一种索膜结构安装控制方法与流程

1.本发明涉及建筑信息技术领域，具体而言，涉及一种索膜结构安装控制方法。


背景技术：

2.索膜结构，例如预应力索膜结构可依靠膜自身的张拉应力与支撑杆和拉索共同构成机构体系。其特别适合用来建造具有曲面结构的建筑屋顶，如体育与娱乐性场馆、餐厅等，这些场所均为人员密集的公共场所，为保证人员安全，索膜结构的安装精度至关重要。
3.传统的预应力索膜结构安装精度控制方法，如水准测量、三角测量等检测方法，存在耗时耗力、在狭窄施工区域测量数据难度大等问题，特别是对于复杂大型层索膜结构，传统的检测方法很难全面精准地测量出安装完成的索膜结构的尺寸偏差，导致拟安装构件的修整难度很大，难以保证索膜结构安装的效率与精确性。


技术实现要素：

4.本发明解决的问题是如何提高索膜结构的安装精度和安装效率。
5.为解决上述问题，本发明提供一种索膜结构安装控制方法，包括如下步骤：
6.生成与索膜结构对应的数字模型，其中，所述数字模型包括bim模型以及对应的设计点云模型；
7.根据所述bim模型初步安装所述索膜结构；
8.对初步安装的所述索膜结构进行三维激光扫描，根据扫描结果获得实测点云模型；
9.根据所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的安装误差数据；
10.根据所述安装误差数据对初步安装的所述索膜结构进行安装调整。
11.由此，应用数字孪生技术构建索膜结构的数字模型，即bim模型以及据其生成的设计点云模型，而后根据数字模型初步安装索膜结构，数字孪生具有精准映射、虚实交互、智能干预等典型特性，能够建立精确反映施工状态的数字模型，为结构安装精度控制提供了智能化解决的基础。采用三维激光扫描获取初步安装的索膜结构的点云数据，构建实测点云模型，实现索膜结构安装过程中位置的智能化采集，减省时省力，降低生产成本，可以通过实测点云模型监测实体安装的索膜结构是否与设计的数字模型存在区别，或安装角度、位置是否准确，便于施工人员及时发现问题并处理。可通过设计点云模型与实测点云模型的对比，确定初步安装的索膜结构的安装误差数据，例如，距离误差和扭转误差等，进而可指导施工人员据此对初步安装的索膜结构进行安装调整，提高了索膜结构的安装精度，同时将数字孪生与三维扫描相结合，实现索膜结构的安装与精度控制的智能化，提升安装效率与准确性。
12.可选地，所述根据所述bim模型初步安装所述索膜结构包括：
13.获取所述bim模型中与所述索膜结构的构件对应的三维坐标。
14.通过红外激光定位仪进行测设，根据测设结果和所述三维坐标确定所述索膜结构的构件的空间位置，其中，根据所述空间位置安装所述索膜结构。
15.由此，根据bim模型中的三维坐标和红外激光定位仪的测设结果确定施工现场中索膜结构各构件的空间位置，而后按照确定好的空间位置进行安装，获取初步安装的索膜结构，提高了索膜结构安装设计的精确性，有助于构建标准化的索膜结构，同时利用精度较高的红外激光定位仪进行测设，可以有效增加索膜结构安装的精确度，提升安装效率。
16.可选地，所述红外激光定位仪包括基站和远端接收器；所述通过红外激光定位仪进行测设包括：
17.通过位于标定位置的所述基站向所述索膜结构的构件发射两束旋转扫描激光和一束同步脉冲激光。
18.通过位于所述索膜结构的构件处的所述远端接收器接收所述旋转扫描激光和所述同步脉冲激光，并确定所述基站和所述远端接收器的相对角度和距离。
19.由此，基站发送扫描激光和同步脉冲激光，远端接收器接收扫描激光信息和同步脉冲激光信息，计算获取基站与远端接收器的相对角度和距离，实现对索膜结构施工现场的测设，辅助索膜结构的实体安装，提升索膜结构安装的精确度。
20.可选地，所述对初步安装的所述索膜结构进行三维激光扫描，根据扫描结果获得实测点云模型包括：
21.确定三维激光扫描方案，其中，根据所述三维激光扫描方案对所述索膜结构进行扫描，所述三维激光扫描方案包括三维激光扫描仪站点布置、扫描路径选取以及标靶球布置。
22.基于所述三维激光扫描方案，获取所述索膜结构的各构件分别对应的实测点云数据。
23.根据所述实测点云数据生成所述实测点云模型。
