[发明专利]一种基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法

权利要求书

1.一种基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)确定目标对象范围；

1.1)确定研究对象的范围，即待评价的结构面的范围；

1.2)在确定的范围内，根据范围大小选取一定数量的控制点；

1.3)根据控制点实际位置设置控制点相对坐标，建立研究对象的相对空间坐标系；利用免棱镜的全站仪对选取的控制点进行测量，换算得到控制点的空间坐标；

2)对目标结构面的范围进行拍照；

2.1)根据相邻部位的两张照片重合度不小于70％的技术要求，规划拍摄路线；

2.2)利用普通高清照相机或无人机进行拍照：按规划的拍摄路线控制无人机或相机移动，从起点到终点依次拍摄，保证相邻部位的两张照片重合度不小于70％；每次拍摄路线的起点处和终点处均需重复拍摄2张照片；并确保拍照视角包含四周界面；

3)建立Smart3DCapture三维实体影像模型；

3.1)将拍摄的照片和控制点测量资料存放至一个文件夹内；

3.2)编辑照片和控制点文本，所述文本中包含控制点的编号、坐标、高程及照片编号；

3.3)将照片及文本导入Smart3D软件，生成三维实体影像模型；

4)根据三维实体影像模型建立结构面三维点云模型，获取结构面三维空间坐标数据；

4.1)在Smart3DCapture软件中，设置点云间距，根据三维实体影像模型建立结构面三维点云模型，并输出三维点云las格式文件；

4.2)根据las文件的数据存储格式，通过编程读取las点云文件，获取结构面点云的三维空间坐标数据；

5)评价结构面的粗糙度特征；

5.1)建立任意指定方向的平面方程式，根据工程需求离散形成系列二维坐标点，根据结构面三维空间坐标数据，使用编程插值方法获得指定方向上的系列三维坐标数据，从而建立结构面在该方向上的轮廓曲线；

5.2)根据某方向的轮廓曲线，对比Baton标准剖面获得结构面该方向的粗糙度系数。

2.根据权利要求1所述基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法，其特征在于，所述步骤1)中控制点为通过红外激光指示器在目标结构面区域均匀布设的标记点。

3.根据权利要求1所述基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法，其特征在于，所述步骤1.2)中控制点的数量根据目标对象范围大小和设定的控制点间隔距离确定。