CN120212985A 基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法

(22)申请日2025.05.28司西一段90号(72)发明人白皓贾东林朱峻枫刘凯文黄兵袁飞云廖知勇兰富安郑永雄赵飞舟李欣官维维向宝山李涛GO6TGO6TGO6VGO6V (普通合伙)51255基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自了一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，包括如下步骤：S1:布置三维激仪采集的单站点云进行配准获得桥梁及环境点云；S2:提取桥梁点云，S3对点云进行分割处理获形状判断；S6:桥墩垂直度检测。由此，方法通过采集大量点云数据可以拟合出连续的高精度的中，自动分割出桥墩点云，并实现桥墩的批量化桥梁点云沿桥梁路线进行切片得到若干第一切片，获得若干第一切片中的峰值切片以提取出桥墩区域点云，建立桥墩区域点云的局部坐标系21.一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于三维激光扫描仪和标靶球采集单站点云，识别所述单站点云内的标靶球点云，通过所述标靶球点云配准得到桥梁及桥梁周围环境的整体点云模型；S3、估计所述桥梁的桥梁路线，对所述桥梁点云沿所述桥梁路线进行切片得到若干第一切片，获得若干所述第一切片中的峰值切片，基于所述峰值切片在所述桥梁点云中提取出桥墩区域点云，建立所述桥墩区域点云的局部坐标系；S4、在所述局部坐标系下沿第二方向切片得到若干第二切片，统计各个所述第二切片的点云密度得到第一桥墩点云，将所述第一桥墩点云沿第三方向进行切片得到第三切片，根据所述第三切片获得滤波断面尺寸，并且经包围盒滤波得到第二桥墩点云，经欧式聚类分割提取第三桥墩点云；S5、基于包围盒尺寸和拟合圆的标准差判别桥墩截面轮廓；S6、针对S5中判断的不同所述桥墩截面轮廓，将所述第三桥墩点云在所述局部坐标系下沿第四方向切片得到的第四切片，根据所述第四切片的点云计算出桥墩的形心，拟合出截面形心对桥墩截面垂直度进行检测。2.根据权利要求1所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其S21、将所述整体点云模型采用布料滤波算法分割为地上点云和地面点云；S22、采用欧式聚类分割算法将所述地上点云分割为多个聚类团，根据预设参数分割出所述桥梁点云。3.根据权利要求2所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于，所述S3具体包括如下步骤：S31、将所述桥梁点云投影到XOY平面，得到二维桥梁点云；S32、分析出所述桥梁的前进方向，并拟合所述二维桥梁点云中的点云数据的质心坐标(xmi,ym),下标mi用于区分参数，从而得到描述所述桥梁路线的关系式y=ax²+bx+c,式中a、b、c均为参数，x为桥梁路线在水平方向上的自变量坐标值，y为桥梁路线在竖直方向上的位置坐标；S33、将所述二维桥梁点云按照设定的第一切片间距D沿桥梁路线y=ax²+bx+c的方向进行切片，得到若干所述第一切片；S34、统计分割后的所述第一切片的点云数量，所述点云数量最多的所述第一切片位置为所述峰值切片，采用所述峰值切片位置中心点路线切线方向左右Dmaxcap区域内的点云作S35、建立所述二维桥梁点云对应的所述桥墩的所述局部坐标系xqiVqi-qi,下标qi用于区分参数，以XOY平面的质心点坐标(XmXm,Z)作为坐标原点，将所述质心点坐标(XmXm,Z)与所述桥梁路线相垂直的直线作为y轴，将过所述质心点坐标(xmXm,Z)的切线作为x轴。34.