24.由此，根据施工现场的实际情况制定相对应的三维激光扫描方案，根据该方案布设三维激光扫描仪和标靶球，对初始安装的索膜机构进行扫描获取各部件的实测点云模型，有效实现了索膜结构安装过程中安装位置的数字化采集，提高了索膜结构安装精度控制的智能化。
25.可选地，所述三维激光扫描仪站点布置的确定过程包括：根据带权值的贪心算法确定最优扫描站点，以所述bim模型中与所述索膜结构的构件对应的三维坐标为基础，通过以上一站的最优扫描站点为起始点，在预设阈值范围内搜寻当前最优扫描站点，直到扫描目标被完全覆盖。
26.所述扫描路径选取的确定过程包括：以扫描路径最短为目标，通过路径规划a*算法对最优扫描站点集进行路径优化，确定最优扫描路径。
27.所述标靶球布置的确定过程包括：通过将标靶球离散地布置在相邻扫描站点可视区域的交集内，以保证相邻站点的点云数据至少有3个非共线的标靶球。
28.由此，利用带权值的贪心算法确定最优扫描站点，并确定标靶球位置，进一步利用路径规划a*算法获取最有扫描路径，有效实现针对不同施工现场及索膜结构的三维激光扫描方案的制定，精准获取索膜结构的实测点云数据。
29.可选地，所述根据所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索
膜结构的安装误差数据包括：
30.使用主成分分析法将所述设计点云模型和所述实测点云模型进行粗对齐。
31.采用迭代最近邻算法获取粗对齐后的所述设计点云模型和所述实测点云模型的最近邻点，根据所述最近邻点对所述点云设计模型和所述实测点云模型进行精对准。
32.由此，采用主成分分析法和迭代最近邻算法分别对完整的实测点云模型与设计点云模型进行粗对齐与精对准，提高了实测点云模型与设计点云模型对齐处理的精确度，为后续索膜结构精度的检测与控制奠定基础。
33.可选地，所述根据所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的安装误差数据还包括：
34.根据精对准的所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的索头安装误差、膜结构安装距离误差和膜结构安装曲面扭转误差。
35.由此，在索膜结构安装时，索头的安装、膜结构的安装及膜结构曲面扭转度对于索膜结构的稳定性具有至关重要，因此通过对索头安装位置、膜结构安装位置及膜结构曲面扭转度进行误差检测以实现对索膜结构整体安装精度的调整。
36.可选地，所述索头安装误差的确定过程包括：
37.根据所述bim模型确定索头的理论中间孔洞中心坐标，并根据所述实测点云模型确定所述索头的实际中间孔洞中心坐标。
38.以所述设计点云模型为基准，确定所述索头的所述实际中间孔洞中心坐标与所述理论中间孔洞中心坐标的距离偏差值，作为所述索头安装误差。
39.由此，通过获取bim模型与实测点云模型中索头的理论中间孔洞中心坐标和实际中间孔洞中心坐标计算索头安装误差，施工人员可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对索头安装精度的把控。
40.可选地，所述膜结构安装距离误差的确定过程包括：
41.采用k-近邻搜索算法获取所述设计点云模型与所述实测点云模型中距离误差最大的数据点作为特征点。
42.确定所述特征点与所述设计点云模型中对应数据点的距离误差。
43.由此，采用k-近邻搜索算法获取距离误差最大的点，进而获取设计点云模型与实测点云模型中的膜结构安装距离误差，施工人员可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对膜结构安装精度的把控。
44.可选地，所述膜结构安装曲面扭转误差的确定过程包括：
45.将所述设计点云模型中的各数据点与邻近的多个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，并将所述实测点云模型中的各数据点与邻近的多个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，分别确定最佳拟合平面。
46.根据所述设计点云模型的最佳拟合平面与所述实测点云模型的最佳拟合平面的夹角确定曲面扭转误差值。
