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摘要：随着大量复杂异型和大型钢构件的出现，预拼装工作已成为钢结构施工的重要环节。本文首先简述了传统预拼装技术、基于三维测量的数字模拟预拼装技术及各自的优缺点。在此基础上，详细介绍了基于三维扫描的数字化预拼装技术及发展趋势。通过对基于三维扫描的数字化预拼装技术的工艺原理和流程，以及点云处理、逆向建模及模型对齐、模型对比等实施步骤的阐述，结合工程初步应用分析，验证了数字化预拼装技术的可行性和优越性，为数字化预拼装技术在钢结构施工中的推广应用提供了参考。
关键词：钢结构，数字化预拼装，仿真测量，三维扫描
1 前言
自上世纪80年代末以来，钢结构工程因其强度高、重量轻、延性好、施工速度快等优点在建设工程领域被广泛应用，许多超高层建筑、体育场馆、会展中心、机场航站楼、大型剧院等建筑物均采用钢结构。钢结构建筑的高度越来越高，跨度越来越大，结构形式也越来越复杂，造型也更加奇特。钢结构的广泛应用，在实现设计师们丰富的艺术想象力的同时，随之而来的是大量的多向多角度的复杂异型钢构件及大型钢构件的出现，给构件的检验、检测增加了许多难度。控制好这些复杂大型钢构件的加工及安装精度，不是一般钢构企业采用常规的施工工艺就能够做到的，而是行业内一道亟待解决的难题。目前，在国内大多数钢结构加工企业中，普遍采用钢尺、拉线、放样吊线和检验模板等传统方法来检验钢构件的加工精度，并判定其是否满足设计和规范的要求。对于复杂的大型钢构件，如超高层建筑避难层中的伸臂桁架与环带桁架、各种大跨度空间结构中的立体桁架及巨型的高架桥梁等，则通过实体预拼装来检验构件的空间位置，以减小累积误差。但是，在进行大型复杂钢构件的预拼装检测时，采用现有的检测手段不仅需要大量的预拼装场地，有时还需搭设大量的拼装胎架，检测过程繁琐，测量时间长，检测费用高。为此，近年来，行业内开始应用基于三维测量的数字模拟预拼装技术，并已在一些重大工程项目中得到了应用。对于基于三维扫描的数字化预拼装技术的研究，更是越来越多。
2 传统预拼装技术与基于三维测量的数字模拟预拼装技术
2.1传统预拼装技术
传统预拼装技术就是将采用钢尺、拉线、放样吊线和检验模板等传统方法检验合格的单根钢构件按照设计图纸在拼装平台上拼装在一起，然后实测实量各对接口偏差及构件总体外形尺寸偏差的一种实体预拼装方法，这也是目前各加工厂为保证大型复杂构件的加工精度，确保现场顺利安装而普遍采用的一种出厂检验手段和预拼装方法。预拼装过程中，应根据预拼装构件类型设置一定数量的胎架，胎架基础应牢固，胎面高度应符合设计要求并方便操作，胎架的设置间距应满足拼装构件的侧向刚度要求，同时确保构件在自由状态下拼装，连接螺栓能顺利穿入孔内。预拼装单元中的各构件接口之间一般采用临时连接，预拼装结束后应进行接口间的标识，为现场拼装或安装提供参考依据。根据构件的大小和拼装难易程度，预拼装方法分为整体预拼装、分段预拼装及分层预拼装。
传统预拼装方法从技术来讲比较简单，预拼装过程和结果也比较直观，但一般需要大型场地、一定数量的起重吊装设备、较高的作业空间、较宽裕的时间周期以及大量的胎架，消耗大量的人力、物力。对于焊接接口，预拼装时还不能焊接固定，只能靠临时支撑等措施维持接口的连接，不仅耗费财力，而且带来了安全隐患，因此，传统预拼装方法存在低效率、高成本、长工期及安全隐患等缺点，在实际工程施工中，通常只选取部分大型复杂构件、重要构件或典型构件进行传统的实体预拼装，以便在保证工程质量的同时，降低工程施工难度和成本。
2.2基于三维测量的数字模拟预拼装技术
