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摘要
独立钢梁预制构件的质量检测是现代桥梁建设的一个重要环节，传统手工作业的方式工作效率低且费时费力。为快速准确地对独立钢梁构件进行质量检测，提出一种基于点云模型的桥梁构件特征面语义智能识别算法，对构件质量参数所涉及的特征面进行智能提取。首先，利用三维激光扫描技术建立钢梁构件的精细化点云模型；其次，采用一种基于超体素的区域聚类复杂场景分割算法，对模型的不同特征区域进行划分，将同一特征明显的大区域组合体进行生长融合，将细小的、独立无关的特征体进行去除；再次，根据模型的空间几何特征(密度、法向量、空间连通性)建立语义提取规则，根据语义规则智能提取钢梁构件检测所涉及的关键特征语义面；最后，基于提取的特征语义面，提出钢梁构件梁高参数和拱度参数的检测算法思路。算法用于某省特大桥工字形组合钢梁构件检测，实验结果可知，梁高最大绝对误差1.65 mm,最小绝对误差0.37 mm,拱度最大绝对误差5.8 mm,最小绝对误差0.7 mm,均满足规范要求，该算法可以准确快速地识别构件关键语义特征面，为钢梁构件质量安全检测提供新的思路。
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