基于QEM以方差作为权值的3D网格模型简化

为了提高3D网格模型的简化速度和简化效果,采用半边结构表示模型,在拓扑重建过程中使用附加的索引表使拓扑重建时间复杂度由O(nlogn)降低为O(n),在模型简化时,通过计算顶点相邻三角面片法向量的方差来确定顶点的重要度,并将其作为权值加入到Garland的二次误差测度公式QEM中,起到了很好的简化效果。与经典的Garland算法相比采用半边结构能直接获得邻接关系,加快了模型简化速度。在处理边界时对边界情况进行详细分类,既提高了简化速度又保留了模型外观。

一种改进的基于形状特征保持的QEM简化算法

针对二次误差测度(QEM)简化算法对机械、建筑等CAD模型简化时存在的形状特征容易丢失的不足,提出了一种改进算法。该算法在检测出模型表面的分界轮廓曲线后,将各组成边分成四种类型,并按照尽量避免轮廓曲线上的边被折叠的原则,对各类边采用不同简化策略进行简化。实验结果表明,算法在形状特征保持方面具有较好的效果。

基于点云精简的大型环锻件外形尺寸测量方法

针对大型环锻件尺寸测量过程中测得的点云数据量庞大、点云网格质量低下等问题,提出了一种环形锻件点云精简测量算法。首先设定了锻件网格上每个顶点的内点和边界的目标高斯曲率为零;接着根据设定好的目标曲率,使用Ricci流方程来优化Ricci流离散熵能量,计算得到平面目标度量,得到网格上每一点的参数化坐标;最后基于得到的参数化坐标来扩展顶点维度,并引入顶点约束因子加权代价函数进行网格精简测量。实验结果表明,所提出的算法能够处理结构复杂的点云模型,且简化后的点云模型边界几何特征保持良好,能够满足工业数字化制造的测量尺寸精度需求。

基于区域曲率特性的网格模型简化算法

对目前网格模型简化中的特征保护问题,提出了一种基于区域曲率特性的网格模型简化算法。利用混合过渡特征提取算法提取模型特征并进行区域分割,获得模型的特征区域与非特征区域,然后根据区域曲率值大小及面片数量进行简化量调整分配。研究了基于面积权值的QEM简化算法,并对各个区域进行独立简化,以实现不同网格区域简化过程的优化。通过实例验证比较,所提出的基于区域曲率特性的简化算法比整体简化算法和线性比例分配简化算法具有更优的简化效果和精度。

产品装配数字孪生可视化模型自适应精简方法

针对产品装配数字孪生模型实时可视化的需求,提出了一种面向装配过程的可视化模型精简方法。首先利用B–Rep信息建立模型的AAG(属性邻接图),通过基本特征AAG的图匹配实现装配特征的自动识别;对装配语义进行解析,提取当前装配过程的装配特征;然后采用改进QEM(二次误差度量)算法,优化边折叠误差,实现模型局部精简率的自适应调整,满足实时可视化的需求;最后以某型号发动机机匣装配为例验证了方法的有效性。

基于曲率法线流的树点云骨架提取方法

针对树木点云拓扑结构复杂、特征细节繁多等问题,提出一种基于点云收缩提取曲线骨架的算法。首先,为了在点云表面直接应用网格收缩算法,对点云进行局部主成分分析和Delaunay三角剖分;其次,针对树木点云拓扑结构复杂和末枝细节繁多等问题,用曲率法线流算子对点云进行收缩,针对树木枝条细长且弯曲幅度平缓等特点,利用改进后的QEM网格简化方法将三角网格折叠成一维曲线骨架;最后,将得到的曲线骨架进行连通和居中处理。该算法直接在点云上进行操作,不需要额外的信息和预处理操作,对噪声和残缺点云有良好的鲁棒性。实验证明,该算法提取的树木点云骨架充分表达了树木在自然环境下的生物性结构和特征,相对于Rosa、L1-中轴等经典算法,在树木点云的骨架提取速度上提高3倍以上,枝条重建度提高25%。

结合面积度量和误差校正的网格简化算法

提出了一种基于边折叠的网格模型简化的新方法。考虑到模型的局部形状特征,算法将局部面积度量因素加入简化计算过程,与二次方距离误差测度一起组成新的误差目标函数。还提出了计算二次方误差矩阵的预测-校正模型,用于降低简化累积误差。实验结果表明,该算法通用性较强,能够显著提升模型的简化质量,特别是对于曲率变化剧烈的模型表面,其简化模型能够更好地保持原有特征。

