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        基于三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的冷卻塔傾斜監(jiān)測(cè)研究

        2018-11-02 05:23:22李志剛姜顏笑閻躍觀
        測(cè)繪工程 2018年11期
        關(guān)鍵詞:中軸線數(shù)據(jù)量冷卻塔

        李志剛,姜顏笑,閻躍觀,李 軍

        (中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院,北京 100083)

        近年來,三維激光掃描技術(shù)飛速發(fā)展,所獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有空間三維化、數(shù)據(jù)量大、密度高、數(shù)據(jù)信息含有被掃描物體的光學(xué)特征[1]等特點(diǎn),其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣。姚艷麗等[2]結(jié)合實(shí)驗(yàn)將灰色模型應(yīng)用于三維坐標(biāo)位移的預(yù)測(cè)中。趙陽(yáng)等[3]闡述了地面三維激光掃描技術(shù)在測(cè)速效率、三維建模、模型化精度等方面具有較大的優(yōu)勢(shì)。劉希林等[4]將三維激光掃描技術(shù)應(yīng)用于水土保持和生態(tài)建設(shè)方面。周華偉等[5]通過建立古建筑數(shù)據(jù)庫(kù),設(shè)計(jì)基于地理信息系統(tǒng)的古建筑數(shù)字保護(hù)系統(tǒng),結(jié)果表明,三維激光掃描結(jié)合GIS技術(shù)用于古建筑數(shù)字化保護(hù)具有重要意義。趙淳等[6]基于三維激光掃描數(shù)據(jù)建立三維模型,根據(jù)模型提取差異化防雷評(píng)估所需參數(shù),進(jìn)而進(jìn)行防雷性能評(píng)估,并證明其有效性。雖然復(fù)雜環(huán)境下地面三維激光掃描技術(shù)還存在一定的局限性,但隨著該技術(shù)的不斷成熟,其已成為空間數(shù)據(jù)獲取的重要技術(shù)手段。基于其所得數(shù)據(jù),三維建模的應(yīng)用亦愈發(fā)廣泛,其中欒悉道等[7]針對(duì)基于圖像建模與繪制(IBMR)系統(tǒng)進(jìn)行建模,并對(duì)其進(jìn)行紋理映射和貼圖,該方法具有無(wú)需任何拓?fù)湫畔⒌闹С志涂梢院?jiǎn)化各階段的處理與顯示的優(yōu)點(diǎn),但是沒有避免數(shù)據(jù)的缺失。管西鵬等[8]運(yùn)用Delaunay三角剖分算法對(duì)樹葉進(jìn)行三維建模,但是需要通過拓?fù)潢P(guān)系,減少畸形三角單元的生成,確保整個(gè)三角網(wǎng)格質(zhì)量達(dá)到最優(yōu)。而羅寒等[9]針對(duì)復(fù)雜環(huán)境,開發(fā)出融合激光掃描和多視圖影像的模型重建技術(shù)。

        以上基于三維激光掃描技術(shù)的應(yīng)用還處在探索與飛速發(fā)展階段中,對(duì)于三維激光掃描數(shù)據(jù)應(yīng)用在冷卻塔傾斜監(jiān)測(cè)方面的研究比較薄弱,而基于傳統(tǒng)測(cè)量手段進(jìn)行的冷卻塔傾斜監(jiān)測(cè)工作量大而且不易操作。在此之前,謝雄耀等[10]針對(duì)隧道全斷面分析進(jìn)行三維激光掃描并建模,對(duì)圓柱面進(jìn)行擬合,從而提取中軸線,但是這種方法只適用于圓形較小的隧道,而且不適用于擬合殘差的情況。蔡來良[11]等人通過點(diǎn)云平面擬合進(jìn)行三維激光掃描技術(shù)的變形監(jiān)測(cè)研究能滿足常規(guī)數(shù)據(jù)較高精度處理的要求,但方法過于復(fù)雜?;诖颂岢鎏卣骶€擬合法進(jìn)行冷卻塔傾斜監(jiān)測(cè),該方法較傳統(tǒng)測(cè)量以及其他方法的優(yōu)點(diǎn)在于操作簡(jiǎn)便、處理快、精度高、可有效提高工作效率減少成本。通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集、拼接與降噪處理,再運(yùn)用AutoCAD和Matlab提取中軸線。在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,運(yùn)用AutoCAD和Matlab提取中軸線,最后通過中軸線的直線方程即可進(jìn)一步計(jì)算出冷卻塔的傾斜量。

        1 地面三維激光掃描技術(shù)

