。构造线性方程组如公式(18)所示：
[0144][0145]
其中，(x，y，z)代表原坐标轴下的坐标，(x1，y1，z1)代表新坐标下的坐标，(u
x
，uy，uz)代表新坐标系与原坐标系的转换矩阵，则转换关系如公式(19)所示：
[0146][0147]
此时已将同一条线激光上的点转换到了同一坐标系中，然后基于同样的原理可将所有隧道衬砌像素坐标点转换到同一坐标系中。
[0148]
s104，基于catmull_rom方法将世界坐标系下每个点的像素坐标数据进行插值，并将插值后的坐标数据导入三维重构软件中，获得隧道衬砌的三维轮廓模型。
[0149]
参见图6，本发明采用的catmull_rom法原理图：p0，p1，p2，p3为控制点，是实际采集到的离散数据，插值点处于p0，p1之间，保证曲线通过所有控制点且不失真。定义时间t∈[0.0，1.0]，0.0，1.0分别对应于p0，p1。设期望值为q，则曲线方程q(t)如公式(20)所示：
[0150][0151]
在三维坐标系中，在平面中任取四个离散点代入公式(24)中，t每间隔0.25进行插值，因此可计算出新的插值点，将插值点继续进行间隔插值，使得三维点更加密集，重构出来的隧道衬砌表面更加光滑。此时，得到了隧道衬砌的一系列连读点，通过导入数据到matlab软件实现隧道衬砌的三维重构。
[0152]
参见图7，本发明公布了一种基于多线激光的隧道衬砌三维结构扫描装置，包括：编码器、分频板、led频闪灯、驱动板、采集系统、开关电源、电源、汽车；
[0153]
所述采集系统包括若干个采集单元，所述采集单元包括ccd相机和线激光器，所述
编码器设置于汽车的车轮上，编码器连接分频板，所述分频板连接ccd相机，所述分频板连接驱动板，驱动板连接led频闪灯；所述led频闪灯由开关电源进行供电；所述线激光器由电源进行供电。
[0154]
还包括：汽车路线修正装置；参见图8，本发明公布了一种基于激光的汽车路线修正装置；此装置为俯视图，所述汽车路线修正装置包括姿态检测系统、连接横梁、纵梁和激光器；纵梁与汽车之间通过连接横梁连接，横梁起支撑作用，激光器位于纵梁上，纵梁与隧道墙面平行；
[0155]
所述姿态检测系统为imu传感器；
[0156]
还包括计算机和采集卡，所述计算机接收ccd相机通过采集卡传递的图像。
[0157]
所述相机采集到的图像信息，具体为：编码器连接分频板触发相机进行同步拍摄，分频板连接驱动板，控制led频闪灯的通断，由开关电源供电，实现相机和led的同步；
[0158]
参见图9，汽车前进的过程中，采集系统获取隧道衬砌的图像，由于隧道衬砌宽度较大，所以采集系统采用多个采集系统单元组合而成。采集系统单元由两台具有一定角度关系的面阵相机，搭载线激光共同工作。实际过程中，需要根据隧道衬砌、面阵相机、线激光三者之间的几何关系确定布置方式，确保相机能够拍摄到清晰的图像。
[0159]
汽车处于隧道的一端，位于车轮上的编码器记录汽车位置；打开线激光器，激光照射到隧道衬砌表面；打开相机，调整相机的角度，设置相机的参数，使相机能够拍摄到清晰的图像；当采集到的图像清晰时，启动汽车尽可能沿一方车道中心前进，线激光扫过整个隧道衬砌的一半，调整曝光，使相机以一定频率采集图像；当汽车出隧道时，此过程结束；调转汽车方向，重复上述过程，完成整个隧道衬砌图像的采集；采集到的图像通过采集卡，最后传输到计算机中进行基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模。
[0160]
参见图10，汽车实际采集时隧道衬砌光条和理论采集隧道衬砌光条，左侧光条为汽车沿隧道车道中心线方向出现偏差时的光条图，右侧为理想情况，由图10可知汽车前进时不可能一直沿直线行驶，故在相机采集到图像之前，还包括对汽车路线修正进行修正，具体为：通过获取各激光器与隧道墙面的距离，配合imu传感器获取汽车的横摆角度，通过计算位于隧道墙面的激光点与基准的距离差来判断汽车是否符合规定精度要求，从而修正汽车偏离角度。
[0161]
参见图11，以隧道墙面方向为横坐标，垂直隧道墙面方向为纵坐标建立坐标系xoy，构造一条平行于x轴的基准线，隧道墙面形状，汽车轨迹方向如图所示。在t时刻汽车横摆角为θ，y0表示基准线到x轴的距离，y1表示激光至x轴的距离，y2表示t时刻激光到沿汽车初始时刻直线行驶方向的距离，y3表示t时刻汽车初始方向上的点到沿t时刻与x轴平行的过隧道墙面上一点方向的距离，y4表示t时刻激光到隧道墙面的距离，y表示t时刻激光在隧道墙面的点到基准线的距离，通过取三个点激光距离平均值的方法减小误差。由图中几何关系可知：
[0162]
y＝y
1-y
0-y3(t)
ꢀꢀꢀ
(21)
[0163]
y3(t)＝y4(t)cos(θ(t))-y2(t)
ꢀꢀꢀ
(22)
[0164]
设t时刻加速度传感器测得的加速度为a(t)，则有：
[0165][0166][0167]
即可计算出基准线与隧道墙面之间的距离。实际操作中，规定阈值k，当计算结果y＜k时，认为汽车的行驶路线符合要求，反之认为汽车行驶路线偏离，实验数据不可靠，经此过程，完成对实验结果正确与否的验证。
[0168]
经过上述方法，得到了隧道衬砌轮廓的散点(x1，y1，z1)...(xn，yn，zn)；但是由于相机的限制，只能得到一些离散的点阵，还需经过插值后导入三维软件重构出隧道衬砌的三维轮廓。因此采用catmull_rom插值法插值出合理的点，使最终得到的隧道衬砌更光滑。
[0169]
参见图12，本发明公布了一种基于多线激光的隧道衬砌三维结构的建模系统，包括：
[0170]
提取模块，所述提取模块用于接收采集到的图像，并对图像上的隧道衬砌表面激光条上的点进行提取，获取隧道衬砌表面激光条上的点像素坐标；
[0171]
标定模块，所述标定模块用于对ccd相机进行标定，获取相机的投影矩阵，实现对像素坐标和世界坐标的转换；
[0172]
转换模块，所述转换模块基于最小二乘法的三维坐标转换，获取每个激光条的点像素坐标对应的世界坐标系内的点像素坐标，将不同坐标系下的点变换到同一坐标系下；
[0173]
插值模块，所述插值模块基于catmull_rom方法将世界坐标系下每个点的像素坐标数据进行插值，并将插值后的坐标数据导入三维重构软件中，获得隧道衬砌的三维轮廓模型。
[0174]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。