0 引言

随着既有建筑服役年限增长，结构变形引发的安全隐患逐渐凸显，精准、高效的变形监测成为保障建筑安全的关键。传统变形监测多依赖单点测量，存在数据覆盖范围有限、变形趋势分析滞后等问题，难以全面捕捉复杂结构的变形特征，无法满足既有建筑安全评估的精细化需求。激光扫描技术凭借高密度、非接触式、快速数据采集的优势，为既有建筑结构变形监测提供了新路径。当前研究多聚焦技术基础应用，对适配不同结构类型的扫描方案设计、海量扫描数据的高效处理及变形信息的精准提取等系统性探索仍有不足。围绕激光扫描技术在既有建筑变形监测的应用与处理研究，构建科学体系，支撑安全管控。

1 激光扫描技术与既有建筑变形监测的基础理论

1.1 激光扫描技术的工作原理与数据采集特性

激光扫描技术通过发射激光束对目标物体进行逐点、逐线扫描，利用激光测距原理（如脉冲法、相位法）计算扫描点与扫描仪的距离，结合扫描仪的角度信息（水平角、垂直角），通过空间几何运算生成扫描点的三维坐标，最终形成包含海量点云数据的三维模型。其数据采集特性显著：一是高密度，单站扫描可获取数十万至数百万个点云数据，能细致还原建筑结构表面细节；二是非接触式，无需接触建筑结构即可完成数据采集，避免对既有建筑造成二次损伤，尤其适用于危房、古建筑等敏感结构；三是高效率，相比传统人工测量，可快速完成大面积、复杂结构的扫描作业，大幅缩短数据采集时间；四是高精度，主流激光扫描仪精度可达毫米级，能满足既有建筑结构变形监测对数据精度的严苛要求。

1.2 既有建筑结构变形的类型、影响因素与监测指标

既有建筑结构变形按表现形式可分为多种类型，包括垂直方向的沉降与隆起、水平方向的位移、结构构件的弯曲变形、裂缝扩展等，这些变形可能单独或组合出现，直接影响建筑结构安全性。变形的影响因素复杂，主要涵盖外部环境因素（如地基土沉降、地下水变化、温度湿度波动、地震作用）、结构自身因素（如材料老化、构件损伤累积、荷载长期作用）及人为因素（如周边施工扰动、不当改造）。针对这些变形，需明确核心监测指标：几何参数方面，包括沉降量、水平位移量、构件挠度、裂缝宽度与长度；力学参数方面，涵盖结构应力应变状态；整体状态方面，涉及结构倾斜度、平面扭转量等，通过对这些指标的监测，可全面掌握既有建筑结构的变形状态与安全趋势^[1]。

1.3 激光扫描数据与变形监测需求的适配性分析

从数据维度、精度、效率等多方面分析，激光扫描数据与既有建筑结构变形监测需求高度适配。数据维度上，激光扫描生成的三维点云数据可完整呈现建筑结构的空间形态，相比传统单点监测数据，能提供更全面的变形信息，尤其适用于复杂曲面、异形构件等难以通过单点测量覆盖的结构，可捕捉整体与局部的变形特征。精度层面，激光扫描的毫米级数据精度，能精准识别微小变形（如毫米级裂缝、细微沉降），满足既有建筑早期变形预警对高精度数据的需求。效率方面，激光扫描快速采集与自动化数据处理特性，可实现变形的周期性、常态化监测，缩短监测周期，及时跟踪变形发展趋势。此外，非接触式采集方式适配古建筑、危旧建筑等不便接触的监测场景，避免监测过程对结构造成干扰，进一步凸显其在既有建筑变形监测中的应用优势^[2]。

2 激光扫描在变形监测中的应用流程与数据处理方法

2.1 适配既有建筑的激光扫描数据采集方案设计

结合既有建筑结构特点与变形监测需求，从扫描设备选型、测站布设、参数设置三方面设计采集方案。设备选型上，根据建筑规模与监测精度要求，选用中高精度地面激光扫描仪，确保点云密度与分辨率适配结构细节捕捉。测站布设采用“均匀覆盖+重点加密”原则，在建筑立面、节点等易变形区域增设测站，同时利用标靶球实现多测站数据拼接基准统一，避免扫描盲区；针对高层、大跨度建筑，通过分层扫描与多角度补扫，确保数据覆盖完整。参数设置上，调整扫描距离、点云密度等参数，在保证精度的前提下控制数据量；根据环境光照、遮挡情况优化扫描角度，减少噪声干扰，为后续数据处理与变形分析提供高质量原始数据。

2.2 激光扫描变形监测数据的预处理与配准方法

构建“数据清洗-坐标转换-多站配准”的预处理流程，提升数据可靠性与一致性。数据清洗阶段，采用统计滤波、半径滤波等算法，剔除扫描数据中的噪声点、冗余点及外点，保留有效结构点云；同时对缺失数据区域进行合理插值补全，确保点云完整性。坐标转换环节，通过建立建筑坐标系与扫描设备坐标系的转换关系，将原始扫描数据转换至统一的建筑坐标系下，为多期监测数据对比奠定基础。多站配准方面，采用基于标靶的粗配准与基于迭代最近点（ICP）算法的精配准相结合的方法，先通过标靶球实现多测站数据的初步拼接，再利用ICP算法优化配准精度，使不同测站的点云数据精准融合，确保整体点云模型的空间一致性^[3]。

2.3 基于扫描数据的结构变形提取与分析技术

建立多维度变形提取与分析体系，实现既有建筑结构变形的精准识别与趋势判断。变形提取上，采用点云对比法与模型拟合分析法：将不同时期的扫描点云数据进行配准后，通过距离计算获取两点云间的差异值，生成变形云图直观展示变形区域与程度；同时对关键结构构件进行曲面拟合，通过对比不同时期的拟合参数（如曲率、挠度），量化提取构件的位移、转角等变形信息。变形分析阶段，结合建筑结构力学特性，对提取的变形数据进行统计分析，识别变形集中区域与关键影响因素；通过时间序列分析构建变形趋势模型，预测结构变形发展方向，为既有建筑结构安全评估、病害诊断及维修加固提供科学依据。

3 结语

本研究围绕激光扫描技术在既有建筑结构变形监测中的应用展开，设计了适配不同建筑类型的扫描数据采集方案，构建了“清洗-配准-分析”的完整数据处理流程，形成多维度变形提取与分析技术体系，有效解决传统监测数据覆盖不全面、变形识别滞后等问题，为既有建筑结构安全管控提供了可靠技术支撑。受研究条件限制，对复杂遮挡环境下的扫描数据完整性、长期监测中点云数据的时序一致性控制等探索仍有不足。未来可结合深度学习技术优化点云去噪与配准算法，加强在历史建筑、大跨度工业厂房等特殊场景的实践验证，推动该技术更好适配既有建筑结构变形监测的精细化、智能化发展需求。

参考文献

[1]王莫.三维激光扫描技术在故宫古建筑测绘中的应用研究[J].故宫博物院院刊, 2011(6):14.

[2]高笔清.三维激光扫描技术在钢结构厂房变形监测中的应用研究[D].江西理工大学,2015.

[3]Dai Hongchao,代红超.三维激光扫描技术在既有建筑检测与修缮中的应用[C]//第十四全国建筑物鉴定与加固改造学术会议.全国建筑物鉴定与加固技术委员会, 2018.