一种基于边折叠的改进三角网格简化方法

主要研究格网化的三维激光点云数据在使用边折叠方法简化时,将计算误差测度的方法——QEM算法进行改进:以面积作权,同时引入顶点特征度,保留模型特征的同时,尽可能减少点云数据量。最后,利用数学方法对简化模型进行精度评定,证明改进算法在特征保持方面优于原始的QEM算法。

基于二次误差度量的大型网格模型简化算法

针对传统网格模型简化算法无法处理尺寸大于内存容量的网格模型的问题,提出一种改进的基于二次误差度量的大型网格简化算法。在经典二次误差度量(quadric error metric,QEM)算法的基础上,改进算法引入顶点法向量夹角与边长作为权值,以及基于八叉树的模型划分策略。实验结果表明,该算法能够完成大型网格模型的简化,并且在简化过程中很好地保持了原模型的细节特征。

面向工业机器人虚拟展示的三维模型简化技术

针对工业机器人等重要机械装备的模型结构复杂、三维网格模型数据量较大且在导出时容易存在破面的问题,提出了一种基于经典边折叠法的改进网格简化算法。引入修正网格的环节,在一定程度上保证了简化效率和提高了简化精度,解决了模型中存在的冗余点及冗余边问题。同时,考虑到工业机器人三维模型在纹理映射中的复杂度和计算量,采用逐步简化的方式进行模型简化。该简化算法根据给定的简化率迭代,进而生成多分辨率层次结构模型。通过实验验证,该方法能够实现三维模型的简化和优化,在真实表达虚拟展示模型的基础上,实现了三维模型优化的完整性。为之后虚拟展示系统中的光照、贴图和人机交互方面提供了精确模型信息。

基于外观保持的多分辨率模型生成算法

现代三维仿真系统中,大规模、精细模型的使用使得pc机难以进行实时渲染,因此该论文研究了一种模型简化算法,在同等分辨率条件下,最大程度的保留三维模型的外观特征。算法基于二次误差度量,引入了模型表面分类、顶点法向量偏移等约束条件。实验表明,该算法输出结果对模型外观保持程度较高。

一种均衡代价的网格简化方法

由于移动设备要求计算量小,一些经典的算法保形效果好,但计算量大,不太适合移动环境;而通用取中点的收缩方法虽然非常简化,但保形性不好。设计了一个在保持模型外观的基础上对网格模型进行简化和简化后的模型恢复的完整算法。首先设计了综合平均曲率大小和曲率变化量大小的特征保留折叠代价策略。平均曲率大小是利用边的两个顶点所邻接三角形片的两两法向夹角的平均值来计算特征保留折叠代价队列;同时考虑到存在的一些特殊情况提出加入曲率变化量来判断特征片面的特征保留策略。为了避免综合判断带来的计算量的增加,所设计的平均曲率代价和曲率变化量代价均是同一个Cost函数的线性组合。此外,还设计了基于权重代价的在折叠边上快速计算该边的收缩点位置的有效方法,基于Cost函数的线性计算,由于Cost函数在整个算法中可重复利用,因此在没有增加计算量的情况下又提高了保形性,在计算效率和简化质量两者之间取得了一个均衡。实验证明,该算法可以在保持模型外观的同时有效地降低模型规模并计算量较小,适用于计算能力低的移动设备运算环境。

颅面外科手术仿真中的网格简化研究

快速高质量的网格简化是颅颌面手术仿真中的影响网格的实时绘制和软组织变形建模的一个关键步骤。文中提出了一种改进最小二次误差准则网格简化算法。该算法中将边折叠代价计算、边折叠生成点的最优值计算和边折叠操作集成到一个管道中,并且用固定大小的最小代价选择替代堆来取代传统渐进网格算法中的大数据量的贪婪队列结构,从而大大减少了计算运行复杂度。计算机仿真结果显示,三角形面片的数目简化到原来的20%时仍能满足手术仿真中交互绘制的要求。与基于贪婪队列结构的渐进网格简化算法相比,所提出的改进算法能够将网格简化速度提高三倍左右,而内存的占用仅为原来的50%不到,Hausdorff距离误差也相对变小。

