CN107871043A - 奇异点的识别方法及装置 - Google Patents

奇异点的识别方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107871043A
CN107871043A CN201711092049.4A CN201711092049A CN107871043A CN 107871043 A CN107871043 A CN 107871043A CN 201711092049 A CN201711092049 A CN 201711092049A CN 107871043 A CN107871043 A CN 107871043A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid lines
point
direction grid
preset direction
singular point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711092049.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107871043B (zh
Inventor
何俊佳
罗兵
杨瑞
刘磊
厉天威
唐力
张福增
廖帆
廖一帆
项阳
李斌
李敏
赵贤根
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huazhong University of Science and Technology
CSG Electric Power Research Institute
Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Huazhong University of Science and Technology
Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huazhong University of Science and Technology, Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd filed Critical Huazhong University of Science and Technology
Priority to CN201711092049.4A priority Critical patent/CN107871043B/zh
Publication of CN107871043A publication Critical patent/CN107871043A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107871043B publication Critical patent/CN107871043B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种奇异点的识别方法及装置,其中,奇异点的识别方法,包括以下步骤:选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;获取垂直于预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到预设方向网格线分别与各坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;获取辅助平面与待观察三角面元相交线,当位于同一个辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。本发明能更有效的识别奇异点,将待处理交点中的奇异点准确识别得到正确的交点信息。不需要重新平移网格线来获取新的交点,实现了不同复杂结构中的奇异点的统一描述,更具有通用性,提高了网格剖分的准确性。

Description

奇异点的识别方法及装置
技术领域
本发明涉及网格剖分技术领域,特别是涉及一种奇异点的识别方法及装置。
背景技术
网格剖分技术作为各种数值计算方法的前处理环节,对于准确数值计算具有重要意义。在运用有限差分法进行铸件凝固过程数值模拟、电磁场模拟时,均需要对三维实体进行六面体网格剖分。STL(Stereolithography:光固化立体造型术)文件是一种三维实体描述文件,其采用三角面元来模拟目标表面,用于表示三角形网格的一种文件格式,它的文件格式非常简单,应用很广泛。
目前,比较成熟的STL文件的剖分方法主要包括切片扫描法和射线穿透法两类,射线穿透法剖分是指用平行于坐标轴的射线即网格线来穿透STL文件所记录的三维实体,来判断某单元是位于实体内还是实体外。一般采用奇偶校验法对实体内外部进行判断,由于直线与闭合曲面的交点总是成对出现,因此,一条网格线上相邻的一对交点之间的部分位于物体的内部。在获得所有网格线与三角面元交点后,可对一条网格线上的交点按照坐标值从小到大进行排序,编号为奇数的点为网格线穿入点,编号为偶数的点为网格线穿出点,穿入点与穿出点之间的区域为目标区域。
针对射线穿透法网格剖分的奇异点处理方法,传统技术多是采用偏移法,在实现过程中,发明人发现传统技术中至少存在如下问题:传统技术对于网格线与三角面元平面平行时的情况难以处理,且对于复杂形状的目标物,偏移量通常难以确定,无法统一描述不同复杂结构中的奇异点,还可能会产生新的奇异点,存在通用性差,网格剖分准确性低的问题。
