CN108717727A - 一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 - Google Patents
一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108717727A CN108717727A CN201810537212.1A CN201810537212A CN108717727A CN 108717727 A CN108717727 A CN 108717727A CN 201810537212 A CN201810537212 A CN 201810537212A CN 108717727 A CN108717727 A CN 108717727A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- xct
- value
- unit cell
- pixel
- slice maps
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Moulding By Coating Moulds (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，包括以下步骤：根据预设几何参数建立三维编织复合材料单胞理论模型；利用XCT技术获得三维编织复合材料的XCT切片图；选择XCT切片图中用于建模的与单胞理论模型相对应的局部XCT切片图；对局部XCT切片图进行阈值处理；对经过阈值处理后的局部XCT切片图进行噪点去除；将上一步经过处理后的局部XCT切片图中的像素值与预设几何参数的理论切片图的像素值进行比较计算，得出差异值；更改单胞理论模型预设值，通过优化算法获得几何参数最优解。本发明能实现三维编织复合材料的高精度建模，适用性更强，可以应用于各种三维编织复合材料。
Description
技术领域
本发明属于复合材料技术领域，具体涉及一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法。
背景技术
三维编织复合材料是由三维编织物(预制件)增强的一种复合材料，其具有优秀的层间性能和其他力学性能，广泛应用于航空航天领域、军事、能源等领域中。因此建立三维编织复合材料细观结构的三维模型，对其进行力学性能等研究非常必要。材料细观结构的识别是本三维建模方法的重点，对编织材料进行细观识别可以判断图片不同区域所属结构，从而为三维建模提供依据。
一些学者通过计算纤维束中心在编织过程中的移动轨迹，得到每条纤维束的位置坐标，对三维编织复合材料进行模型创建，如中国专利申请号为201710388546.2，发明名称为“三维编织复合材料六面体有限元模型自动生成方法”。该方法通过输入几个简单的宏观参数，可实现对复杂几何结构三维编织复合材料的快速建模。但是此方法基于携纱器的运动规律进行建模，没有考虑真实情况下纤维束受到挤压变形的复杂情况。
有学者通过XCT技术获取了2.5维复合材料内部结构的数字化图片，在对图片进行处理后，对所属结构进行识别，如中国专利申请号为201610838554.8，发明名称为“一种复合材料细观结构的计算机图形识别技术和三维建模方法”。该方法通过读取XCT切片数据，基于真实状态对2.5维编织复合材料进行建模，但是该方法没有与现有理论模型结合进行建模，且只适用于2.5维复合材料。
陈城华通过Micro-CT技术获得了三维四向碳/环氧编织复合材料的数字化图片，利用“腐蚀阈值法”等方法对图片进行预处理，后通过图像椭圆的特征对纤维束截面进行自动识别，将单根纤维束在各切片上的截面通过插值连接起来，能够根据数字化图片对预制体进行三维建模。该方法同样依赖于Micro-CT图片和纤维束二维横截面特征，没有利用编织复合材料的三维模型假设。
由于制造与使用过程中的一些影响因素，三维编织复合材料往往存在各种变形和缺陷。现有的建模方法有的只基于理论模型，有的只基于XCT切片，通过识别后，进行插值建模。目前国内结合理论模型和XCT技术，对三维编织复合材料建模的研究较少，有待进一步进行研究。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，实现三维编织材料模型的高精度重建。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据预设几何参数建立三维编织复合材料单胞理论模型；
步骤二、利用XCT技术获得三维编织复合材料的XCT切片图；
步骤三、选择XCT切片图中用于建模的与单胞理论模型相对应的局部XCT切片图；
步骤四、对局部XCT切片图进行阈值处理；
步骤五、对经过阈值处理后的局部XCT切片图进行噪点去除；
步骤六、将上一步经过处理后的局部XCT切片图中的像素值与预设几何参数的理论切片图的像素值进行比较计算，得出差异值；
步骤七、更改单胞理论模型预设值，通过优化算法获得几何参数最优解。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
所述步骤一中，单胞理论模型的建立通过设置单胞边长和花节高度，根据：
其中，a为纤维束横向移动距离，b为花节高度，c、d为六边形截面的两条边长，α为六边形顶角夹角，θ为编织角，D为纤维束正交轴线距离；
当确定单胞边长花节高度HL＝b时，即确定单胞理论模型的几何尺寸，各顶点坐标与面方程；
将单胞理论模型划分为按层、行、列组成的六面体像素方块，由纤维束各个顶点求出顶点所在面的方程，以纤维束各面的方程为判断条件，对像素方块所属结构进行判断，像素方块中心点位于纤维束体内的属于纤维束，反之属于基体或孔洞，将属于纤维束的方块灰度值设为1，将属于基体或孔洞的方块灰度值设为0。
所述步骤二中，XCT切片图必须至少含有一个单胞。
所述步骤三中，局部XCT切片图选取的标准为一个单胞大小。
所述步骤四中，设置阈值，当局部XCT切片图像素点灰度值大于所设阈值时，将像素点灰度值重设为1，判定为纤维束；当XCT图片像素点灰度值小于等于所设阈值时，将像素点灰度值重设为0，判定为孔洞或基体。