        圖1 三維激光掃描儀坐標(biāo)計(jì)算示意圖

        每一個(gè)掃描云點(diǎn)的測(cè)量都是基于三角測(cè)量原理進(jìn)行的,并且根據(jù)激光掃描的傳感驅(qū)動(dòng)進(jìn)行三維方向的自動(dòng)步進(jìn)測(cè)量[12],三角測(cè)量原理則是通過儀器的激光發(fā)射器向被掃描物體發(fā)射電磁波信號(hào),同時(shí)接收被掃描物體反射回來的電磁波信號(hào),利用信號(hào)發(fā)射與接收的時(shí)間差計(jì)算得到儀器(坐標(biāo)原點(diǎn))到掃描點(diǎn)之間的景深距離(OP=S),如圖1所示。進(jìn)而通過激光發(fā)射器和CCD基于角度和景深距離得到Xp,Yp,Zp坐標(biāo)(見式1),X軸為橫向掃描方向,Z軸為縱向掃描方向,Y軸與X軸、Z軸所構(gòu)成的平面垂直。

        (1)

        2 發(fā)電廠冷卻塔掃描數(shù)據(jù)采集與處理

        2.1 數(shù)據(jù)采集儀器

        此次數(shù)據(jù)采集使用的是Riegl VZ-4000型三維激光掃描系統(tǒng),由掃描儀、電源、PC機(jī)等組成。激光光束由發(fā)射器發(fā)出后經(jīng)過震鏡的折射,伴隨著掃描頭的水平轉(zhuǎn)動(dòng),采集水平360°豎直60°的立體式點(diǎn)云數(shù)據(jù),采集數(shù)據(jù)范圍在數(shù)據(jù)采集前進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,具體參數(shù)見表1。

        2.2 掃描方案設(shè)計(jì)

        設(shè)計(jì)掃描方案時(shí),先熟悉電廠周圍環(huán)境,進(jìn)行實(shí)地勘察,預(yù)先設(shè)計(jì)站點(diǎn)。該電廠冷卻塔周圍除左側(cè)有密集的植被而不易加設(shè)測(cè)站外,其余地方均有空地便于布站,故而整體布站較為簡(jiǎn)單。對(duì)于三維激光掃描技術(shù),在設(shè)站時(shí)應(yīng)考慮到以下幾個(gè)方面:

        1)每一站是否容易拼接,站與站之間的數(shù)據(jù)需要有同名點(diǎn)以便進(jìn)行手動(dòng)拼接;

        2)電廠前遮擋物是否過多以致于造成數(shù)據(jù)缺失,從而影響到后期數(shù)據(jù)拼接工作;

        3)現(xiàn)場(chǎng)采集時(shí)應(yīng)盡量避免點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪聲。

        基于以上3點(diǎn),本文設(shè)計(jì)6個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,由于此發(fā)電廠冷卻塔的左側(cè)建筑物和部分樹木遮擋嚴(yán)重,因而無(wú)法加設(shè)一站(見圖2),因此會(huì)導(dǎo)致此處的數(shù)據(jù)密度相對(duì)其他部位較小。但由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)是均勻分布的,因此數(shù)據(jù)密度小僅相當(dāng)于將此部分?jǐn)?shù)據(jù)被均勻抽稀,后續(xù)還有將其他部分?jǐn)?shù)據(jù)抽稀以減少數(shù)據(jù)量便于數(shù)據(jù)處理的操作,故而該處數(shù)據(jù)密度小對(duì)中軸線的提取影響不大。

        圖2 布設(shè)站點(diǎn)圖

        2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

        將所采集的6個(gè)測(cè)站的500萬(wàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過RiSCAN PRO進(jìn)行匹配并拼接到同一個(gè)坐標(biāo)系下。對(duì)拼接完成的數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)處理,去除多余數(shù)據(jù),此時(shí)得到一個(gè)完整的冷卻塔數(shù)據(jù)集,此時(shí)大約有100萬(wàn)點(diǎn)。處理后的數(shù)據(jù)量非常大,因此還要對(duì)其進(jìn)行重采樣,以減少數(shù)據(jù)量。重采樣減少數(shù)據(jù)量是使該部分?jǐn)?shù)據(jù)均勻減少,整體數(shù)據(jù)框架未發(fā)生改變,僅是數(shù)據(jù)密度減小,相當(dāng)于將數(shù)據(jù)均勻抽稀,這對(duì)之后運(yùn)用最小二乘擬合提取中軸線以及計(jì)算傾斜量影響不大,可以加快數(shù)據(jù)處理速度。具體步驟如圖3所示。