发明内容
基于此,有必要针对传统技术存在通用性差,网格剖分准确性低的问题,提供一种奇异点的识别方法及装置。
为了实现上述目的,一方面,本发明实施例提供了一种奇异点的识别方法,包括以下步骤:
选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;
获取垂直于预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到预设方向网格线分别与各坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;
获取辅助平面与待观察三角面元相交线,当位于同一个辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
在其中一个实施例中,当位于同一个辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点的步骤包括:
提取位于同一个辅助平面内的相交线、与待观察三角面元各边线相交的各交点;
当各交点落在预设方向网格线同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
在其中一个实施例中,当各交点落在预设方向网格线同一侧时,确认待处理目标点为奇异点的步骤包括:
获取位于同一个辅助平面内的各交点在预设坐标系中的各象限符号;预设坐标系为以待处理目标点为坐标系原点、预设方向网格线和坐标轴方向网格线为坐标轴的坐标系;
在位于同一个辅助平面内的各象限符号相同时,确认待处理目标点为奇异点。
在其中一个实施例中,在选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元的步骤之前的步骤还包括:
读取STL文件,获取待处理交点的坐标;
将待处理交点的坐标进行射线与三角形的相交检测处理,得到待处理目标点。
在其中一个实施例中,预设方向网格线为X轴、Y轴或Z轴方向网格线。
在其中一个实施例中,各待处理目标点为位于所述三角面元的顶点处或边线上的交点。
另一方面,本发明实施例还提供了一种奇异点的识别装置,包括:
预处理单元,用于选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;
识别辅助单元,用于获取垂直于预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到预设方向网格线分别与各坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;
确认单元,用于获取辅助平面与待观察三角面元相交线,当位于同一个所述辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
在其中一个实施例中,确认单元还包括:
识别依据获取模块:用于提取位于同一个辅助平面内的相交线、与待观察三角面元各边线相交的各交点;
确认模块:用于当各交点落在预设方向网格线同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
另一方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行所述程序时实现上述奇异点的识别方法的步骤。
另一方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述奇异点的识别方法的步骤。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果:
本发明奇异点的识别方法及装置,根据待处理交点位置分类确定待处理目标点,选取包含待处理目标点的预设方向网格线和待观察三角面元,在网格剖分几何模型中获取辅助平面,根据辅助平面与待观察三角面元相交得到的相交线与预设方向网格线的几何关系,可以将待处理目标点确定为奇异点。本发明实施例能更有效的识别奇异点,将待处理交点中的奇异点准确识别得到正确的交点信息。本发明实施例不需要重新平移网格线来获取新的交点,实现了不同复杂结构中的奇异点的统一描述,更具有通用性,提高了网格剖分的准确性。
附图说明
图1为传统技术中的三维实体剖分示意图;
图2为本发明奇异点的识别方法实施例1流程示意图;
图3为本发明奇异点的识别方法中一个具体实施例的流程示意图;
图4为本发明奇异点的识别方法中确认奇异点的一个具体实施例的流程示意图;
图5为本发明奇异点的识别方法中获取待处理目标点的一个具体实施例的流程结构示意图;
图6为本发明奇异点的识别方法中待处理目标点位于三角面元的顶点处的实施例的剖分示意图;
图7为本发明奇异点的识别方法中待处理目标点位于三角面元的边线上的实施例的剖分示意图;
图8为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的网格剖分示意图;
图9为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的三维示意图;
图10为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的XY平面示意图;
图11为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的YZ平面示意图;