根据权利要求3所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于，所述S4具体包括如下步骤：S42、在所述局部坐标系下沿y轴方向切片得到若干所述第二切片，获得每个所述第二切片内的点云数量N以及所以第二切片平均点云数量Nsm,取N₃≥Nsm及其相邻的所述第二切片的点云合并为单个的所述第一桥墩点云；S43、将所述第一桥墩点云沿所述局部坐标系的Z轴方向切片得到若干所述第三切片，将所述第三切片的点云投影到XOY平面；采用方形框拟合所述第三切片投影的点云的边缘，记录所述第三切片的点云所对应的方形框尺寸为w、h;,以及所述方形框所对应的形心坐标(xr;,yn,Zn),下标ri用于区分参数；对所有所述第三切片所拟合得到的所述方形框的方形尺寸进行统计，将概率最大的所述方形尺寸作为墩柱的滤波断面尺寸为wo、ho,其中，所述包围盒的高度方向采用概率最大方形尺寸所对应的形心的拟合直线；S44、采用所述包围盒滤波后，采用聚类分割提取所述第三桥墩点云。5.根据权利要求4所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于，在S43中，分别将所述方形框的尺寸wo、ho增加容许误差δ提取完整的所述第二桥墩点云，则最终的滤波方形框尺寸为wo+28、ho+2δ。6.根据权利要求5所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其若满足|w₀-h₀|≥x则所述桥墩为矩形截面桥墩，若满足wo-ho|<k则所述桥墩为正方形若满足S≥v,则所述桥墩为正方形桥墩，若满足S<0,则所述桥墩为圆形桥墩；其中，k为截面长度和宽度的差值，S为对所述第三桥墩点云沿Z轴切片的z值最大切片点云圆拟合的标准差，V为区分圆形截面和正方形截面的标准差阈值。7.根据权利要求6所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其S61、将所述第三桥墩点云在所述局部坐标系下沿z轴切片，得到若干所述第四切片，将S62、将投影后的所述第四切片的点云，采用正方形栅格进行分割，并拟合出所述桥墩的多条边线的方程Yi;S63、将多条所述边线的方程两两之间求解得到若干个交点坐标(x,y),其中i为正整数、j也为正整数，(xy,y,)表示第i个所述第四切片中第j个交点；S64、采用求解后的各个所述交点的坐标(x,y,)计算形心坐标(x;m,yim),采用最小二乘拟合法拟合每一个所述第四切片的点云的所述形心坐标(xm,yim),得到桥墩轴线的关系式Ax+By+Cz+E=0,A、B、C、E均为参数，x,y,z为桥墩轴线对应的48.根据权利要求7所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于：对于具有点云缺失的正方形桥墩，在S63步骤以后进行S631A:以桥墩截面的点云的形心坐标(x。,y.)为初始圆心坐标，式中下标c用于区分参数，计算所述初始圆心坐标到所述桥墩截面的任意三条边线的距离d、d₂、d₃,并以所述三条边线d₁、d₂、d₃之间的方差ψ作为目标函数，迭代所述目标函数确定所述桥墩截面的形心坐标(x,y),其中下标1用于区分参数，以及所述桥墩截面所对应的内切圆半径R,且R₁=(du+d₂1+d31),式中d、d₂1、d₃1分别为迭代完成时圆心坐标到三条边的距离；将每一个所述第四切片的内切圆圆心坐标作为该所述第四切片轮廓的形心坐标。9.