综述：基于三维点云技术的结构健康监测系统综述

这篇综述系统梳理了三维点云技术（3D Point Cloud）在结构健康监测（SHM）中的应用，涵盖数据采集（LiDAR/摄影测量）、预处理（ICP配准）、特征提取（曲率/法向量分析）及深度学习方法（PointNet++），对比了6种核心方法在桥梁、隧道等场景的实践效果，提出未来需向"系统性能力发展"转型，为智能基础设施监测提供新范式。

　　

技术框架与流程革新

三维点云技术通过非接触式毫米级精度扫描，构建了从数据采集到可视化分析的完整SHM技术链。激光雷达（LiDAR）与移动激光扫描（MLS）可实现复杂结构的全场景覆盖，而多传感器融合技术将红外热成像与点云数据结合，显著提升隐蔽缺陷检出率。预处理阶段采用改进的迭代最近点（ICP）算法与统计滤波，使配准误差控制在±1mm内，为后续分析奠定基础。

方法论体系突破

研究对比了六类核心方法：几何形态分析法通过Delaunay三角剖分重建模型，精准量化裂缝宽度（误差<0.3mm）；多时相点云差分分析利用Hausdorff距离监测结构变形，在墨西哥地震灾后评估中实现94%的损伤识别准确率；深度学习方法如NL-3DCrack模型通过PointNet++架构，在桥梁裂缝分割中达到91.6% mIoU（平均交并比）。值得注意的是，物理信息神经网络（PINN-3D）的引入，首次将力学性能预测嵌入几何损伤评估闭环。

多场景应用实践

在桥梁监测领域，无人机（UAV）与地面激光扫描（TLS）融合方案，使支座位移检测精度达0.315mm；历史建筑保护中，强度数据校准技术成功识别出明代砖墙的微米级风化层；核电站管道检测采用抗辐射型LiDAR，结合自适应网格算法实现腐蚀体积计算误差<1.25%。特别值得关注的是北京冬奥速滑馆项目，通过实时点云处理系统，完成大跨度索网结构形变监测频率提升至20Hz。

现存挑战与转型路径

当前技术面临三大瓶颈：数据孤岛现象突出，不同设备点云格式转换耗时占流程30%；深度学习模型依赖人工标注，标注1km隧道数据需200工时；极端环境适应性不足，深海平台监测仍依赖声呐辅助。未来需构建SHM-PointCloud标准数据集，开发边缘计算轻量化算法，并建立"空-地-内"三位一体监测网络，推动技术从单点突破向系统工程跃迁。

学科交叉新机遇

材料科学与点云技术的碰撞催生新研究方向：自修复混凝土的微裂纹演化可通过4D点云追踪，而极地工程监测中开发的抗低温LiDAR系统，在-50℃环境下仍保持±2mm测量精度。这种多学科融合趋势，正推动SHM进入智能感知与数字孪生（Digital Twin）协同发展的新阶段。