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基于TLS技術(shù)的巖體結(jié)構(gòu)面識別方法研究

發(fā)布時間:2017-09-17 15:02

  本文關(guān)鍵詞:基于TLS技術(shù)的巖體結(jié)構(gòu)面識別方法研究


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【摘要】:結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀的正確測量和分析是巖體穩(wěn)定性評價的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)地質(zhì)邊坡調(diào)查工作大多采用地質(zhì)羅盤對結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀數(shù)據(jù)進行人工采集。該方法存在工作效率低下安全保障匱乏等技術(shù)瓶頸,在環(huán)境復雜惡劣人員難以到達的區(qū)域,很難有效的展開地質(zhì)調(diào)查工作。本文以重慶市武隆縣雞冠嶺危巖體為例,研究了三維激光掃描技術(shù)在高危邊坡結(jié)構(gòu)面識別中的應(yīng)用。本文主要工作與成果如下:(1)介紹了地面三維激光掃描(TLS)技術(shù)在危巖體地質(zhì)調(diào)查中的研究現(xiàn)狀;闡述了三維激光掃描技術(shù)的基本原理、特點和應(yīng)用領(lǐng)域。(2)介紹了基于點云空間對象表面重建的常用方法和理論。文章詳細描述了一種基于Delaunay規(guī)則隨機增量的空間無約束點云表面重建方法。針對重建的點云表面,通過區(qū)域增長法進行危巖體的結(jié)構(gòu)面識別,并根據(jù)K均值模糊聚類算法對結(jié)構(gòu)面的產(chǎn)狀信息進行分組。根據(jù)Fisher分布對聚類結(jié)果進行邊緣數(shù)據(jù)剔除,使優(yōu)勢組產(chǎn)狀信息更加清晰直觀。(3)通過人機交互的方式,在危巖體點云中以連續(xù)的三個點為一組擬合一個結(jié)構(gòu)面的方法提取結(jié)構(gòu)面。并編制Excel VBA宏程序,實現(xiàn)根據(jù)連續(xù)3個點的空間坐標計算結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀的工作。(4)基于Microsoft Visual C++6.0程序開發(fā)環(huán)境,并且在OpenGL環(huán)境中實現(xiàn)可視化,編程實現(xiàn)結(jié)構(gòu)面自動識別算法。(5)以重慶武隆縣雞冠嶺的危巖體為實驗對象,使用人機交互和全自動兩種結(jié)構(gòu)面識別方法,獲得了該危巖體的結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀信息,并對兩種方法測得的結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀信息進行統(tǒng)計和比較,得到三維激光掃描技術(shù)在巖體結(jié)構(gòu)面識別過程中的可行性結(jié)論,為該領(lǐng)域的高效安全作業(yè)提供了有效的解決辦法。
【關(guān)鍵詞】:地面三維激光掃描 Delaunay三角剖分 區(qū)域生長 表面重建 結(jié)構(gòu)面識別
【學位授予單位】:長安大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TU45
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 緒論10-17
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 研究意義11-12
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.3.1 點云表面重建方法的研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3.2 結(jié)構(gòu)面識別方法的研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.4 本文研究的主要內(nèi)容14-15
  • 1.5 研究思路和技術(shù)路線15-17
  • 第二章 地面三維激光掃描技術(shù)17-27
  • 2.1 三維激光掃描技術(shù)17-20
  • 2.1.1 三維激光掃描系統(tǒng)的組成18-19
  • 2.1.2 三維激光掃描系統(tǒng)的工作原理19-20
  • 2.2 三維激光掃描技術(shù)的應(yīng)用20-24
  • 2.3 Leica scanstation2型三維激光掃描儀簡介24-27
  • 2.3.1 Leica scanstation2型三維激光掃描儀的特點24-25
  • 2.3.2 Leica scanstation2型三維激光掃描儀的組成25
  • 2.3.3 掃描儀配套數(shù)據(jù)處理軟件Cyclone的介紹25-27
  • 第三章 基于點云的空間對象表面重建27-38
  • 3.1 Delaunay三角剖分27-29
  • 3.1.1 三角剖分的基本概念27-28
  • 3.1.2 Delaunay三角剖分的準則和性質(zhì)28-29
  • 3.2 點云表面重建類型29-31
  • 3.2.1 雕塑法30
  • 3.2.2 隱函數(shù)法30-31
  • 3.2.3 表面生長法31
  • 3.2.4 收縮包裝法31
  • 3.3 隨機增量無約束表面重建方法31-38
  • 3.3.1 頂點類型劃分32
  • 3.3.2 k-近鄰32-33
  • 3.3.3 切平面計算33
  • 3.3.4 法向一致化處理33-34
  • 3.3.5 坐標系統(tǒng)轉(zhuǎn)換34-35
  • 3.3.6 頂點選擇35-36
  • 3.3.7 三角剖分的局部優(yōu)化36-38
  • 第四章 巖體結(jié)構(gòu)面識別38-55
  • 4.1 點云數(shù)據(jù)的坐標轉(zhuǎn)換38-40
  • 4.2 結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀的測量和統(tǒng)計40-44
  • 4.2.1 傾角的計算41
  • 4.2.2 傾向的計算41-42
  • 4.2.3 產(chǎn)狀的統(tǒng)計42-44
  • 4.3 人機交互產(chǎn)狀計算功能的實現(xiàn)44-45
  • 4.4 巖體結(jié)構(gòu)面的自動識別45-50
  • 4.4.1 區(qū)域增長法識別似平面區(qū)域45-48
  • 4.4.2 區(qū)域清理及合并48
  • 4.4.3 結(jié)構(gòu)面擬合48-50
  • 4.5 模糊群聚方法及算法實現(xiàn)50-52
  • 4.5.1 K均值聚類法50-51
  • 4.5.2 異常數(shù)據(jù)的剔除方法51-52
  • 4.6 結(jié)構(gòu)面自動識別系統(tǒng)的實現(xiàn)52-55
  • 4.6.1 開發(fā)工具和設(shè)計思路53
  • 4.6.2 系統(tǒng)功能模塊介紹53-55
  • 第五章 工程實例55-68
  • 5.1 工程概況55-56
  • 5.2 數(shù)據(jù)的獲取與預處理56-60
  • 5.2.1 點云數(shù)據(jù)的采集56-57
  • 5.2.2 點云數(shù)據(jù)的處理57-60
  • 5.3 危巖體結(jié)構(gòu)面自動識別和幾何參數(shù)統(tǒng)計60-65
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)導入60
  • 5.3.2 表面重建60-61
  • 5.3.3 結(jié)構(gòu)面識別61-62
  • 5.3.4 結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀的計算62-65
  • 5.4 危巖體結(jié)構(gòu)面半自動識別和幾何參數(shù)統(tǒng)計65-66
  • 5.5 結(jié)構(gòu)面全自動識別方法的精度評價66-68
  • 總結(jié)與展望68-70
  • 總結(jié)68-69
  • 展望69-70
  • 參考文獻70-74
  • 致謝74

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10 劉s,

本文編號:870071


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