摘要：为了实现物体间的快速碰撞检测,提出一种三维模型球体逼近表示方法.首先在三维模型体素化基础上构建了模型内部球逼近,以改进内部球数目和球体连续性效果;接着通过基于测地距离的改进计算对内部球进行聚类,得到有意义的分类结果,可用于模型内部球的层次结构树构造和模型语义分割等.实验结果表明,该方法是可行和有效的.

摘要：针对现有基于体素结构的点到三角网距离算法中存在的可能因未找到最近三角形所在体素而导致计算结果错误,以及较远点距离计算速度慢的问题,对其进行改进,提出准确快捷的基于体素结构的距离算法.首先将每个三角形进行点采样并求出采样点所在体素,得到三角网的体素化结果;对于每个待计算点,通过邻接体素与点距离变化规律寻找三角网包围盒内与该点距离小于某半径值的所有体素,逐渐扩大该半径值直至找到非空体素为止;以找到的体素中最近三角形到该点的距离作为初始距离,再令该半径值等于初始距离与一个适当微小量之和,即可找到与该点最近的三角形,得到准确的距离.实例测试结果表明,文中算法在一般情况下运算速度较快,与现有算法相比,较远点到三角网距离的计算时间明显缩短.

摘要：为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.

摘要：为了更好地揭示三周期极小曲面(TPMS)结构设计与力学性能参数之间的对应关系,研究了螺旋二十四面体Gyroid结构(GCS)不同网格参数的数值收敛性和不同排列方式的力学性能。设计了体积分数和胞元尺寸固定的GCS试件;基于单元参数变化的体素化模型,使用有限元方法对GCS进行收敛性分析;通过试件拉伸试验验证了仿真的正确性;最后以拉伸和弯曲工况研究了GCS在不同排列形式时的力学性能差异。研究结果表明:仿真分析与试验之间的抗拉强度、极限载荷误差在1.5%以内;基于体素化方法,调整雅可比参数值可显著降低收敛时的单元数量。对变厚度GCS力学性能做了定量分析,拉伸工况中,针对4×4×4结构,其等效弹性模量沿厚度方向变化最大可达14.41%;弯曲工况中,针对20×4×4结构,等效弹性模量最大差距为21.25%。

摘要：介绍了基于旋转二维发光二极管(LED)阵列的体三维显示系统的数据处理方法.原始三维数据以网格数据形式存储在3DS文件中,采用切割算法实现数据集从笛卡儿坐标系到显示空间的柱坐标系的转化.对切割所得的线段设计了插值映射法和扫描映射法,以完成体素化过程.插值映射法将LED视为理想点光源,扫描映射法则考虑了LED的尺寸.分别用这两种方法对多个实际三维模型进行处理,通过再现处理后的数据结果以及计算体素点的平均位置偏离程度等方法比较它们的优劣.实际表明扫描映射法因为更贴近系统的硬件特点,而产生的体素点位置偏差小、冗余体素点少,处理结果更好.

摘要：在关键点周围进行流线可视化时,流场特征复杂多样以及流线之间可能存在共点或对称性等情况,可能导致常规的基于几何或相似性的筛选方法失效.为此,提出了基于数据驱动思想的关键点周围的流线筛选方法MvCcp,它是基于多视图聚类算法的流线筛选方法,通过对流场进行不同粒度的体素化,生成流线的位置视图和基于距离场直方图的特征视图数据,并通过多视图聚类算法进行流线筛选.针对HalfCylinder等6个典型的关键点周围的三维流场,与其他3种典型的流线筛选方法进行了定性可视化比较,并基于MSE,PSNR,SSIM,AAD等定量指标进行对比实验表明,MvCcp在所有实验中具有更出色和更稳定的表现.

摘要：针对果园障碍物识别和重构存在实时性差的问题,该研究以番石榴果园为例,提出了融合语义分割和三维点云分析的果园障碍物实时重构方法。首先,以DeepLabV3+为基础,使用MobileNetV3-large作为骨干网络以实时提取特征图,结合上下文Transformer注意力丰富特征图细节和语义信息,进一步提出基于Sobel算子的边缘辅助损失函数以提升障碍物分割精度;在此基础上,运用体素化法将枝干三维点云重构为大量立方体,构建基于欧式聚类的果实三维重构方法,设计一种融合逆投影变换和交并比的重构评价指标。试验结果表明:该方法对障碍物语义分割的平均交并比为77.2%,比Xception-DeepLabV3+提高7.0个百分点;平均帧速为78.8帧/s;该方法对枝干和果实的重构交并比分别为56.6%和65.7%,平均重构时间分别为0.84 s和0.34 s。该研究实时性和精度较高,满足水果采摘机器人实时避障作业需求。

摘要：随着计算机技术的不断普及,快速获取目标物体或空间点集的包络体成为一种重要需求,基于此类问题我们提出了一种基于体素化生成包络体的方法,该方法对体素数据进行操作时运用了并行运算OpenMP(Open Multi-Processing)技术以及C++AMP(Accelerated Massive Parallelism with Microsoft Visual C++)技术,其中C++AMP技术可以极大的提高运算速度。传统意义上包络体应用于路径规划、工业装配等领域,将包络体技术运用到微纳器件虚拟运行的仿真中。通过将运行器件包络体计算引入到微纳器件的仿真系统中可以得到微纳器件的整个运动空间,进而直观有效的辅助微纳器件设计。

摘要：随着增材制造技术的快速发展,基于三周期极小曲面(triply periodic minimal surface,TPMS)的点阵结构因具有轻质高强度、连通性好、拓扑结构可控等优点,在结构轻量化设计、生物植入物中得到广泛应用。但TPMS点阵结构的建模存在过程繁琐、易出错、计算时间长等问题,如何高效、稳定地建模出具有复杂轮廓的TPMS点阵结构成为亟待解决的问题。笔者基于TPMS和体素距离场提出了一种复杂轮廓TPMS点阵结构的建模方法。通过移动立方体法构建TPMS单元三角面片模型;基于点与几何模型的拓扑位置关系,将空间中的点体素化,并提取模型轮廓边界的点。通过计算边界点的距离场,并与TPMS的距离场进行布尔运算,实现复杂轮廓TPMS点阵结构的建模。实例验证表明,该方法能够高效、稳定地建模复杂轮廓TPMS点阵结构。

摘要：精冲零件的工艺特征识别和关键参数提取是实现精冲工艺设计智能化的关键。针对典型精冲工艺特征——沉孔,构建了一个以三维CAD模型为输入的特征识别和参数提取模型。利用改进的自适应体素化算法,将基于参数驱动批量生成的沉孔CAD模型转化为体素化模型,建立模型样本数据集;采用两步法,分别以工艺特征体素化模型为输入建立基于三维卷积神经网络的沉孔特征识别模型和以沉孔中心截面图像为输入建立基于二维卷积神经网络的参数提取模型,依次实现了3类主要沉孔特征的分类识别和参数提取。经过验证和评估,所建模型对于沉孔特征类型识别与关键参数提取均有较高的准确率,可以为精冲工艺的智能化工艺设计提供有力支撑。