根据权利要求7所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其特征在于，对于具有点云缺失的矩形桥墩，在S63步骤以后进行S631B;S631B包括：以所述矩形截面桥墩的矩形截面的两条对角线的交点为基准作矩形的外接圆，获得对应的两个所述外接圆的方程且两个外接圆的半径分别为r11,r13,圆心坐标分别为；当加=73时，圆心坐标(xn,yn)(x₃,y₁3)与所述矩形截面的形心(x₁,y)重合；当71≠I73时，基于加=73时的圆心坐标(xn,yn)(x₁3,y13),将(xn,(yn+y₁3)/2)作为矩形截面的外接圆圆心坐标，该外接圆圆心坐标为实际所述矩形截面的形心坐标。10.根据权利要求6所述的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，其S62C、对投影后的二维点云采用三点圆的方法求解出圆心坐标和半径，依次遍历所有所述第五切片的投影点云；S63C、对圆心的所述半径进行概率统计，得到概率最大的半径及其所对应的圆心坐标的圆环体，将所述圆环体以外的点云删除；其中ε为容许误差；S64C、拟合每一个所述第五切片的形心坐标得到桥墩轴线方程，从而计算桥墩垂直度。5技术领域[0001]本发明涉及桥墩垂直度测量技术领域，尤其涉及一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法。背景技术[0002]目前，中小跨径的桥梁具有较高的占比，作为高速桥梁的主要组成部分。桥墩作为主梁支撑结构，墩柱的状态将会直接影响桥梁的安全。桥墩垂直度作为反映桥墩状态的重要指标之一，对建设和运营时期桥墩垂直度进行快速、准确的测量就显得尤为重要。[0003]最常用的桥墩垂直度检测方法主要有全站仪和桥检车等。全站仪这类传统检测方法具有低效率、工作量庞大的特点。只能够实现单点测量，对单根墩柱需进行多次测量，导致垂直度检测具有庞大的工作量。此外，基于全站仪的检测方法需要在墩柱的两个垂直方向进行测量，显然在险峻的山区是难以实现的，并且难以对不同截面的桥墩进行垂直度检发明内容[0004]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，该方法采用地面激光扫描(TLS),具有快速、高精度及可靠性高的特点，针对桥墩垂直度的检测，能够对不同截面、环境下的桥墩进行批量化的垂直度检[0005]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法，包括如下步骤：S1、基于三维激光扫描仪和标靶球采集单站点云，识别单站点云内的标靶球点云，通过标靶球点云配准得到桥梁及桥梁周围环境的整体点云模型；S2、对整体点云模型进行分割，分割出桥梁点云；S3、估计桥梁的桥梁路线，对桥梁点云沿桥梁路线进行切片得到若干第一切片，获得若干第一切片中的峰值切片，基于峰值切片在桥梁点云中提取出桥墩区域点云，建立桥墩区域点云的局部坐标系；S4、在局部坐标系下沿第二方向切片得到若干第二切片，统计各个第二切片的点云密度得到第一桥墩点云，将第一桥墩点云沿第三方向进行切片得到第三切片，根据第三切片获得滤波断面尺寸，并且经包围盒滤波得到第二桥墩点云，分割提取第三桥墩点云；S5、基于包围盒尺寸和拟合圆的标准差判别桥墩截面判断的不同桥墩截面轮廓，将第三桥墩点云在局部坐标系下沿第四方向切片得到的第四切片，根据第四切片的点云计算出桥墩的形心，拟合截面形心对桥墩截面垂直度进行检测。[0006]本发明的有益效果在于：方法通过采集大量点云数据可以拟合出连续的高精度的桥墩轴线，并且采用拟合桥墩全部点云切片的形心坐标，针对不同桥墩截面轮廓，通过轴线方程与竖直方向之间的夹角来计算垂直度，使测得的数据准确度更高；此外，本申请通过点云配准的包含植被、地面以及多达几十跨的主梁、盖梁、系梁和桥墩的点云中，提出了桥墩点云的分割算法，实现了墩柱点云的批量化、自动化分割，实现大体量桥梁中，自动分割出6桥墩点云，并实现桥墩的批量化检测。