伴随着计算机及三维测量技术的发展，有些学者引入了基于测量的预拼装技术，它是采用GPS测量构件接口的关键点坐标，把测量的局部坐标系统转成全局坐标系，通过比较接口两边对应关键点的坐标来检查拼装的质量。这种方法大大地提高了预拼装的效率，降低了成本，在很多项目上都有应用，如上海中心，深圳平安金融中心等。
2.2.1数字模拟预拼装基本思路
数字模拟预拼装技术是根据各构件之间的空间关联性，在对构件接口的特征点进行坐标采集的基础上进行坐标转换，并在专用软件中进行数字建模，从而实现精度分析的一项技术。
数字模拟预拼装技术的工艺原理其实就是：对单个已经加工完毕构件建立坐标系，通过测量得出控制端口的坐标。然后通过坐标转换，在统一坐标系下，分析预拼装单元中相关构件每个接口处的2个接口面之间的间隙、错边情况。
2.2.2数字模拟预拼装工艺步骤
数字模拟预拼装技术主要分为以下四个工艺步骤。
(1）确定整体坐标系进行实体建模
根据构件和结构的实际特点，对预拼装范围内的结构建立与结构特点相适应的整体坐标系，然后创建结构整体模型，即理论模型。此模型中的尺寸均为理论尺寸，不考虑构件实际制作中出现的变形。在整体理论模型建立完毕后, 为每一个构件的理论模型选定测量控制点, 并根据一定的规则, 对各控制点进行合理编号。
（2）构件仿真测量
钢构件在制作时，由于切割、组装误差及焊接产生的变形，导致构件的各控制点与理论模型存在不同程度的偏差。为确保构件的偏差度不超过规范要求，需实测各控制点的实际位置。根据钢构件的几何特征，先确定钢构件中重要的几何特征点，然后采用全站仪进行钢构件的三维仿真测量。构件仿真测量是数字模拟预拼装工艺中的重要一环，其精度直接影响到数字模拟预拼装的精度。
（3）构件仿真检测，即单根构件测量控制点的理论值与实际值对比。
将构件仿真测量得到的数据输人到计算机，利用计算机绘制构件的三维模拟图形，即实测模型。为了真实准确的反映实体构件的尺寸，绘制实测模型时一定要以定位基准点、各测量平面定位点为中心。实测模型绘制完毕后，即可以在计算机内进行构件几何检测。
（4）构件仿真预拼装，以检验接口两侧的控制点实际值是否匹配。
将各构件模型放回到整体模型中去，根据各构件自身局部坐标系与整体坐标系之间的关系，将各控制点在局部坐标系下的理论坐标值和实际坐标值转换为在整体坐标系下的理论值和实际值。根据接口两侧的控制点整体坐标实际值，检验各构件接口位置的匹配度。
2.2.3数字模拟预拼装优缺点
数字模拟预拼装原理比较简单，费用、时间成本均比较低，相比实体预拼装具有很大的优势，且具有一定的可操作性。数字模拟预拼装技术在某些大型钢结构项目有过应用，并取得了预期效果。但是，由于数字模拟预拼装需要进行大量数据的精确采集及建模分析，对各参建单位的人员素质提出了更高的要求。在工程实践中，对于简单构件，通过常规的检查方法就可以进行较为精确的控制，如果应用数字模拟预拼装会将简单问题复杂化，因此复杂构件进行数字模拟预拼装的优势更加明显。同时，数字模拟预拼装可以分解为坐标采集、坐标转换、建模分析3个主要步骤，方法本身比较简单，其真正难点在于构件控制点坐标的精确采集及建模用大量数据的原始性验证。构件控制点原始坐标的采集是数字模拟预拼装应用面临的最主要问题，如不能打破这一瓶颈，数字模拟预拼装的应用将受到极大的限制。
对于工厂的钢构件加工，采用现代化测量手段如全站仪及计算机三维模拟技术进行构件检测及预拼装是可行的，相比传统的实体检测、预装工艺, 节约施工投人，只需几个人即可完成构件的检测工作，大大提高了劳动生产率，保证了施工质量，实现低成本、高效率、高效益。
3 基于三维扫描的数字化预拼装技术
