基于nurbs參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法，包括以下步驟：NURBS參數(shù)曲面重構(gòu)，NURBS曲面參數(shù)反求，變形前后對應點確定，變形量的計算，重復直到計算出變形前后建筑物曲面模型中所有對應點的變形量；本發(fā)明可根據(jù)變形前后建筑物曲面的散亂點云模型，快速地獲取變形前后建筑物曲面對應點，準確地計算出建筑物曲面的變形量，運算量小，求解精度高，計算效率高，不僅能夠探測出建筑物曲面模型中微小的變形，同時還可以獲取建筑物曲面模型在三維空間中的變形。
【專利說明】基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種NURBS曲面建模分析方法，具體涉及一種建筑物變形監(jiān)測方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]三維激光掃描技術(shù)通過發(fā)射紅外激光直接測量儀器中心到測量目標的角度和距離信息，獲取測量目標的三維數(shù)據(jù)，屬于無合作目標測量技術(shù)，不需要任何測量專用標志，直接對物體進行測量，能夠快速獲取高密度的三維數(shù)據(jù)，得到一個表示實體的三維點云模型。該系統(tǒng)以高精度、高密度、高速度和免棱鏡地測量建筑物表面點，具有高時間分辨率、高空間分辨率和測量精度均勻等特點，已經(jīng)開始應用在建筑物及其結(jié)構(gòu)表面的柔性變形監(jiān)測，例如:構(gòu)件在外力作用下的彎曲變形、撓度變形、扭轉(zhuǎn)變形等。
[0003]根據(jù)三維激光掃描技術(shù)掃描測量的點云數(shù)據(jù)，獲取建筑物表面的柔性變形，首先要找到變形前后建筑物表面在點云數(shù)據(jù)中的對應點，然后對其求差來獲取變形量。目前常見的算法是將曲面用無數(shù)小平面構(gòu)成的平面立體來代替，將曲面間點的對應關(guān)系轉(zhuǎn)換成平面立體間的對應關(guān)系來處理，這種算法存在著運算量大，算法效率低的缺點，同時還存在求解精度與運算量的矛盾問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]發(fā)明目的:本發(fā)明的目的在于為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種能探測出微小的變形、確定點云模型在三維空間上的變形的基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法。
[0005]技術(shù)方案:本發(fā)明所述的一種基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法，如圖1所示，包括以下步驟:
[0006](I)NURBS參數(shù)曲面重構(gòu):利用三維激光掃描技術(shù)獲得變形前后建筑物表面點云數(shù)據(jù)，根據(jù)NURBS參數(shù)曲面構(gòu)建技術(shù)，重構(gòu)變形前后建筑物表面的曲面模型，如圖2所示，該技術(shù)把二維空間中的一個參數(shù)平面區(qū)域D映射為三維空間中的一個曲面P，參數(shù)平面中u和V的方向與NURBS曲面表面矩形方格網(wǎng)相對應，即為NURBS表面矩形方格網(wǎng)在平面上的投影，并且參數(shù)平面中任意一參數(shù)Utl, Vtl)對應著NURBS表面上的點P (U(l，Vtl);其計算公式為:
[0007]
【權(quán)利要求】
1.一種基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法，其特征在于:包括以下步驟: (1)NURBS參數(shù)曲面重構(gòu):利用三維激光掃描技術(shù)獲得變形前后建筑物表面點云數(shù)據(jù)，根據(jù)NURBS參數(shù)曲面構(gòu)建技術(shù)，重構(gòu)變形前后建筑物表面的曲面模型:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于NURBS參數(shù)曲面的建筑物表面柔性變形監(jiān)測方法，其特征在于:步驟(2) NURBS曲面參數(shù)反求的方法包括以下步驟: ①、NURBS曲面重采樣:對變形前NURBS曲面P上所有點的曲面參數(shù)u和v進行均勻采樣，根據(jù)采樣后的曲面參數(shù)(Ui, Vj), i = 1，…，r; j = 1，…，w,其中r和w分別表示對曲面參數(shù)的采樣數(shù)，計算出所有曲面參數(shù)對應的NURBS曲面點坐標P (Ui, Vj),重采樣以后的點云模型為P1 ; ②、近似參數(shù)域計算:為了確定出曲面P上任意一點S對應的NURBS曲面參數(shù)(us，vs)，利用空間八叉樹點云數(shù)據(jù)k鄰域搜索算法，對重采樣點云模型P1進行搜索，找到距離S點最近的四個點S' y 2、S' 3、S' 4,確定其對應的曲面參數(shù)(Ui, Vj), (Ui, vj+1), (ui+1, vj+1),(ui+1, Vj)作為S點的最近曲面參數(shù)區(qū)域； ③、參數(shù)域細分:根據(jù)所求點S的最近曲面參數(shù)域，采用平面四叉樹分割的方法，對點S的最近曲面參數(shù)域進行分割，得到1、I1、II1、IV四個子區(qū)域，其交點處的參數(shù)為(wv')，由于點S的參數(shù)(us，Vs)處于第IV子區(qū)域內(nèi)，對該區(qū)域再進行分割，得到IV-l、IV-2、IV-3、IV -4,交點處的參數(shù)為(K2，'^ )，如此進行t次重復分割,直到參數(shù)')對應的曲面坐標S(uit，' )與S點的坐標S (us, Vs)滿足兩點間距離,vs)~S(uSt,)| < ￡，其中ε為閾值，取值范圍為O~0 .9mm。
【文檔編號】G01B11/16GK103884291SQ201410117875
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月27日
【發(fā)明者】岳建平, 周保興, 席廣永, 梁子亮, 鄭應新 申請人:河海大學, 鄭州輕工業(yè)學院