【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据监测，更具体地说，本专利技术涉及基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法及系统。
技术介绍
1、多年以来，铁路预制箱梁的尺寸均采用人工配合钢卷尺、水准仪、游标卡尺、水平尺等常规设备仪器进行测量，测量精度较低、施测效率低、耗费人力多。随着智能测量与扫描技术的发展，基于箱梁外形外观尺寸测量需要，为解决传统的铁路箱梁外形尺寸验收方式存在工作效率低下、人为错误难以避免等问题。
2、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，具体包括以下步骤：
4、s1：通过三维扫描仪采集铁路箱梁全断面的数据，通过对箱梁的各个部分进行多次扫描，确定铁路箱梁全断面的数据采集流程；
5、s2：对采集的铁路箱梁全断面数据进行处理，通过基于稠密点云数据的空三计算流程、关键点圆心位置精确估算与关键平面拟合与优化，对点云数据进行拼接；
6、s3：操作人员将拼接数据以及特殊标记点坐标上传至智能测量集成平台系统，系统将对当前模型进行自动测量，自动生成验收数据并导出完整验收表格；
7、s4：采集预制箱梁的点云信息和轮廓信息，构建预制箱梁的验收评估模型，量化箱梁模型与设计标准之间可能
8、在一个优选地实施方式中，将数据采集流程分包括梁端数据采集，底腹板侧数据采集，梁室内数据采集以及顶板数据采集，其中：
9、梁端数据采集中，分别在梁底斜角，梁顶以及支座中心线处使用标准件设置特殊标记点，用于后期拼接后的坐标定位点，在设置好特殊标记点和拼接用定位标记球后，在梁端中部位置使用非接触式三维激光扫描仪进行数据采集；
10、底腹板侧数据采集中，分别在跨度线和梁端处使用标准件设置特殊标记点，用于后期拼接后的坐标定位点，在设置好标记点后，在梁侧面距梁端6m 位置使用非接触式三维激光扫描仪进行腹板数据采集，在梁侧中部位置使用非接触式三维激光扫描仪进行底板数据采集；
11、梁室内数据采集中，分别选取靠近梁端并能够观察到梁端放置的定位用标记球的两个位置作为数据采集点，同时调整非接触式三维激光扫描仪确保不会出现过曝后，使用非接触式三维激光扫描仪进行数据采集；
12、顶板数据采集中，分别选取靠近梁端的两侧并能够观察到梁端放置的定位用标记球的两个位置作为数据采集点，确定好两个数据采集点后，使用非接触式三维激光扫描仪进行数据采集。
13、在一个优选地实施方式中，基于稠密点云数据的空三计算流程，包括：
14、重新定义绝对位置坐标系，根据当前现有的空三计算方法进行有机组合，重新设计计算流程，在最大程度上减小或消除空三计算所带来的误差，包括拟合梁端最大平面并求取平面方程，求取平面法向量与绝对坐标系法向量夹角，构造三维旋转矩阵，点云数据转置以及确定点云模型中心点。
15、在一个优选地实施方式中，关键点圆心位置精确估算与关键平面拟合与优化，包括：
16、采用拟合圆形模型来精确估算圆心位置，使用最小二乘法计算出最佳的圆心位置，通过最小化点到平面的距离来优化平面模型的参数，获得最佳的平面拟合效果。
17、在一个优选地实施方式中，操作人员将拼接数据以及特殊标记点坐标上传至智能测量集成平台系统，包括：
18、所述智能测量集成平台系统采用先进的模型优化技术，减小模型体积并提高推理速度，使用分布式学习方法，将模型分割成多个部分，降低传输负担，利用并行计算技术，发挥多核处理器和 gpu 的性能，提高系统计算速度，通过构建分布式系统，将任务分配到多个计算节点上；
19、采用增量式数据传输方法，只传输发生变化的数据，实现 las 文件的分块处理，只加载和处理当前需要的部分数据，提高文件处理效率，使用分布式文件系统或数据库并引入索引技术，加速对 las 文件等大型数据的检索和查询操作。
20、在一个优选地实施方式中，预制箱梁的点云信息，包括：
21、将预制箱梁的点云信息通过点云匹配误差异常系数表示；
22、所述点云匹配误差异常系数的获取逻辑为：获得在同一坐标系下的不同点云数据集，将在同一坐标系下的不同点云数据集标记为：，其中，n=1、2、3、……、n，n为正整数，n为三维扫描仪扫描预制箱梁不同部位的点云数据集编号，，k=1、2、3、……、k，k为正整数，k为不同点云数据集中点云数据的编号；
23、基于两个不同点云数据之间使用icp算法进行匹配，通过欧几里得距离计算不同点云数据集对中点云数据之间的误差，设置点云误差阈值，获得不同点云数据集对中点云数据之间的误差中大于点云误差阈值的点云数据，获得大于点云误差阈值的点云数据数量，并将大于点云误差阈值的点云数据数量标记为：，其中，m为不同点云数据集对的编号，m=1、2、3、……、m，m为正整数，m=n-1；
