1. 引言
近年来，三维激光扫描(TLS)在装配式构件与钢结构尺寸核验中的应用迅速增长，但扫描距离、入射角与表面反射特性对结果精度影响显著，参数选择缺乏统一、可参考的准则仍是痛点[1]。面向工程约束的优化研究表明，可将距离、角度、分辨率等变量纳入多目标框架，兼顾精度与作业时间，给出更具鲁棒性的参数组合[2]。在工程构件级与轨道工程中，基于点云的尺寸快速检测与偏差评估已显示出效率与可追溯优势，为“精度–参数–结果”的关联提供案例[3]。隧道场景的大范围应用进一步揭示了数据获取条件与几何精度的耦合关系：一方面，以TLS为核心的整体变形分析流程强调参考基准与多期对比的可比性[4]；另一方面，移动激光扫描(MLS)结合图像与强度等信息实现收敛直径的快速提取并通过测量对比验证精度[5]。在地铁运营巡检中，移动式三维激光扫描与AI识别的结合显著提升了缺陷识别与流程效率，也对最小站数、路径、满足精度指标的作业组织提出了量化依据[6]。面向构件高精度建模与尺寸核验，NURBS等曲面拟合与特征提取为“从点到量”的指标生成提供了稳定管线[7]；而在GNSS受限环境下，通过靶标控制与多传感器约束可获得绝对坐标系下的高精度点云，保证参数到结果映射的可落地性[8]。国际研究在扫描几何作用机制与多机型性能评估方面提供了方法学基底，使扫描距离与入射角度对点云质量的影响机理得到系统阐释[9]，多款3D LiDAR的性能差异亦被量化，为工程参数外推与设备选型提供参照[10]。在上述的研究基础上，本文提出一套在给定精度条件下确定扫描距离与有效覆盖范围的通用方法。通过标准化标定和多距离数据分析，建立目标精度与扫描距离、有效覆盖范围之间的映射关系，通过精度分布图直观呈现，形成可复现的参数选取准则，避免了人为选择扫描参数的主观性和盲目性造成的精度不达标问题，提高扫描作业的工作效率。技术路线图见图1。
Figure 1. Technical workflow of the proposed method
图1. 技术路线图
2. 标准板布置与扫描流程
为在工程条件下客观描述扫描精度，提出以标准板为度量单元，通过各点位标准板的平均尺寸误差来表征该点位误差。具体做法包含两次平均：其一，对相同点位进行多次独立测量，计算多次结果的平均值，用以削弱单次测量的随机波动；其二，在每次测量中取该点位标准板四条边的尺寸误差求平均，以减小单边局部噪声对结果的影响。两次平均后的数值作为该点位的代表性误差，能够有效降低偶然误差、提升统计稳定性与可比性，并为后续的距离映射、有效覆盖范围确定以及现场参数选取提供可靠输入。后续将通过示例介绍本方法。
2.1. 标准板布置
为获得稳定、可复现、可追溯的标定数据，场地布置的目的在于最大限度控制环境变量并建立统一的空间基准。通过规范化的标准板与标靶球布设，确保各点位误差可比较、可统计，并为后续参数映射提供可靠输入。
采用标准板作为标定目标，以降低镜面反射、保证几何稳定。示例规格为300 mm × 300 mm × 20 mm，试验在室内无遮挡、无强气流、无直射光的浅色背景环境进行，以获得稳定回波与清晰边界。标靶球按三球一组布置，置于标定区域中心及两侧，三球等高；中心球用于统一坐标与瞄准，两侧两球用于配准与精度复核；当场地较长时可沿长向等距增设1~3组以增强全局约束。标准板按矩阵粘贴，示例为15 × 7行列，板间距150 mm，矩阵中心与扫描视轴对正；粘贴方式采用背胶或磁吸，保证平整并便于拆装。本示例共粘贴105块标准板，可覆盖近距到中远距视场并表征由中心向边缘的精度梯度。以上配置仅为示例，可根据目标精度、设备型号与场地条件，灵活调整标准板尺寸与数量、板间距以及标靶球组数与位置。三维建模图与示例试验照片见图2(a)、图2(b)。
(a) 三维建模图示 (b) 实验照片
Figure 2. Layout of the standard plate array
图2. 标准板布置示意图
2.2. 扫描方案制定
以徕卡RTC360型号的扫描仪作为示例，标定阶段在第2.1节的场地和布置条件下，固定设备型号和采集参数，设置若干典型距离，如1 m、2 m、3 m、4 m，主站位视轴对准矩阵中心的标准板，以获得近似正射入射；为降低偶然误差，在保持距离不变的前提下，通过平移仪器依次对准与矩阵中心同高的标准板，见图3蓝色标记的板，建议每一典型距离扫描图中蓝色标准板不少于10个，各次保持分辨率和扫描模式一致。