附图说明[0007]图1为本申请实施例的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法流程示意图；图2为本申请实施例的基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法的另一种表达方式的流程示意图。具体实施方式[0008]下面将结合实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的[0009]参阅图1,本发明提供一种技术方案：根据本申请实施例的一种基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方单站点云：指从一个固定的扫描站点(即一个激光扫描仪的位置)获取的点云数据。在三维激光扫描过程中，激光扫描仪从一个特定的位置对物体进行扫描，获取该位置视角下的物体表面点云数据，即形成单站点云。[0010]包围盒：是一种用于包围物体或点云的最小几何体，可以根据物体的几何模型生成包围盒。[0012]在一些实施例中，结合图1-图2理解，基于地面三维扫描的大批量桥墩垂直度自动化检测方法包括以下步骤：S1、用户按照地面激光扫描仪入射角的限制，将三维激光扫描仪布置在桥墩旁，例如扫描仪与桥墩表面保持0.5-1.5米安全距离；在桥墩上布置标靶球，例如采用磁性底座固定，将标靶球布置在桥墩的不同区域。[0013]基于布置的三维激光扫描仪和标靶球采集单站点云，并识别单站点云内的标靶球点云，通过标靶球将点云配准得到桥梁及桥梁周围环境的整体点云模型。S21、将整体点云模型采用布料滤波算法分割为地上点云和地面点云。[0015]值得说明的是，刚度系数d对布料刚度以及布料模拟结果与地面的贴合程度具有重要的影响。布料滤波算法目前主要用来处理无人机机载扫描点云，获取地面数字模型，点间距一般为几十厘米，则所采用的d值较大。本申请中采用地面三维激光扫描仪采集点云数据，点间距达到毫米级。因此，需根据场景动态调整刚度系数d,以提高地面点云分割精度。在一些优选的示例中，选用d=10r,其中r为扫描仪分辨率(即10m测距处点间距)。将整体点云分割为地面点云与地上点云。[0016]S21、将地上点云采用欧式聚类分割算法，分割为多个聚类团，通过预设的相邻聚类团之间的最大距离Dmin和聚类团内最小点云数量Numbermm分割出桥梁点云。7点云数据的质心坐标(xmi,ym),其中下标mi用于区分参数，从而得到粗略桥梁路线y=ax²+bx+c每一个等分点的坐标(x对应于桥墩的位置，后称之为峰值切片。采用峰值切片位置中心点路线切线方向左右8向，得到若干第二切片。第二切片Dcy间距的取值优选为小于桥墩截面最小尺寸目的是为了完整提取第一桥墩点云。从而得到(yqi-qi/D的滤波断面尺寸wo、ho。由于桥墩垂直度差δ提取完整的第二桥墩点云，则最终的滤波方形框尺寸为wo+28、ho+28。方形包围盒采用式中的第一个条件|wo-h₀|与K的关系区分矩形截面桥墩和正方形即圆形截面桥墩。然后，根据第二个条件5与v的关系区分正方形截面和圆心截面桥墩。具体的9方形截面的标准差阈值，在一些示例中取值为0.1。[0033]这样，根据墩柱点云分割算法中的相关参数，即包围盒的尺寸wo、ho,以及拟合标准差，实现圆形、正方形和矩形桥墩截面的判别。相比于现有技术中，未针对不同截面的桥墩进行识别的方案中，本申请的准确度更高。[0034]S6、针对S5中判断的不同桥墩截面轮廓，将所述第三桥墩点云在局部坐标系下沿第四方向切片得到的第四切片，根据所述第四切片的点云计算出桥墩的形心，拟合截面形心对桥墩截面垂直度进行检测。[0035]可以理解的是，本申请方法通过采集大量点云数据可以拟合出连续的高精度的桥墩轴线，并且采用拟合桥墩全部点云切片的形心坐标，针对不同桥墩截面轮廓，通过轴线方程与竖直方向之间的夹角来计算垂直度，使测得的数据准确度更高；此外，本申请通过点云配准的包含植被、地面以及多达几十跨的主梁、盖梁、系梁和桥墩的点云中，提出了桥墩点云的分割算法，实现了墩柱点云的批量化、自动化分割，实现大体量桥梁中，自动分割出桥墩点云，并实现桥墩的批量化检测。