基于光学扫描技术的装配式建筑构件无损检测应用研究

王晨1,杨挺杰2 ,林程3 ,陈新泉4 ,徐瑶4 ,林志东5 ,黄荣林6

福州信诺通信息技术有限公司 350003；福建省茂宏建设工程有限公司 366105；

福建省五洲建设集团有限公司 362400；福建省巨铸集团有限公司 361006

摘要

近年来测量技术与计算机视觉技术迅猛发展并不断拓展应用领域。为探索三维扫描仪应用对其预制构件的安装位置、预制构件安装后的外观质量检查的可行性，基于研究光学三维扫描仪的原理与功能以及考虑成本因素，选取基于结构光的光学四目三维扫描仪进行对预制构件的扫描测量实验。实验证明，在现有技术下，在应用于预制构件损伤检测方面，光学四目三维扫描仪可以实现对装配式构件进行3D建模并将其与设计模型进行可视化对比和误差分析。

关键词：光学三维扫描；装配式；预制构件；无损监测

引言

随着新一代信息技术向建筑业的融合渗透，我国的建筑业进入智能化建造生产的“新常态”[1]。传统的建造模式无法满足我国巨大的建筑市场体量，在国家政策的大力推动下，装配式建筑在新建建筑中所占的比例越来越高。但相比于传统现场浇筑的结构方法，装配式建筑的构件采取工厂预制，对于安装精度的要求极高，一般要求在毫米级[2]。若制作时或者安装时无法达到要求，不仅影响外观美观要求，甚至会影响建筑安全。而装配式建筑构件在出产、运输、和吊装过程当中极易发生碰撞和损坏，因此在实际施工中，构件的碰撞损坏问题是项目问题的是重难点部分，往往造成的损失非常大[3]。在传统场地实践中，现场工作人员常采用手动测量、统计、对比等方法对建筑构件进行损伤检查，这需要大量的时间、人力、物力和财力。故需要采用非接触的测量方法来对装配式预制构件进行损伤评价，使得装配式建筑能充分发挥其作为绿色建筑的优势。近年来，随着建筑结构的日益复杂和建筑体量的日益庞大，全站仪测量检测方式已无法满足要求，而新兴的三维扫描联合 BIM建模的方法在建筑的逆向建模和质检中应用越加广泛[4]。三维扫描仪测量时不与被测物接触，可以直接获得实物表面的点云数据，从而逆向重构模型，这种方法具有无接触、精确性和高效性等特点[5]。并且获得点云数据后，基于 BIM 技术可视化的特点，设计人员利用整合的几何信息，可以直观、简捷地进行损伤检测及评价。

结构光三维扫描仪可以快速、精确地获取被扫描物体的表面数据信息，并且有方便携带，设备操作简单等优势。主要被大量应用于文化设施保护、汽车、模具、航空航天以及医疗教育等领域[6]。在过去的几十年中，结构光三维扫描技术在尺寸和表面的质量 检测方面主要用于工业工程领域，以实现无缺陷的产品生产[7]。在建筑领域，季桓勇将格雷码编码方式用来进行构造光测量，以获得关于墙面的三维数据信息并通过墙面缺陷的检测和定位利用机械臂最终实现墙面的装修工作[8]。张华等人为了实现实时和多角度对铁路钢轨表面缺陷的检测，开发了一个双目结构光检测系统。通过比较数据和重建结果，系统可以有效地检索轨道表面缺陷的深度和轮廓，同时根据检测轨道表面缺陷的要求，测量误差控制在4%[9]。为了能够获取物体的表面特征并提取被扫描物体立体特征的信息，徐平等人提供了一种基于结构光的物体表面缺陷、孔洞的提取方法。实验结果表明，该系统可实现被扫描物体表面特征的提取并且能以数据的方式显示[10]。