47.由此，首先获取多个数据点的拟合平面及夹角，进而获取设计点云模型与实测点云模型中的曲面扭转误差值，施工人员可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对膜结构曲面扭转度安装精度的把控。
附图说明
48.图1为本发明实施例的索膜结构安装控制方法的流程示意图。
具体实施方式
49.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
50.参照图1所示，本发明实施例的一种索膜结构安装控制方法，包括：
51.步骤s1、生成与索膜结构对应的数字模型，其中，所述数字模型包括bim模型以及对应的设计点云模型。
52.具体地，根据收集到的索膜结构设计资料、实际索膜工程和初始数据建立初始bim模型，并收集索膜结构施工过程相关资料和调研数据，最终建立起高精准度的bim模型，即包含完整信息的建筑三维立体模型，从而对建筑工程的施工过程进行模拟仿真与优化管理。利用数据处理软件将bim模型转化为索膜结构对应的设计点云模型，便于后续对索膜结构精度进行计算调整。
53.步骤s2、根据所述bim模型初步安装所述索膜结构。
54.具体地，获取bim模型的坐标信息，并利用测设装置对施工现场进行测设，确定施工现场中索膜结构各构件的安装位置，对索膜结构进行初步安装。
55.步骤s3、对初步安装的所述索膜结构进行三维激光扫描，根据扫描结果获得实测点云模型。
56.具体地，选取最佳三维激光扫描仪布设位置，使得扫描范围可以覆盖规定范围内的目标，保证目标点云数据的完整性。按照最佳布设位置安装三维激光扫描仪，对索膜结构各构件进行三维激光扫描，获取各构件的点云数据，对各结构对应的实测点云数据进行拼接可获得实测点云模型。将三维激光扫描仪站点三维坐标作为控制点，基于标靶球，将多站点扫描获得的实测点云数据配准到统一坐标系中，在拼接过程中，若某个站点被指定为主站点，其他站点利用由各站点间相同的点确定约束条件，将其坐标系进行旋转平移，拼接完成之后获得整个项目的完整的实测点云模型，用于后续与完整的设计点云模型进行比较。
57.步骤s4、根据所述设计点云模型和各所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的安装误差数据。
58.具体地，在对索膜结构进行三维结构扫描时，由于受镜头的畸变、测量时的光线、地理环境等因素的影响，可能导致获取的实测点云数据存在较大的误差，因此，在获取设计点云模型与实测点云模型的误差数据之前，要对实测点云数据进行数据预处理，进行异常点处理、去噪处理和均匀采样等操作，避免数据杂质导致误差数据精确度降低，获取准确的实测点云数据，以提升后续索膜结构安装精度控制的准确度。而后将点云设计数据和实测点云数据进行转换和统一，对完整的实测点云模型与设计点云模型进行粗对齐与精对准，实现实测点云模型与设计点云模型的对齐。以设计点云模型为基础，对实测点云模型各构件例如索头、膜结构等进行比对与计算，以确定初步安装的索膜结构的安装误差数据。
59.步骤s5、根据所述安装误差数据对初步安装的所述索膜结构进行安装调整。
60.本实施例中，应用数字孪生技术构建索膜结构的数字模型，即bim模型以及据其生成的设计点云模型，而后根据数字模型初步安装索膜结构，数字孪生具有精准映射、虚实交
互、智能干预等典型特性，能够建立精确反映施工状态的数字模型，为结构安装精度控制提供了智能化解决的基础。采用三维激光扫描获取初步安装的索膜结构的点云数据，构建实测点云模型，实现索膜结构安装过程中位置的智能化采集，减省时省力，降低生产成本，可以通过实测点云模型监测实体安装的索膜结构是否与设计的数字模型存在区别，或安装角度、位置是否准确，便于施工人员及时发现问题并处理。可通过设计点云模型与实测点云模型的对比，确定初步安装的索膜结构的安装误差数据，例如，距离误差和扭转误差等，进而可指导施工人员据此对初步安装的索膜结构进行安装调整，提高了索膜结构的安装精度，同时将数字孪生与三维扫描相结合，实现索膜结构的安装与精度控制的智能化，提升安装效率与准确性。
61.可选地，所述根据所述bim模型初步安装所述索膜结构包括：
62.获取所述bim模型中与所述索膜结构的构件对应的三维坐标。
63.通过红外激光定位仪进行测设，根据测设结果和所述三维坐标确定所述索膜结构的构件的空间位置，其中，根据所述空间位置安装所述索膜结构。
