徠卡三維激光掃描系統在建筑物精細建模中的應用

朱曙光，何 寬，2 ，周建鄭

(1. 黃河水利職業技術學院測繪工程學院，河南 開封 475003； 2. 河南理工大學測繪與國土信息工程學院，河南 焦作 454000)

近些年，隨著信息科學和計算機技術的飛速發展，測繪科學技術也發生了巨大變革，三維激光掃描技術已逐步應用于三維建模、變形監測等領域中。利用三維激光掃描技術進行高精度的三維建模還主要應用于機械模具這些小型化產品的設計和生產方面，而對于高大建筑物因采集受地形、建筑物本身結構及環境條件等的影響，會導致點云數據出現缺失或產生噪聲，要想獲得高精度的建模效果具有一定的難度。本文主要以河南理工大學西門為例詳細論述了基于Leica Scan Station P40三維激光掃描系統在建筑物精細建模中的應用。

1 Leica Scan Station P40三維激光掃描系統

Scan Station P40是由徠卡公司生產的新一代超高速三維激光掃描系統，主要包括三維激光掃描儀、專用標靶、計算機和Cyclone配套數據處理軟件等構成。主要有以下特點：

(1) 全方位視角測量、速度快、精度高。Leica P40可以實現360°×290°無死角的掃描，掃描速率可以達到1 000 000點/s，單點的測量精度可達mm級，掃描儀的精掃標靶獲取精度為2 mm，保證了數據配準的精度。

(2) 自動獲取高分辨率圖像。Leica P40三維激光掃描儀集成了400萬像素自動調焦的數碼相機，它可以拍照和獲取連續圖像，獲取的高像素照片可以用于三維點云數據的紋理貼圖。

(3) 外業操作便捷、智能化程度高。P40內置功能強大的機載程序，高分辨率的彩色觸摸屏操作，使外業的數據掃描工作非常直觀、便捷，同時還可以結合棱鏡或GNSS進行外業掃描作業，能夠大大提高作業速度和內業數據的配準精度。

(4) 功能齊全的專業后處理軟件。主要包括三維點云數據處理的Cyclone軟件、Cloudworx及TruView功能模塊，這些使得點云數據的處理更加容易和高效。其中Cyclone軟件為三維激光掃描領域的主流點云數據處理軟件，用戶使用該軟件即可以高效控制掃描儀對實體進行掃描，高速有效地提取高分辨率點云數據。

2 點云數據采集

2.1 準備工作

掃描前應根據目標位置和形狀合理設置測站位置和數量，測站位置應選擇在地勢平坦、地基穩定且視野開闊的地方，以保證能最大范圍地掃描到被測目標。Lecia P40三維激光掃描儀具有測站定向功能，使用該功能可以在數據采集時使獲取的點云數據自動完成配準，若布設標靶則應結合測量實際情況和具體要求，將標靶布設在各測站掃描的重疊區域內，公共標靶數量一般不少于3個，并且盡量避免位于同一條直線上。

2.2 掃 描

為了保證建筑物掃描數據的完整性和減小原始數據及配準誤差，本次分別在4個控制點上進行了掃描，通過對掃描儀進行掃描視場、分辨率和照片控制的設置等掃描參數設置后自動完成對建筑物進行點云數據掃描和影像獲取。

2.3 點云數據預處理

點云數據預處理主要是利用Leica三維激光掃描儀配套的數據后處理軟件Cyclone完成，其處理過程包括點云配準、去噪濾波、點云分割等內容。

2.3.1 點云數據配準

數據配準就是將基于各個測站的掃描點云數據合并為一個完整統一坐標系下的點云，主要有標靶配準、控制點配準、點云配準等多種方法。若掃描時進行了設站定向操作，則系統會自動完成數據配準。

2.3.2 點云去噪

由于受儀器精度、物體表面、環境等因素的影響，掃描的點云中會出現一些噪聲點，如果不把這些點去除，必然會影響后續建模的精度。對于噪聲點的判別，一些明顯的異常點和散亂點，可直接通過肉眼判別并予以刪除，還可以根據已知信息確定的掃描儀姿態參數來判定點云數據有效范圍，從而剔除有效范圍之外的數據。

2.3.3 點云濾波

點云濾波即對去噪后點云數據所進行的平滑處理。通過濾波可以有效提高后續建模的質量，同時可以降低點云的密度，節約數據存儲空間，提高后續數據處理的速度。點云濾波主要是利用掃描儀配套數據處理軟件，采用人工交互方式進行編輯處理。去噪濾波后的點云數據如圖1所示。

圖1 去噪濾波后的點云數據

3 三維精細建模

在Cyclone軟件對點云數據進行預處理的基礎上利用Geomagic對合并后的點云數據進行了三維精細建模。利用Geomagic構建建筑物三維模型一般需要經歷點、多邊形和曲面3個階段的數據處理。

3.1 點階段

點階段是對配準后點云質量和數量做進一步的處理，為了更加清晰、直觀地觀察點云數據可以進行著色處理，由于在Cyclone中進行點云配準時已對點云進行了去噪濾波處理，在這里可以直接對點云數據進行多邊形網格的創建。

3.2 多邊形階段

利用三維激光掃描儀掃描建筑物時，由于受植被、行人等障礙物的遮擋及建筑物表面反射等因素影響使掃描的點云數據缺失，造成在多邊形模型上出現一些孔洞或缺口，為了提高建模精度，必須對其進行填充和修補。經過修復處理后多邊形數據量大，同時可能還存在一些明顯凸起和比較粗糙的區域，在保證建模精度的情況下還可以對三角形格網進行簡化和光滑處理，以達到進一步減少內存占用、提高數據建模質量和速度的目的。

3.3 曲面階段

曲面階段是在曲面編輯狀態下通過提取輪廓線對其編輯、移動、細分延伸和升級約束等處理到準確位置以保持輪廓線的平順，然后依次進行構造曲面和柵格并進行一系列的編輯處理，最后擬合一個連續的Nurbs曲面。擬合曲面整體效果如圖2所示。

圖2 擬合曲面整體效果圖

4 三維建模精度分析

4.1 點位精度分析

4.1.1 儀器測量誤差

三維激光掃描儀獲取的點云數據誤差主要包括測角和測距誤差，這兩方面的誤差對三維模型點位精度的影響為[1]

(1)

式中，md為儀器的測距誤差；mβ為儀器的測角中誤差；S為測站點與目標之間的水平距離。徠卡P40三維激光掃描儀的測距精度為3 mm/50 m，測角精度為8″，掃描目標距離在20 m以內，這些數據代入式(1)可得儀器測量誤差為m1=3 mm。

4.1.2 標靶精度誤差

根據徠卡P40的標稱精度，其標靶獲取精度的為m2=±2 mm。

4.1.3 點云數據配準誤差

由前面點云數據配準部分可知本次配準點云的最大誤差為m3=±2 mm。

根據誤差傳播定律可知，點位誤差的理論值為

(2)

將以上數據代入式(2)，可得點位總誤差為m=±4.1 mm。

4.2 三維模型與實測結果對比分析

本次通過分別在點云數據和模型數據上選取并量測對應的10條邊長，然后和全站儀觀測的數據進行了比對分析。測得的距離數值見表1。

表1 三維模型、點云與全站儀對比

從表1中可以看出，點云數據上量測的邊長與全站儀觀測所得的數據之間偏差較小，邊長的變形最大為6 mm，最小為1 mm，邊長中誤差最大為1/937，最小為1/16 725，由于受到點位的偏移，點云擬合算法及模型的修補等因素的影響，三維激光掃描所建立的模型與全站儀觀測所得的數據之間存在著一定的偏差，邊長的變形最大為43 mm，最小為4 mm，邊長中誤差最大為1/348，最小為1/1394。屋頂在建模過程中使用鏡像功能，導致數據不是絕對分割，因此屋頂模型與全站儀數據偏差稍大。

5 結 論

利用三維激光掃描技術不僅能夠自動、快速、非接觸地獲取建筑物表面海量三維空間坐標數據，并且通過對點云數據進行處理分析能夠快速實現高精度、高仿真模型的構建，可以滿足各種工程的需要。與此同時三維激光掃描技術仍處在一個不斷發展、完善的階段，相信未來三維激光掃描硬件及軟件功能的提升必將使其在建筑物精細建模及其他領域得到更深入的應用，這也是三維激光掃描技術未來發展的一個必然趨勢。

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