1光学三维测量系统设计

1.1 光学三维扫描基本原理

光学三维扫描仪又称三维照相式扫描仪，主要光源为白光，因为其工作过程与照相过程相似而得名[11]。采用面光技术，扫描物体的时一次性扫描一个测量面，扫描速度极快，一般可以在几秒内便轻易获取百万个测量点。而基于多视角的测量，通过数据拼接，则可以完成对物体 360°扫描。本研究中使用的结构光三维测量技术，双相机和投影仪组成的三维测量系统被用来测量复杂形貌物体。结构光测量技术是一种主动式的三维测量技术，本研究采用的是结构光三维测量中的光栅投影。采用普通白光将特定光栅，将之投射至被测物体外表面，然后利用位于左右两个方向的 CCD 相机，同时对变形光栅干涉条纹进行拍照获取图像，得到特征点的投射角，再利用光学拍照定位技术和光栅测量原理，根据图像中条纹像素的灰度值变化，就可以在极短时间内获得复杂工作表面的完整点云,结构光三维测量原理示意图如图1所示。设备上两个相机形成双目立体视觉，投影仪安置在两个相机之间。将设备的光栅条纹投射到相应的构件上，相机依次采集图像数据。该方法利用计算机自动生成的已知相位信息的光栅条纹投影到被扫描构件的表面，并且用相机镜头和投影方向形成的角度进行观察。

图1 结构光三维测量示意图

1.2双目结构光系统标定

双目结构光系统的系统标定是通过计算可以得到相位值以及空间坐标进而完成深度和横向的标定

[12]。每次使用和第一次使用时，要对相机镜头进行标定，目的是求出相机内参矩阵和外参矩阵，为坐标变换做准备。使用双目系统只需要找到左、右相机间的匹配点，不用标定投影仪。系统标定分为深度 Z 方向的标定和横向 XY 方向的标定[13]。前者建立相位与深度的关系，后者则是建立空间坐标与像素坐标之间的关系。相机和深度数据之间的关系受到像素坐标x,y影响，表达为公式（1）：

（1）

其中，系统的结构参数用 表示。

对于XY方向的标定，在实际操作中，无可避免会出现相机和投影仪镜头畸变等影响，导致空间坐标和像素坐标之间的关系成为非线性的，表达式为公式（2）：

（2）

其中， 为每个像素点的多项式系数为标定板上所有像素点的参考坐标。在本论文的实验中，采用标定标定物的方法来标定相机的内外参数，标定物采用圆环标定板，其外表为表面带有 15×19 个白色圆环标识的黑板，相邻圆环圆心距离为15mm，如图2所示。将标定板放置在相机视场及景深范围内的任意一个位置，并拍摄下标定板在这个位置变形的条纹图，然后将标定板在视场及景深范围内做若干平移的变化，将其移动到其它几个位置，重复上述步骤 8-12 次，确认精度在误差允许范围内即为完成标定。

图2 圆环标定板

1.3 点云拼接

完整的大场地三维激光扫描在进行大型构件三维扫描的过程中，由于构件过大或者单幅不能实现完全测量时，需要在多个方向和角度进行扫描，即多视点云。每个扫描位置均有自己的局部坐标系（x, y, z），这就需要对多视点云进行拼接处理。将各个局部坐标系通过变换统一到一个坐标系中，进而将数据合成完整的三维物体。

迭代最近点算法（Itearitve Closest Ponit，ICP）由 Besl 和 McKay 提出[14]，采用最小二乘估计计算点集之间的关系，通过迭代计算使最近点的误差之和最小。该算法无需直接寻找最终的对应特征，而是利用迭代的方法，将给定一些数据的对应关系，一步步迭代求解。具有比利用标志物拼接的方法高的精度和稳定性，是目前主要的三维数据配准方法。其过程可以描述为:假设有起始点云Q及目标点云P，对起始点云Q的其中一点在目标点云P中依据一定规则匹配出它的最近点A，将所有最近点组成一个新点集Y，利用该点集则可计算出点云Q到P的一个刚体变换，然后依据该刚体变换对点云实现拼接[15]。

2实验与结果分析

2.1 实验准备

本实验系统搭载了基于结构光中的光栅投影的双目三维测量系统，此系统由两大部分组成：前期硬件设备用于三维数据即点云数据的采集，后续软件部分用于点云数据的处理。硬件由以下几部分构成：四个高分辨率 CCD 数码相机、投影仪、图像数据采集器、三脚架、数据线、电源及软件密钥等。采用工业级 3DScan 标准型三维扫描仪，该扫描仪的主要技术参数如表1所示。新一代的照相式扫描仪和传统的激光扫描仪和三坐标测量系统比较，提高了测量速度，有效控制了整合误差，因此极大地提高了整体的测量精度。其特点包括：1）灵活高效。不同视角点云可自动拼合，因此实现超大面积测量。2）易操作。安装过程简便软件界面简洁，具备高操作友好性，使得无论新老操作者都不需要经过过多培训即可操作。3）兼容性好。测量数据结果输出为 asc、iges、stl、vrml、dxf 等格式， 可与 surfacer(imageware)、UG、CATIA、Geomagic、Pro/e、3d max 等软件交换数据，兼容多种操作系统如 XP ,win7,win8,win10 等。配置 3DScan 扫描软件，测量时采用非接触式方法获取预制构件的表面点位的空间位置。