64.具体地，获取索膜结构bim模型中各构件的三维坐标，并利用红外激光定位仪对施工现场进行测试，获取索膜结构施工现场的测设结果，结合bim模型中各构件的三维坐标和测设结果确定索膜结构各构件的空间位置，施工人员根据确定的空间位置进行索膜结构的初步安装。本实施例中采用的红外激光定位仪的精度为毫米级，有助于获取更准确的索膜结构空间位置，以提高索膜结构安装的准确度。
65.本实施例中，根据bim模型中的三维坐标和红外激光定位仪的测设结果确定施工现场中索膜结构各构件的空间位置，而后按照确定好的空间位置进行安装，获取初步安装的索膜结构，提高了索膜结构安装设计的精确性，有助于构建标准化的索膜结构，同时利用精度较高的红外激光定位仪进行测设，可以有效增加索膜结构安装的精确度，提升安装效率。
66.可选地，所述红外激光定位仪包括基站和远端接收器；所述通过红外激光定位仪进行测设包括：
67.通过位于标定位置的所述基站向所述索膜结构的构件发射两束旋转扫描激光和一束同步脉冲激光。
68.通过位于所述索膜结构的构件处的所述远端接收器接收所述旋转扫描激光和所述同步脉冲激光，并确定所述基站和所述远端接收器的相对角度和距离。
69.具体地，根据施工现场的实际情况选取红外激光定位仪基站的最佳标定位置，按照最佳标定位置安装基站，并在初步安装的索膜结构各构件位置安装远端接收器。基站向安装有远端接收器的索膜结构构件发射两束旋转扫描激光和一束同步脉冲激光，对索膜结构形成激光扫描覆盖。安装在构件位置的远端接收器接收基站发射的旋转扫描激光和同步脉冲激光，根据光电脉冲间隔与转速匹配关系识别信号来源，并通过同步光-扫描光相位关系计算基站扫描旋转角度，通过远端接收器接收到激光的时间与速度，计算基站与远端接收器的距离，获取索膜结构各构件的实际三维坐标，从而完成对索膜结构施工现场的测设，获取测设结果。
70.本实施例中，基站发送扫描激光和同步脉冲激光，远端接收器接收扫描激光信息和同步脉冲激光信息，计算获取基站与远端接收器的相对角度和距离，实现对索膜结构施
工现场的测设，辅助索膜结构的实体安装，提升索膜结构安装的精确度。
71.可选地，所述对初步安装的所述索膜结构进行三维激光扫描，根据扫描结果获得实测点云模型包括：
72.确定三维激光扫描方案，其中，根据所述三维激光扫描方案对所述索膜结构进行扫描，所述三维激光扫描方案包括三维激光扫描仪站点布置、扫描路径选取以及标靶球布置。
73.基于所述三维激光扫描方案，获取所述索膜结构的各构件分别对应的实测点云数据。
74.根据所述实测点云数据生成所述实测点云模型。
75.具体地，在对初始安装的索膜结构进行扫描时，由于其结构复杂，应先制定符合其结构的三维激光扫描方案，以使扫描范围覆盖预设范围的索膜结构，能够获取较为完整的实测点云模型，三维激光扫描方案包括三维激光扫描仪站点布置、扫描路径选取以及标靶球布置。根据三维激光扫描方案布设三维激光扫描仪和标靶球，对索膜结构进行三维激光扫描，获取索膜结构各部件的实测点云数据，生成各部件对应的实测点云模型。
76.本实施例中，根据施工现场的实际情况制定相对应的三维激光扫描方案，根据该方案布设三维激光扫描仪和标靶球，对初始安装的索膜机构进行扫描获取各部件的实测点云模型，有效实现了索膜结构安装过程中安装位置的数字化采集，提高了索膜结构安装精度控制的智能化。
77.可选地，所述三维激光扫描仪站点布置的确定过程包括：根据带权值的贪心算法确定最优扫描站点，以所述bim模型中与所述索膜结构的构件对应的三维坐标为基础，通过以上一站的最优扫描站点为起始点，在预设阈值范围内搜寻当前最优扫描站点，直到扫描目标被完全覆盖。
78.所述扫描路径选取的确定过程包括：以扫描路径最短为目标，通过路径规划a*算法对最优扫描站点集进行路径优化，确定最优扫描路径。
79.所述标靶球布置的确定过程包括：通过将标靶球离散地布置在相邻扫描站点可视区域的交集内，以保证相邻站点的点云数据至少有3个非共线的标靶球。
