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基于点云的岩体间距与粗糙度的自动化提取

发布时间:2018-02-09 14:06

  本文关键词: 点云 双目三维重构技术 隧道 岩体间距 粗糙度 出处:《地下空间与工程学报》2017年01期  论文类型:期刊论文


【摘要】:基于单相机双目三维重构技术,提出一种获得隧道掌子面三维点云模型的规范化拍摄流程和自动化提取岩体间距与粗糙度特征参数的方法。间距信息自动化提取流程为采用基于张量投票理论及其优化处理技术识别结构面迹线,通过分组、产生虚拟测线与迹线相交,从而得到各组的平均间距。粗糙度信息自动化提取流程为对岩体分别沿着水平和垂直方向均匀切割获得二维粗糙度轮廓线,采用均方根与粗糙度系数(JRC,joint roughness coefficient)的关系计算不同位置不同方向的JRC。将该方法应用于安徽明堂山隧道在建隧道掌子面三维点云模型的获取以及岩体间距和粗糙度特征参数的提取中,并给出了计算结果。基于单相机双目三维重构技术优势在于可在环境恶劣的在建隧道中获得稳定的、精度较高的掌子面三维点云模型;对岩体间距和粗糙度特征参数进行自动化提取,作为自动化的测试计算方法,可为工程应用提供一定参考。
[Abstract]:Based on the single camera binocular 3D reconstruction technology, This paper presents a standardized shooting process for obtaining 3D point cloud model of tunnel face and a method for automatically extracting characteristic parameters of distance and roughness of rock mass. The automatic extraction process of spacing information is based on Zhang Liang voting theory. The optimum processing technology identifies the trace line of the structure surface, By grouping, virtual measuring lines intersect with trace lines, and the average spacing of each group is obtained. The automatic extraction process of roughness information is to cut the rock mass evenly along the horizontal and vertical directions to obtain two-dimensional roughness contours. The relationship between root mean square (RMS) and roughness coefficient is used to calculate the JRCs in different positions and directions. The method is applied to the acquisition of 3D point cloud model on the face of the tunnel under construction in Mingtang Mountain Tunnel, Anhui Province, as well as the distance and roughness of rock mass. In the extraction of characteristic parameters, Based on the single camera and binocular 3D reconstruction technology, we can obtain a stable and accurate 3D point cloud model of palm surface in a tunnel under construction in a bad environment. The automatic extraction of the characteristic parameters of rock mass spacing and roughness, as an automatic test and calculation method, can provide a certain reference for engineering application.
【作者单位】: 同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室;同济大学地下建筑与工程系;
【基金】:国家自然科学基金重点项目(41130751,41272289) 中央高校基本科研业务费专项资金
【分类号】:U452.1

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本文编号:1498103

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