王章瓊，白俊龍，張 明

（武漢工程大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院 巖土工程研究所，湖北 武漢 430073）

結(jié)構(gòu)面是巖體中發(fā)育的不連續(xù)面，使巖體表現(xiàn)出非連續(xù)性、各向異性和非均質(zhì)性等特征[1]，導(dǎo)致巖體力學(xué)性質(zhì)極為復(fù)雜。結(jié)構(gòu)面工程性質(zhì)是工程地質(zhì)、水文地質(zhì)、巖體力學(xué)等課程中的重點(diǎn)和難點(diǎn)內(nèi)容[2]。過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間，受技術(shù)條件的限制，人們研究結(jié)構(gòu)面粗糙度時(shí)主要采用二維曲線表示，即結(jié)構(gòu)面縱剖面的輪廓線[3-4]。但結(jié)構(gòu)面粗糙度屬三維范疇，僅采用一條曲線來(lái)表征顯然不夠嚴(yán)謹(jǐn)。傳統(tǒng)教材對(duì)結(jié)構(gòu)面各向異性特征描述較少，缺少真實(shí)三維圖像，難以幫助學(xué)生建立起粗糙度空間概念。隨著三維激光掃描[5-6]、3D打印[7-8]、3D 雕刻[9-10]等技術(shù)的出現(xiàn)，使得快速獲取結(jié)構(gòu)面表觀形貌信息并進(jìn)行三維重建成為可能。然而，上述3D 技術(shù)所需的配套設(shè)備價(jià)格昂貴，目前普及率不高。

相比之下，基于普通數(shù)碼相機(jī)的近景攝影測(cè)量技術(shù)[11-13]，具有操作方便、設(shè)備簡(jiǎn)單、成本低等顯著優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用前景廣泛。本文采用數(shù)碼近景傾斜攝影測(cè)量技術(shù)，建立結(jié)構(gòu)面表面形貌三維實(shí)景模型，并利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取不同方位的結(jié)構(gòu)面粗糙度曲線，直觀展示結(jié)構(gòu)面起伏及粗糙度各向異性特征。

1 基于數(shù)碼傾斜攝影測(cè)量的三維建模

1.1 傾斜攝影測(cè)量技術(shù)簡(jiǎn)介

傳統(tǒng)攝影測(cè)量多采用單一視角，獲得正射影像數(shù)據(jù)，而傾斜攝影測(cè)量技術(shù)則突破了上述局限性，通過(guò)從不同角度進(jìn)行拍攝，快速高效地采集三維空間數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)三維建模[14]。近年來(lái)，傾斜攝影測(cè)量技術(shù)憑借高效、便捷、高精度等顯著優(yōu)點(diǎn)，在城建、交通、水利、地礦等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[15]。

傾斜攝影測(cè)量的基本原理是：通過(guò)單次多鏡頭或多次單鏡頭，同時(shí)拍攝一組正射、4 組傾斜的5 個(gè)不同角度相片。拍攝相片時(shí)，記錄拍攝高度、平面坐標(biāo)，并確保相鄰相片之間有一定重合度。最后，在專業(yè)后處理軟件中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合并生成三維表面模型[16-17]。

1.2 圖像采集

采集圖像可直接采用數(shù)碼相機(jī)或配備有數(shù)碼相機(jī)的手機(jī)進(jìn)行拍攝。為獲得高精度的相片，在條件允許的情況下盡量選用像素高的相機(jī)。拍攝距離和角度也會(huì)影響到成像精度，對(duì)于有一定高度的物體，可從高度上分層次拍攝，由遠(yuǎn)至近分3 個(gè)距離拍攝為宜；物體同一部分不同拍攝點(diǎn)的間隔應(yīng)小于15°。為確保融合之后的模型無(wú)空洞，相鄰圖片之間重疊部分不宜小于60%。

本次選取發(fā)育情況較好的結(jié)構(gòu)面露頭（50 cm×50 cm），采用手機(jī)攝像頭進(jìn)行多角度拍攝，共獲得36張相片，其中正射圖像4 張，傾斜攝影圖像32 張。拍攝位置如圖1 所示。

圖1 拍攝點(diǎn)與目標(biāo)對(duì)象位置關(guān)系示意圖

1.3 三維建模

三維建模采用Context Capture 軟件[18]，該軟件以一組對(duì)靜態(tài)建模主體從不同角度拍攝的數(shù)碼照片實(shí)景建模，無(wú)需人工干預(yù)，通過(guò)影像自動(dòng)生成高分辨率的三維模型。其優(yōu)點(diǎn)有：（1）真實(shí)性。具有足夠的細(xì)節(jié)和精確的地理位置信息，這為后期應(yīng)用提供了足夠的技術(shù)細(xì)節(jié)。（2）數(shù)據(jù)量小。提供的模型數(shù)據(jù)量約為同類系統(tǒng)的1/4，大大提高應(yīng)用效率。（3）兼容性強(qiáng)。無(wú)論是輸入或輸出，都支持多種數(shù)據(jù)格式。

建模具體流程如下：首先，將拍攝的36 張相片導(dǎo)入Context Capture 軟件中；經(jīng)過(guò)空三（空中三角形測(cè)量）運(yùn)算，確定各照片的空間位置；然后，經(jīng)過(guò)三維重建生成結(jié)構(gòu)面表面實(shí)景模型（圖 2）。在Context Capture 軟件中對(duì)實(shí)景模型進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等操作，可模擬真實(shí)場(chǎng)景中不同觀察路線和位置對(duì)應(yīng)的實(shí)際效果，即三維動(dòng)態(tài)可視化展示。