传统的预拼装技术及基于三维测量的模拟预拼装技术都有其局限性。传统预拼装方法存在低效率、高成本、长工期及安全隐患等缺点。基于三维测量的模拟预拼装技术虽然减少了对大型场地的要求及吊装设备的要求，弥补了传统预拼装技术的不足，但是通过构件接口的特征点的坐标比对来模拟预拼装，并不能完整的反映拼装结构的所有信息。例如复杂连接的使用就有局限性，通过有限的控制点，对于螺栓孔、隐蔽位置连接等不可能测出精确坐标信息，从而不能得到准确的预拼装结果。
数字化预拼装技术通过三维扫描技术，得到构件的全息点云，通过逆向建模，利用基于优化算法的数字预拼装技术，达到传统预拼装的效果，且具备了比三维测量的数字模拟预拼装技术更优的特点。常用于点云处理及逆向工程的软件有RealWorks、Geomagic等。
3.1工艺原理及流程
基于三维扫描的数字化预拼装技术是基于三维测量数字模拟预拼装技术的全面升级，其原理是通过三维扫描技术，得到构件的全息点云，然后通过逆向建模，利用基于优化算法的数字预拼装技术，既达到传统预拼装的效果，又具备比模拟预拼装技术更优的特点，是钢结构预拼装技术未来的一个发展方向。
基于三维扫描的数字化预拼装技术主要包含三维实体测绘及点云处理技术、基于三维测绘数据的实体成模技术及基于优化算法的数字化预拼装技术三个部分，其工艺流程如图3.1-1所示。
3.2.1方案策划
在实施数字化预拼装之前，应结合项目的预拼装重难点分析与加工情况，确定需要扫描的构件、三维扫描的站点设置及构件的摆放要求，保证构件的所有重点部位都能够扫描到，构件的关键连接部位能够扫描清楚，且扫描不会受到构件自重变形的影响。同时确定扫描日期，保证现场光线充足，现场环境不会影响到点云数据的采集。
3.2.2三维扫描
（1）三维扫描硬件
三维扫描技术是一种全新的非接触式测量技术，主要用于对物体的空间外形、结构及色彩进行扫描，以获得物体表面的空间坐标。三维扫描硬件主要为扫描仪，如美国天宝公司的TX5扫描仪，该扫描仪是一个面向广泛扫描应用的革命性多功能三维扫描仪。
图3.2-2 天宝TX5扫描仪
（2）三维扫描过程
实体构件扫描需在构件周围选取多个扫描点，通过在这些扫描点处分别扫描的结果合并得到最终实体扫描结果。而扫描精度及扫描角度均可在每次扫描时进行相应设置。扫描时距离扫描点越近，扫描所得点云数量越多，则精度越高。
在每个扫描点处扫描得到的点云坐标系均不同，为了便于将各个扫描点扫描得到的点云数据合并。扫描时，在构件上或其附近放置了一些用于定位的白色参考球。这些参考球为特制球体，其圆度较好，这将便于在扫描结果的点云数据中迅速找到他们的定位点及球心。有了这些定位点将非常容易的将各个扫描点上扫描所得的点云数据变换到同一坐标系，从而实现这些点云数据的合并，得到最终的实体构件的点云数据。
3.2.3点云处理
三维重构是用体模型或面模型来近似表达点云所代表的具有空间三维坐标的三维物体。在获取了数据之后的过程为数据预处理、曲面重构、曲面拼接和数据修补。由于测量传感器精度及可靠性，测量现场的环境影响和被测物体表面材质、光学性质等，造成测量数据存在大量的噪音。数据预处理就是指保证点云构建目标精度的前提下，一定量的减少点云数据量，连同去掉在扫面时出现的各种噪音。数据预处理技术主要可分为：点云拼接、点云除噪、点云精简几个部分。数据预期处理能否顺利进行关系到后期各个步骤的成效。
图3.2-3 点云处理流程图
（1）点云拼接
在数据测量过程中，需要不断改变测量方位和测量角度进行多次扫描来获取完整的数据。点云数据在每次测量时的坐标都不一样，因此，首先需要把同一物体多次测量结果进行拼合处理，主要是把局部坐标通过坐标转换统一到一个相同坐标系中和把相邻两次测量间的重叠部分删除掉，以得到目标对象表面的完整数据。在坐标统一化处理中，一般采用与参考物绑定的方式或多测头同时工作的方法。在数据重叠处理过程中，需要检测重叠区域并融合重叠数据。
（2）点云去噪
