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三维激光扫描技术在井巷变形中的应用王路,李锦明（陕煤曹家滩矿业有限公司，陕西榆林7 1 9 0 0 0）摘要：三维激光扫描技术利用激光测距原理，三维激光扫描仪向被测目标表面发射激光束，接收反射信号得到目标表面三维坐标、（R.G.B)颜色、反射率,实现高精度测量和三维模型构建。本文以曹家滩煤矿井下巷道为试验区,采用高精度站式三维激光扫描仪对曹家滩煤矿副斜井灌浆施工段巷道开展了三维变形监测，对扫描数据进行拼接去噪、匹配和三维建模，获取注浆工程中巷道的三维变形信息,分析巷道变形特征。结果表明，三维激光扫描点云的绝对精度优于1 mm，能满足井下巷道高精度变形监测工程要求。关键词：三维激光扫描；井巷变形；点云去噪；点云拼接中图分类号：F406.3;TD1751引言矿井巷道变形监测大多采用精度测量高、单点定位的传统测量装备，如全站仪、断面仪或收敛仪等，可以对被测目标的某些局部特征点进行精确的三维坐标测量，得到离散的点坐标信息。该方法虽然精度较高，但是获取的数据有限，仅能反映被测物体的局部或特征点信息，耗费大量的人力和时间，效率不高，所以在类似井巷变形监测连续测量工程项目中的应用效果不佳。三维激光扫描技术的应用解决了传统测量方法的弊端,不仅具有更精细的测量结果,还可以通过细致的连续表面模型自动监测空间变化，反映被测目标物的动态特征。三维激光扫描测量能全自动、高全景、非接触式地采集数据，具有采集速度快、数据量大、精度高、受环境干扰小等优点；硬件兼容性好，能和全站仪、GNSS接收机、数码相机配合使用；数据处理时可直接生成三维空间结果。三维激光扫描获取的点云数据经过拼接、去噪、抽稀处理，生成被测目标的三维表面模型,反映巷道表面形态，使巷道的变形可视化，继而进行巷道变形的监测分析。2三维激光扫描技术原理应用Z图1 三维激光扫描测量原理三维激光扫描技术（图1）利用激光测距的方法，文献标识码：BP(X,Y,Z)文章编号：1 0 0 8-0 1 55(2 0 2 3)1 0-0 1 1 1-0 4向被测目标物快速发射激光束，通过激光脉冲的往返时间差或相位差，计算得到测站与被扫描物体表面距离，两个快速不停转动的反射棱镜获得被测物的水平角度、天顶距。通过精密的时钟控制编码器同步测量得到各个激光脉冲的横向扫描角度和纵向扫描角度。在扫描仪内部，调整扫描控制模块并测量每束激光的角度，测量测站到每个扫描点的斜距，结合水平方向角、垂直方向角，计算出每一个扫描点的相对坐标。三维激光扫描仪采用系统的局部坐标系（即激光束发射点为坐标原点O，激光横向扫描方向为X、Y 轴，激光纵向扫描方向是Z轴，X、Y、Z 三轴相互垂直），三维激光测量公式如式（1）所示：rX=DcoscosY=Dsinacos(z=Dsin3工程实例曹家滩煤矿副斜井主要用于工作面通风、井下物料运输、作业人员通行等，水文地质条件复杂、环境不断变化,导致井筒出现涌水现象。为此，曹家滩煤矿对副斜井的井筒外围进行了井筒灌浆施工。为监测灌浆工程对井筒稳定性的影响,对副斜井里程1 2 0 0 1 450 m之间的巷道开展三维形变监测，巷道长度约2 50 m。该项目从2 0 2 1 年1 1 月1 0 日开始，同年1 2 月1 7 日外业扫描结束,先后扫描6 次,其中1 1 月扫描2 次，1 2 月扫描4次。除现场扫描外，还通过架设高精度全站仪进行剖面测量，以检验激光扫描仪的实际精度 1 。3.1使用仪器平面控制测量及高程测量均采用徕卡2 级高精度全站仪。三维激光扫描采用徕卡C10三维激光扫描111(1)图3监测靶球布设图（标注靶球）仪,徕卡ZDS球形标靶。扫描仪的最大瞬时速度为50000点/s，测程30 0 m，视场角36 0 2 7 0，单点测量精度的点位6 mm，距离4mm，角度1 2，标靶获取精度2mm，模型表面精度2 mm。双轴倾斜传感器1 分辨率，补偿范围5,精度1.5。3.2测量方法三维激光扫描数据的采集方法包含基于地物特征点拼接、基于“测站点+后视点”及基于标靶数据采集三种方法。曹家滩煤矿副斜井变形监测采用基于“测站点+后视点”的数据采集方法，利用已知控制点，通过测量导线和水准的传统方法，测得各架站点的三维坐标，之后在这些点上架设仪器，进行三维激光扫描测量。内业处理时使用专业处理软件将各架站点测量的点云数据拼接在一块，即可得到待测目标完整统一的点云数据。由于加人了传统全站仪及水准测量辅助，各设站的坐标均采用统一的坐标系，内业点云的拼接速度和精度均得到提高，对井巷带状目标是一种很好的测量方法 2 1 。