80.具体地，对于三维激光扫描仪站点布置包括获取bim模型的三维坐标，以三维坐标为基础，以上一站的最优扫描点位起始点，在预设阈值范围内搜寻当前最优扫描站点，直到规定范围内的扫描目标被完全覆盖，利用贪心算法求解出最优扫描站点，以最优扫描站点最为布设位置实现三维激光扫描仪站点的布置。为兼顾目标点云数据的完整性和扫描时间，设定规定范围内95％的目标被扫描到作为扫描方案优化的终止条件。对于标靶球的布置包括：进行三维激光扫描时取1.5倍的扫描距离，以确保标靶球有足够的布置空间，且标靶球尽量离散地布置在相邻扫描站点可视区的交集内，保证相邻站次的点云数据至少有一定数量例如3个非共线的标靶球。以扫描路径最短为目标，利用路径规划a*算法对最优扫描站点集进行路径优化，确定最优扫描路径。
81.本实施例中，利用带权值的贪心算法确定最优扫描站点，并确定标靶球位置，进一步利用路径规划a*算法获取最有扫描路径，有效实现针对不同施工现场及索膜结构的三维激光扫描方案的制定，精准获取索膜结构的实测点云数据。
82.可选地，所述根据所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索
膜结构的安装误差数据包括：
83.使用主成分分析法将所述设计点云模型和所述实测点云模型进行粗对齐。
84.采用迭代最近邻算法获取粗对齐后的所述设计点云模型和所述实测点云模型的最近邻点，根据所述最近邻点对所述点云设计模型和所述实测点云模型进行精对准。
85.具体地，首先使用主成分分析方法对拼接后的实测点云模型与设计点云模型进行初始对齐，即粗对齐，实现实测点云模型的中心和主轴与设计点云模型对齐。其次对将实测点云模型与设计点云模型进行比较，采用迭代最近邻算法获取实测点云模型中各数据点与设计点云模型中最邻近的数据点，获取最邻近的两个数据点的距离，并设定距离预设值，当最邻近的两个数据点的距离小于距离预设值时，则判定该数据点为对应点，将两个数据点进行对齐，实现设计点云模型和实测点云模型的精对准。
86.本实施例中，采用主成分分析法和迭代最近邻算法分别对完整的实测点云模型与设计点云模型进行粗对齐与精对准，提高了实测点云模型与设计点云模型对齐处理的精确度，为后续索膜结构精度的检测与控制奠定基础。
87.可选地，所述根据所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的安装误差数据还包括：
88.根据精对准的所述设计点云模型和所述实测点云模型确定初步安装的所述索膜结构的索头安装误差、膜结构安装距离误差和膜结构安装曲面扭转误差。
89.具体地，将实测点云模型与设计点云模型进行对齐处理后，对其中对应的点云数据进行比较。索头的安装、膜结构的安装及膜结构曲面扭转度在索膜结构安装中具有重要作用，因此，本实施例针对索头安装位置、膜结构安装位置及膜结构曲面扭转度进行误差检测，获取实测点云模型中索头安装位置、膜结构安装位置及膜结构曲面扭转度与设计点云模型中的索头安装位置、膜结构安装位置及膜结构曲面扭转度的误差信息，并可将误差信息以彩色编码差异图进行显示。
90.本实施例中，在索膜结构安装时，索头的安装、膜结构的安装及膜结构曲面扭转度对于索膜结构的稳定性具有至关重要，因此通过对索头安装位置、膜结构安装位置及膜结构曲面扭转度进行误差检测以实现对索膜结构整体安装精度的调整，同时，以彩色编码差异图作为误差结果进行显示，可以更加直观地显示误差大小，提示施工人员对索膜结构进行调整。
91.可选地，所述索头安装误差的确定过程包括：
92.根据所述bim模型确定索头的理论中间孔洞中心坐标，并根据所述实测点云模型确定所述索头的实际中间孔洞中心坐标。
93.以所述设计点云模型为基准，确定所述索头的所述实际中间孔洞中心坐标与所述理论中间孔洞中心坐标的距离偏差值，作为所述索头安装误差。
94.具体地，索头的安装误差严重影响索膜结构安装精度，本实施例首先获取bim模型中索头边缘的点云数据，根据索头边缘点云数据计算获取理论中间孔洞中心坐标(xm，ym，zm)，通过实测点云模型获取索头边缘的点云数据，并计算获取实际中间孔洞中心坐标(xd，yd，zd)。更具体而言，由于点云数据对应的为实体特征，可首先通过点云数据确定索头的轮廓，再根据轮廓换算得到中心点位置，也就是中心坐标。以理论中间孔洞中心坐标为基准，计算理论中间孔洞中心坐标(xm，ym，zm)与实际中间孔洞中心坐标(xd，yd，zd)的距离偏差值
作为索头安装误差，并以彩色编码差异图进行显示。另外地，可通过确定索头几何中心点获取索头的理论中间空洞中心坐标和实际中间孔洞中心坐标。