所述步骤五中，判断每个像素点周围8个像素点中是否有6个或以上像素点灰度值与中心像素点灰度值不同，当灰度值不同时，改变中心点像素值。
所述步骤六中，选择单胞理论模型中所处位置与XCT切片图相同的切片为理论切片图，求理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值：
其中，Average_GreyvalueDifference表示理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值，width和height分别表示局部XCT切片图的宽和高，H表示理论切片图中单个像素的灰度值，H*表示与理论切片图对应的局部XCT切片图中像素的灰度值。
所述步骤七中，通过改变单胞边长和花节高度的值，获取不同的单胞理论模型，重复步骤一至步骤六，通过优化算法获得平均灰度差值最小时的单胞边长和花节高度。
本发明的有益效果是：根据单胞模型进行理论建模，再由XCT切片图得出贴近真实状态的几何参数，能实现三维编织复合材料的高精度建模，适用性更强，可以应用于各种三维编织复合材料，有助于三维编织复合材料的科学研究和生产制造。
附图说明
图1是单胞边长为3、花节高度为6.5的理论三维单胞模型示意图。
图2是XCT切片图及被选中的局部XCT切片图。
图3是经过阈值处理的局部XCT切片图。
图4是经过噪点消除的局部XCT切片图。
图5是与局部XCT切片图对应的理论切片图。
图6是经过优化后的理论切片图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
本发明提出的一种编织复合材料预制体结构识别与重建方法，具体步骤如下：
一、根据预设几何参数建立三维编织复合材料单胞模型。
单胞理论模型的建立通过设置单胞边长和花节高度，根据：
式中：
a：纤维束横向移动距离，b：花节高度，c、d：六边形截面的两条边边长，α：六边形顶角夹角，θ：编织角，D：纤维束正交轴线距离；
当确定单胞边长花节高度HL＝b时，即确定单胞模型的几何尺寸，各顶点坐标与面方程；
将单胞模型按照一定数量划分为按层、行、列组成的六面体像素方块，划分数量由后续选择的局部XCT切片图的像素尺寸决定。由纤维束各个顶点求出顶点所在面的方程Ax+By+Cz＝E，以纤维束各面的方程为判断条件，对像素方块所属结构进行判断，像素方块中心点位于纤维束体内的属于纤维束，反之属于基体或孔洞。将属于纤维束的方块灰度值设为1，将属于基体或孔洞的方块灰度值设为0。
二、利用XCT技术获得三维编织复合材料的XCT切片图。
其中，XCT切片图必须至少含有一个单胞
三、选择XCT切片图中用于建模的与单胞模型相对应的局部XCT切片图。
局部XCT切片图依赖于人工选取，且选取的标准为一个单胞大小。
四、对局部XCT切片图片进行阈值处理。
通过人工设置阈值，当局部XCT切片图像素点灰度值大于所设阈值时，将像素点灰度值重设为1，判定为纤维束；当XCT图片像素点灰度值小于等于所设阈值时，将像素点灰度值重设为0，判定为孔洞或基体。
五、对经过阈值处理后的局部XCT切片图进行噪点去除。
判断每个像素点周围8个像素点中是否有6个或以上像素点灰度值与中心像素点灰度值不同，当灰度值不同时，改变中心点像素值。
六、将上一步经过处理后的局部XCT切片图中的像素值与预设几何参数的理论切片图的像素值进行比较计算，得出差异值。
选择理论模型中所处位置与XCT切片图相同的切片为理论切片图，求理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值。平均灰度差值定义为：局部XCT切片图中的任一像素点灰度值与理论切片图对应的灰度值相减，取绝对值后，对每个像素点结果求和，除以像素总数。即：
其中，Average_GreyvalueDifference表示理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值，width和height分别表示局部XCT切片图的宽和高，H表示理论切片图中单个像素的灰度值，H*表示与理论切片图对应的局部XCT切片图中像素的灰度值，两者为0或1。
七、更改理论模型预设值，通过优化算法获得几何参数最优解。
通过改变单胞边长和花节高度的值，获取不同的理论单胞模型，重复步骤一至步骤六，通过优化算法获得平均灰度差值最小时的单胞边长和花节高度，此时的几何参数最贴近于真实状态，因此可以实现高精度的单胞模型重建。
下面结合附图具体说明实施例：
1、预设单胞边长为3，花节高度为6.5，根据技术方案中所列公式，可以确定理论单胞模型的所有形状和尺寸，如图1所示。
2、选择一张XCT切片图，并在其中人工选择局部XCT切片图，大小为一个单胞，如图2所示。并获取局部XCT切片图的宽和高(以像素为单位)，其中局部图片宽为93，高为273。则理论模型宽度方向划分为93个像素，高度方向划分为273个像素。
3、由于单胞理论模型各尺寸已知，得到纤维束各顶点坐标，由顶点坐标可确定各面方程，即可判断理论模型各像素所处结构。将属于纤维束的方块灰度值设为1，将属于基体或孔洞的方块灰度值设为0。
4、通过设定阈值为7，对局部XCT图片进行阈值处理，如图3所示。
5、对经过阈值处理后的局部XCT切片图进行噪点去除，判断每个像素点周围8个像素点中是否有6个或以上像素点灰度值与中心像素点灰度值不同，当灰度值不同时，改变中心点像素值，如图4所示。
6、选取理论模型中所处位置与局部XCT切片相同的理论切片，如图5所示，求理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值。通过：
计算得，当单胞边长为3，花节高度为6.5时，平均灰度差值为0.403088。
7、根据XCT切片工艺参数，设置单胞边长范围为2-3.5，花节高度范围为5.5-7.5，选择遗传算法作为优化方法，部分结果如下表：
| 序号 | 单胞边长 | 花节高度 | 平均灰度差 |
| 8 | 3.47 | 5.79 | 0.720785 |
| 28 | 3.18 | 6.09 | 0.427272 |