表1  3DScan 标准型三维扫描仪主要技术参数

平均点距	0.15-0.3mm
单幅扫描点数	2620，000像素
单面扫描速度	<5s
测量精度	0.001-0.05mm
支持数据格式	.asc, .iges, .stl, .obj, .dxf 等

本研究实验场地为华侨大学土木实验大楼。准备工作包括使用桁车将构件吊装放置在较空旷区域，保证构件四周有足够空间供设备移动，并将相机景深范围内除待测构件外的物体移除，防止干扰，减少后期数据处理工作量。本文实验扫描构件为如图3所示BFRP栅格增强地聚物混凝土三明治墙。

图3  BFRP 栅格增强地聚物混凝土三明治墙

2.2实验过程

本论文采用的是非接触式面扫描四目结构光三维扫描仪。该结构光三维扫描仪的单面扫描速度可达到 1 至 3 秒，并且不受扫描的范围限制，支持自动拼接。结构光三维实验测量步骤如图4所示。第一步，布设标志点。使用具黏性、能够实现对扫描仪投射光线良好反射的贴片进行标志点布设，将标志点贴在构件除上下底面以外的四个表面。基于前述采用的照相式光学扫描仪的原理，要求两次扫描的画面中多视点的拼接至少有 3 个以上的公共标志点。第二步，连接和调试设备。将光学四目三维扫描仪与笔记

本电脑进行有线连接，并创建一个新的工程project，随后对扫描仪的参数进行设置，包括调节镜头焦距、仪器高度、分辨率等。第三步，系统标定。标定是整个构件扫描过程中的关键步骤，通过标定可以校正镜头畸变以提高精度测量和检测的应用性能[16]。通过对标定板进行有效扫描七次以上完成标定工作后，进行下一步扫描构件的工作。第五步，数据采集。围绕构件进行360°扫描，获取构件完整的外形轮廓。根据光栅条纹携带的构件的三维模型信息获得相位与空间坐标的关系从而求取被扫描面的三维坐标。利用粘贴在被扫描构件的标志点,用于恢复构件表面相应点的三维坐标。进而利用这些标志点以及通过识别构件的曲率等要素可实现在扫描构件的过程中三维模型的自动拼接。

图4 结构光三维实验测量步骤

3数据处理与误差分析

3.1处理点云数据

点云数据采集过程中，出于扫描仪器硬件以及其他各个方面的因素，无可避免会出现噪声点，而其对重建工作又有很大的影响。因此在对点云数据实施处理之前必须要进行降噪、去噪处理，并将冗余数据一并去除。利用结构光三维扫描仪扫描构件得到ac格式的文件，然后利用GeomagicControl合并以后转为stl格式再对扫描模型进行处理。扫描设备微弱的晃动、物体表面较为粗糙以及光线变化等都是产生噪声点的原因，为了更好地表现物体的真实形状，需要将噪声点控制在最小的范围内。由于构件附近有地面、辅助把手等干扰，从图可以看出，图5中含有大量冗余点云数据，须人机交互删除无用的数据点，精简模型数据量。如图5（b）中蓝色部分为被选中的多余点云，需要手动删除。首先是点阶段，通过去噪、采样和封装对点云数据进行初步处理。然后进入多边形阶段进行边界修补，需要采用补洞和多边形编辑技术对多边形点云进行处理和封装。接下来进入曲面处理阶段，通过构造栅格和拟合曲面等形成完整的3D点云模型。最后将生成的3D点云模型导入CAD、3D max或Realworks中进行可视化分析。至此完成了构件3D可视化模型的建立。

（a）                                  （b）

图5GD-3DScan点云降噪处理

由于被扫描的装配式混凝土构件较大所以无法将黑布完全覆盖在被扫描构件周围的背景，所以扫描构件时不免会扫描到地面以及与构件无关的孤立点。所以利用选择工具、自动探测体外点等功能选中这些体外孤点以及冗余的点云数据进行删除。为了便于后续处理，在保留被扫描构件本来面貌的同时利用删除重叠点云和稀释点云尽可能减少点云数据数量。通过统一采样过滤删除重叠的点云并进行稀释，由于被扫描构件的体积较大所以对点云数据适当的处理不仅没有改变扫描构件的外观并且能够提高计算机的运行速度。最终处理得到的模型如图6所示。

图6扫描模型（蓝色）和设计模型（黄色）

3.2误差分析

本次对于扫描模型的处理以及最后的误差分析都是在Geomagic  Control软件中进行的。Geomagic  Control软件是美国Raindrop公司基于其先进的数学分析模型以及曲面构造理论研发的一款逆向工程软件。因而它可以轻而易举地从扫描获得的点云中实现完美的多边形模型的建立,并且能够将它们自动转变为NURBS曲面。Geomagic  Control 系列软件从点云数据的处理到三维模型的重建所花费的时间通常只需同类产品的三分之一。

依据被扫描构件的设计图纸建立CAD三维模型并且最终导出为igs格式的文件。随着近些年对装配式混凝土构件深化设计的重视，通过BIM技术来优化装配式混凝土构件的拆分方案以及在深化设计过程中检测预埋件之间的碰撞问题，所以很多PC构件本身就附有BIM模型。

GeomagicControl具有强大的三维模型检测功能，通过将三维的CAD设计模型和原始点云数据进行比较，可以迅速检测出实际扫描模型与设计模型之间存在的差异。首先将设计模型导入Geomagic              Control软件中如图2所示，再将处理过的扫描模型导入。其次将设计模型与扫描模型进行最佳拟合分析使得两模型能够重叠对齐，将原始点云数据模型作为测量模型，设计模型作为参考模型。两模型拟合之后的效果如图7所示。

图7 构件设计模型与扫描模型拟合效果图

将设计模型和扫描模型拟合完成后，接着进行误 差分析。根据PC构件不同部位的尺寸，常见的误差容许尺寸有±3mm、±5mm、±10mm。根据这3个容许误差分别编制了不同的色谱，如图8所示。利用设计模型与原始点云数据生成模型比较的偏差色谱图，实现对装配式混凝土构件的误差分析。通过图10可以看出，扫描的实体模型与设计模型之间的偏差大部分为±4mm 之间，误差最大的部分主要出现在模型的角点处。误差较大主要是因为整个装配式混凝土构件缺棱掉角比较严重，所以深蓝色主要集中在模型的角点处。此装配式混凝土构件的标准偏差2.7465mm，平均偏差为+1.9296mm 及-2.5344mm。图中偏差显示条向上正偏差逐步增大，向下负偏差逐步增大，中间部位的偏差较小。模型上拟合质量最好的区域为图中显示的绿色区域是，红色区域是正偏差最大的区域，蓝色区域是负偏差最大的区域。

图8 3D扫描模型偏差

4结论与展望

本文在建筑业向工业化发展的整体走向下，借助结构光三维扫描技术对预制构件进行损伤检测。主要研究成果主要包括以下几个方面：

（1）设计了结构光三维扫描测量预制构件质量缺陷的方法，搭建四目光学实验环境，在对收集的点云数据进行降噪处理后，选用IPC算法进行点云拼接，建立完整的构件3D模型。

（2）通过扫描的三维模型与标准的三维模型对象进行比较，发现并量化预制构件的质量缺陷，并生成误差分析报告。目前预制构件的深化设计与BIM 结合地越来越紧密，利用现有的BIM模型导成所需的相应格式进行误差分析，可以有效地对模型误差数据进行存储。

（3）与传统人工检测方法相比，结构光三维扫描技术不需要检测人员接触构件进行检测，对于检测人员的依赖性小，并且可以利用设计模型直接进行拟合对比，得出误差分析报告。通过可视化误差分析，可以直观看出构件的表观损伤情况。

本研究虽然可以对预制构件的误差进行量化，但是还是无法完全覆盖目前手工检测的所有指标。扫描收集模型的速度较慢，可以利用算法的升级提升扫描速度。仪器扫描时对环境的要求较高，可以通过改善算法降低对检测环境的

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