基于徕卡Scanstation 2获取校园三维点云数据的研究

三维激光扫描技术作为一项新的测量技术,可以快速、高效、准确地获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要条件.文中主要介绍三维激光扫描技术的优点,并以黑龙江工程学院教学综合楼为例,阐述三维点云数据获取、数据处理的基本方法,验证将三维扫描技术用于校园可视化的可行性.     

基于渐进加密三角网机载LIDAR点云滤波改进算法研究

机载三维激光扫描获取的原始点云中通常包含大量的非地面点,无法直接用于制作高精度DEM.基于渐进三角网,提出了融合点云聚类及点云拓扑特征分析的滤波算法.首先对点云数据进行以区域增长算法对点云进行聚类分割;然后通过对每个聚类中的关键点进行拓扑特征分析来剔除低矮人工地物和低矮植被;最后利用关键点与三角网的位置关系判断每个聚类是否为地面点.通过对某地点云数据实验分析,过滤后的点云能较好地保持地形特征.文中以少量特征点判定聚类是否为地形数据的思想,极大减少运算量,提高效率;加入点云特征分析,提高点云滤波效果.新算法适用于海量点云数据处理,可应用于获取高精度DEM、地形测绘等领域.     

基于线框分析方法的建筑物主体模型智能构建

空间信息获取技术的发展推动了三维点云数据的建筑模型构建研究.然而, 现有的模型构建方法大多依赖人工交互的方式, 极高的人工和时间成本消耗不利于大范围城市模型的构建及应用.针对上述问题, 本文提出一种基于线框分析的建筑物主体模型构建方法.首先对原始建筑物点云进行滤波与归一化处理, 并提取建筑物的多层次边界多边形综合描述建筑边界结构; 然后将各层次边界多边形分割出简单、易控的多个矩形基元, 采用稳健的层次化矩形连接、分析算法生成完整的建筑物主体结构模型; 最后通过对三组结构复杂、遮挡严重的建筑物点云数据的实验表明该方法具有良好的性能, 可以稳健地处理存在数据缺失、点密度差异的建筑物点云数据, 并且兼顾了建筑物不同高度上的结构差异性, 实现了建筑物线框模型的高精度构建.     

三坐标精密测量在塑料零部件修模中的应用

针对某型轿车发动机塑料零部件,采用高精度接触式三坐标测量机进行测量,采集能够反映轿车发动机塑料配件结构特征的离散点技术,并通过将逆向工程中所取得的三维点云与三维数模的拟合,对零件的实际尺寸和理论尺寸进行比较,得出了零件的真实制造尺寸,为模具的修改提供了切实可行的方案.     

基于LIDAR点云数据插值方法研究

利用机载LIDAR技术可以获取高精度﹑高密度的三维坐标数据,并生成三维立体模型,构建用户感兴趣的DEM和DSM,如今需要快速高效的处理LIDAR点云数据,研究和探讨最合适的插值方法就显得特别重要,本文着重研究了不同插值算法的特点。     

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明：测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。     

基于激光点云的航测实验室三维重建

三维激光扫描技术以其数据的高精度与采集的高效率为空间信息的获取提供1种全新的技术手段。以黑龙江工程学院的摄影测量与遥感模拟仿真实验室为研究对象,其由建筑和办公设施、地面沙盘和高架航空模拟轨道等专业设施组成,使用Z+F IMAGER?5010X三维激光扫描仪,获取分辨率为0.1 mm的点云数据,采用LiDAR360软件进行一系列点云数据处理操作,获得满足更高质量三维建模要求的点云数据。通过3ds Max三维建模软件构建实验室的三维实景模型,其具有漫游、人机交互和可量测性的特殊性,可服务于教学、实习以及实验室的维护,开创1种实验教学的新模式。     

鱼眼镜头在获取建筑物立面影像中的新方法

鱼眼镜头以其较大的视场能够显著提高获取建筑物立面影像的效率,为纠正其严重的变形,提出基于数字畸变模型的方法,该方法与基于函数模型的纠正方法存在根本的区别,首先通过预检校得到所有像点的总体畸变,然后建立畸变改正模型,用于逐点修正存在变形的影像,该模型不但包含了由于鱼眼镜头的球面成像原理所引起的像点位移,也包括了镜头自身的各种畸变.试验证实该方法的正确性和有效性.     