图12为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的XZ平面示意图;
图13为本发明奇异点的识别装置实施例1的结构示意图;
图14为本发明奇异点的识别装置实施例1的一个具体实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的首选实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是,本文所使用的术语“同一侧”、“预设”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明奇异点的识别方法及装置一应用场景说明:
STL文件射线穿透法采用网格剖分三角面元,用平行于坐标轴的射线即网格线来穿透STL文件所记录的三维实体,通过网格线与三角面元相交的求交点来进行剖分。STL文件保存的是三角面元,网格线与任意三角面元只存在网格线落在三角面元上、网格线与三角面元相交和网格线与三角面元不相交这三种情况,获取网格线和三角面元的交点,再根据交点位置的排列顺序可以确定网格线上的相邻交点之间的部分是否位于三维实体内。
图1为传统技术中的三维实体剖分示意图,(a)是三维情况,(b)是二维情况,以二维情况为例,如图1(b)所示,图(b)中两条网格线与目标物分别交于五个点,若按照奇数为穿入点,偶数为穿出点,则AB之间的区域为目标区域,DE之间的区域在目标物外侧。然而实际上AB之间区域属于目标物外侧,DE之间为目标物区域,剖分错误。这是由于存在穿入点和穿出点为同一个点的情况,称之为奇异点,从而导致了计数错误,在剖分物体时应该剔除此类节点。
传统技术采用偏移法处理奇异点,即通过对网格线引入偏移量重新确定与三角面元的交点,与传统技术相比,本发明实施例能更有效的识别奇异点,将待处理交点中的奇异点准确识别得到正确的交点信息。本发明实施例不需要重新平移网格线来获取新的交点,实现了不同复杂结构中的奇异点的统一描述,更具有通用性,提高了网格剖分的准确性。
本发明奇异点的识别方法实施例1:
图2为奇异点的识别方法实施例1流程示意图,如图2所示,可以包括以下步骤:
步骤S110:选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;步骤S120:获取垂直于预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到预设方向网格线分别与各坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;步骤S130:获取辅助平面与待观察三角面元相交线,当位于同一个辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
具体而言,以STL文件作为处理对象,STL文件是用三角面元记录的三维实体。网格线与一个三角面元相交时必定会从另一个三角面元穿出,本实施例中的待处理目标点为穿入点和穿出点在同一点的交点,该交点的位置位于三角面元的顶点处或边线上。在网格剖分的几何模型中,选取一经过待处理目标点的网格线并确定其方向,该方向是预设可选的任意坐标轴的方向。
优选地,STL文件记录为一个四面体的三维实体,包含四个三角面元,从三角面元中选取包含待处理目标点的待观察三角面元,待处理目标点是位于三角面元的顶点或边线上的交点,在四面体的顶点处即存在三个包含待处理目标点的待观察三角面元,在四面体的边线上即存在两个包含待处理目标点的待观察三角面元。
以在网格剖分三维坐标系为例,预设方向网格线为任意坐标轴方向的网格线,垂直预设方向网格线的网格线即为坐标轴方向网格线,包括第一坐标轴方向网格线和第二坐标轴方向网格线,各坐标轴方向网格线相交于待处理目标点。由预设方向网格线和任意一坐标轴方向网格线可以构成一个辅助平面,在网格剖分三维坐标系中可以得到两个相互垂直的辅助平面。第一坐标轴方向网格线和预设方向网格线构成第一辅助平面,第二坐标轴方向网格线和预设方向网格线构成第二辅助平面。
上述步骤S120中得到的辅助平面可与各待观察三角面元相交,如果同一辅助平面与待观察三角面元存在相交线时,逐个获取同一辅助平面与各待观察三角面元的相交线。第一辅助平面与各待观察三角面元的相交线为第一相交线,第二辅助平面与各待观察三角面元的相交线为第二相交线。获取的在同一个辅助平面内的各相交线与预设方向网格线存在相应的几何关系,在同一个辅助平面内的各相交线与预设方向网格线存在的几何关系包括:各相交线落在预设方向网格线的同一侧或各相交线分别落在预设方向网格线的两侧。当各相交线落在预设方向网格线的同一侧,可以确定待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
本发明奇异点的识别方法,图3为本发明奇异点的识别方法中一个具体实施例的流程示意图,如图3所示:
位于同一个辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点的步骤包括:
步骤S210:提取位于同一个辅助平面内的相交线、与待观察三角面元的各边线相交的各交点;
步骤S220:当各交点落在预设方向网格线同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
