本发明涉及建筑施工技术领域，特别涉及一种预制构件点云与设计模型合模方法。
背景技术：
在装配式建筑行业中，预制构件的加工质量直接关系着吊装施工能否顺利进行，也直接影响整个装配式建筑的施工质量。因此，为了保证预制构件在施工现场能够顺利拼装，需要在运输之前进行严格的质量检测。目前，最常见的质量检测方法依旧依靠传统的人工测量方法。而人工测量预制构件具有明显的缺点，例如：检测过程中人力、财力消耗大、时间成本高，而且无法对构件整体质量进行精准检测，只能对其连接部位进行检查。针对这些问题，业内探索了多种新型的检测方法来进行更优化的构件检测。
其中，利用三维激光扫描技术的检测方法能够有效的解决这些问题，是目前针对预制构件全尺寸精确检测的一种相对成熟的方法。利用三维激光扫描技术，可以实现对预制构件的轮廓扫描，形成预制构件的外形点云数据。点云数据是由大量的三维空间数据点构成的数据集，包括数据点的三维坐标以及被测物体表面反射率。高密度的点云可以实现对预制构件的非接触式检测。
然而，在利用三维激光扫描技术进行构件检测时，通常是基于人为指定特征点(匹配点)对实际构件点云和构件设计模型进行合模，即将预制构件点云数据与bim设计模型进行匹配结合，达到观察对比误差的目的。而基于人为指定特征点的合模方法由于受限于点云本身特性(点云不存在明确的特征点)以及人工操作误差，并不能精确地选取点状特征，导致合模结果不可靠，也使得最终检测结果精度及可信度降低，因此严重限制了三维激光扫描技术在预制构件质量检测中的推广应用。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种预制构件点云与设计模型合模方法，以解决现有的三维激光扫描技术在预制构件质量检测中无法实现高精度合模，导致检测精度和可信度低下的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种预制构件点云与设计模型合模方法，所述预制构件点云与设计模型合模方法包括：
步骤一、获取预制构件的点云数据，并对所述点云数据进行降噪处理；
步骤二、选定所述预制构件的若干个平面特征，以建立所述预制构件的平面集合；
步骤三、按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据，以建立平面点云选择集；
步骤四、对所述平面点云选择集进行平面拟合，以获得点云拟合平面集合；
步骤五、对照所述预制构件的平面集合建立预制构件设计模型的平面集合；
步骤六、从所述预制构件设计模型的平面集合中提取平面参数，并建立相同平面参数的设计模型平面集合；
步骤七、利用所述设计模型平面集合和所述点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准,以获取姿态变换矩阵；
步骤八、利用所述姿态变换矩阵对点云进行姿态变换，完成点云与设计模型的合模。
可选的，在所述的预制构件点云与设计模型合模方法中，在获取所述预制构件的点云数据时，点云的采样间隔小于5mm。
可选的，在所述的预制构件点云与设计模型合模方法中，在按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据时，每个平面特征对应选择的点云数量大于该平面特征点云总数的70％。
可选的，在所述的预制构件点云与设计模型合模方法中，在利用设计模型平面集合和点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准时，固定所述设计模型平面集合，以所述点云拟合平面集合为移动对象进行变化。
可选的，在所述的预制构件点云与设计模型合模方法中，在利用设计模型平面集合和点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准时，拟合特征设置为平面，误差阈值设置为1mm。
可选的，在所述的预制构件点云与设计模型合模方法中，在对所述平面点云选择集进行平面拟合时，采用ransac算法分别对所述平面点云选择集内同一个特征的点云进行平面拟合。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明提供的预制构件点云与设计模型合模方法是基于选定的平面特征进行合模，与传统的基于人为指定特征点的合模方法相比，能够有效降低人为选点带来的合模误差，合模精度更高，由此进一步提高预制构件质量检测的精度和可信度；
2、本发明提供的预制构件点云与设计模型合模方法能够针对无明显拼接特征或先验特征的预制构件进行点云与设计模型的高精度配准合模，为精密预制构件的质量检测、模拟预拼装等工作奠定了基础。
附图说明
图1为本发明实施例的预制构件点云与设计模型合模方法的流程图；
图2为本发明实施例的预制构件的三维轴测图；
图3为本发明实施例的预制构件所选定的平面特征集的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的预制构件点云与设计模型合模方法作进一步详细说明。
请参考图1，其为本发明实施例的预制构件点云与设计模型合模方法的流程图。如图1所示，所述预制构件点云与设计模型合模方法包括：
步骤一、获取预制构件的点云数据，并对所述点云数据进行降噪处理；
步骤二、选定所述预制构件的若干个平面特征，以建立所述预制构件的平面集合；
步骤三、按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据，以建立平面点云选择集；
步骤四、对所述平面点云选择集进行平面拟合，以获得点云拟合平面集合；
步骤五、对照所述预制构件的平面集合建立预制构件设计模型的平面集合；
步骤六、从所述预制构件设计模型的平面集合中提取平面参数，并建立相同平面参数的设计模型平面集合；
步骤七、利用所述设计模型平面集合和所述点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准，以获取姿态变换矩阵；
步骤八、利用所述姿态变换矩阵对点云进行姿态变换，完成点云与设计模型的合模。
