盾構(gòu)隧道點云模塊化提取方法

林樂勝,林 松

(1.江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學院建造學院,江蘇 徐州 221116; 2.惠州市自然資源規(guī)劃勘測院,廣東 惠州 516000)

隧道的長期運營和各部位受力不均勻易導致隧道發(fā)生不規(guī)則形變,因此對隧道進行監(jiān)測時需要對隧道各個模塊進行形變分析[1],盾構(gòu)隧道由多個單環(huán)管片拼裝而成,而每環(huán)管片由若干個預(yù)制混凝土管片塊鉚接而成。地鐵隧道由于長期受不均勻地下壓力的影響,易在管片塊接縫位置發(fā)生不規(guī)則形變[2-4]。傳統(tǒng)利用測距儀、水準儀、全站儀等測量儀器測定待定點的形變值,不僅需要消耗大量人力、物力,且采集的數(shù)據(jù)量有限,分析結(jié)果準確度較低[5-7]。三維激光掃描技術(shù)被廣泛應(yīng)用于地鐵隧道監(jiān)測領(lǐng)域[8-10],在地鐵隧道建設(shè)和運營期間進行有效的隧道結(jié)構(gòu)形變檢測,可大大減少地鐵隧道安全事故的發(fā)生。文獻[11]基于數(shù)形結(jié)合的思想,將移動激光掃描的點云生成隧道平鋪圖,提取豎直縫環(huán),但由于移動掃描斷面與隧道橫斷面不平行,導致少量非豎直環(huán)縫無法提取。文獻[12]利用幾何特征代替反射率特征生成影像,且為每一個點定義幾何權(quán)重突出管縫特征,這種方法易受噪聲影響,穩(wěn)健性不高。文獻[13]直接利用隧道環(huán)間和管片模塊間的拼接縫向外突起的特征提取拼接縫,實現(xiàn)模塊的分割,這種方法穩(wěn)健性較差且需要人機交互。

為此,本文提出一種基于盾構(gòu)隧道點云模塊縫的中軸線提取方法。首先基于RANSAC算法[14]擬合出盾構(gòu)隧道點云的初始中軸線及半徑,再基于軸線及半徑將盾構(gòu)隧道點云進行圓柱展開;然后將展開的隧道點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為柵格圖像,并基于帶限制條件的Hough變換[15-16]實現(xiàn)隧道環(huán)間尺度分割和模塊分割;最后利用隧道環(huán)內(nèi)模塊縫點云的擬合環(huán)片中心,實現(xiàn)隧道中軸線提取。

1 模塊化提取方法

1.1 基于RANSAC算法實現(xiàn)隧道點云去噪及圓柱展開

理想的盾構(gòu)隧道斷面圓參數(shù)方程為

Ci=Oi+r·l1cosθ+l2sinθ

(1)

式中,Ci為理想隧道斷面圓;Oi為圓心;r為半徑,l1和l2分別為與軸線兩兩互相垂直的單位向量;θ為隧道上某點至l1的夾角。

利用RANSAC算法可得到初始軸線方程及圓柱半徑,設(shè)置噪聲濾波參數(shù)Δd濾出掃描點至擬合中心距離[r-Δd,r+Δd]內(nèi)的點云,并將其作為試驗點,再設(shè)置梯度Δδ,將θ從0°遞增至360°,即可實現(xiàn)隧道點云的圓柱展開,如圖1所示。

圖1 隧道點云圓柱展開

1.2 基于Hough直線檢測方法實現(xiàn)隧道環(huán)塊提取

Hough變換是基于對偶原理,把原空間問題轉(zhuǎn)換到對偶空間去求解,即將原來的笛卡爾空間轉(zhuǎn)換到極坐標參數(shù)空間。笛卡爾空間上的一個位置確定的點(x0,y0),經(jīng)過該點的直線方程為:y0=k·x0+b,由于k、b的不確定性,因此直線為無數(shù)條。Hough變換為將參數(shù)空間改為極坐標空間,將直線轉(zhuǎn)為(r,θ)空間多個曲線的交點。經(jīng)過變換,圖像空間中的每個點(x,y)被映射為一個(r,θ)極坐標空間中的正弦曲線,而圖像空間中共線的點(r,θ)所對應(yīng)空間中正弦曲線相交于一點(r′,θ′),如圖2所示。