| 164 | 2.70 | 7.34 | 0.361653 |
| 392 | 2.39 | 7.38 | 0.338099 |
| 607 | 2.14 | 7.15 | 0.32774 |
| 578 | 2.02 | 6.89 | 0.323644 |
| 943 | 2.03 | 7.48 | 0.31533 |
当单胞边长为2.03，花节高度为7.48时，理论切片最接近XCT切片，如图6所示，以此参数建立的模型最接近于真实状态。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据预设几何参数建立三维编织复合材料单胞理论模型；
步骤二、利用XCT技术获得三维编织复合材料的XCT切片图；
步骤三、选择XCT切片图中用于建模的与单胞理论模型相对应的局部XCT切片图；
步骤四、对局部XCT切片图进行阈值处理；
步骤五、对经过阈值处理后的局部XCT切片图进行噪点去除；
步骤六、将上一步经过处理后的局部XCT切片图中的像素值与预设几何参数的理论切片图的像素值进行比较计算，得出差异值；
步骤七、更改单胞理论模型预设值，通过优化算法获得几何参数最优解。
2.如权利要求1所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤一中，单胞理论模型的建立通过设置单胞边长和花节高度，根据：
其中，a为纤维束横向移动距离，b为花节高度，c、d为六边形截面的两条边长，α为六边形顶角夹角，θ为编织角，D为纤维束正交轴线距离；
当确定单胞边长花节高度HL＝b时，即确定单胞理论模型的几何尺寸，各顶点坐标与面方程；
将单胞理论模型划分为按层、行、列组成的六面体像素方块，由纤维束各个顶点求出顶点所在面的方程，以纤维束各面的方程为判断条件，对像素方块所属结构进行判断，像素方块中心点位于纤维束体内的属于纤维束，反之属于基体或孔洞，将属于纤维束的方块灰度值设为1，将属于基体或孔洞的方块灰度值设为0。
3.如权利要求2所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤二中，XCT切片图必须至少含有一个单胞。
4.如权利要求3所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤三中，局部XCT切片图选取的标准为一个单胞大小。
5.如权利要求4所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤四中，设置阈值，当局部XCT切片图像素点灰度值大于所设阈值时，将像素点灰度值重设为1，判定为纤维束；当XCT图片像素点灰度值小于等于所设阈值时，将像素点灰度值重设为0，判定为孔洞或基体。
6.如权利要求5所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤五中，判断每个像素点周围8个像素点中是否有6个或以上像素点灰度值与中心像素点灰度值不同，当灰度值不同时，改变中心点像素值。
7.如权利要求6所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤六中，选择单胞理论模型中所处位置与XCT切片图相同的切片为理论切片图，求理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值：
其中，Average_GreyvalueDifference表示理论切片图与局部XCT切片图的平均灰度差值，width和height分别表示局部XCT切片图的宽和高，H表示理论切片图中单个像素的灰度值，H*表示与理论切片图对应的局部XCT切片图中像素的灰度值。
8.如权利要求7所述的一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法，其特征在于：所述步骤七中，通过改变单胞边长和花节高度的值，获取不同的单胞理论模型，重复步骤一至步骤六，通过优化算法获得平均灰度差值最小时的单胞边长和花节高度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810537212.1A CN108717727B (zh) | 2018-05-29 | 2018-05-29 | 一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810537212.1A CN108717727B (zh) | 2018-05-29 | 2018-05-29 | 一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108717727A true CN108717727A (zh) | 2018-10-30 |
| CN108717727B CN108717727B (zh) | 2022-10-04 |
Family
ID=63911555
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810537212.1A Active CN108717727B (zh) | 2018-05-29 | 2018-05-29 | 一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108717727B (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110264555A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-20 | 宜兴市新立织造有限公司 | 一种基于Micro-CT三维五向编织复合材料统计细观模型建立方法 |
| CN110308149A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-10-08 | 哈尔滨理工大学 | 一种复合材料预成型体表面纤维走向识别装置及识别方法 |
