基于3D视觉检测技术的超大直径钢管桩质量检测系统研发及应用

杨三元，龚权华

（1.中交上海三航科学研究院有限公司，上海 200032；2.中交三航（上海）新能源工程有限公司，上海 200137）

0 引言

近年来，海上风电业务呈爆发性增长，施工区域由浅水区到深水区推进，桩基规格越来越长、越来越重，对于单桩基础结构风机来说，单桩的轴线垂直度是关系施工质量和风机运行安全的重要参数，根据海上风电场单桩施工技术要求，钢管桩沉桩允许偏差：平面允许偏差臆50 cm，高程允许偏差臆5 cm，桩轴线垂直度臆0.275%[1-2]。因此，对超大直径管桩垂直度的控制，不仅要求在施工过程中对单桩垂直度实施进行监测控制，而且对大直径钢管桩的出厂质量检测提出了更高的要求，需要对钢管桩的单桩长度、单桩外径、断面椭圆度、中轴线弯曲度、法兰面椭圆度、法兰面平整度、法兰内倾斜等质量参数进行检测。

目前常规的出厂检测方法为全站仪观测法。全站仪观测法是一种传统的单点测量方法，通过测量钢管桩典型位置的测点对整体结构属性进行推算，由于大直径钢管桩直径为5~8 m，长度达60 m以上，结构尺寸较大，受加工误差、钢管桩局部变形等因素的影响，离散的单点测量无法完整的描述钢管桩结构的完整属性，因此，虽然全站仪观测法的单点测量精度较高，但是整体钢管桩检测精度不能满足要求[3]。

3D视觉检测技术是一种光学测量技术，近年来发展很快。光学测量又分主动测距法和被动测距法[4]，其中单目立体视觉、多目立体视觉属于被动测距法。主动测量法包括结构光法、激光雷达测距法和三角测距法，其中三维激光雷达测距法又称“实景复制”技术，利用激光传播特性，密集的记录被测结构的表面三维坐标、反射率和纹理信息，不需要进行灰度图像的获取和分析[5]，可快速准确地获取被测物体表面完整的三维信息，实现高精度逆向三维建模及重构[6]，对模型进行分析处理，可以得到单桩质量检测所需要的数据信息。三维激光雷达测距法是非接触式测量、数字化程度高、可扩展性强，输出信号为数字信号便于后期数据处理、分析、显示，因此本项目选择三维激光雷达测距法作为主要观测手段。

1 超大直径钢管桩质量检测系统

基于3D视觉检测技术的超大直径钢管桩质量检测系统以三维激光雷达测距法为核心，系统分外业点云数据获取、内业数据处理和模型分析3部分，扫描仪选择徕卡P40，扫描速率为1 000 000 p/s，具有毫米级的测量精度，噪音精度为0.4 mm@10 m，0.5 mm@50 m，精度满足检测要求。

2 外业点云数据采集

根据现场钢桩摆放位置，结合扫描仪的作业范围，在钢管桩周围确定5个观测站点，通过多站扫描并拼接完成一个完整构件的方法实现三维点云数据的采集，系统采用自由架站方式，无需另外布置控制网及其他定位方式，测站位置可根据现场实际情况摆放，扫描范围能覆盖整个桩外轮廓即可，单测站作业时间约为8 min，整个外业数据信息采集过程共设置5站，大概需要40 min即可完成，作业效率相对于常规的全站仪观测法优势较为明显，而且不受周边复杂地形影响，站点布设灵活方便。

3 点云数据处理

对于外业点云数据采集的过程来说，测站采集的每根桩的数据都是独立的坐标系，即以设备中心所处的空间位置（即激光束发射处）为坐标原点的位置，X轴和Y轴位于设备横向扫描面内，Z轴为垂直向上的右手坐标系。为分析完整结构信息，需要把各测站的点云数据整合在同一个坐标系内，并且是受仪器本身、扫描环境、目标结构表面介质等多个因素的影响，数据中的噪声数据需要去除，因此需要对原始的点云数据进行处理，具体步骤如下：

1）点云降噪

外业获得的原始点云数据不可避免地会产生噪声点，噪声本身是受多方面的影响产生的[7]，一方面硬件本身的精度误差，会出现噪声，为仪器系统误差。另一方面是受被测构件的外轮廓材质对激光的吸收强度、粗糙程度、反射率等因素影响产生的误差。最后是环境因素或者偶然因素引起的不可预测的误差。点云降噪是数据预处理中的基本操作，能有效提高后期点云分割、配准、识别等操作成果的质量。降噪的方法一般有离群去噪、平滑去噪、统计去噪等几种，通过对大直径钢管桩的点云噪点特性进行分析，采用离群去噪和平滑去噪结合的方式进行降噪处理可以得到较好的处理效果[8]。