项目作业方式步骤如下：建立三维激光扫描设站控制点。在施工注浆段以外的巷道底板稳定区设置4个（K01、K 0 2 及K03、K04）、在施工段设置9 个临时站（F1F 9）点作为激光扫描仪设站。为了提高激光扫描点云的建模精度，将扫描仪固定在站点上进行扫描。采用徕卡2 秒级全站仪按5秒导线的技术要求施测并采用三角高程测量确定控制点和站点的相对高差。监测靶球布设。两个导线点之间均匀布设三个靶球，利用铁丝将靶球固定于巷道两侧，如图2、图3所示。_K01仪器架设。将三维激光扫描仪架设在导线点上，严格对中整平,利用配套测高尺精确测量仪器的高度。在设站点的前、后视导线点上架设脚架并对中整平之后,将徕卡ZDS球形标靶固定在基座上,量取标靶高。用后视标靶对扫描仪进行定向，并用前视标靶检查定向及扫描精度。拼接靶球布设。将至少3个球形标靶放置于站点与前视点之间。靶标应在扫描前布设好，保证布设位置稳定，不易被挪动，所有靶标保证不在同一条直线、同一个平面。布置的靶标和扫描测量仪测量的光线人射角不应太大。最后将点云数据配准，才能获取各点云精确的三维坐标 3三维激光数据采集。设置三维激光扫描仪扫描参数，包括扫描水平角、垂直角，水平分辨率、垂直分辨率、扫描距离等。清除环境内的遮挡物后,开始进行三维激光数据采集，直至此站采集结束。按照设站顺序，依次推进，在各导线点依次架站扫描。设站时，设站点与后视点之间的标靶球保持不动,并在设站点与前视点之间至少布设3个拼接标靶球，三维激光数据采集流程同。三维激光扫描作业K02如图4所示。安4F7F8F9_K03图2 导线布设图112图4三维激光扫描作业3.3点云数据处理三维激光扫描仪扫描获取的原始点云存在大量噪K04声数据，不能进行后续操作，必须先对其进行配准、转换坐标、拼接、降噪及抽稀等，点云数据的预处理流程(图5)如下：算法进行数据缩减。在对每期扫描数据进行处理和拼接后，构建巷道的实景三维模型，俯视图见图6，点云点云数据处理流程内部图见图7。点云配准3.3.1点云配准目前，根据物体特征点的配准方式是测绘领域最常用的方法，在待扫描区域附近或内部的通视地方设置一定数量（一般应3个)的控制点,并安置球形、平面或是自制靶标。利用三维激光扫描设备和传统全站仪获取靶标的两套坐标，通过参数转换解算公式计算出各测站的配准参数，将扫描仪获取的各架站的点云数据计算转换至同一控制网的坐标系统，得到最终的配准结果 4。3.3.2坐标系转换本次曹家滩副煤矿斜井变形监测采用全站仪测量绝对坐标，扫描后的点云数据能在后续的软件中自动解算出控制点的相对坐标系到巷道控制测量坐标系的转换参数，进而将扫描仪系统局部坐标系下的相对点云转换成巷道测量坐标系下的绝对点云。3.3.3点云拼接本项目采取基于点信息拼接法的高精度站点拼接方法一标靶拼接，每两个站点之间布设有3个标靶，共有9 个测站点、2 4个标靶位。将扫描数据导人cyclone软件中,进行徕卡cyclone数据拼接，将各个站点进行拼接时，点云数据的拼接误差低，实现了无缝拼接，误差为0.0 0 0 m，最大拼接误差仅为0.0 0 4m，数据拼接精度高，满足巷道变形精度要求 53.3.4降噪和抽稀三维激光扫描仪采集的点云数据有0.1%0.5%的噪声点，有孤点、漂点、混杂点和亢余点。对距离扫描对象主体位置远的孤点、漂点及不应属于扫描对象的亢余点，使用人机交互方式后，用处理软件进行降噪处理，曹家滩煤矿副斜井三维激光扫描仪采集的点云数据采用CloudCompare软件去除巷道点云内部漂点、孤点、亢余点。对和扫描对象主体掺杂在一起的混杂点和测量误差点，需要使用特定算法去除，此次数据处理采用基于PCL点云库的统计滤波器，剔除测量噪声点和稀疏离群点。点云数据抽稀方法有两种：第一,在三维激光扫描测量的过程中，结合测量目标物外形和所需分辨率，设置不同的采样间隔来缩减数据，该方法的采样分辨率低。第二，利用随机采样法、包围盒法、曲率采样法等坐标系转换图5点云数据处理过程点云拼接降噪和抽稀FO图6 巷道点云俯视图图7 巷道点云内部图3.4点云精度分析为了检测三维激光扫描的相对精度，在巷道布设了1 4个检测靶球，从每期的扫描数据中提取各检测靶球中心的三维坐标。用各次扫描的靶球中心坐标求取均坐标,将每次扫描坐标与平均坐标求差,得到每次扫描靶球的相对坐标差,结果如表1 所示。