[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

说明书

技术领域

本发明涉及地质勘探技术，尤其涉及一种基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法。

背景技术

结构面的表面起伏形态形成的粗糙度对结构面的剪切强度起着重要作用，影响结构面的力学参数从而决定了岩体的破坏，结构面起伏形态的数据采集及评价一直是工程勘察领域中一个重要技术难题。

传统结构面数据的采集主要依靠人工接触测量，需要经过一个较为漫长的现场人工测量→内业整体成图→校核的过程，人员工作量大、成图时间长；且通常是一个方向的二维测量，无法反映结构面的各向异性特征；同时，受施工环境的影响，存在测量死角的结构面时，传统方法的工作量会成倍增加，无法保证成果质量，这直接影响结构面粗糙度的评价。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于Smart3d三维数据模型的结构面粗糙度评价方法，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。

按上述方案，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。

按上述方案，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。

本发明产生的有益效果是：本发明方法主要使用相机、小型无人机建立目标Smart3DCapture三维实体点云模型。通过编程技术获得点云的三维坐标，并建立结构面起伏形态三维模型及结构面的轮廓曲线，对照标准剖面确定结构面粗糙度系数JRC。基于Smart3DCaptur可运算生成基于真实影像的超高密度点云，从而获得无限接近真实结构面表面起伏状态。

本发明较传统单一现场测量的方法效率更高，内业工作量小，关键是能有效避免传统测量方法中遭遇测量死角的问题。可以考虑结构面起伏形态的各向异性，更好的服务结构面抗剪强度估算；也可应用到其它如混凝土-岩体接触面的抗剪强度估算中。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例的目标对象Smart3DCapture三维实体影像图；

图3是本发明实施例的建立结构面三维形态起伏模型；

图4是本发明实施例的建立结构面某方向轮廓曲线。

具体实施方式