三维激光扫描关键技术与实体建模现状

三维激光扫描关键技术与实体建模现状
郑少开;郑书民;丁军;薛天纵;胡松
【摘要】本文以三维数字化流程为切入点,在总结分析地面三维激光扫描关键技术的基础上,探究了现阶段市场上主流的地面三维激光扫描仪性能指标及常用数据处理软件数据处理方法.重点指出了各数据处理软件的处理特点及实体建模的发展现状.进一步结合古建筑的三维激光扫描与实体建模应用,提出了一些在数字化项目实施过程中存在的问题并给出了初步的对策及建议.
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2017(000)0z2
【总页数】5页(P58-62)
【关键词】数字化;三维激光扫描;数据处理;实体建模
【作者】郑少开;郑书民;丁军;薛天纵;胡松
【作者单位】建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007;建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007;建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007;建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007;建设综合勘察研究设计院有限公司,北京100007
【正文语种】中文
【中图分类】P225.2
三维激光扫描技术作为获取空间三维信息的一种新兴科技手段,在进入中国的二十几年间取得了快速的发展与广泛的应用,其作业流程也日趋规范与完善。

本文通过
对比现阶段市场上主流的地面三维激光扫描仪软、硬件特点,详细论述了在各个作
业流程中的注意事项及存在的问题,并针对这些问题提出了一定的对策及建议。

三维激光扫描仪自引入中国以来,国际知名品牌的扫描仪得到了极大的普及与应用。

于此同时,国内的厂商也取得了长足的进步,但与国际上的知名品牌相比还有着相应
的差距。

现今,市场主流的地面三维激光扫描仪型号及性能指标如表1所示。

对于
古建筑的点云数据采集而言,短程、快速及高精度应是仪器应该满足的基本特质。

根据三维激光扫描测距原理,地面三维激光扫描方式大致可分为两类:相位式及脉冲
式[1]。

相位式的扫描仪采集速度较快,但扫描距离较近。

脉冲式的扫描仪适用于超
长距离的点云数据采集,但速度比较慢。

两种方式的扫描仪相得益彰,基本满足项目
的需求。

在古建筑点云数据采集时,由于古建筑构件多样化且普遍比较复杂,恰当的
扫描方案与参数设计是保障点云数据完整性的重要措施。

三维激光扫描仪一般都内置相机或者留出了外接相机的接口,如果相机位置参数与
扫描仪位置匹配度较好,可以根据照片及点云的位置关系进行初步的纹理映射,得到
初步的彩色点云,但这种彩色点云很难满足高精度正射影像及相关数据成果的需求。

同时,完整而高质量的的影像数据采集也是近景摄影测量的基础。

因此,一般情况下,古建筑的数字影像需要进行人工采集。

人工采集拍摄数码照片时应按照全方位、多重叠、多角度、高清晰的原则,依据有
关技术要求并充分考虑摄影用光(光线强度、均匀度与入射方向等)和色彩还原问题[2]。

同时,纹理照片的分辨率是决定模型纹理和正射影像图精细度的主要指标,因此,纹理数据采集时应根据对象的细致程度,采用适当的分辨率进行数据获取。

三维激光扫描点云数据处理软件现在大致可以分为三类:一类为与仪器配套的处理
软件,如Cyclone、Faro Sence、Riscan Pro、RealWorks等,此类软件注重与仪
器的配合操作,侧重在数据采集及数据的预处理;另一类则为专业的数据后处理软件,由逆向工程引申而来的Geomagic、Imageware、PolyWorks及3DReshaper等,
此类软件侧重于点云数据的后处理;此外还有一类基于第三方开源库开发的一些数
据处理软件,如OpenMesh、MeshLab、CloudCompare等,此类软件适于进行二次开发,实现一些定制化的功能。

古建筑点云数据预处理与其余结构类型的点云数
据预处理本无本质区别,只是基于古建筑构件的复杂化及多样化,在点云数据预处理
时要注重保证数据的完整性。

点云数据预处理主要包括配准、去噪、精简及分割几个步骤。

下面一一阐述。

多站点云数据配准的方法主要包括两种:一种是逐站配准的方法;另一种就是整体的
全局配准[3]。

目前的数据处理软件尚不能完全有效地解决多站配准的误差累积问题,参与配准的站点越多,点云模型整体尺度的误差也就越大。

所以点云数据的整体
配准是一个必经之路。

表2总结了现阶段各类数据处理软件大致的点云配准方法。

目前的数据处理软件去噪主要是两种手段:手动去噪和自动去噪。

对一些比较明显
的噪点,我们可以直接通过多种方式的直接选取或者反选将其删除,而自动去噪主要
依赖于曲率法、弦高法及距离值法[4]。

Riscan Pro结合地形点云数据采集开发的
植被滤波功能,在实际应用中取得了不错的效果。

常用的精简算法主要包括均匀方格精简法、曲率精简法和平均点距值精简法[5]。

具体的各类数据处理软件的点云精简算法大同小异,在此不再赘述。

点云分割为之后更好的构建三维模型及模型构件管理提供基础。

同样,点云的分割
分为手动分割、半自动交互式分割与自动分割,自动分割的主要方法有:按照算法原
理可分为区域生长算法,分层聚类法,迭代聚类法,谱分析法,骨架抽取法,隐式方法等[6]。

