三维激光扫描点云数据处理与应用技术探讨

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三维激光扫描点云数据处理与应用技术探讨
韩晓川
（安徽省城建设计研究总院股份有限公司，安徽 合肥 230051）
摘 要：三维激光扫描技术主要借助密集扫描点，针对目标对象收集矢量化信息，并进行点云数据处理。

文章通
过分析三维激光扫描点云处理技术，围绕扫描建模、轨道扫描等方面探究三维激光扫描点云数据处理和应用技术内容，进而有效利用空间信息、色彩信号等要素，通过三维点云数据处理模式获取精准测量结果。

关键词：三维激光扫描；点云数据；数据处理
传统单点测量方式的精度较低，借助三维激光扫描仪获取物体表面三维精确数据，可以满足对物体三维点的高精度测量需求。

三维激光扫描点云数据处理技术包含色彩灰度、目标处理强度、目标空间信息等要素，利用点云数据的后处理模式能够充分发挥项目分析、测量、模拟、方针、检测等方面的高精度优势。

1 三维激光扫描点云处理技术
三维点云数据借助三维信息采集装置收集相关数据，其中信息收集设备一般是三维激光扫描仪。

该设备主要由控制系统、供电系统、支架系统、扫描系统、配套系统构成，其中控制系统包含扫描密度、扫描范围、扫描角度等内容，负责测量角度、距离，同时完成校正和拍照工作。

借助测距技术得到的观测值S ，被测物体的垂直角度θ、水平角度φ；物体表面p 到坐标原点的距离l ，垂直角度θ、水平角度φ，进而得到物体表面上p（x，y，z）点和坐标原点的相对三维坐标，具体表示为
，如图1所示。

图1 三维激光扫描仪原理图由于点云属性包含法向量、位置、颜色等关键信息，相较于传统的三角非均匀网格，点云模式可以科学获取相关信息，完成简易操作，科学表现数据结构。

当前三维点云技术已经将应用范围拓展至注册、数据采集、获取特征信息、表面建设、增强、简化等过程中，实现处理技术和相应点绘制形式的统一性。

2 三维激光扫描点云数据处理与应用技术探讨2.1 三维激光扫描点云数据处理建模技术2.1.1 三维激光对单体建筑的扫描建模
现代建筑属于十分规则的几何体，因此需要借助3DMax三维建模软件进行扫描，其优势是无须建筑图纸，
可以迅速获取建筑的实际尺寸，进而形成建筑群布局和真实模型，对于现代化城市的建设意义重大，且收集的数据精度较高。

但利用该模式对建模对象扫描后发现，建立表面规整的建筑模型效果不佳，原因是利用激光在平面中所采集的点密度过大。

建议使用I-SiTE Studio对扫描的点数据完成重新建模，通过人机交互模式结合点云的形状，构建点、线、面等几何元素。

因此，针对规则单体建筑的建模难度较低，建议利用三维建模软件获取建筑的实际三维尺寸，提升模型建设精度。

2.1.2 三维激光对大规模建筑的扫描建模
其一，正射投影。

三维扫描仪对于我国失修古迹的扫描具有显著的优势，由于古代建筑群的主要特点是空间狭小、结构复杂、缺少建筑图纸，因此在修缮和维护工作中需要细致分析建筑结构，对于有自身特色的建筑还应建立具体的纹理模型。

例如，在对某建筑群进行数据采集时，有效的扫描位置为123个，其中包含彩色点云、点云数据，收集数据的主要目的是获取建筑的结构，绘制相应的结构图，为后续的维护工作奠定基础。

因此，可以借助三维扫描技术获取扫描数据，对建筑结构生成投影图，使用Riscan Pro
形成正射投影图的相关插件进行绘制[1]。

在Auto CAD中绘制该建筑的立体结构，生成对应的CAD模型，便于对建筑修复工作提供技术支持；针对某一建筑，可以借助投影平面、剪裁点云数据，获取对应的剖面图，充分了解建筑结构。

其二，反射体扫描。

对于规模较大的建筑物需要细致扫描其每一位置之间的连接部位，若室内结构和走廊较为复
杂，可以在确保扫描位置的基础上放置公共反射体。

例如，应保证2个扫描位置间存在4个公共反射体，进而完成后期模型拼接工作[2]。

同时，部分建筑的高度较高，内部缺少足够的扫描空间，当扫描屋顶数据时，会选择距离楼顶200 m的位置进行扫描，当三维扫描仪正常工作时，反射体应放置在距离扫描仪200 m位置。

此外，在扫描阶段存在拼接误差，得到近似公共点，该模式主要依托网格模型或点云数据得出数值，若扫描过程中反射点采样点较少，将无法得到精准数据，会出现重影问题。

因此，可以在三维扫描工作中搭配全站仪、自动摄像测量和实景三维建模软件（agisoftmetashape）获取点云数据，提升反射体的数据精度，进而降低误差，利用agisoftmetashape获取的建筑点云图如图2所示。

z
y
x
p（x，y，z）
L
o
θα
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图2 三维建模软件点云扫描数据
2.1.3 确定模型参数
此过程主要借助RANSAC算法，在噪音点云数据内结合检测模型设置参数，具体提取工作如下：首先，设置Data 样本集内模型M，结合其特征确定最低抽样数量n。

