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三角网格模型是有限元分析、3D打印和快速原型制造等领域常用的模型。由于算法不够完善、被检测工件内腔复杂和仪器老化等原因,工业CT扫描工件生成的图像在重建三角网格模型的过程中存在一定的误差,重建的三角网格模型数据量大、狭长三角网格多。针对上述存在的问题,本文主要以工业CT扫描的工件图像为基础完成了工件的三维重建到网格简化、网格中的狭长三角网格优化,最终通过3D打印机将其打印等工作,主要研究内容如下:(1)采用MC算法对工业CT图像进行三维重建。首先将扫描的最近两层二维图像数据看作一个立方体;然后按照顺序依次处理相邻的立方体并判断与等值面是否相交并查表分类,采用法向量插值法计算出等值面与立方体边的交点;最后根据立方体每一顶点与等值面的相对位置得到等值面的点面信息并调整顶点法向量从而获得三维网格模型。本文重建出了高质量的喷嘴和化油器等网格模型。(2)提出了一种基于3细分法改进的三角网格简化方法,该方法添加Laplacian坐标作为折叠点的修正因子,另外确定了4种折叠代价并确定其顺序作为折叠的依据,该方法能够有效地减少网格数据流并使得简化模型和原始模型的几何误差更小,还能够有效地减少网格简化时的操作误差,减少网格模型中的过共顶点数目,保持网格模型的特征。(3)针对网格简化、相关优化之后网格中存在的大量细小或者狭长的三角网格,提出了一种基于最小二乘支持向量机的狭长三角网格优化算法。首先检测出狭长三角网格,采集网格模型的训练样本区域;然后以狭长三角网格的顶点及二阶邻域三角网格的二阶加权Laplacian坐标为XTrains;以该区域三角网格顶点的在切平面上的坐标为YTrains;采用3折数交叉验证确定核函数参数最终将狭长三角网格和其一阶邻域网格作为测试集获得最终预测的顶点位置。实验结果表明,本文方法大大减少了网格模型中的狭长三角网格数量并提高了网格模型的质量。(4)将网格简化和狭长三角网格的优化方法集成到软件平台上并结合实例研究了利用工业CT技术进行逆向工程的实验,能够高效的将扫描的工业CT图像进行重建、简化和狭长三角网格优化从而得到质量较好的STL格式的三角网格模型。最后利用3D打印机将其打印获得精简的、高质量的打印产品。