三维激光扫描仪扫描采集到的点云一般是非常密集的，包括扫描目标当时所处的背景数据等，建模需要的是单纯目标的点云数据，这些多余的背景数据称之为噪点。噪点的来源主要有三种：（1）离扫描设定范围很远的物点；（2）与研究物体离的很近的但不属于研究物体的物点；（3）在激光离散度的影响下，同一光束会被多个物体反射，接收器就会接收到多个反射光束，这种噪点在物体边缘十分明显。这些噪点的存在既占用了存储空间又影响速度，还影响建模的准确度。去除各种噪点是模型重建预处理的关键一步。
（3）点云精简
即使去噪后，点云数据依然庞大，这些数据集通过距离、颜色、法线等附加信息来描述空间三维点。此外，点云能以非常高的速率被创建出来，因此需要占用相当大的存储资源，可能存在描述空间相似的冗余数据，针对这种数据，精简就变得十分有用，为了进一步提高后续曲面重构的计算效率，需要按一定要求减少测量点的数据量，即进行数据精简。在讲究效益的当今世界，如何导入海量点云数据并进行快速、精确建模是三维重建领域的研究热点，因此，点云精简在快速、精确建模是非常重要的。
3.2.4逆向建模
逆向工程也称为反求工程、反向工程，逆向工程中最重要的部分就是逆向建模技术，也称为逆向抄数技术。逆向工程与正向工程流程相反。概括的说，正向设计工程是由概念到CAD模型再到实物化模型的开发过程，而逆向工程则是由实物到数字化模型再到CAD模型的还原检测及再创新的过程。逆向建模包含了两方面的内容：
（1）几何特征提取
在对构件进行逆向建模之前，需要对几何特征进行提取。几何特征是指构件所包含的直线、平面、圆柱面等几何信息，提取这些几何特征是数字化预拼装的重要工作之一。在构件的拼装过程中，接口碰撞检查需要接口两边构件的平面信息，因此在构件精细拼装时，需要从构件的点云中提取接口的平面以及边界线，作为碰撞检查的依据。同时，钢结构的连接大多使用螺栓连接，结构拼装是否满足要求，需要根据螺栓孔偏移误差以及螺栓孔间距来判断，这些都离不开螺栓孔坐标数据。
（2）点云的曲面拟合
点云的曲面拟合主要通过各种逆向建模软件来处理，如天宝Realworks系列软件。在建模软件中，先导入点云文件，去除噪点，修补点云空隙，对点云进行封装，转换为三角面片。然后对三角面进行编辑，网格医生进行修复，最终得到曲面模型，如图3.2-4~7。
4 结论与展望
本文简略介绍了传统预拼装方法以及基于三维测量的数字模拟预拼装技术。基于三维测量的模拟预拼装方法通过采用三维测量构件关键点，然后通过人工计算拼装等方法完成预拼装，虽然减少了对大型场地的要求及吊装设备的要求，弥补了传统预拼装技术的不足，但是通过构件接口的特征点的坐标比对来模拟预拼装，并不能完整的反映拼装结构的所有信息，针对大型钢结构有一定的困难，不仅成本高，而且精度也难以保证。鉴于此，本文详细介绍了一种基于三维扫描的数字化预拼装技术，采用扫描仪扫描构件，处理点云，自动配准即可完成结构预拼装，简单快捷，效率高，大大地提高了预拼装效率。通过对基于三维扫描的数字化预拼装实施步骤的讲解，结合工程上的初步应用，比较直观的反映出这种预拼装方法的优势，为数字化预拼装技术在钢结构施工中的推广应用提供了参考。
随着计算机技术的飞速发展和信息技术的广泛应用，钢结构预拼装技术越来越朝着数字化方向发展，而随着三维扫描设备与技术在工程建设中的逐步应用，以及逆向建模技术的深入研究，基于三维扫描的数字化预拼装技术必将成为未来钢结构预拼装技术的主要方向，并在工程施工中得到广泛应用。
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论文作者:刘帆
论文发表刊物:《基层建设》2017年第25期
论文发表时间:2017/11/30
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