        2.3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接

        三維激光掃描儀在采集數(shù)據(jù)時(shí)從不同測(cè)站點(diǎn)獲取數(shù)據(jù),從而拼接形成一個(gè)整體,但從不同的測(cè)站點(diǎn)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)其測(cè)站點(diǎn)的坐標(biāo)系統(tǒng)并不統(tǒng)一,故在此基礎(chǔ)上,還需要將不同測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)拼接起來使之處于一個(gè)坐標(biāo)系下,得到一個(gè)整體的冷卻塔數(shù)據(jù)集。

        點(diǎn)云配準(zhǔn)拼接可分為有控制點(diǎn)配準(zhǔn)和標(biāo)靶配準(zhǔn)[13]以及同名點(diǎn)(無(wú)控制點(diǎn))配準(zhǔn)等。本文使用同名點(diǎn)配準(zhǔn),拼接步驟分為粗拼和精確拼接,精確拼接的算法有多種,其中較經(jīng)典的為Besl等[14]提出最近鄰迭代配準(zhǔn)(iterative closest point, ICP)算法,本文采用的便是通過RiSCAN PRO基于ICP算法進(jìn)行控制點(diǎn)拼接。拼接時(shí)要先對(duì)其進(jìn)行粗配準(zhǔn),再對(duì)其進(jìn)行精配準(zhǔn)。即先是采用同名控制點(diǎn)的手動(dòng)點(diǎn)云拼接,再對(duì)其進(jìn)行運(yùn)用ICP算法進(jìn)行精確配準(zhǔn)。拼接結(jié)果如圖4所示。

        圖4 數(shù)據(jù)拼接圖

        2.3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮

        三維激光掃描儀可以采集到大量的數(shù)據(jù),會(huì)給后期處理造成很大的困難,應(yīng)用前先將數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理以減少數(shù)據(jù)量。而多余掃描數(shù)據(jù)以及噪聲便是主要的數(shù)據(jù)壓縮對(duì)象,即去除不必要的掃描數(shù)據(jù)和噪聲。多余的掃描數(shù)據(jù)是不需要的數(shù)據(jù),與被研究對(duì)象在空間無(wú)聯(lián)系,在除噪前直接刪除即可。因此噪聲是本文的主要處理對(duì)象,產(chǎn)生噪聲的主要原因有3種:

        1)掃描時(shí)儀器本身的系統(tǒng)誤差,主要有角度掃描誤差與距離測(cè)量誤差。

        2)在掃描過程中因?yàn)橐恍┡既灰蛩禺a(chǎn)生的噪聲,可能產(chǎn)生于掃描時(shí)構(gòu)筑物前有行人、車輛等的往來通過。這些噪聲點(diǎn)容易分辨,可以手動(dòng)刪除。

        3)由掃描構(gòu)筑物自身原因而產(chǎn)生的噪聲。

        點(diǎn)云的噪聲點(diǎn)會(huì)對(duì)后期的曲面擬合和網(wǎng)格建模等工作帶來困難。有統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,在獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中,有0.1%~5%的噪聲點(diǎn)要予以剔除[15]。

        據(jù)此先在Riscan Pro中進(jìn)行除噪處理,常見的去噪方法有:觀察法、有序點(diǎn)云去噪方法(曲線檢查法、弦高差法、濾波法等[16])和點(diǎn)到平面距離的散亂點(diǎn)云壓縮算法[17]等。刪除電廠以外的點(diǎn),包括植被以及其他不相關(guān)建筑物。

        數(shù)據(jù)壓縮是建模前期工作中的重要步驟,數(shù)據(jù)量壓縮的合格與否直接關(guān)系到后期提取中軸線的難易程度,將每個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,并統(tǒng)一坐標(biāo)系,得到縮減數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)拼接結(jié)果,該結(jié)果與未壓縮前僅僅是數(shù)據(jù)量減少,其它方面如冷卻塔形狀以及其細(xì)節(jié)方面均保持一致。在重采樣過程中,有時(shí)由于所設(shè)閾值過小而導(dǎo)致重采樣后的數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)空洞,使數(shù)據(jù)顯示不完全,因此需要反復(fù)調(diào)整,直到數(shù)據(jù)量與模型完整度相契合,達(dá)到最好的效果。數(shù)據(jù)重采樣之后可以就選擇對(duì)象與從對(duì)話下拉列表內(nèi)選擇的對(duì)象之間設(shè)置顯示數(shù)據(jù)的偏差,生成三維色碼映射圖,以便于后期調(diào)整,保證精度。誤差分布如圖5所示。