圖2 極坐標空間轉(zhuǎn)換

對展開后的隧道點云數(shù)據(jù)進行柵格化,如圖3(a)所示。首先在Hough變換提取過程中加入兩個限制條件:一是轉(zhuǎn)換中的θ角度,設(shè)置為0,即只提取豎直線;二是設(shè)置提取直線的長度,提取結(jié)果如圖3(b)所示,提取的豎直線可作為環(huán)片切割線,實現(xiàn)環(huán)片提取,如圖3(c)所示。

圖3 有條件限制的Hough直線提取結(jié)果

1.3 基于圖像匹配的模塊提取

盾構(gòu)隧道一環(huán)內(nèi)一般由1個封頂塊、2個鄰接塊及N塊標準塊組成。其中,封頂塊和鄰接塊中間部位的螺栓孔的數(shù)量和布局與其他位置上螺栓孔的數(shù)量和布局不同,可以利用每環(huán)內(nèi)特定螺栓孔數(shù)和螺栓孔布局的特殊性,提取封頂塊和鄰接塊。

封頂塊點云提取步驟如下:

(1)構(gòu)建標準中心螺栓模塊矩陣。從展開圖中截取一個標準的中心模板,構(gòu)建m×n的矩陣,如圖4所示。

圖4 環(huán)片尺寸及構(gòu)造

(2)匹配模塊矩陣。將模塊矩陣在每個環(huán)片上滑動,遍歷整個圖像,計算模板矩陣與模板覆蓋矩陣的相似度。相似度函數(shù)可表示為

(2)

式中,T表示模板圖像函數(shù);l表示隧道圖像函數(shù);(x,y)為圖像的像素坐標,圖像坐標系以圖像左上角為原點,x表示橫軸坐標,y表示縱軸坐標;坐標(i,j)為模板圖像的像素坐標,模板圖像坐標系以模板圖像左上角為原點,i表示橫軸坐標,j表示縱軸坐標。取相似度目標函數(shù)前兩個所在位置中心點坐標,即為模塊中心坐標。

(3)匹配鄰接塊和標準塊。當識別出模塊中心后,依據(jù)各模塊中心的距離(圖4標定的尺寸)識別出該模塊的屬性,并以封頂塊為基準識別其他模塊。最后將圖像分割結(jié)果映射到空間點云中實現(xiàn)隧道點云的模塊化分割。

2 實例驗證與分析

首先采用地面三維激光掃描儀對某地鐵隧道進行數(shù)據(jù)采集,采集后點云數(shù)據(jù)如圖5(a)所示;然后采用基于限制條件的Hough變換提取隧道環(huán)線,隧道環(huán)點云分割結(jié)果如圖5(b)所示;最后對各環(huán)片進行模塊分割,分割結(jié)果如圖5(c)所示。

圖5 隧道模塊分割試驗

上述試驗表明,基于Hough直線檢測方法能實現(xiàn)隧道環(huán)塊點云完整提取,受單站數(shù)據(jù)采集不全及環(huán)塊兩端噪聲點過多影響,基于圖像匹配的模塊提取方法不能提取隧道環(huán)塊兩端的標準塊,但基于圖像匹配的模塊提取方法能實現(xiàn)環(huán)塊中的鄰接塊及封頂塊點云分割,且提取效果較為理想。

3 結(jié) 語

針對盾構(gòu)隧道點云數(shù)據(jù),本文提出了一種模塊化提取的方法,該方法將隧道點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù),基于較成熟的圖像處理算法,能夠有效提取盾構(gòu)隧道內(nèi)模塊數(shù)據(jù),且穩(wěn)定性較高,為盾構(gòu)隧道點云后續(xù)應(yīng)用提供模塊基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文的模塊化提取算法適用于直線型盾構(gòu)隧道點云,對于非直線形隧道的模塊化提取方法將是后續(xù)的研究方向。