具体而言,在网格剖分的三维坐标系中,获取的辅助平面包括第一辅助平面和第二辅助平面,当各辅助平面与各待观察三角面元相交存在相交线时,获取第一辅助平面与各待观察三角面元相交的第一相交线、第二辅助平面与各待观察三角面元相交的第二相交线。第一相交线和第二相交线在各待观察三角面元内,提取第一相交线与各待观察三角面元的边线相交的各交点,为各第一交点,提取第二相交线与各待观察三角面元的边线相交的各交点,为各第二交点。
位于第一辅助平面内的各第一交点和预设方向网格线存在对应的几何关系:各第一交点落在预设方向网格线的线上、同一侧或异侧;位于第二辅助平面内的各第二交点和预设方向网格线存在对应的几何关系:各第二交点落在预设方向网格线的线上、同一侧或异侧。当各第一交点落在预设方向网格线同一侧以及各第二交点落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
其中一个具体实施例,图4为本发明奇异点的识别方法中确认奇异点的一个具体实施例的流程示意图,如图4所示:
当各交点落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点的步骤包括:
S310:获取位于同一个辅助平面内的各交点在预设坐标系中的各象限符号;预设坐标系为以待处理目标点为坐标系原点、预设方向网格线和坐标轴方向网格线为坐标轴的坐标系;
S320:在位于同一个辅助平面内的各象限符号相同时,确认待处理目标点为奇异点;
具体而言,在网格剖分三维坐标系中,获取以待处理目标点为原点,预设方向网格线和第一坐标轴方向网格线构成第一坐标系,预设方向网格线和第二坐标值网格线构成第二坐标系。获取第一辅助平面内的各交点在第一坐标轴系中的象限符号;获取第二辅助平面内的各交点在第二坐标系中的象限符号。当第一坐标系中的各交点的象限符号相同以及第二坐标坐标系中的各交点的象限符号相同时,可以确定待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
其中一个具体实施例,图5为本发明奇异点的识别方法中获取待处理目标点的一个具体实施例的流程结构示意图,如图5所示:
在选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元的步骤之前,还包括步骤:
S410:读取STL文件,获取待处理交点的坐标;
S420:将待处理交点的坐标进行射线与三角形的相交检测处理,得到待处理目标点。
具体而言,读取STL文件,网格剖分几何模型中网格线穿透STL文件记录的三维实体,获取网格线与三维实体各三角面元的交点即为待处理交点,在几何模型中得到待处理交点的坐标。判断交点的在三角面元上的具体位置采用计算机图形学中射线与三角形的相交检测处理。
假设三角面元三个点的坐标分别为V0,V1,V2,由重心方程可知,三角面元内任意一点的坐标T(u,v)均满足方程式(1),其中等号表示在三角形的边上或顶点处。
T=(1-u-v)V0+uV1+vV2;u,v∈[0,1] (1)
定义一条射线,其为沿Z轴方向的一条网格线,射线端点为网格线与计算区域边界上交点,则网格线方程R(t)表达式见方程式(2):
R(t)=O+tD;O=(iΔx,jΔy,0)T (2)
三角面元与网格线相交,即满足T(u,v)=R(t),整理得到方程式(3):
根据方程式(2)和(3)可以得到网格线和三角面元相交的待处理交点坐标,方程式(1)是由待处理交点坐标得到待处理目标点的位置方程,当待处理交点坐标满足式(1)的坐标方程时,得到待处理目标点。这种算法能够减少以前进行交叉检测所需要的内存消耗,并且能很直观的得到结果,将问题进一步简化解决。
一个具体实施例,预设方向网格线可以为X轴、Y轴或Z轴方向网格线。
具体而言,预设方向网格线可以设定平行X轴方向的网格线、平行Y轴方向网格线或者平行Z轴方向网格线。使得预设方向网格线的选取更灵活,同时让识别方法更具通用性和准确性。
一个具体实施例,各待处理目标点为位于三角面元的顶点处或边线上的交点。
具体而言,以STL文件作为处理对象,STL文件用三角面元记录的三维实体。网格线与一个三角面元相交时必定会从另一个三角面元穿出,本实施例中的待处理目标点为穿入点和穿出点在同一点的交点,这样的交点的位置是位于三角面元的顶点处或边线上才会出现穿入点和穿出点在同一点的情况。准确限定需要识别的奇异点即待处理目标点的范围,使得处理过程更简单。
在网格剖分的三维坐标系中,读取STL文件,STL文件为由三角面元组成的四面体ABCD,获取网格线与三维实体各三角面元的交点即待处理交点,采用计算机图形学中射线与三角形的相交检测处理,得到位于三角面元顶点处或边线上的待处理目标点。
在一个具体实施例中,图6为本发明奇异点的识别方法待处理目标点位于三角面元顶点处的实施例的剖分示意图:
如图6所示,当待处理目标点位于三角面元的顶点处时,待处理目标点可以是A、B、C或D点。以A点为处理对象,选取包含待处理目标点A点的预设方向和各待观察三角面元,选取预设方向为网格剖分的三维坐标系中的Y轴,共用顶点A即包含待处理目标点的三角面元的待观察三角面元有三个,分别是三角面元ABC、ABD和ACD。垂直预设方向Y轴的坐标轴方向网格线为X轴网格线即第一坐标轴方向网格线和Z轴网格线即第二坐标轴方向网格线,X轴网格线、Y轴网格线和Z轴网格线相交于待处理目标点A点。Y轴网格线和X轴网格线构成第一辅助平面YX平面,Y轴网格线和Z轴网格线构成第二辅助平面YZ平面。