95.本实施例中，通过获取bim模型与实测点云模型中索头的理论中间孔洞中心坐标和实际中间孔洞中心坐标计算索头安装误差，并以彩色编码差异图显示索头偏差值，施工人员可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对索头安装精度的把控。
96.可选地，所述膜结构安装距离误差的确定过程包括：
97.采用k-近邻搜索算法获取所述设计点云模型与所述实测点云模型中距离误差最大的数据点作为特征点。
98.确定所述特征点与所述设计点云模型中对应数据点的距离误差。
99.具体地，使用k-近邻搜索算法确定经对齐处理后的实测点云模型与设计点云模型中距离误差最大的点，并将其列为表面边界特征点，根据距离误差公式计算膜结构安装距离误差β，距离误差公式表示为：
[0100][0101]
其中δx、δy、δz为距离误差最大点的实测点云坐标与对应点云设计坐标之差。此外，还需比较特征点到最近数据点的矢量与点云主轴的方向，若方向相同，则膜结构安装距离误差β为正，若方向不同，则膜结构安装距离误差β为负，并以彩色编码差异图进行显示。
[0102]
本实施例中，采用k-近邻搜索算法获取距离误差最大的点，进而获取设计点云模型与实测点云模型中的膜结构安装距离误差，并以彩色编码差异图显示膜结构安装距离误差，施工人员可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对膜结构安装精度的把控。
[0103]
可选地，所述膜结构安装曲面扭转误差的确定过程包括：
[0104]
将所述设计点云模型中的各数据点与邻近的多个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，并将所述实测点云模型中的各数据点与邻近的多个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，分别确定最佳拟合平面。
[0105]
根据所述设计点云模型的最佳拟合平面与所述实测点云模型的最佳拟合平面的夹角确定曲面扭转误差值。
[0106]
具体地，将每个实测点云模型中的数据点与其附近的例如k个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，二次曲面公式：
[0107]
z(x,y)＝ax2+bxy+cy2，
[0108]
其中，z表示数据点，x表示数据点的横坐标，y表示数据点的纵坐标，a、b、c表示常数。将每个设计点云模型中的数据点与其附近的例如k个数据点利用最小二乘法进行曲面拟合，确定设计点云模型的最佳拟合平面。根据设计点云模型中最佳拟合平面与实测点云数据的最佳拟合平面夹角计算获取曲面扭转误差值，将曲面扭转误差值以彩色编码差异图进行显示。
[0109]
本实施例中，首先获取多个数据点的拟合平面及夹角，进而获取设计点云模型与实测点云模型中的曲面扭转误差值，并以彩色编码差异图显示曲面扭转误差值，施工人员
可直观地了解其误差大小，并对初始索膜结构进行调整，实现了对膜结构曲面扭转度安装精度的把控。
[0110]
可选地，本实施例索膜结构安装控制方法还包括：
[0111]
对调整后的所述索膜结构进行三维激光扫描获取对应的点云模型，并与所述设计点云模型进行对齐处理与精度计算处理，直至误差小于误差设定值。
[0112]
具体地，获取经上述步骤调整后的索膜结构，重复步骤s3至步骤s5，对调整后的索膜结构重新进行三维激光扫描及误差计算处理，对索膜结构进行进一步调整，直至获取的索头安装误差、膜结构距离误差和曲面扭转误差值均小于对应的设定误差值，此时获取的索膜结构即为满足精准度需求的索膜结构。
[0113]
本实施例中，通过重复对索膜结构进行三维激光扫描及误差处理，不断获取实体索膜结构与设计模型中的误差，并根据误差进行调整，直至误差小于误差设定值，获取满足精准度需求的索膜结构，实现对索膜结构精确度的控制，同时利用三维激光扫描获取索膜结构的点云数据进行精度计算，实现智能化索膜结构安装过程数据的获取，有效提高了索膜结构安装效率。
[0114]
虽然本发明披露如上，但本发明的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。