| CN111274716A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-12 | 西安理工大学 | 一种三维五向编织复合材料预制体的建模方法 |
| CN111814859A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-23 | 南京航空航天大学 | 一种用于xct切片分类的三维空间类别纠正方法 |
| CN112906083A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-04 | 南京航空航天大学 | 一种2.5维编织复合材料几何拓扑模型的建模方法 |
| WO2021134936A1 (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-08 | 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 | 预制体的纹织图生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114703593A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-07-05 | 舒茨曼座椅（宁波）有限公司 | 一种座椅面套的制备方法和装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103366085A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-10-23 | 上海交通大学 | 编织复合材料力学性能的多尺度预测方法 |
| AU2015100813A4 (en) * | 2015-03-26 | 2015-07-23 | Macau University Of Science And Technology | Age Authentication For Longer-Lived Vascular Herbal Plants |
| ES2571209A1 (es) * | 2014-11-21 | 2016-05-24 | Alicante Oftalmologica S L | Sistema de caracterización 3D de la respuesta mecánica del tejido de la córnea y procedimiento de medida con dicho sistema |
| CN106202728A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-12-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于Micro‑CT三维编织复合材料非均匀Voxel网格离散方法 |
| CN107330148A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-11-07 | 南京航空航天大学 | 三维编织复合材料六面体有限元模型自动生成方法 |
| JP2017536629A (ja) * | 2014-11-18 | 2017-12-07 | ウニベルシダ レイ フアン カルロスＵｎｉｖｅｒｓｉｄａｄ Ｒｅｙ Ｊｕａｎ Ｃａｒｌｏｓ | 織布の挙動を糸レベルでシミュレートするためのコンピュータ実装方法、システム及びコンピュータプログラム製品 |
-
2018
- 2018-05-29 CN CN201810537212.1A patent/CN108717727B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103366085A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-10-23 | 上海交通大学 | 编织复合材料力学性能的多尺度预测方法 |
| JP2017536629A (ja) * | 2014-11-18 | 2017-12-07 | ウニベルシダ レイ フアン カルロスＵｎｉｖｅｒｓｉｄａｄ Ｒｅｙ Ｊｕａｎ Ｃａｒｌｏｓ | 織布の挙動を糸レベルでシミュレートするためのコンピュータ実装方法、システム及びコンピュータプログラム製品 |
| ES2571209A1 (es) * | 2014-11-21 | 2016-05-24 | Alicante Oftalmologica S L | Sistema de caracterización 3D de la respuesta mecánica del tejido de la córnea y procedimiento de medida con dicho sistema |
| AU2015100813A4 (en) * | 2015-03-26 | 2015-07-23 | Macau University Of Science And Technology | Age Authentication For Longer-Lived Vascular Herbal Plants |
| CN106202728A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-12-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于Micro‑CT三维编织复合材料非均匀Voxel网格离散方法 |
| CN107330148A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-11-07 | 南京航空航天大学 | 三维编织复合材料六面体有限元模型自动生成方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 卢子兴等: "三维四向编织复合材料结构模型的几何特性", 《北京航空航天大学学报》 * |