24、获得点云数据拼接过程中删除的点云数据总数量，将点云数据拼接过程中删除的点云数据总数量标记为：，其中，；
25、计算点云匹配误差异常系数，计算公式为：；其中，为点云匹配误差异常系数，为不同点云数据集中点云数据的数量。
26、在一个优选地实施方式中，预制箱梁的轮廓信息，包括：
27、预制箱梁的轮廓信息通过截面轮廓偏差系数和间距偏离系数表示；
28、所述截面轮廓偏差系数的获取逻辑为：在预制箱梁点云数据拼接完成后，获得预制箱梁的三维点云模型，获得预制箱梁三维点云模型不同截面的点云数据，对不同截面的点云数据进行曲线拟合，生成不同截面的二维截面曲线，将不同截面的二维截面曲线标记为：，其中，i=1、2、3、……、i，i为正整数，i为选择不同截面的编号；
29、设置不同截面的二维截面标准曲线，并将不同截面的二维截面标准曲线标记为：；通过欧几里得距离计算不同截面的二维截面曲线和二维截面标准曲线之间每个测量点的距离偏差，将不同截面的二维截面曲线和二维截面标准曲线之间每个测量点的距离偏差标记为：，其中，j=1、2、3、……、j，j为正整数，j为不同截面的二维截面曲线和二维截面标准曲线之间每个测量点的编号；
30、计算不同截面的总偏差，计算公式为：；其中，为预制箱梁第i个截面的总偏差。
31、计算预制箱梁不同截面总偏差的平均值和标准差，并将预制箱梁不同截面总偏差的平均值和标准差标记为：和；其中，，；
32、计算截面轮廓偏差系数，计算公式为：；其中，为截面轮廓偏差系数；
33、所述间距偏离系数的获取逻辑为：在预制箱梁点云数据拼接完成后，获得预制箱梁三维点云模型中特殊标记点的位置，将预制箱梁三维点云模型中特殊标记点的位置坐标标记为：，其中，，q本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，确定铁路箱梁全断面的数据采集流程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，基于稠密点云数据的空三计算流程，包括：
4.根据权利要求3所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，关键点圆心位置精确估算与关键平面拟合与优化，包括：
5.根据权利要求4所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，操作人员将拼接数据以及特殊标记点坐标上传至智能测量集成平台系统，包括：
6.根据权利要求5所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，预制箱梁的点云信息，包括：
7.根据权利要求6所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，预制箱梁的轮廓信息，包括：
8.根据权利要求7所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，构建预制
9.基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测系统，用于实现权利要求1-8任一项所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，包括数据采集模块、模型拼接模块、数据上传模块以及验收评估模块；
...【技术特征摘要】
1.基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，确定铁路箱梁全断面的数据采集流程，包括：
3.根据权利要求2所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，基于稠密点云数据的空三计算流程，包括：
4.根据权利要求3所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，关键点圆心位置精确估算与关键平面拟合与优化，包括：
5.根据权利要求4所述的基于三维扫描仪的铁路箱梁全断面数据监测方法，其特征在于，操作人员将拼接数据以及特殊标记点坐标...
【专利技术属性】
技术研发人员：李清，汪亦显，胡松涛，贺宏波，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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