基于最小面积差的三维模型简化算法

文章提出了一种基于面积误差度量下的三维网格模型简化方法。该方法通过极小化误差目标函数来简化三角网格模型。算法首先对边遍历,计算每条边的最小面积差;然后对面积差最小的边进行折叠;最后通过求解折叠边的最小面积差,确定新点的坐标。实验结果表明,该算法不仅可以反映局部表面几何变化,还可使模型仍具有较高保真度。最后用实例说明了该方法的有效性。

基于边收缩的渐进网格模型生成算法

为了实现3D模型的渐进式网格模型表示,改进基于边收缩方式模型简化的收缩代价计算方法。本算法首先从SMF数据文件中读取模型数据信息,然后在内存中快速建立起3D模型,重新设计Garland算法中QEM的权值计算方法。以顶点相邻三角平面法向量最大偏差的平方作为顶点的重要程度并将其加入到误差测度公式中,通过简化最终生成渐进式网格模型。实验结果表明,本算法简练,网格模型生成速度快,模型轮廓信息保持完整。

基于移动终端屏幕分辨精度的网格简化算法

针对移动终端用户对三维物体的感知度与屏幕分辨率明显相关的特性,提出一种基于移动终端屏幕分辨精度的网格简化算法。算法定义了模型在目标屏幕上显示时的基准显示状态(BoV),并通过移动终端分辨率及物体的视距参数分别计算得到目标屏幕的分辨精度阈值及模型的分辨精度因子,通过加权二次误差度量(QEM)算法动态地删除不符合显示精度要求的冗余数据。算法易于实现,适用于手机、PDA等仅具备低分辨率屏幕的移动终端上的图形应用。实验结果说明新算法的有效性。

基于四边形折叠的三角网格简化算法

通过定义三角网格模型中的两个以公共边相连的三角形构成一个空间四边形,提出了一种新的基于这种空间四边形折叠的网格简化算法。该算法以四边形折叠为基本操作,利用Garland的二次误差度量(QEM)做误差控制,每次折叠操作可以减少3个顶点及6个面片,从而实现比Garland的QEM算法、周昆等的三角形折叠算法更高的简化效率,文中给出多个试验结果说明了该算法的有效性。

质量卓越管理的层次观

本文提出了一个质量卓越管理(QEM)的概念。质量卓越管理的基础是顾客导向和以人为先的质量文化,然后是健全的质量组织和功能,组织内必须具有相应的质量能力和质量改进活动,有一套适合的质量运作系统和质量方法论,还有完整的质量绩效管理和建立在绩效管理基础上的质量激励机制。质量卓越管理可分为3个层次:初级/入门级、中级/成熟级、高级/卓越级。质量卓越管理的层次性,是指不同企业在不同发展阶段,可能处于不同的质量管理水平,故采用的质量管理模式和质量方法论也是不一样的,我们称之为质量卓越管理的层次观(HT-QEM)。根据质量卓越管理的3个层次,我们将国内外主流企业采用的50多种实用质量管理模式和方法论也归为三大组,每一层次对应一组质量管理方法。企业通过自我评估,确认自己属于哪一个层次,然后决定采用哪些质量管理模式和质量方法论。企业也可以从一个较低的层次过渡到下一个较高的层次,过渡时间的长短取决于公司的整体水平。

保持细节特征的带纹理模型的高质量简化算法

针对大多算法在简化率较大的情况下易丢失模型细节特征的问题,引入顶点尖锐度的概念,并基于QEM折叠代价给出一种改进的折叠代价,能更多地保留模型的细节特征;同时针对大多简化算法不包含纹理处理的问题,引入纹理变化因子,更多地保留纹理细节部分。在简化的基础上,还提出一种网格局部优化算法,解决了简化后网格质量不高的问题。实验结果表明,该算法不仅可以保持模型的细节特征和纹理的完整性,同时还能得到高质量的模型网格。

基于约束的地质网格曲面重建算法

提出一种基于地质约束的地质曲面重建算法,为在三维地质建模中构造线性不连续层位面片提供一种解决方案。应用"移动立方体"算法从点云重建出无约束的层位三角网格曲面,在断层曲面的约束下,利用初始点云对层位曲面进行网格拟合处理,使层位曲面的各个面片在交线附近能很好地体现断层对层位面的切分效果。实验结果证明,该算法运行稳定、有效。