Figure 3. The scanner sequentially targets the blue plates for scanning
图3. 扫描仪依次对准蓝色板扫描
2.3. 数据处理与精度分析
采集完成后，选取“*”方向的标准板作为精度标定对象，以反映从扫描中心向外发散的尺寸精度变化趋势，如图4高亮区域所示。获得点云数据后，对“*”方向的标准板点云进行边缘提取，通过RANSAC算法直线拟合以计算上、下、左、右四边的尺寸，而后将四边尺寸与真实测量值依次做差后平均，获得该点位标准板的单次平均误差。由于同距离扫描了至少10组相似的“*”，再将这至少10组的相同点位标准板的单次平均误差再做平均化，得到该扫描距离下的各点位标准板的平均精度。其中，对标准板四边点云的拟合示意图见图5(a)，四边尺寸计算示意图见图5(b)。
Figure 4. Standard plates along the “*” direction selected for dimensional accuracy analysis
图4. 选取“*”点位的标准板进行尺寸精度分析
(a) 标准板点云边缘拟合 (b) 边缘拟合尺寸
Figure 5. Example of dimensional analysis of standard-plate edge point clouds
图5. 标准板边缘点云尺寸分析示例图
3. 点位精度分布图
参考2.3小节的流程，将1 m、2 m、3 m、4 m典型距离下的各点位标准板的平均精度映射到板阵平面，得到各扫描距离下点位精度分布图，见图6，图中的数字代表该点位的尺寸精度误差，单位为毫米，通过从绿到红的颜色变化反映精度的变化。可以看出，随着扫描距离的增加，误差逐渐扩大，整体精度呈下降趋势。1 m和2 m近距离条件下，中心区域的平均误差主要集中在1.41 mm~3.14 mm之间，表现出较高的精度和良好的稳定性，而边缘区域的平均误差明显偏大，大致在2.31 mm~4.94 mm之间。3 m和4 m的较远距离下，绿色高精度区域明显减少，误差范围增大到约3.63 mm~5.87 mm，表明扫描仪在远距离条件下的测量精度受到显著影响。
(a) 1 m (b) 2 m
(c) 3 m (d) 4 m
Figure 6. Point-wise accuracy distribution maps at typical scanning distances of 1~4 m
图6. 1~4 m典型扫描距离下点位精度分布图
4. 给定精度与参数映射
(a) 1 m (b) 2 m
Figure 7. Selectable regions for high accuracy (red box) and medium accuracy (blue box)
图7. 高精度(红框)和中等精度(蓝框)选择区域范围
为便于工程应用中按精度指标直接选取扫描参数，在点位精度分布的基础上，将单站扫描情况下的参数选取归纳为“扫描距离”和“有效覆盖范围”两个指标组合。以下针对徕卡RTC360型号三维激光扫描仪，作给定精度下的参数选取示例。
高精度需求(给定精度 ≤ 2 mm)：扫描距离建议控制在1 m左右，并选择红框所示区域范围，见图7(a)，此时有效覆盖范围为边长约1.20 m的正方形，可认为该区域内的点云尺寸精度均在2 mm内。
中等精度需求(给定精度2~3 mm)：扫描距离建议控制在1 m左右，并选择蓝框所示区域范围，见图7(a)，此时该区域的范围为边长约2.10 m的正方形；或者扫描距离控制在2 m左右，并选择蓝框所示区域范围，见图7(b)，此时有效覆盖范围为1.20 m的正方形，可认为该区域的尺寸精度均控制在2~3 mm左右，为有效覆盖范围。
低精度需求(给定精度 ≥ 3 mm)：扫描距离可设置为3 m或以上，有效覆盖范围的正方形边长可扩大至约3 m以上，但边缘的误差较高，应当酌情考虑数据后处理。
5. 模拟装配构件端面对接特征尺寸精度验证
为验证所提出扫描参数选取方法在工程构件端面对接场景中的可用性，选取一类模拟装配构件开展端面特征尺寸精度验证。试验构件采用白色PVC板加工为4 m × 1 m × 1 m长方体，并在端面布置一类可量测标识：贴附9条黑色标贴(用于标定不同高度的特征位置并形成长度测量对象)。试验场地为光照条件较好、地面平整的地下停车库，仪器采用徕卡RTC360三维激光扫描仪，扫描时保证端面均处于2 mm精度控制范围内，模拟构件见图8(a)，端面见图8(b)。