获取YX平面与待观察三角面元ABC、ABD和ACD的相交的位置关系,当YX平面与各待观察三角面元存在相交线时,如图所示,YX平面与面ABC和面ACD的相交线为第一相交线,包括AE'和AF';获取YZ平面与待观察三角面元ABC、ABD和ACD的相交的位置关系,当YZ平面与各待观察三角面元存在相交线时,如图所示,YZ平面与面ABC和面ACD的相交线为第二相交线,包括AE和AF。
在同一辅助平面YX平面内的AE、AF与Y轴方向网格线相交于A点,AE和AF落在Y轴方向网格线的两侧;在同一辅助平面YZ平面内的AE'、AF'与Y轴方向网格线相交于A点,AE'和AF'落在Y轴方向网格线的两侧,AE'和AF'没有落在Y轴方向网格线的同一侧,基于此可以确定待处理目标点A点为非奇异点。
优选地,在同一辅助平面YX平面内的AE和AF落在待观察三角面元边线BD和BC上的点为E和F点即第一交点;在同一辅助平面YZ平面内的AE'和AF'落在待观察三角面元边线BC和CD上的点为E'和F'点即第二交点。
获取以A点为坐标原点,A点在Y轴上,以X轴、Y轴构成XY坐标系,Y轴和Z轴方向网格线构成YZ坐标系,得到E和F点在XY坐标系中的X轴方向的符号(象限符号)是不同的,得到E'和F'点在YZ坐标系中的Z轴方向的符号(象限符号)是不同的,基于此,可以确定待处理目标点A点为非奇异点。
在一个具体实施例中,图7为本发明奇异点的识别方法待处理目标点位于三角面元边线上的实施例的剖分示意图:
如图7所示,当待处理目标点位于三角面元的边线上时,待处理目标点可以为三角面元边线AB、AC、AD、BC、BD和CD上任意一点。以边线AC上的待处理目标点E点为处理对象,选取包含待处理目标点E点的预设方向和各待观察三角面元,选取预设方向为网格剖分的三维坐标系中的Y轴,包含边线上的待处理目标点的E点的三角面元有2个,分别是三角面元ABC和ACD。垂直预设方向Y轴的坐标轴方向网格线为X轴网格线即第一坐标轴方向网格线和Z轴网格线即第二坐标轴方向网格线,X轴网格线、Y轴网格线和Z轴网格线相交于待处理目标点E点。Y轴网格线和X轴网格线构成第一辅助平面YX平面,Y轴网格线和Z轴网格线构成第二辅助平面YZ平面。
获取YX平面与待观察三角面元ABC和ACD的相交的位置关系,当YX平面与各待观察三角面元存在相交线时,如图所示,YX平面与面ABC和面ACD的相交线为第一相交线,包括EF'和EG';获取YZ平面与待观察三角面元ABC和ACD的相交的位置关系,当YZ平面与各待观察三角面元存在相交线时,如图所示,YZ平面与面ABC和面ACD的相交线为第二相交线,包括EF和EG。
在同一辅助平面YX平面内的EF'、EG'与Y轴方向网格线相交于E点,EF'和EG'落在Y轴方向网格线的同一侧;在同一辅助平面YZ平面内的EF、EG与Y轴方向网格线相交于E点,EF和EG落在Y轴方向网格线的同一侧,基于此可以确定待处理目标点E点为奇异点。
优选地,在同一辅助平面YX平面内的相交线EF'和EG'落在待观察三角面元ABC和ACD的边线AC、BC和AD上的点分别为E、F'和G'点,即第一交点;在同一辅助平面YZ平面内的相交线EF和EG落在待观察三角面元ABC和ACD的边线AB、AC和AD上的点分别为F、E和G点,即第二交点。
获取以E点为坐标原点,E在Y轴网格线上,以X轴、Y轴方向网格线构成XY坐标系,Y轴和Z轴方向网格线构成YZ坐标系,得到F'和G'点在XY坐标系中X轴方向的符号(象限符号)是相同的,得到F和G点在YZ坐标系中Z轴方向的符号(象限符号)是相同的,基于此,可以确定待处理目标点E点为非奇异点。
同样的处理过程可以得到,当待处理目标点的预设方向为X轴或者Z轴方向网格线时,获取对应的待观察三角面元和辅助平面,根据辅助平面与待观察三角面元的位置关系,获取相交线,根据相交线与预设方向网格线的几何关系:当同一个辅助平面内的相交线满足在预设方向网格线同一侧的几何关系时,可以确定待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。优选地,获取相交线与待观察三角面元的边线相交的各交点,当同一个辅助平面内的各交点满足落在预设方向网格线的同一侧的几个关系时,可以确定待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
本发明的实施例通过上述识别方法确定奇异点,对位于三角面元的顶点和边线上的待处理目标点进行识别处理,不需要重新平移网格线来得到交点,根据奇异点的几何特征来确定奇异点,将识别的奇异点排除,将非奇异点的信息加入待处理交点信息矩阵,得到正确的交点信息列表以供后续剖分,更具有通用性,使得网格剖分的准确性更高。
一个具体实施例中,图8为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的网格剖分示意图:
如图8所示,以一玩具飞机为处理对象进行网格剖分,即采用有限差分法对其进行剖分。有限差分法通过将目标物划分成一个个六面体网格来模拟目标物,对于网格中心点在目标物内部的网格予以保留,外部的予以剔除,因此模拟出来的目标近台阶状,其共包含7018个三角面元,存在多个奇异点。通过射线穿透法,依次求取所有网格线与物体所有三角面元交点即待处理交点,对三角面元顶点和边线上的交点即待处理目标点进行识别,根据上述实施例中的奇异点的识别方法,确认奇异点,剔除奇异点,将非奇异点加入交点信息矩阵中得到正确交点信息。再根据交点的编号与坐标,与网格中心点的坐标进行比较,得到交点对应的网格编号,一对交点确定一段物体内部,则得到了物体内部的所有网格编号。
通过识别排除奇异点,得到最终的剖分结果:
