[发明专利]一种用于碾压式土石坝的试坑体积测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及碾压式土石坝技术领域，尤其是一种用于碾压式土石坝的试坑体积测量方法。

背景技术

碾压式土石坝填筑质量控制的核心就是压实质量，其中密实度就是检测现场压实质量的重要指标之一。确定现场填筑密度采用试坑法，通过在现场挖试坑，根据试坑的体积确定称量试坑填料的重量，最终计算现场坝料填筑密度。目前，采用体积替换法向试坑内人工灌砂或水来测定试坑体积，对于直径较大和深度较深的试坑，采用人工灌砂的堆积密度难以控制，使试坑测定体积不准确，准确度较低；人工灌水法优点在于水的密度固定，测量体积较准，缺点在于由于要在试坑内铺塑料薄膜，会造成灌水测定的体积较实际体积偏小，另外当碾压面为非水平面时，灌水法无法适用。此外，对于高土石坝，其堆石料最大直径可到80-100cm，试坑的直径和体积均较大，采用人工挖坑费时费力，此外人工灌砂和灌水法还存在效率低，对施工进度产生干扰等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种方便操作、效率高、准确度高的碾压式土石坝的试坑体积测量方法。

本发明解决其技术问题所采用的一种用于碾压式土石坝的试坑体积测量方法，通过三维激光机对试坑进行扫描，获得含有试坑表面三维几何信息的点云，再通过含有试坑表面三维几何信息的点云建立点云图，对点云图进行处理之后，得到完整的试坑表面模型。

进一步的是，试坑通过挖掘机挖成。

进一步的是，在建立点云图之前，对点云进行除噪、滤波处理。

进一步的是，点云图进行处理包括：采用八叉树算法对点云图进行处理，采用Delaunay三角网格算法进行处理。

本发明的有益效果是：对于挖好的试坑，采用三维激光机从不同角度对试坑的表面进行三维扫描，能够获得精准的含有试坑三维几何信息的多个点云，然后通过点云建立点云图，对点云图进行处理之后，得到完整的试坑表面模型，该试坑表面模型能够很好地反映试坑各个局部的细节信息，相当于实景复制，操作方便，得到试坑体积效率高，准确度高，从而也提高了坝体填筑密度的精度和施工效率。

具体实施方式

本发明一种用于碾压式土石坝的试坑体积测量方法，通过三维激光机从不同角度对试坑的表面进行三维扫描，能够获得精准的含有试坑三维几何信息的多个点云，然后通过点云建立点云图，对点云图进行处理之后，得到完整的试坑表面模型。该试坑表面模型能够很好地反映试坑各个局部的细节信息，相当于实景复制，操作方便，得到试坑体积效率高，效率高，从而也提高了坝体填筑密度的精度和施工效率。而且，本发明的试坑体积测量方法相当于实景复制，显著地降低了对试坑的大小和形状的要求，优选采用挖掘机进挖试坑，降低人工挖试坑的劳动强度。

具体的，为了得到更高精度的试坑表面模型，在建立点云图之前，对点云进行除噪、滤波处理，保证组成试坑表面模型的点云精度。建立点云图可在GOCAD中进行，将点云进行配准拼接成一整幅完整的坑体表面模型。为了进一步提高坑体表面模型的准确度，模型视觉效果好，先采用八叉树算法对点云图进行处理，再采用Delaunay三角网格算法进行处理，从而获得精度很高的试坑表面模型。八叉树算法是一种用于描述三维空间的树状数据结构，是一个基础算法，八叉树算法具有如下特点：1、任何物体都可以在最小立方体代表的精度范围内用八叉树表示；2、八叉树结构使三维空间中的集合运算，如物体的交、并、差等运算简单易行；3、八叉树结构使三维形体的几何变换操作,如平移、旋转、缩放等较易实现；4、八叉树上不同的层次对应不同的分辨率，根据具体任务可以选择不同分辨率进行算法设计。Delaunay三角网格算法格是一种图像描述形式，它根据图像内容自适应地产生一些符合一定特征的三角形来描述整个图像，三角形顶点作为“特征点”可以在序列图像中进行跟踪，利用这种网格进行图像编码的优点是编码效率高，建立图像视觉质量好尤其在低码率时优势更加明显。通过八叉树算法和Delaunay三角网格算法对点云图进行处理后，能够显著提高坑体表面模型的准确度，基本与实景一模一样。