(a) 模拟构件 (b) 端面及标贴情况
Figure 8. Simulated assembly component
图8. 模拟构件情况
以目标精度为2 mm为例，根据前文扫描精度映射标定结果，当精度要求≤2 mm时，扫描距离宜控制在1 m左右，此时单站高精度有效覆盖范围可近似为边长约1.20 m的区域，可满足端面特征尺寸测量的精度需求。因此，本节端面特征尺寸验证统一采用1 m扫描距离进行数据采集。端面宽度分别在3个高度位置进行测量，见图9(a)，同时对端面9条黑色标贴的长度进行测量；对应实测尺寸均采用钢尺获取。为降低偶然误差并提高结果的统计可靠性，在相同站位与参数条件下重复扫描5组端面点云数据，并对测量结果进行误差统计分析，端面及标贴点云见图9(b)，点云尺寸测量方法延用2.3小节中点云尺寸拟合法。
其中，3个高度位置的端面宽度点云的平均尺寸测量值与实际尺寸的对比见表1，黑色标贴点云平均尺寸测量值与实际尺寸对比见表2。
(a) 3个高度位置的端面宽度尺寸测量
(b) 端面及标贴点云
Figure 9. Schematic of end-face feature dimension measurements
图9. 端面特征尺寸测量示意图
Table 1. Comparison of end-face width measurements at three height levels (unit: mm)
表1. 3个高度位置的端面宽度尺寸对比(单位：mm)
截取区域 |
实际尺寸 |
5组点云平均尺寸 |
平均误差值 |
上 |
1001.00 |
999.86 |
−1.14 |
中 |
1000.80 |
999.30 |
−1.50 |
下 |
1000.80 |
999.49 |
−1.31 |
Table 2. Comparison of black tape-mark length measurements (unit: mm)
表2. 黑色标贴尺寸对比(单位：mm)
标贴编号 |
实际尺寸 |
5组点云平均尺寸 |
平均误差值 |
1 |
51.20 |
52.10 |
0.90 |
2 |
52.80 |
51.91 |
−0.89 |
3 |
48.00 |
46.93 |
−1.07 |
4 |
52.50 |
53.47 |
0.97 |
5 |
47.00 |
48.40 |
1.40 |
6 |
48.00 |
46.43 |
−1.57 |
7 |
44.90 |
43.75 |
−1.15 |
8 |
44.40 |
43.47 |
0.93 |
9 |
44.50 |
45.16 |
0.66 |
由表1与表2的对比结果可知，在扫描距离控制为1 m、并重复扫描5组端面点云的条件下，端面宽度在三个高度位置的测量误差稳定，黑色标贴长度的测量误差整体较小，二者的平均误差均控制在2 mm以内。说明本文所提出的扫描参数选取方法能够满足工程构件端面对接特征尺寸测量的2 mm精度要求，验证了该方法在端面装配场景中的可行性与有效性。
6. 结论
本文提出了一种在给定精度条件下三维激光扫描距离及有效覆盖范围的选取方法。通过标准板布置和典型距离标定，采用“同一点位多次测量平均 + 四边尺寸误差平均”的策略获取点位精度指标，绘制不同扫描距离下的点位精度分布图，建立了目标精度与扫描距离、有效覆盖范围之间的对应关系。
以徕卡RTC360为例的算例表明，该方法能够直观给出高精度、中等精度和低精度三类需求下的推荐扫描距离及单站覆盖尺寸，将原本依赖经验的参数选取转化为可查询、可复现的规则。该流程适用于预制混凝土构件、钢结构等具有明确尺寸精度指标的场景，可为工程现场快速制定三维激光扫描方案提供简明有效的参考。
此外，针对工程端面对接场景开展了模拟构件验证试验。结果表明，在目标精度为2 mm且扫描距离控制为1 m的条件下，端面宽度(3个高度位置)与9条黑色标贴长度的测量平均误差均小于2 mm，验证了本文参数选取规则在端面对接特征尺寸检测任务中的可行性与有效性。
基金项目
本研究受新疆维吾尔自治区“2 + 5”重点人才计划项目资金资助(项目名称：“新疆装配式桥梁设计与施工关键技术研究”)。
NOTES
*通讯作者。