图9为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的三维示意图;
图10为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的XY平面示意图;
图11为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的YZ平面示意图;
图12为本发明奇异点的识别方法中玩具飞机示例的XZ平面示意图;
采用本发明中奇异点的识别方法剔除奇异点,实现了复杂结构奇异点的统一描述,更具有通用性,得到正确的剖分结果,为后续准确处理模型奠定了基础。
图13是本发明奇异点的识别装置的实施例1结构图:
如图13所示,奇异点的识别装置包括:
预处理单元100,用于选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;
识别辅助单元200,用于获取垂直于预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到预设方向网格线分别与各坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;
在网格剖分三维坐标系中,预设方向网格线为任意坐标轴方向的网格线,垂直预设方向网格线的网格线即为坐标轴方向网格线,包括第一坐标轴方向网格线和第二坐标轴方向网格线,经过预设方向网格线和任意一坐标轴方向网格线的辅助平面包括第一辅助平面和第二辅助平面。
确认单元300,用于获取辅助平面与待观察三角面元相交线,当位于同一个所述辅助平面内的相交线落在预设方向网格线的同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
第一辅助平面与各待观察三角面元的相交线为第一相交线,第二辅助平面与各待观察三角面元的相交线为第二相交线。当各相交线落在预设方向网格线的同一侧,确认单元可以确定待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
一个具体实施例,图14为本发明奇异点的识别装置实施例1的一个具体实施例的结构示意图:
如图14所示,奇异点的识别装置中的确认单元还包括:
识别依据获取模块310:用于提取位于同一个辅助平面内的相交线、与待观察三角面元各边线相交的各交点;
在网格剖分的三维坐标系中,获取的辅助平面包括第一辅助平面和第二辅助平面,获取第一辅助平面与各待观察三角面元相交的第一相交线、第二辅助平面与各待观察三角面元相交的第二相交线;第一相交线与各待观察三角面元的边线上的各交点为各第一交点,第二相交线与各待观察三角面元的边线上的各交点为各第二交点,第一交点和第二交点可以作为奇异点的识别依据。
确认模块320:用于当各交点落在预设方向网格线同一侧时,确认待处理目标点为奇异点。
如果得到落在预设方向网格线的同一侧的第一交点,同时得到落在预设方向网格线的同一侧的第二交点,确认模块可以确认待处理目标点为奇异点,反之则为非奇异点。
本发明还提供了一种计算机设备实施例1,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现奇异点的识别方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质实施例1,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现奇异点的识别方法的步骤。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,包括以上方法的步骤,的存储介质,如:ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种奇异点的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;
获取垂直于所述预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到所述预设方向网格线分别与各所述坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;
获取所述辅助平面与所述待观察三角面元的相交线,当位于同一个所述辅助平面内的所述相交线落在所述预设方向网格线的同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点。
2.根据权利要求1所述的奇异点的识别方法,其特征在于,当位于同一个所述辅助平面内的所述相交线落在所述预设方向网格线的同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点的步骤包括:
提取位于同一个所述辅助平面内的所述相交线、与所述待观察三角面元各边线相交的各交点;
当各所述交点落在所述预设方向网格线同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点。
3.根据权利要求2所述的奇异点的识别方法,其特征在于,当各所述交点落在所述预设方向网格线同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点的步骤包括:
获取位于同一个所述辅助平面内的各所述交点在预设坐标系中的各象限符号;所述预设坐标系为以所述待处理目标点为坐标系原点、所述预设方向网格线和所述坐标轴方向网格线为坐标轴的坐标系;