2）点云配准

点云配准就是将多个测站测得的多视角点云数据拼接成一个整体，配准方法一般有基于ICP（Iterative Closest Point Algorithm）配准和基于特征点配准两种方法，ICP配准是一种通过重复进行选择对应关系点对进行的迭代最近点算法。该算法通过反复计算刚体变换，发现满足正确配准收敛精度要求项，从而找到待配准点云数据与参考云数据之间的旋转参数R和平移参数T，致使R和T在某种度量准则下达成最优。但是本算法需要提供一个较好的初值，一个好的初值对于加快ICP的收敛过程也十分重要，另外点对点的计算量十分大，因此本系统采用基于特征点配准结合ICP算法的方式进行配准，就是在钢管桩周围摆放标靶，标靶做为初始的特征点进行配准，可实现配准效率和精度的最优化处理。

3）建模

通过点云配准可以将多测站点云数据拼接成一个整体，此时所有的点云数据配准到同一个坐标系下，导入三维建模软件，可以生成一根和现实中钢管桩对应的数字钢管桩，它可以完整反映被测钢管桩的结构特性，因此可以通过对数字钢桩进行多维度、多视角检测，可以反映现实世界中钢管桩的生产质量情况。

4 模型分析

通过对国华东台四期（H2）300 MW海上风电场的单桩进行三维激光扫描，设计桩长57 815 mm，设计直径为5 500 mm，壁厚65 mm，采用8个定制鞍座支撑的方式存放在堆场，根据实测的三维数据生成数字钢管，并对数字钢管桩模型进行分析，可以获得单桩长度、单桩外径、断面椭圆度、中轴线弯曲度、法兰面椭圆度、法兰面平整度、法兰内倾斜等质量参数，从而可以全面反馈桩体出厂前的生产情况，并提出关键质量数据作为出厂验收记录。单桩出厂验收检测结果汇总见表1。

表1 单桩出厂验收数据记录表Table 1 Single pile factory acceptance data record sheet

1）椭圆度检测

通过单独提取特征点部位来提高测量数据的说服力，并按需要进行分段解析内外径的椭圆度。并根据典型断面的数据信息，利用公式计算出椭圆度，椭圆度计算公式：（最大直径-最小直径）衣标准直径伊100；如图1所示。分段解析见图2。

图1 椭圆度分析Fig.1 Ellipticity analysis

图2 分段解析Fig.2 Segment analysis

2）垂直度检测

根据扫描数据拟合的中轴线，法兰倾斜度计算采用的是虚拟中心线法，利用轴线上各典型断面的中心位置数值，去除最大值和最小值后，得到算术平均值的中心线。再模拟出一个与中心线垂直的平面，计算出法兰面的最高点和最低点，可以直接显示法兰面外径任意点与最低点的高差，这样就可以得到真实的钢桩垂直度和法兰平整度数据。如图3所示。

图3 垂直度及法兰平整度Fig.3 Verticality and flange flatness

根据检测结果，合格的产品准予出厂，不满足设计要求的钢桩，需要进行整改后再次进行检测，对于法兰椭圆度可采用千斤顶顶推的方式进行纠正，法兰倾斜度和法兰倾斜度偏差可报设计同意后进行打磨修正，偏差过大应割除顶部管节重新制作，直至检测合格。

5 创新点及结语

本系统基于3D视觉检测技术，以三维激光扫描仪为主要设备，实现对超大钢管桩的逆向建模，并基于数字模型进行分析，从而获取钢管桩的生产质量信息，有效地解决了传统的全站仪观测法耗时过长、检测结果无法反映结构特性等难题，本系统具有以下特点：

1）突破了传统的单点测量方法，能够在复杂的环境中优质高效地完成整体测量任务。

2）三维扫描技术相对于以往的全站仪局部测量，其测量数据更加科学、可靠。

3）通过优化算法、达到简化数据处理流程、提高数据处理效率、减少内业工作量和时间。

4）利用虚拟数字模型进行距离、角度、面积、体积等量测，也可实现对点云任意切割、删除、拟合等功能，生成质量检测所需要的成果。

5）可远距离非接触式自动化测量，操作人员远离危险、复杂、恶劣等不便操作仪器的场合。

6）相对传统测量方式，工效较高，场地占用时间从原有的3耀4 h，降低为40耀45 min，经济效益显著。

本系统的成果应用，使海上沉桩施工控制在程序上得到了闭合，质量上得到了保障，使得平面位置和桩身垂直度实测值均满足和优于设计要求，社会效益显著。同时提高了单桩出厂检测的效率，降低了测量人员的工作强度和风险，经济效益明显，下一步可将3D视觉测量技术进一步应用于导管架、升压站等其他大型结构三维逆向建模和成品质量检测领域，具有较高的推广价值。