| 王其美: "三维编织复合材料厚度方向拉伸及层间剪切的损伤行为研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110264555A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-09-20 | 宜兴市新立织造有限公司 | 一种基于Micro-CT三维五向编织复合材料统计细观模型建立方法 |
| CN110308149A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-10-08 | 哈尔滨理工大学 | 一种复合材料预成型体表面纤维走向识别装置及识别方法 |
| WO2021134936A1 (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-08 | 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 | 预制体的纹织图生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
| US11408099B2 (en) | 2019-12-31 | 2022-08-09 | Nanjing Fiberglass Research & Design Institute Co., Ltd. | Method and device for generating jacquard pattern of preform, electronic device and storage medium |
| CN111274716A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-06-12 | 西安理工大学 | 一种三维五向编织复合材料预制体的建模方法 |
| CN111274716B (zh) * | 2020-03-23 | 2024-05-07 | 西安理工大学 | 一种三维五向编织复合材料预制体的建模方法 |
| CN111814859A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-23 | 南京航空航天大学 | 一种用于xct切片分类的三维空间类别纠正方法 |
| CN111814859B (zh) * | 2020-06-30 | 2021-09-14 | 南京航空航天大学 | 一种用于xct切片分类的三维空间类别纠正方法 |
| CN112906083A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-04 | 南京航空航天大学 | 一种2.5维编织复合材料几何拓扑模型的建模方法 |
| CN114703593A (zh) * | 2022-02-15 | 2022-07-05 | 舒茨曼座椅（宁波）有限公司 | 一种座椅面套的制备方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108717727B (zh) | 2022-10-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108717727A (zh) | 一种三维编织复合材料预制体结构的识别与建模方法 | |
| CN103403769B (zh) | 行星尺度物体渲染 | |
| CN101976468B (zh) | 一种多分辨率动态地形可视化方法及系统 | |
| CN109671155A (zh) | 基于点云数据的表面网格重建方法、系统及相关设备 | |
| CN108986024A (zh) | 一种基于网格的激光点云规则排列处理方法 | |
| CN109551768A (zh) | 一种基于stl的3d打印文件的数据处理方法 | |
| CN114119902A (zh) | 一种基于无人机倾斜三维模型的建筑物提取方法 | |
| KR20120110989A (ko) | 생체모사 스캐폴드 제작 방법 | |
| CN111494944A (zh) | 一种地形纹理加载方法及相关装置 | |
| CN111028335A (zh) | 一种基于深度学习的点云数据的分块面片重建方法 | |
| CN114228154A (zh) | 基于三维截面特征的梯度空隙结构建模切片方法及系统 | |
| CN110111237A (zh) | 一种基于Brep模型的三维模型坐标转换方法 | |
| CN112614216B (zh) | 一种变曲率自适应点云数据下采样方法 | |
| CN112767552A (zh) | 基于支持向量机的散乱点云三角化方法 | |
| CN104239874B (zh) | 一种器官血管识别方法及装置 | |
| CN107577833A (zh) | 一种三维原型服装的数字化设计方法 | |
| CN107895398B (zh) | 结合视觉显著性的浮雕编辑方法 | |
| CN115408796A (zh) | 一种多孔结构建模方法、装置、设备及应用 | |
| CN112634458B (zh) | 一种基于特征显著性评价的口腔模型点云精简方法 | |
| CN108986212A (zh) | 一种基于裂缝消除的三维虚拟地形lod模型的生成方法 | |
| CN109087391A (zh) | 一种三维场景下的军标标绘方法 | |
| CN110120058B (zh) | 一种高程散点生成紧致外边界的方法 | |
| CN105957142A (zh) | 一种面向TIN构建的Hilbert排序方法 | |
| CN114764843B (zh) | 基于邻域块匹配的多孔介质图像超维重建方法 | |
| CN108734181A (zh) | 一种加速在线生成核反应堆堆芯特征线的方法 |
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 |