膨胀节作为一种能够吸收由热胀冷缩引起的伸缩变形的弹性元件,可提高管道运输的可靠性和安全性,从而得到了广泛的应用。然而目前国内膨胀节试验前后的波形变化还处于眼睛观察和手工测量的阶段,传统的检测方法存在着效率低、精度差、劳动强度大等缺点。因此,急需一种能够直观地反应出膨胀节试验前后波形变化的逆向三维重构技术,并且给出波形精确的波距值。近年来随着科技的快速发展,激光扫描仪被广泛应用于测绘测量、距离测量、点云数据采集等各个行业,具有速度快、存储方便、计算灵活、精度高等优点。本文针对膨胀节传统检测的缺点,应用加拿大LMI线激光扫描测量技术,采集膨胀节波形点云数据,提出了一种基于激光扫描仪的膨胀节三维重构算法,并以该算法和OpenGL技术为基础,开发出一个便于观察、易于操作和界面友好的处理软件系统。该系统有利于提高膨胀节波形检测装置的速度、精度和自动化水平,对于膨胀节检测装置的推广具有重要意义。主要工作如下:1.膨胀节点云数据处理。在激光点云数据采集过程中,由于周围环境、仪器精度和摆放位置的影响,膨胀节点云数据可能出现异常点、噪声点、倾斜等问题。因此,针对膨胀节点云数据特点,本文详细探讨了膨胀节点云数据处理的方法,保证膨胀节三维重构后期处理的精度和真实性。2.膨胀节波形曲线拟合及波距值计算。传统的膨胀节波距值测量通过人眼观察和游标卡尺手动测量,这种方法精度不高,随机性大。本文根据激光扫描仪采集的波形点云数据,使用B样条拟合出膨胀节波形曲线,通过曲率精确地计算出膨胀节的波距值,从而保证了波距值数据的可靠性和准确性。3.膨胀节点云数据空间坐标转换。本文采用的是线激光扫描仪采集的膨胀节点云数据,该数据只有深度信息和点与点之间的间隔信息,如果想要获取膨胀节三维空间的点云数据,需要将线点云数据组合转换成空间坐标点云数据,本文根据点云数据的特性,采用点云数据组合的方法达到了点云数据空间坐标转换的目的。4.膨胀节曲面三维重构。根据组合的膨胀节空间点云数据,构造膨胀节曲面节点矢量,然后利用NURBS方法进行膨胀节点云数据曲面三维重构,并结合OpenGL实现膨胀节三维重构。膨胀节逆向三维重构更能准确、全面、快速地反映出膨胀节试验前后波形的整体变化情况。