表1 各期扫描靶球坐标的相对误差第一期扫描的坐标相对误差 第二期扫描的坐标相对误差靶球号AX/mmY/m mZ/m mAX/mmY/m mZ/mm15.002-2.2532.754-3.0052.0067.757-1.50-1.258-1.0090.25102.75F0-4.506.003.504.001.504.754.501.75-0.75-0.50-2.502.25-0.75-0.50-1.75-1.000.00-2.500.502.00-3.501.75-0.50-0.251.502.00-0.50-4.00-1.75-1.25-2.50-0.50-0.250.00-1.501.251.002.75-3.5010.000.000.751.752.50-1.75-0.75-1.750.003.50113续表第一期扫描的坐标相对误差第二期扫描的坐标相对误差靶球号AX/mmY/m mZ/m mAX/mmAY/mmZ/m m110.00121.5013-1.25143.75中误差0.84在表1 中,每期扫描点云的三维坐标的平均相对误差为0.6 6 mm,最大相对误差不超过0.9 7 mm，表明三维激光扫描点云坐标的相对精度很高，点云数据具有很高的可靠性。为了检测三维激光扫描的绝对精度，用徕卡高精度全站仪在F01-F09站点上设站，采用全站仪无棱镜测距模式,测量站点所在剖面上巷道的顶板和侧帮9个位置的三维坐标。对比同期激光扫描点云数据与全站仪实测坐标，检测激光扫描点云坐标的实际精度，根据计算扫描点云坐标的误差分别为m,=0.62mm、m,=0.63mm、m,=0.56 m m，充分验证了本项目激光扫描点云的精度优于1 mm。剖面编号：0 2站点号：F01巷道里程：1 2 48.58 m4巷道变形监测结果及分析三维激光扫描仪获取巷道点云数据后进行剖面提取,扫描前布设的测站点分布较均匀,且每个站点的三0.25-0.500.750.750.250.00-0.50-5.500.610.780.00-1.50-0.250.750.25-1.25-0.500.470.450.25-1.500.750.002.500.84维坐标已知，故提取各测站点处的剖面数据绘制点云部面图，进一步提取各期剖面点云到剖面重心点的径向距离，通过对应位置上的各期径向距离求差，获得剖面变形量。结果表明：施工段巷道的顶板、底板和侧帮均发生一定程度、指向巷道重心方向的径向变形,施工段巷道顶板向巷道重心的变形量明显大于巷道侧帮和底板，其中巷道里程1 2 48.58 m（0 2 号面）一巷道里程1 2 6 0.2 m（0 3号剖面）段的顶板变形较明显，顶板的最大变形量为-2 0.0 mm，发生在里程1 2 6 0.2 m处，巷道顶板的平均变形量为-3.6 6 mm。巷道底板发生鼓起抬升，最大变形量为-2 5.7 mm，发生在0 3号剖面（巷道里程1 2 6 0.2 m）的底板正下位置，底板平均变形量为-1.47 mm。巷道侧帮也发生变形，平均变形量为-1.7 5mm。根据各期扫描数据绘制的十个剖面图如图8 所示，不同时段扫描剖面点云用不同颜色表示。剖面编号：0 3站点号：F02巷道里程：1 2 6 0.2 0 m.第一期点云第二期点云第四期点云第一期点云第二期点云C第四期点云图8 巷道三维激光扫描点云横剖面图5结论采用高精度三维激光扫描仪进行矿井巷道的三维变形监测在技术上可行，精度也非常可靠。本项目采用高精度站式三维激光扫描仪开展井下巷道的三维变形监测，合理制订外业施测流程，在已知站点上架设扫描仪,采取前后视定向检测方式,提高了扫描点云的精度；通过设置固定靶球，优化各测站间点云拼接的效果，评价扫描点云的相对精度；对高精度全站仪实测的道断面坐标进行对比,验证了三维激光扫描点云的绝对精度优于1 mm,完全能满足复杂形状的三维井巷高精度变形监测工程的技术要求。参考文献：1国立花.三维激光扫描仪在马坑铁矿采场超采、欠采分析中的应用J.福建冶金,2 0 2 3,52(0 2)：1 4-1 6.1142丁朋，付华，邹宇杰，等.钻孔置入式地下空洞三维激光（声呐)扫描技术研究与应用J.水利水电快报,2 0 2 3，44(02):78-82.3朱海斌.三维激光扫描技术在井巷工程中的应用J.中国煤炭,2 0 1 9,45（1 2):37-42.4许度,冯夏庭，李邵军，等.基于三维激光扫描的锦屏地下实验室岩体变形破坏特征关键信息提取技术研究J.岩力学,2 0 1 7,38(S1):488-495.5马勇.三维激光扫描技术在桥梁变形中的应用研究D.兰州交通大学,2 0 1 7.作者简介：王路（1 9 8 8-），男，河南清丰县人，在职研究生，工程师，研究方向：矿山测量、防治水、矿山生态修复与治理。