圖2 結(jié)構(gòu)面三維實(shí)景模型

2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理

在Context Capture 軟件中生成的結(jié)構(gòu)面三維實(shí)景模型，包含了點(diǎn)云、色彩等數(shù)據(jù)信息。由于初步生成的三維模型往往存在一些多余信息（如模型中研究對(duì)象邊界以外的部分），因此有必要對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.1 裁剪模型

裁剪模型是指刪除研究區(qū)以外的多余部分，從而減少模型數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率。具體操作方法：將三維實(shí)景模型導(dǎo)入Cloud Compare 軟件中，選中結(jié)構(gòu)面所在圖層，調(diào)節(jié)模型角度，使研究區(qū)在同一視圖中顯示，使用ploygonal selection 選出用方形線框標(biāo)記出的待研究區(qū)域，再使用Segment In 保留研究區(qū)。

2.2 簡(jiǎn)化點(diǎn)數(shù)據(jù)

針對(duì)Context Capture 軟件建立的點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)過(guò)密問(wèn)題，在該軟件中可采用隨機(jī)、空間距離、八叉樹(shù)簡(jiǎn)化點(diǎn)數(shù)據(jù)等方法來(lái)解決。具體操作方法：在subsample a point cloud 窗口有random、space、octree 3 種簡(jiǎn)化模型，選擇random 對(duì)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化。經(jīng)過(guò)裁剪和簡(jiǎn)化后的點(diǎn)云如圖3 所示。

圖3 裁剪、簡(jiǎn)化后的結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云

3 結(jié)構(gòu)面粗糙度的各向異性特征

結(jié)構(gòu)面粗糙度各向異性，是指沿結(jié)構(gòu)面不同方位進(jìn)行剪切，所得抗剪強(qiáng)度參數(shù)的非一致性。描述結(jié)構(gòu)面粗糙度的指標(biāo)為粗糙度系數(shù)JRC，JRC 的取值是根據(jù)實(shí)際結(jié)構(gòu)面粗糙度曲線與巴頓典型結(jié)構(gòu)面曲線[13]的對(duì)比來(lái)確定。目前，結(jié)構(gòu)面粗糙度各向異性通常采用不同剪切方向典型剖面線的JRC 值來(lái)表征。

為得到不同剪切方向的典型結(jié)構(gòu)面曲線，從Cloud Compare 軟件中導(dǎo)出模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成TXT 格式文本。在MATLAB 軟件中，利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成結(jié)構(gòu)面表面網(wǎng)格模型，每間隔30°設(shè)置一個(gè)剖面，共計(jì)12 個(gè)剖面（圖4）。

圖4 結(jié)構(gòu)面表面及剪切方位示意圖

提取剖面與結(jié)構(gòu)面交線上的點(diǎn)數(shù)據(jù)，得到不同方位上的結(jié)構(gòu)面粗糙度曲線。將該曲線與巴頓典型結(jié)構(gòu)面進(jìn)行對(duì)比，即可得到各曲線對(duì)應(yīng)的JRC 值（圖5）?？梢钥闯?，本文研究的結(jié)構(gòu)面其JRC 值為1.1～4.2，且不同剪切方向的JRC 值差異明顯。

圖5 各方位剖面線及對(duì)應(yīng)的JRC 值

為直觀展示JRC 的各向異性特征，根據(jù)圖5 結(jié)果，繪制JRC—剪切方向關(guān)系雷達(dá)圖（圖6）。

由圖6 可知，90°、150°、330° 3 個(gè)方向JRC 值較大，為3.5～4.2；60°、180°、210° 3 個(gè)方向JRC 值較小，為1.1～1.9；其余方向JRC 值為2.2～2.8。

圖6 結(jié)構(gòu)面粗糙度隨剪切方向變化雷達(dá)圖

4 結(jié)語(yǔ)

傾斜攝影測(cè)量、實(shí)景模型三維重建等是近年來(lái)逐漸興起的新技術(shù)，在諸多工程中得到廣泛應(yīng)用。筆者將上述技術(shù)應(yīng)用于巖體力學(xué)課程中結(jié)構(gòu)面粗糙度內(nèi)容的教學(xué)中，取得了良好效果，這是科研成果應(yīng)用于本科教學(xué)的有益嘗試。

利用新技術(shù)開(kāi)展三維可視化教學(xué)，通過(guò)傾斜攝影測(cè)量，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)面三維實(shí)景模型的重建；采用點(diǎn)云建模及數(shù)據(jù)提取，得到不同剪切方向的結(jié)構(gòu)面起伏曲線，并繪制成JRC 與方位角關(guān)系的雷達(dá)圖，直觀展示了結(jié)構(gòu)面粗糙度各向異性特征。這使得過(guò)去只能用文字和二維圖像來(lái)表達(dá)的內(nèi)容變得更加真實(shí)、生動(dòng)、形象，不僅有助于學(xué)生快速、深入理解，還可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

此外，基于手機(jī)數(shù)碼攝像頭傾斜攝影的三維建模技術(shù)，大大降低了三維建模的門檻和成本，同時(shí)提高了效率。上述新技術(shù)的運(yùn)用，讓學(xué)生深切體會(huì)到學(xué)科交叉、專業(yè)融合的必要性和廣闊前景，以及新技術(shù)在解決專業(yè)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出的強(qiáng)大推動(dòng)力，從而拓展學(xué)生的知識(shí)面，這對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維、創(chuàng)新意識(shí)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。