一种基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于测量技术领域，特别涉及一种基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统。
【背景技术】
[0002]由于国内与国外地质条件、地下设施、地铁运输状况和需求，以及规范要求等多方面的差异，致使三维激光扫描技术在国内的应用，需要配合大量自主研发、适合中国国情和应用需求的软件和配套硬件，才可能发挥出该技术应有的科技水平和作用。传统的检测手段主要有全站仪、GPSRTK技术等。全站仪定位坐标时，受到天气、交通等很多因素的影响，限制较多，另外，它的测量距离短，需要频繁更换测点，而且全站仪测要求站点与被测的目标物点之间通视，至少要两个协同作业才能完成测量。当前，把桥梁实际模型还原成3D模型的的技术尚未有成熟的商业化运用。CATIA，Pro/E等CAD、CAE软件虽然可以对检测获取的点云逆向建模，但是需要对特征点和特征线进行人工提取来生成模型，耗费大量的人力和时间；因此，我们需要一个自动化的模型重建技术，从而能够及时的构建桥梁的实际模型以及预测模型，来避免各种安全隐患。
【发明内容】
[0003]为克服上述现有技术的缺陷与不足，本发明提供一种基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统。
[0004]本发明的技术方案是:
一种基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统，包括测量数据采集以及预处理模块模块、数据分析模块和智能预测模块；所述测量数据采集以及预处理模块对目标物进行三维激光扫描产生点云数据并对点云数据预处理；数据分析模块包括三维模型重建子模块和有限元模型建立及修正子模块，对三维激光扫描的结果进行3D模型重建；智能预测模块对桥梁模型未来各个时段的变形情况进行风险评估。
[0005]优选的，所述测量数据采集以及预处理模块包括多传感器测量子模块、控制和数据采集子模块和数据预处理子模块；所述多传感器测量子模块包括激光扫描仪并辅以1-2台工业相机；所述控制和数据采集子模块包括控制台，来自多传感器测量子模块的原始数据自动存储并备份带控制台的磁盘矩阵中；所述数据预处理子模块从磁盘矩阵中读取数据，通过深度图像配准、平滑散乱点云数据和简化散乱点云数据，对点云数据进行预处理。
[0006]进一步优选的，所述数据分析模块的三维模型重建三维模型重建子模块，运用NURBS曲面算法对点云数据分块进行曲面拟合，对试验数据进行回归计算，得到试验条件下曲面模型中各参数的取值；然后，将分割的片面子集拼接，输出点云、三维模型和参数文件。
[0007]进一步优选的，所述有限元模型建立及修正子模块，将设计模型或者其他初始模型进行三维重建，结合各项参数，进行有限元分析，得到材料的变形和裂缝结果；将三维激光扫描仪采集数据与有限元模型进行比对，从而修正有限元模型。
[0008]进一步优选的，所述智能预测模块利用修正后的有限元模型，结合其他测量数据，综合分析以及预测该建筑物的风险系数，最后在显示器中显示三维模型图像和未来各个时段的评估报告以及解决方案。
[0009]进一步优选的，所述智能预测模块根据预设参数建立FEM模型，分析结构变形情况，将FEM模型变形结果与3D模型进行比较，得出数值比较结果，以曲线或者云图的方式显不O
[0010]进一步优选的，所述智能预测模块采用试验设计和回归分析方法，以显式的响应面模型逼近特征量与设计参数间的隐式函数关系，得到简化的结构模型，给出有限元模型修正过程，用数值模拟算例和3D模型结果，实现基于响应面模型的结构有限元模型修正。
[0011]本发明的优点是:
1.本发明所提供的基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统，采用一体化设计，集数据采集、软件分析以及预测评估于一体的全自动高智能三维激光扫描设备，彩色触摸显示屏，更易操作，实时获得多个时段的预测评估以及合理方案。
[0012]2.本发明所提供的基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统，具有良好的兼容性，可直接导出wrl、dxf、ptx、pts、ptc、xyz、xyb、igs、pod等50多种格式的数据，方便与多种行业软件读取数据。本发明还具有Web共享功能，可将扫描图像直接上传至互联网，从而在无需其他辅助软件的情况下，确保客户、供应商和合作伙伴高效共享扫描信息。
[0013]3.本发明所提供的基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统，人工成本优势高于传统技术5倍以上，而时间成本却只有传统技术的1/10，由于其技术数据的全面性，综合价值更是在10倍以上。
【附图说明】
[0014]下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为本发明所述的基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统的结构原理图；
图2为本发明所述的地面三维激光扫描技术原理图；
图3为本发明所述的三维激光扫描点云三维重建的流程图。
【具体实施方式】
[0015]如图1和2所示，本发明所揭示的基于三维激光扫描的桥梁安全评估系统，包括测量数据采集以及预处理模块模块、数据分析模块和智能预测模块；所述测量数据采集以及预处理模块包括多传感器测量子模块、控制和数据采集子模块和数据预处理子模块，对目标物进行三维激光扫描产生点云数据并对点云数据预处理；数据分析模块包括三维模型重建子模块和有限元模型建立及修正子模块，对三维激光扫描的结果进行3D模型重建；智能预测模块对桥梁模型未来各个时段的变形情况进行风险评估。
[0016]所述测量数据采集以及预处理模块，包括激光扫描仪并辅以1-2台工业相机。所述扫描仪采用全角度(full circle)、旋转频率在100转/秒以上、扫描点生产量300000点/秒以上的高速激光扫描设备。其他参考指标(最低)包括:最小有效测量范围〈I米?’最大有效测量范围>100米；准确度(Accuracy) 10毫米；精度(Precis1n)5毫米。激光扫描仪将生成高密度点云数据用于建立具体的3D模型。所述工业相机的参考指标(最低)包括:5百万像素，2/3〃 CCD，曝光38微秒到60秒，视角80° (水平)65° (垂直)(5mm lens)。相机将与扫描仪完成标定并添加颜色信息到点云数据，相机数据将增强于模型的可视化并为点云分割提供重要依据。
[0017]所述控制和数据采集子模块以控制台为中心，允许测量员进行基本的设备开启、关闭和监视各部件是否正常接通和工作。设备在启动后会进行自动检测，结果将显示在控制台的显示器上。来自多传感器测量子模块的原始数据自动存储并备份带控制台的磁盘矩阵中；
所述数据预处理子模块从磁盘矩阵中读取数据，通过深度图像配准、平滑散乱点云数据和简化散乱点云数据，对点云数据进行预处理。其目的是用少量的不含噪音的数据点集近似取代原始的点云数据，为进一步数据分析打下基础。
[0018]所述数据分析模块的三维模型重建三维模型重建子模块，运用NURBS曲面算法对点云数据分块进行曲面拟合，对试验数据进行回归计算，得到试验条件下曲面模型中各参数的取值；然后，将分割的片面子集拼接，输出点云、三维模型和参数文件。
[0019]所述有限元模型建立及修正子模块，将设计模型或者其他初始模型进行三维重建，结合各项参数，进行有限元分析，得到材料的变形和裂缝结果；将三维激光扫描仪采集数据与有限元模型进行比对，从而修正有限元模型。
[0020]所述智能预