大型复杂钢结构智能数字化尺寸检测和预拼装技术

目前，国内外的大型复杂钢结构日益增多，虽然钢构件制造技术的先进性日益提高，但工厂制造过程中的尺寸质量检测技术较为落后，现场施工过程中的安装精度测量与管控技术也较为落后。针对技术需求，作者开展了基于点云数据和智能算法的大型复杂钢结构智能数字化尺寸检测和预拼装技术研究；结合工程实践，作者将成果在一些复杂超高层结构、大跨度网架结构、大跨度复杂桥梁中进行了探索性应用，取得了良好的应用效果。可以预见，智能数字化尺寸检测和预拼装技术，将在大型复杂钢结构的建造中得到日益广泛地应用，并取得良好的综合效益。为进一步推动智能数字化尺寸检测及预拼装技术在钢结构工程中的应用，推动工程技术人员快速掌握这一先进技术，作者将近几年来的学习和研究成果进行了整理，撰写了本书。由于土木工程专业的工程师对数字化和智能化技术的了解一般都不够深入，因此本书首先对点云数据获取和基础算法等进行了较为详细地介绍，然后在此基础上进一步介绍了针对不同类型工程结构的技术开发和应用过程。全书共分为7章，其中第1章为绪论，第2~3章为基础的技术和算法知识，第4~7章为智能数字化尺寸检测和预拼装技术的算法开发及工程实践。

第1章 绪论 1.1 建筑尺寸检测技术发展现状 1.2 大型复杂钢结构预拼装技术发展现状 1.3 点云数据处理方法研究现状 1.3.1 点云数据检测方法 1.3.2 点云数据分割方法 1.3.3 点云数据配准方法 1.4 本书主要内容 参考文献 第2章 点云数据获取与BIM二次开发 2.1 点云数据获取 2.1.1 激光扫描获取点云数据 2.1.2 图像重建获取点云数据 2.2 BIM二次开发技术 2.2.1 BIM模型点云化技术 2.2.2 构部件特征点检测方法 2.2.3 自动化建模技术 2.3 小结 参考文献 第3章 点云数据处理基础算法 3.1 点云数据预处理算法 3.1.1 采样算法 3.1.2 滤波算法 3.1.3 形态学处理算法 3.1.4 降维算法 3.1.5 数据结构化算法 3.2 点云数据检测算法 3.2.1 随机采样一致性算法 3.2.2 霍夫蛮换算法 3.2.3 角点检测算法 3.2.4 Canny边缘检测算法 3.2.5 中心轴检测算法 3.2.6 多球并行检测算法 3.2.7 平面标靶检测算法 3.3 点云数据分割算法 3.3.1 k最近邻算法 3.3.2 k均值算法 3.3.3 区域增长算法 3.3.4 密度聚类算法 3.3.5 凸包点云分割算法 3.4 点云数据配准算法 3.4.1 普氏分析算法 3.4.2 迭代最近邻算法 3.4.3 基准点全排列配准算法 3.4.4 快速四点一致集算法 3.4.5 全局特征点云配准算法 3.5 小结 参考文献 第4章 复杂高层结构智能数字化尺寸检测和预拼装 4.1 复杂高层结构工程背景