相比现有技术中，并未进行墩柱点云的批量化提取，而是针对的是单个桥墩，且目标类型是高墩的检测方法，效果更好。[0036]接下来，基于一些示例性的实施例对S6进行详细说明。S61、将第三桥墩点云沿第四方向切片，本示例中第四方向为在局部坐标系下的z轴切片，得到若干第四切片。并将第四切片的点云投影到XOY平面，得到[0038]S62、将投影后的第四切片的点云，采用尺寸为dg的正方形栅格进行分割，并拟合出桥墩的边线yi。[0041]然后，采用每个栅格内部点云的最小数量q与拟合直线标准差σ剔除边线点云中不合格的栅格点云，每个栅格内部点云{G;}直线拟合方法采用RANSAC,并记录每个栅格内拟合直线的斜率k;和截距Ip,Itp;为在y轴上的截距。其中q可以取5,σ可以取0.001。然后比较每个栅格拟合直线的截距，将|Ip;-Ipi+1|≤2的栅格内部点云合并为一条边线的点云，并上栅格内部点云拟合直线在y轴上截距的阈值，其取值为min(wo.h₀)。[0042]S63、将多条边线的方程Y两两之间求解得到若干个交点坐标(xy,y),其中i为正整足的两条直线不进行交点求解，其中为防止平行边线求交点的斜率阈值，可以取值为2;S64、采用求解后的边线交点坐标(x,y,)计算形心坐标(x;mY;m)下标m用于区分参小二乘拟合法拟合每一个第四切片的点云的形心点，得到桥墩轴线4x+By+Cz+E=0,A、B、C、E均为计算获得的系数，x,y,z为桥墩轴线对应的坐标系在三个方向上的坐标值；从而基于该桥墩轴线实现垂直度检测：[0045]S631A:以桥墩截面的点云的形心坐标为初始圆心坐标(x。,y.),式中下标c用于区分参数，计算初始圆心坐标到到三条边线的距离d小、d₂、d3,并以d₁、d2、d₃之间的方差ψ最小作为目标函数，其中如下式所示：[0047]不断进行迭代，进而确定墩柱断面的形心坐标(x1,y),下标1用于区分参数，以及当时所对应的内切圆半径R,且R₁=(du+d₂1+d31),其中dy、d₂1、d₃分别为迭代完成时圆心坐标(x,y)到三条边的距离。将每一个第四切片的内切圆圆心坐标作为该第四切片轮廓的形心坐标，拟合直线计算桥墩垂直度。[0048]可以理解的是，针对具有完整点云的矩形和正方形桥墩，提出了桥墩截面轮廓的计算方法，得到桥墩的4条边线，然后采用两两之间求交点计算桥墩角点坐标。然后根据桥墩截面边线之间的交点坐标的平均值计算截面形心坐标，最后采用最小二乘法拟合形心坐标得到轴线方程，最后计算轴线方程与竖直方向的夹角计算出桥墩垂直度。从而基于一根桥墩的全部切片通过拟合形心坐标得到轴线方程，并通过轴线方程与竖直方向之间的夹角来计算垂直度，使得结果具有更高的精度，并且相比于常规的采用底部和顶部的两个形心坐标来计算垂直高度的方式能够减小随机误差。[0049]在一些实施例中，对于具有点云缺失的矩形桥墩，在S63步骤以后进行S631B:首先，在理想状态下的几何模型下，设矩形截面两条对角线的交点为A和B,以其为基准作矩形的外接圆，该圆的半径为r%,圆心坐标为(x₀,yo)。当该圆分别过矩形的第一边线与矩形的第三边线对应点云数据中Y轴方向的最小坐标点ymin时，可建立两个外接圆方程，记为圆1与圆3方程。若此时满足第一边长度等于第三边长度，即m=73时。则圆心坐标11离形心。经过研究发现，若以外接圆必须通过A、B及第三边线上某点C(且仅允许C在Y轴方向移动),则圆心坐标的偏移量仅体现在y轴方向。因此，将(xη,(n+y₁3)/2)作为最终的矩形截面外接圆圆心坐标，即为实际矩形截面的形心坐标。最后，沿桥墩高度方向逐层提取截面形心坐