目前各类数据处理软件对于点云的自动分割基本上还是一个空白,绝大多数情况还是依赖于手动分割。

分割古建筑点云或者模型的最终目的在于得到“有意义”的构件,而分割特征函数或准则的选择是其中的重点和难点。

现有商业软件的发力
方向大致都在几何体素的识别及提取,对于真正的构件自动分割体现的较少。

Geomagic Design X在数据分割上走在了前列,其首先对网格模型进行有意义的自
动划分,再对划分的结果进行人工干预从而得到真正的“有意义”的构件,最后再拟合高精度的正向模型或几何体素,这对构件的提取效率和建模精度都有了极大的提高。

点云数据经预处理后,就可获取预期的点云模型。

古建筑的三维点云模型只包含表面测点的空间坐标信息,必须通过表面重建获取相应的三维几何模型[7]。

目前,大规模点云数据的网格化主要通过对点云进行三角剖分来实现。

但现代意义上的模型还应涵盖实体模型、线框模型及深度图像模型等。

下面简述各类数据处理软件中模型建立的基本方法。

4.1.1 正向模型的建立
正向模型的建立大多是基于AutoCAD、Revit、UG、Rhinoceros、Maya、3Ds Max及SketchUp等平台建立。

如Pointsense/PointCloud Buikding是加载在AutoCAD平台的一款专业点云处理软件,其可以导入Leica、Riegl及Trimble扫描仪的点云数据或工程文件进行后期处理;M-Cloud是加载在3Ds Max平台的一款专业点云处理软件;而Cyclone软件还专门推出了针对AutoCAD的CloudWorx插件。

Geomagic Design Direct及Geomagic Design X作为拓展了正向建模技术的逆向工程软件,可以说是一个正逆向结合的楷模,但相较AutoCAD及3Ds Max等正向建模软件,其正向开发能力还有一定的差距。

如图1所示的是在各个平台中结合建筑物点云模型构建的正向网格模型。

4.1.2 逆向模型的建立
现在大部分的数据处理软件对三角网模型的建立都有所涉及。

对于数据量超大的整体建筑来说,整体建立三角网本身并不现实,所以一般采取的是分割建模,模型合并的方法。

在古建筑数据采集中,由于室内物体相互遮挡等原因,很难采集到全部的点云数据,因
此针对点云数据缺失的情况,我们可以采取构件拟合、扫掠面生成等方式建立模型。

RealWorks、Cyclone软件预设了正向模型的基本体素,适合管道建模及工厂化建模。

3DReshaper结合三角网构建开发了隧道数据处理的一些功能,Geomagic、PolyWorks则为最为常用的三角网建模软件。

总体来说,其基本差异还是基于构网算法的不同而给出的所能修改的参数项目不同(如三角网构网角度、边长、三角形
总数等)。

由于古建筑构件比较规则且内部逻辑联系紧密,逆向三角网模型无法完整的对齐进行结构化表达,因此,具体针对古建筑建模而言,现如今比较流行的建模方式为依据其点云模型的尺度信息构建其正向模型(图2)。

在经过点云数据建网之后,我们往往还需要对三维模型进行诸如补漏洞、修正拓扑
错误、简化、平滑、压缩等后处理。

Polyworks软件中提供了2种空洞修补方法:基于空洞大小进行自动修补和用复合
贝塞尔曲面方法修补。

3DReshaper及Geomagic软件也提供了多种的补洞方式:自动补洞、边界补洞及搭桥处理等。

而三角网格的模型简化方法各软件均有不同程度的涉及,包括顶点聚类方法、区域合并方法、小波分解方法、顶点抽取方法及迭
代收缩方法等。

基于正向造型设计软件进行模型修改与编辑是模型修复的一个方向。

ZBrush、MudBox、Geomagic FreeForm作为造型设计软件的代表,应该和三维数据的后
处理更为紧密的结合起来。

而关于正逆向模型的协同操作,Geomagic、PolyWorks与3DReshaper软件都有相关的涉及,其他软件涉及较少。

如下图3为使用自由造型设计软件Geomagic FreeForm进行模型细节修复。

完整的模型信息包括几何形状与颜色纹理两个部分。

RiscanPro在相机参数校准正确的情况下可以自动快速地得到点云数据的颜色信息[8],而Faro中增加了对光感
的自动适应,得到的彩色点云质量更高。

SketchUp、3Ds Max及MudBox均是基于UV展开的平面贴图,RealWorks、3DReshaper是现实工程中应用比较多的两
款贴图软件,3DReshaper作为一个近几年崛起的软件,在纹理贴图的速度及质量上有了很大的提高,但其图像色差及边缝的处理存在问题。