三维点云极化地图表征模型与智能车定位方法

为提高智能车定位精度提出一种基于三维点云极化地图表征模型的定位方法。该模型以点云极化图为节点,利用高精度GPS(Global Positioning System)和欧拉角实现该节点的全局位置表征;从极化图中提取点云的二维与三维特征,实现该节点的多尺度特征表征;通过一系列极化节点实现道路场景的数值描绘与虚拟重构。定位过程中,通过对实时获取的三维激光点云进行极化表征并与地图节点进行多尺度特征匹配实现智能车的地图定位。具体而言,首先根据待定位智能车GPS信号的稳定情况选用GPS匹配或者拓扑定位筛选地图节点并获取定位候选集,完成初定位;其次运用点云二维特征匹配结果从定位候选集中检测距离待定位智能车最近的地图节点,完成节点级定位;最后利用点云三维特征匹配结果与最近地图节点的全局位置计算智能车位姿,完成度量级定位。实验在两种典型场景下进行,节点定位准确率98.7%,平均定位误差21.4 cm,最大定位误差42.9 cm。结果表明,本文算法满足智能车高精度定位需求,且鲁棒性强、成本低、计算过程简单。     

封面图片说明

<正>封面图片来自本期论文"沥青路面拥包三维指标计算方法",图片包括激光检测原理图、原始数据图、三维重构图和指标计算图.针对路面隆起拥包病害,采用高精度、高密度的三维激光检测设备获取表面高程点云数据,采用RANSAC法拟合拥包下底面平面,切割点云并提取下底面轮廓数据,利用积分     

运-12飞机发房模具高精度逆向设计

针对运-12飞机发房零件模具复制生产的需求,提出了满足模具逆向设计后可快速投产条件的技术指标要求。以某一发房零件模具为例,利用三维光学扫描设备ATOS Compact Scan 5M进行高质量点云采集,采用曲面拟合方法完成了模具的三维CAD模型的重建,逆向数模与扫描点云的平均误差在±0.1mm范围内,模具型面满足切线连续性的要求,为此类零件模具的高精逆向设计奠定了技术基础。     

Kriging点云滤波改进算法及监测试验研究

为进一步提高三维激光扫描技术的量测精度,从优化滤波算法的角度出发,基于Kriging改进算法,考虑描述对象的空间相关性质,针对点云数据的滤波处理问题,研究点云格网化滤波的优化方法。以实际工程为依托,通过现场监测比对试验,对三维激光点云数据进行格网化处理和分析,将试验得出的变形数据与传统方法的量测数据进行对比。结果表明：基于Kriging滤波的改进算法不仅能够高效识别和提取隧道轮廓断面可视化数据,而且可以高效、准确地获得隧道变形;试验的拱顶下沉数据与传统量测数据较接近,而周边收敛数据则有一定的差异。三维激光扫描技术下的隧道变形监测在一定的环境条件下能较好地反映隧道变形的真实情况,为隧道工程的施工提供有效的安全预警。     

基于点云数据三维重建方法的研究

由于三维激光扫描仪采集的点云数据是离散的,这些离散的点云数据由于分辨率有限,缺少灵活性,导致无法满足对实际场景重建出具有几何精确性的模型。为解决上述问题,用Delaunay三角化方法构造网格逼近物体的i维表面模型,把离散的点云数据连续化生成表面模型来模拟场景,实验证明该方法有效。     

大型古建筑文物三维数字化保护研究——以白马寺齐云塔为例

针对大型古建筑文物结构复杂,数字化保护工作繁琐而沉重的问题,提出融合多种精密测量技术的三维数字化方法．用GPS测设精密控制网来确定古建筑文物的空间坐标和方位;用三维激光扫描仪获取密集点云来构建精细三维数据模型;用高精度免棱镜全站仪精确观测特征点,与三维激光扫描测量进行精度的相互检核．以该方法在白马寺齐云塔数字化保护应用为例,详细阐述了外业数据采集的方法和技术,并在点云拼接、三维建模、数据分析等方面讨论了内业数据处理的方法与技术．     

基于CATIA逆向工程复杂样条曲线重构方法研究

对于复杂零件的逆向设计,常常是通过激光、三坐标测量仪等方法对样件三维数据进行采集,可获得高质量的点云文件。但是这些点云文件数量很大,计算时将耗费过多的计算机资源。基于CATIA软件对点云数据进行过滤、划界、分网等处理方法进行了研究,运用曲线重构的方法,创建特征曲线组,利用多段曲线拟合获得点云的特征线网络,最后将拟合得到的曲线与原始点云数据进行误差分析。研究证明,通过这种方法可以获得质量更好、占据资源更小的曲线,为后续曲面和实体的生成奠定了精确基础。     

点云目标检测残差投票网络

高精度的三维目标检测是实现物体感知的关键技术,对自动驾驶、机器人控制等应用的落地具有重要意义.为提高三维目标检测的精度,对算法VoteNet改进,提出了一种基于残差网络的端到端的高精度三维点云目标检测网络ResVoteNet.具体来说,设计了适用于点云数据的残差网络骨架,提出了残差特征提取模块以及残差上采样模块,并集成...     

Monitoring slope deformation using a 3-D laser image scanning system: a case study

An ILRIS-36D 3-D laser image scanning system was used to monitor the Anjialing strip mine slope on Pingshuo in Shanxi province. The basic working principles, performance indexes, features and data collection and processing methods are illus-trated. The point cloud results are analyzed in detail. The rescale range analysis method was used to analyze the deformation char-acteristics of the slope. The results show that the trend of slope displacement is stable and that the degree of landslide danger is low. This work indicates that 3-D laser image scanning can supply multi-parameter, high precision real time data over long distances. These data can be used to study the distortion of the slope quickly and accurately.