在位于同一个所述辅助平面内的各所述象限符号相同时,确认所述待处理目标点为奇异点。
4.根据权利要求1所述的奇异点的识别方法,其特征在于,在选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元的步骤之前的步骤还包括:
读取STL文件,获取待处理交点的坐标;
对所述待处理交点的坐标进行射线与三角形的相交检测处理,得到所述待处理目标点。
5.根据权利要1至4任意一项所述的奇异点的识别方法,其特征在于,
所述预设方向网格线为X轴、Y轴或Z轴方向网格线。
6.根据权利要5所述的奇异点的识别方法,其特征在于,各所述待处理目标点为位于STL文件三角面元的顶点处或边线上的交点。
7.一种奇异点的识别装置,其特征在于,包括:
预处理单元,用于选取包含待处理目标点的预设方向网格线、各待观察三角面元;
识别辅助单元,用于获取垂直于所述预设方向网格线的各坐标轴方向网格线,得到所述预设方向网格线分别与各所述坐标轴方向网格线构成的各辅助平面;
确认单元,用于获取各所述辅助平面与各所述待观察三角面元相交线,当位于同一个所述辅助平面内的所述相交线落在所述预设方向网格线的同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点。
8.根据权利要求7所述的奇异点的识别装置,其特征在于,所述确认单元还包括:
识别依据获取模块:用于提取位于同一个所述辅助平面内的所述相交线、与所述待观察三角面元各边线相交的各交点;
确认模块:用于当各所述交点落在所述预设方向网格线同一侧时,确认所述待处理目标点为奇异点。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到6任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1到6任任意一项所述方法的步骤。
CN201711092049.4A 2017-11-08 2017-11-08 奇异点的识别方法及装置 Active CN107871043B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711092049.4A CN107871043B (zh) 2017-11-08 2017-11-08 奇异点的识别方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711092049.4A CN107871043B (zh) 2017-11-08 2017-11-08 奇异点的识别方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107871043A true CN107871043A (zh) 2018-04-03
CN107871043B CN107871043B (zh) 2021-07-02

Family

ID=61753742

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711092049.4A Active CN107871043B (zh) 2017-11-08 2017-11-08 奇异点的识别方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107871043B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102629375A (zh) * 2012-01-06 2012-08-08 中国科学院软件研究所 一种判定点是否位于多边形内的方法
CN102968806A (zh) * 2012-10-26 2013-03-13 中国石油大学(华东) 一种不规则边界区域内自适应网格的生成方法
CN103914879A (zh) * 2013-01-08 2014-07-09 无锡南理工科技发展有限公司 一种在抛物线方程中由三角面元数据生成立方网格数据的方法
KR20160136086A (ko) * 2015-05-19 2016-11-29 한국항공우주산업 주식회사 사진을 이용한 항공기 형상 역설계 방법
CN106934860A (zh) * 2017-01-12 2017-07-07 天津大学 一种基于t样条的三维地质建模方法
CN107085865A (zh) * 2017-05-12 2017-08-22 杭州电子科技大学 应用于有限元分析的四边形分割方法
CN107315046A (zh) * 2017-05-15 2017-11-03 北京毅新博创生物科技有限公司 一种icp‑ms信号处理方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102629375A (zh) * 2012-01-06 2012-08-08 中国科学院软件研究所 一种判定点是否位于多边形内的方法
CN102968806A (zh) * 2012-10-26 2013-03-13 中国石油大学(华东) 一种不规则边界区域内自适应网格的生成方法
CN103914879A (zh) * 2013-01-08 2014-07-09 无锡南理工科技发展有限公司 一种在抛物线方程中由三角面元数据生成立方网格数据的方法