具体的，在步骤一中，首先，利用三维激光扫描仪(例如z f5010c)获取某预制构件1的点云数据，所述预制构件1为被测构件。接着，对所述预制构件1的点云数据进行去噪处理，即在数据处理软件(例如geomagicstudio)中计算并去除非对象点、体外弧点以及非连接点等噪声点云。
本实施例中，所述预制构件1的具体结构如图2所示。在步骤一中获取的点云数据为高精度点云数据，即点云的采样间隔＜5mm。
在步骤二中，选定所述预制构件1的若干个平面特征，以建立所述预制构件1的平面集合p＝{p1，p2，…，pn}(n≥3)。本实施例中，选定了所述预制构件1的四个特征面。如图3所示，在此步骤中，选定了所述预制构件1的的第一特征面11、第二特征面12、第三特征面13和第四特征面14，并根据选定的四个特征面建立了所述预制构件1的平面集合p，即n＝4。
在步骤三中，按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据，以建立平面点云选择集s＝{s1，s2，…，sn}。即，根据步骤二中选定的平面特征(第一特征面11、第二特征面12、第三特征面13和第四特征面14)分别选择点云数据。其中，每个平面特征对应选择的点云数量应大于该平面特征点云总数的70％。
在步骤四中，此后，利用ransac算法(randomsampleconsensus，随机抽样一致算法)分别对平面点云选择集s内同一个特征的点云si进行平面拟合，获得点云拟合平面集合a＝{a1，a2，…，an}。进行平面拟合时，拟合特征的参数设置为“平面”，误差阈值的参数设置为1mm。
本实施例中，在平面拟合完成后，存储最佳拟合特征平面的4个平面参数值，以此建立最佳的点云拟合平面集合a。
在获得点云拟合平面集合a之后，对照所述所述预制构件1的平面集合p＝{p1，p2，…，pn}建立预制构件设计模型的平面集合p′＝{p′1，p′2，…，p′n}。即，按照所述预制构件1被选定的平面特征在预制构件设计模型上选定相同位置的平面特征，建立特征集。
建立所述预制构件设计模型的平面集合p′之后，从所述预制构件设计模型的平面集合p′中提取平面参数，并据此建立相同平面参数的设计模型平面集合b＝{b1，b2，…，bn}。
建立所述设计模型平面集合b之后，进行平面对象的拟合配准，并获取姿态变换矩阵h。在此过程中，固定设计模型平面集合b，以点云拟合平面集合a为移动对象进行变化，在数据处理软件(例如geomagicstudio)中利用拟合配准算法(也称为面到面的匹配算法)进行平面特征集的姿态变换，并保存姿态变换矩阵h。
最后，利用所述姿态变换矩阵h对所述预制构件1的点云进行姿态变换，由此完成点云与设计模型的配准合模。
在本实施例提供的预制构件点云与设计模型合模方法中，基于预制构件1中选定的若干个平面特征进行合模，能够有效降低人为选点带来的合模误差，由此提高预制构件质量检测的精度与可信度。
实验效果证明，本实施例提供的预制构件点云与设计模型合模方法可以为预制构件点云数据的整体评估提供技术支持，并且能够减少传统合模过程中人工选取配对点的不可靠及不确定性。
值得说明的是，本实施例提供的预制构件点云与设计模型合模方法可以应用于几何形体规则的预制构件，也可以应用于几何形体不规则的预制构件，针对无明显拼接特征或者无先验特征的预制构件也能够进行点云与设计模型的高精度配准合模，为精密预制构件的质量检测、模拟预拼装等工作奠定了基础。
综上，在本发明提供的预制构件点云与设计模型合模方法中，通过选定预制构件的若干个平面特征，并在此基础上进行平面对象的拟合和配准，实现高精度合模，能够有效降低人为选点带来的合模误差，提高预制构件质量检测的精度与可信度。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本申请的保护范围。
1.一种预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，包括：
步骤一、获取预制构件的点云数据，并对所述点云数据进行降噪处理；
步骤二、选定所述预制构件的若干个平面特征，以建立所述预制构件的平面集合；
步骤三、按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据，以建立平面点云选择集；
步骤四、对所述平面点云选择集进行平面拟合，以获得点云拟合平面集合；
步骤五、对照所述预制构件的平面集合建立预制构件设计模型的平面集合；
步骤六、从所述预制构件设计模型的平面集合中提取平面参数，并建立相同平面参数的设计模型平面集合；
步骤七、利用所述设计模型平面集合和所述点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准,以获取姿态变换矩阵；
步骤八、利用所述姿态变换矩阵对点云进行姿态变换，完成点云与设计模型的合模。
2.如权利要求1所述的预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，在获取所述预制构件的点云数据时，点云的采样间隔小于5mm。
3.如权利要求1所述的预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，在按照所述预制构件选定的若干个平面特征分别选择对应的点云数据时，每个平面特征对应选择的点云数量大于该平面特征点云总数的70％。
4.如权利要求1所述的预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，在利用设计模型平面集合和点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准时，固定所述设计模型平面集合，以所述点云拟合平面集合为移动对象进行变化。
5.如权利要求1所述的预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，在利用设计模型平面集合和点云拟合平面集合进行平面对象的拟合配准时，拟合特征设置为平面，误差阈值设置为1mm。
6.如权利要求1所述的预制构件点云与设计模型合模方法，其特征在于，在对所述平面点云选择集进行平面拟合时，采用ransac算法分别对所述平面点云选择集内同一个特征的点云进行平面拟合。
技术总结