        圖5 誤差分布

        3 中軸線提取及傾斜計(jì)算

        通過三維激光掃描技術(shù),獲得的掃描數(shù)據(jù)量很大,分布密集,縮減后仍有將近幾十萬(wàn)個(gè)點(diǎn),從中均勻提取一部分點(diǎn)作為特征點(diǎn)繼而擬合出橫斷面特征線。本文分別將數(shù)據(jù)壓縮至50萬(wàn)點(diǎn)和20萬(wàn)點(diǎn),分別選取其大概1/10的點(diǎn)進(jìn)行橫斷面以及中軸線提取,用以對(duì)比說明數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化對(duì)最終結(jié)果的影響。

        關(guān)于橫斷面特征線的提取,馬娟[18]提出直接提取法與點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合法,王方建等[19]采取了Rigion Growing和RANSAC兩種有效的面片分割算法,對(duì)建筑物進(jìn)行建模。而本文選取的模型具有上下部較粗,中間部分較細(xì)的特點(diǎn),因此選擇在AutoCAD中提取橫斷面特征線。以20萬(wàn)點(diǎn)為例,已知點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo),通過選擇間隔近似相等的z值的點(diǎn),一個(gè)z值近似相等(由于掃描所得點(diǎn)云數(shù)據(jù)是分散的點(diǎn),因此不會(huì)有大量z值完全相等的點(diǎn))的點(diǎn)提取1 000個(gè),z值相等的點(diǎn)通過最小二乘法擬合出z值所橫切冷卻塔的圓,這時(shí)可以得到11個(gè)圓(取11個(gè)z值),將得到的特征線放到AutoCAD中,如圖6所示。

        圖6 橫斷面特征線

        對(duì)所選特征點(diǎn)利用Matlab對(duì)其進(jìn)行中心線擬合,擬合出上述11個(gè)圓的圓心,再基于最小二乘原理擬合直線:選擇使“偏差平方和最小”的原則來保證每個(gè)偏差的絕對(duì)值都足夠小,從而得到最佳擬合直線。

        y=φ(x).

        (2)

        用解析表達(dá)式逼近離散函數(shù),得到最終的中軸線。上述理論采取在Matlab中寫代碼的方法,得到模型的中軸線,如圖7所示。圖中坐標(biāo)系為相對(duì)坐標(biāo)系。

        圖7 中軸線提取(正視圖)

        通過對(duì)50萬(wàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)和20萬(wàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)分別提取橫斷面以及中軸線,并計(jì)算所提取的對(duì)應(yīng)圓的半徑(見表2),通過對(duì)比可知:50萬(wàn)點(diǎn)和20萬(wàn)點(diǎn)得到的對(duì)應(yīng)圓半徑相對(duì)誤差在2 mm以內(nèi),據(jù)此最終計(jì)算得到的結(jié)果基本一致,誤差可以忽略不計(jì),但50萬(wàn)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理速度要比20萬(wàn)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理速度慢得多,因此,采用簡(jiǎn)化后的20萬(wàn)點(diǎn)足以滿足需求。

        表2 50萬(wàn)點(diǎn)與20萬(wàn)點(diǎn)所得半徑對(duì)比 m

        得到中軸線后,通過求直線與地面鉛垂線的夾角正切值的方式得到冷卻塔的傾斜量i,從而判斷其是否安全。在采集數(shù)據(jù)時(shí),每一站采集時(shí)其z坐標(biāo)軸均為地面鉛垂線方向,故最后由控制點(diǎn)推算得到的各個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)其坐標(biāo)系統(tǒng)的z軸是地面鉛垂線。本文通過一種簡(jiǎn)單的方法來求傾斜量i,即在得到的中軸線上任選兩個(gè)點(diǎn)A(x1,y1,z1)和B(x2,y2,z2),通過算式

        (3)

        求得冷卻塔傾斜i=4.5‰,該傾斜程度不影響從進(jìn)風(fēng)口中進(jìn)入冷卻塔中的空氣向上流動(dòng),滿足建筑安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        以發(fā)電廠冷卻塔為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)基于三維激光掃描技術(shù)的變形監(jiān)測(cè)方案,通過數(shù)據(jù)處理得到該冷卻塔的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型及誤差分布圖。根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型,運(yùn)用AutoCAD和Matlab提取傾斜后該冷卻塔的中軸線,并計(jì)算得出塔的傾斜量為4.5‰,滿足生產(chǎn)安全標(biāo)準(zhǔn)。本文的研究受到所用算法的迭代次數(shù)的限制,如何改進(jìn)算法使得最終結(jié)果更加接近真實(shí)值,需對(duì)算法的穩(wěn)定性、運(yùn)算效率等進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

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