KR20160136086A (ko) * 2015-05-19 2016-11-29 한국항공우주산업 주식회사 사진을 이용한 항공기 형상 역설계 방법
CN106934860A (zh) * 2017-01-12 2017-07-07 天津大学 一种基于t样条的三维地质建模方法
CN107085865A (zh) * 2017-05-12 2017-08-22 杭州电子科技大学 应用于有限元分析的四边形分割方法
CN107315046A (zh) * 2017-05-15 2017-11-03 北京毅新博创生物科技有限公司 一种icp‑ms信号处理方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHUNICHIRO FUJINAMI: "EXPERIMENTAL ANALYSIS OF SINGULAR POINT GENERATION MECHANISMS IN INTERFEROMETRIC SAR USING OPTICS: THE POSSIBILITY OF SINGULAR POINT GENERATION BY INTERFERENCE IN A SINGLE PIXEL", 《2015 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM (IGARSS)》 *
杜俊贤: "基于STL的三维网格剖分研究", 《湖北工业大学学报》 *
赵美利: "铸件三维有限差分网格剖分技术研究", 《铸造设备研究》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107871043B (zh) 2021-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101281654A (zh) 一种基于八叉树的大规模复杂三维场景处理方法
Post et al. Feature extraction and visualisation of flow fields.
CN107730503A (zh) 三维特征嵌入的图像对象部件级语义分割方法与装置
CN104504760B (zh) 实时更新三维图像的方法和系统
CN104346824A (zh) 基于单张人脸图像自动合成三维表情的方法及装置
CN105844602A (zh) 一种基于体元的机载lidar点云三维滤波方法
CN106919899A (zh) 基于智能机器人的模仿人脸表情输出的方法和系统
Zou et al. Collision detection for virtual environment using particle swarm optimization with adaptive cauchy mutation
CN102136157A (zh) 一种混凝土三维细观仿真模型及其建立方法
US11954799B2 (en) Computer-implemented method for generating a 3-dimensional wireframe model of an object comprising a plurality of parts
Ping et al. Visual enhancement of single-view 3D point cloud reconstruction
Fan et al. An octree-based proxy for collision detection in large-scale particle systems
CN108010122A (zh) 一种人体三维模型重建与测量的方法及系统
JP7177020B2 (ja) 画像処理装置、方法及びプログラム
CN107871043A (zh) 奇异点的识别方法及装置
CN102663958A (zh) 一种顾及拓扑关系的大规模矢量地图快速综合的方法
Chen et al. Normalized-cut algorithm for hierarchical vector field data segmentation
Ping et al. Visual enhanced 3D point cloud reconstruction from a single image
CN107610231A (zh) 一种动态碰撞检测方法
CN112002019B (zh) 一种基于mr混合现实的模拟人物阴影的方法
CN115035343A (zh) 神经网络训练方法、物品检测方法、装置、设备及介质
Yu et al. HandO: a hybrid 3D hand–object reconstruction model for unknown objects
Wong et al. Continuous self‐collision detection for deformable surfaces interacting with solid models
CN103679806B (zh) 自适应可视外壳生成方法及装置
Symeonidis et al. Efficient realistic data generation framework leveraging deep learning-based human digitization

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant