基于三維激光掃描技術的管道安裝偏差分析*

包 勝，葉 翔，楊 成，陳亮泓，方玄略

(1.浙江大學建筑工程學院，浙江 杭州 310058； 2.杭州錢塘智慧城投資開發有限公司，浙江 杭州 310019； 3.藍城樂居建設管理集團有限公司，浙江 杭州 310016)

0 引言

近年來，我國管線工程數量和規模不斷擴大。管線綜合施工需在有限空間內完成暖通、給排水、電力、通信等專業系統的安裝，其碰撞沖突、返工修改問題突出，往往出現實際安裝管道與設計模型不一致的情況，增加了后續施工驗收和管道檢修管理的難度。因此，有必要在竣工后對實際管道進行偏差分析。傳統偏差分析手段大多依賴人工，往往耗時長且精度不高，還存在人工檢測難以進行的死角，使管道施工進度受到限制。

三維激光掃描技術是通過掃描儀發射激光，獲取被測物體表面三維坐標等多種空間信息的非接觸式主動測量技術，能滿足較高的測量要求，具有廣闊的工程應用前景。國內外學者開展了一系列三維激光掃描的應用研究。晏華平[1]研究了基于三維激光掃描技術的室內管道工程模型重建方法，手動重建了室內場景及管道系統的三維模型；邵為真等[2]將三維激光掃描技術應用到石化企業管道測量中，實現了基于點云數據的半自動化管道模型重建；鄭金鋒等[3]設計了基于三維掃描技術的建筑施工質量檢測方案，利用軟件對三維掃描數據與建筑設計模型進行比對,實現了建筑施工質量檢測；楊雪姣等[4]在特異性建筑施工檢測中引入三維掃描技術，對比三維點云數據與設計模型，分別提出了針對管道支架加工精度和復雜空間曲面混凝土的檢測方法。

綜上，目前國內外已采用三維激光掃描技術對管道三維模型重建與特異性建筑檢測等方面開展研究，但針對室內管道工程的應用研究較少[5-8]。本文將三維激光掃描技術應用于管道偏差分析中，利用三維激光掃描技術獲取管道點云數據，通過逆向建模再現真實施工模型，并結合工程實例進行管道安裝偏差分析，驗證了該方法的可行性。

1 工程概況

杭州市某學校項目總用地面積45 400m2，總建筑面積68 568m2，其中地上建筑面積43 358m2，地下建筑面積25 210m2。建設內容主要包括教學樓、實驗樓、綜合樓、食堂、操場、地下車庫、田徑場和籃排球場等。以學校某泵房為例開展分析，面積約140m2，凈高6m，泵房凈高較大，室內管道包含消防管道、噴淋管道、給水管道，且擁有大量大型設備。管道安裝內容多、施工復雜、工藝要求高，對管道安裝工程的偏差控制提出了較高要求。泵房實景如圖1所示。

圖1 地下泵房實景

2 數據采集及預處理

2.1 數據采集處理流程

根據泵房項目特點與偏差分析需求，設計了基于三維激光掃描技術的數據采集處理流程，包括外業數據采集、數據預處理與逆向建模。

2.2 外業數據采集

使用Trimble TX6地面式三維激光掃描儀進行分站掃描，掃描速度為500 000點/s，測距為0.6～120m，測距誤差<2mm。為保證掃描質量，掃描前需仔細踏勘現場，同時確保各站點掃描范圍拼接后無被遮擋區域[9]。不同測站點云彼此獨立，其拼接還需提前布設標靶。本項目泵房實際掃描時選用平面黑白標靶，共布置5個測站(三角形標志)與6個標靶(大寫英文字母)，得到了滿足后續數據處理要求的完整點云數據。測站與標靶布置如圖2所示。

圖2 測站及標靶布置

2.3 數據預處理

分站掃描后得到的點云信息零碎，為得到完整信息，必須對數據進行預處理，包括點云拼接、分割和降噪[10-11]。

將掃描儀數據的TZF文件導入配套處理軟件trimble realworks中進行處理。首先需拼接點云，采用自提標靶配準進行點云拼接，進入目標分析器后，在圖像中提取標靶形狀并編號，隨后點擊“匹配”，軟件便自動根據標靶完成拼接。通過配準報告可知，各測站點云間誤差基本在1mm左右，整體誤差為1.08mm，在可接受范圍內，可信度較高。

拼接完畢后，使用分割工具可分割出特定區域點云。對于管道點云模型，將室內設備、管道點云分層分區處理可減少軟件窗口內管道復雜程度與重合度，排除其他區塊干擾，為后續建模與具體應用提供便利。本案例中，整體管道被分割為上、下層共4部分，有效減少了密集管道的相互干擾，并使后續逆向建模的模型質量明顯提高。

通過外業掃描采集得到的點云數據含有大量雜點，需進行降噪處理，減少數據點誤差和冗余，使用Warp軟件進行點云降噪。Warp軟件可選出主體點云和離群噪點進行刪除，實現點云去噪。但實踐中發現，Warp軟件的降噪效果并不理想。Warp軟件對于少數距離主體點云較遠的分散噪點和團簇狀噪點的去除效果明顯，但無法消除大量與主體管線連接的離散點，需進行人工去除，效果如圖3所示。由于軟件算法本身的局限性，已有降噪功能無法消除與主體點云連接的成群離散點，需對軟件算法進行改進或通過人工操作進行消除[12]。

圖3 點云降噪效果

2.4 逆向建模

針對管道模型特點，嘗試使用trimble realworks和FARO as-built兩種方法進行半自動化模型建立。trimble realworks內置的自動管道組件可通過手動選取管道部分點云，隨后自動擬合形成小圓柱體(見圖4a)，再進行自動追蹤，持續形成與之相連的整根管道模型(見圖4b)。重復操作后，即可形成完整管道模型。自動管道組件可按路徑連續識別管道，效率較高，但只能形成簡單幾何體，不能直接得到BIM模型，因此在本案例中并不適用。

圖4 trimble自動管道工具建模過程

嘗試使用FARO as-built進行逆向建模。FARO as-built是FARO公司基于Revit研發的擬合模型插件。使用時先將點云導入Revit，選取管道兩點，軟件將自動擬合兩點間管道，生成BIM管道模型。雖然該方法手動工作量大，且事先需準備相應的構件庫，但可直接生成BIM模型，且精度更高。因此，本案例在實際建模中采用FARO as-built插件配合人工校正的方法，半自動化建立了管道實際施工模型，如圖5所示。

圖5 管道實際施工模型

3 偏差分析應用

3.1 室內結構偏差分析

1)墻體偏差 將現場墻面點云與設計模型的墻體內表面進行三維檢測，色譜偏差結果如圖6所示。由圖6可知，僅有部分區域明顯有偏差，其余部分基本與設計模型相同。對比點云和設計模型發現，該處配電箱安裝與設計不符，但此處在設計中無管線經過，且前方空間充足，因此不影響管道施工。

圖6 墻體內表面三維檢測

2)樓板下凈空 使用trimble realworks測量工具在現場點云中多次均勻選點檢測凈空，得到撓度值為5mm。根據GB 50010—2010《混凝土結構設計規范》, 允許撓度值按4 000/250=16mm計算，凈高偏差在允許范圍內。

3)梁下凈空 在現場點云中對梁各分段進行測量，得到各梁最低點下方凈空數據，如表1所示。

表1 各梁最低點下方凈空統計 mm

由表1可知，最大偏差為24mm，根據規范, 允許撓度值為7 000/250=28mm，凈空偏差在規范允許范圍內。

最后在Navisworks中進行碰撞檢驗，查看現場樓板及梁施工偏差是否會影響管道施工，部分檢測結果如圖7所示。結果表明，少數管道布置不滿足現場情況，需對設計進行修改，降低部分管道高度，避免與梁產生碰撞。

圖7 現場梁與設計管道碰撞檢測

3.2 支架偏差分析

支架安裝先于管道安裝，因此，在室內結構檢測后還需分析支架偏差情況。在支架施工中，也可進行多次支架偏差分析，根據偏差結果調整支架設計方案，進而減小支架偏差。

支架偏差分析首先需進行外業掃描獲取點云數據，而后分離出支架部分，并導入支架設計模型進行對比。部分對比如圖8所示(大寫英文字母標記的是設計模型，小寫英文字母為實際支架位置)。由圖8可知，部分支架的設計與施工存在明顯差異。

圖8 現場支架與設計支架對比(部分)

為查看已施工支架是否影響管道后續施工，需將現場支架與管道BIM模型導入Navisworks中進行碰撞檢測。檢測前需將支架點云逆向建模。本案例嘗試了Warp點云封裝與trimble最佳擬合兩種方法，最后選用后者對支架進行逆向建模。將建好的現場支架模型在Revit中定位后，與管道模型一同導入Navisworks中進行碰撞檢測，檢測結果如圖9所示。結果顯示有部分管道設計模型與已施工支架產生碰撞，說明現場支架實際施工與設計存在偏差，管道無法按原設計布置，可能需返工調整支架位置或修改管道設計。

圖9 支架與管道碰撞檢測

除檢測支架設計與施工的偏差情況，現場支架相對位置也需檢查。使用軟件內置的測量工具可得到支架關鍵點間的坐標信息，如圖10所示。圖10顯示間距2 130mm的支架，高度差約為2mm，參照相關規范，支架間距與相對高度差均符合要求。

圖10 支架相對位置測量

3.3 管道偏差分析

3.3.1安裝尺寸

泵房內管道布置密集，需對已施工管道與未施工管道進行碰撞檢測，分析管道偏差情況。此外，管道偏差分析可跟隨施工進展多次實施，得到不同進度下的管道偏差結果，及時改進管道施工方案，減小后續管道偏差。

從現場點云中得到管道施工模型后，使用該模型替換對應的管道設計模型，并合并現場設備與其余管道，導入Navisworks中進行碰撞檢測，檢測結果如圖11所示。檢測結果表明，有部分設計立管與已施工的水平管存在碰撞，需在后續施工時縮短立管長度以避免碰撞。其余大部分現場已施工管道不影響后續管道施工，且并未占用其余設備空間，后續設備可正常進場安裝。

圖11 已施工管道與未施工管道碰撞檢測

此外，室內管道縱、橫方向彎曲度、立管垂直度、標高等幾何偏差也需進行相應檢測。以管道橫向彎曲度為例[13]，利用軟件內置的測量工具可測得管道橫向彎曲距離(見圖12中y坐標)，隨后可求出管道橫向彎曲度，如圖12所示，該管道橫向彎曲距離約為8mm。經檢測，管道相應幾何偏差指標均符合規范要求。

圖12 管道橫向彎曲度測量

3.3.2安裝進度

除檢測各類構件偏差外，掃描成果也可檢測管道安裝進度與計劃進度偏差情況[14-15]。室內管道安裝受制于不同專業間溝通、協調的不統一，往往實際進度與計劃偏差較大，進度檢測困難。而利用三維激光掃描技術獲取數據，進而分析施工進度，將成為降低成本、提高效率的有效措施。

施工進度跟蹤需實時采集現場進度信息并對比工程進度計劃，主要流程為：在某部分管道段施工前后分別進行掃描，并將兩次點云成果進行三維檢測。檢測中已有管道基本重合，而新施工管道將被檢測為偏差部分，同時高亮表示，如圖13所示。然后去除重合管道，得到新施工部分管道點云。最后比較施工進度計劃與實際施工管道點云，得到實際管道進度與計劃的偏差，以此實現項目進度跟蹤。基于掃描結果的施工進度跟蹤能幫助管理者獲取項目真實進展，以便及時發現管道進度偏差。

圖13 三維檢測管道施工進度

4 結語

1)在管道數據采集方面，對泵房管道進行了全面掃描與處理，得到了完整的泵房管道點云模型。與傳統采集手段相比，三維激光掃描技術的數據采集精度更高、速度更快、信息更全面，在管道等復雜場景的數據采集方面具有明顯優勢。

2)在管道逆向建模方面，利用點云處理軟件結合人工操作逆向重建了泵房管道部分BIM模型，實現了半自動化逆向建模。與傳統人工重建模型相比，半自動方法的效率有所提升，但人為操作量仍較大，距離真正的點云自動化建模還有差距。

3)在管道偏差分析應用過程中，通過對比設計模型與管道現場施工模型，對結構構件、管道支架和管道施工情況進行了偏差分析，梳理了偏差分析具體操作流程，為實際管道安裝工程的施工質量評估提供了數據支持，同時也可為運營階段的管道檢修管理提供數據保障。