从其内部选出n个样本构建初始模型M1。

其次，在剩余样本，即SC=Data-s内随机抽取样本集，设置为S’，构建模型为M’。

若M’和M1的误差低于阈值，则S’和S二者可以样本一致集。

若该一致集超过常规模型最低样本阈值N，则得出正确模型，并将M1设置为最优模型。

此外，建议进行平面区域分割。

若将点云划分为非平面和平面区域，则结合RANSAC算法，能够减少采样点数，加快检测速率，进而获取更优质的检测数据。

利用RANSAC 算法开展平面检测工作时，无须收集建筑全部点云数据也可以进行设置。

比如，若某子块中采样点数量是size（ω），采样点法向量点积大于阈值，则二者法向量相似。

同时，若在系数区域进行采样，且个数低于μsize（ω），则应将该子块当作稀疏块。

在计算中因为会受到噪声影响，因此结合经验，可以将σ设置为0.98、μ为0.4、η为0.7。

2.2 古建筑中应用三维扫描点云处理技术实例
以沈阳火车站为例，借助三维激光扫描技术，通过Rigel VZ-400扫描仪对该建筑进行扫描，主要指标包含以下内容：近红外线的波长是1 550 nm，安全级别是Class 1，光斑直径是0.25 mm，扫描精度是3 mm，扫描视场为360°（水平）、100°（垂直）。

同时，若扫描表面反射率超过90%，则高速扫描过程中距离是350 mm，长距离扫描为600 m，具体扫描过程如下：
其一，数据采集。

沈阳火车站在平面领域属于轴线对称，正立面中横纵结构共分成3段。

其二，数据处理。

借助Riscan PRO软件，可以对建筑相邻站点的公共同位点进行粗拼接，结合点云误差最小化的规律进行细拼接，进而将车站的点云数据集中扫描至仪器坐标系中，完成平滑处理和点云数据滤波处理。

其三，成果输出，借助Geomagic建立三角网模型，应用数码相机、三维模型将高分辨率图片导入软件中完成映射，重建三维模型，绘制火车站剖面图、立面图、侧面图，进而为建筑后期修缮和调整提供依据。

2.3 工程建设中的三维激光扫描点云数据处理技术
2.3.1 三维轨道检测技术
新时期轨道检测工作中，三维激光点云数据扫描处理技术已经得到了创新和应用，该模式主要借助轨道板IPC检查仪检测轨道状态，优化检测工作的精确度。

由于传统的轨道板检测属于人工巡检方式，主观因素、外界因素影响较大，利用高清图像传感器、线结构光等模式，结合IPC轨道板检查仪，能够自动获得轨道周边三维点云数据和轨道的表面图像，科学分析支承层和轨道板之间缝值的变化。

同时，借助轨枕编号、轨道板编号可以预估轨道裂缝问题，进而加强对轨道表面裂缝的自动化、数据化的排查。

当前IPC检查仪能够针对CRTS I型、Ⅱ型、Ⅲ型的裂缝问题完成检测，并应用三维扫描点云数据技术对轨道的扣件进行检查，提升项目检测工作的效率。

因此，相较于传统的人工轨道检测技术，三维激光扫描点云数据处理技术可以科学完成轨道检测，通过细节排查为保养和维修工作提供技术支持。

2.3.2 市政工程三维激光扫描技术
工程建设过程中会遇到运算复杂、较难接触的测量任务，例如高密度多点测量、剖面测量。

激光点云技术的密度较大，包含三维坐标的属性，因此可以借助影像技术提升点云数据精确度。

例如，对某桥梁进行变形检测时，在系统中输入扫描拍摄影像和点云数据，操作对象是激光点云，通过影像叠加方式实现检测过程的可视化，进而针对分辨率、清晰度完成质量控制。

同时，借助Profile移动点云，在影像中获取剖面的位置，绘制桥墩高程的对应剖面圆，利用圆心坐标计算桥墩的偏移量。

若需要测量桥拱线性，应沿着剖面方向调整点云，或借助MicroStation中三维建模功能还原对象三维模型，发挥三维激光扫描技术的优势。

3 结语
综上所述，依托三维激光扫描仪，通过采集目标三维点云的数据作为依据，结合激光点云的坐标属性进行分析计算，可以对目标进行三维检测。

点云数据模式针对影像和精度均提升了解析力，丰富了产品服务类型的多样化，例如纹理模型、正射影响等，确保三维激光扫描仪的数据测量结果实现直观化、智能化、可视化。

参考文献
[1] 刘建维.三维激光扫描点云数据处理技术与应用研究[J].信息与电
脑：理论版，2020，32（2）：20-22.
[2] 黄传朋.基于三维激光扫描仪的三维地形获取及应用[D].天津：
天津理工大学，2019.
作者简介：
韩晓川，工程师，研究方向为摄影测量、工程测量。