而Model Painter作为国产化贴图软件,有效解决了图像色差和纹理接缝问题,并涉及到了自动化纹理映射。

三维激光扫描技术的成果多样化日益明显。

各数据处理软件输出的数字化成果因应用侧重方向的不同而不同。

传统的成果包括原始点云数据、数字影像数据、三维点云模型、彩色点云模型、三角网模型、深度图像模型。

针对古建筑,要有各建筑物剖面图、立面图、线划图、等值图、正射影像图等(图4)。

另外其成果还应包括古建筑精细构件模型、空间数据漫游产品、多源空间数据一体化存储、展示、管理平台等。

结合现实的虚拟现实、增强现实及混合现实、互联网+理念,还应该包括多种形式(电脑客户端、WEB端、移动APP端)的展示手段。

当前关于三维激光扫描的各个作业阶段已经发展的比较成熟,但在实际的点云数据采集与实体建模应用中各软件或多或少还存在一些问题,如:
(1) 对于复杂古建筑物构件,数据采集过程中死角较多,点云数据及影像数据的采集需要更合理的方案设计。

(2) 虽然点云预处理功能相对完善,但点云及模型分割、分类太依赖于手动,交互式的半自动分割有待完善,自动分割分类功能缺失。

(3) 各站点自动配准方法及整体配准功能不够完善。

(4) 缺失正、逆向模型相互协同指导,古建筑构件库的建立不完备。

(5) 数据库管理形式单一,各个商业软件之间的产品交互能力低。

Imageware、PolyWorks及Geomagic等软件是为应对工业器件的逆向工程而开发的,其数据处理模块虽在一定程度上可满足对点云数据的处理,但由于各自侧重点不一样,产生的效果也不尽相同。

而现代意义上的三维激光扫描,是基于大数据时代的三维数字化,其数据量不是简单的工业器件的逆向工程所能替代的。

Cyclone、Faro Sence、Riscan Pro、RealQWorks等软件是三维扫描仪器厂商为应对海量
点云数据及复杂三维场景而设计的,但由于各厂商之间的竞争、科研开发能力的参差不齐及工程应用不同,导致商业化的数据处理软件也是各有侧重,真正适合古建筑数据处理的软件还是一个空白。

采用激光雷达与摄影测量相结合的方法,是解决点云数据缺失的有效途径[9]。

加深对网格处理的研究并且有效加速是实现模型编辑的重点。

三维激光数字产品多样化,古建筑构件造型复杂且样式繁多,建立完备的数字产品数据库及建筑构件模型库任重而道远[10]。

基于开源库的自主软件开发是解决上述问题的一个有效途径,但一个功能完善、适于商用的三维数据处理、数据存储、数据展示与管理的综合平台的完成绝不是一朝一夕的事。

加快开发三维激光扫描技术与古建筑相结合的软件已经势在必行。

【相关文献】
[1] 王莫.三维激光扫描技术在故宫古建筑测绘中的应用研究[J].故宫博物院院刊,2011(6):143-156.
[2] 张维强.地面三维激光在古建筑测绘中的应用研究[D].陕西西安:长安大学,2014.
[3] 黄源一种基于特征提取的点云自动配准算法[J]. 中国激光,2015(3):250-256.
[4] 吕娅三维激光扫描地形点云的分层去噪方法[J]. 测绘科学技术学报,2014(5)：501-504.
[5] 王星杰. 三维激光扫描仪在道路竣工测量中的应用[J]. 北京测绘,2012(4):67-71.
[6] 马符讯散乱点云数据的分割方法探究[J]. 测绘与空间地理信息,2014(10):148-151.
[7] 阎跃观基于点云数据特征点拼接的建筑物三维重构[J]. 矿山测量,2014(3):67-70.
[8] 王学.基于多视角影像的三维模型纹理映射研究[D].湖南长沙:中南大学,2014.
[9] 韩丽娜，李缘廷.融合地面激光扫描和摄影测量技术的三维重建[J].测绘地理信息,2015(3)：10-12.
[10] 李青蒙. 激光扫描点云处理技术研究[D].辽宁大连:大连海事大学,2013.。