CN113793351B - 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置 - Google Patents

基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113793351B
CN113793351B CN202111162703.0A CN202111162703A CN113793351B CN 113793351 B CN113793351 B CN 113793351B CN 202111162703 A CN202111162703 A CN 202111162703A CN 113793351 B CN113793351 B CN 113793351B
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid
filled
contour
sub
pattern
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.)
Active
Application number
CN202111162703.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113793351A (zh
Inventor
周鋆
王敏
杨昊
张伟康
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.)
National University of Defense Technology
Original Assignee
National University of Defense Technology
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 National University of Defense Technology filed Critical National University of Defense Technology
Priority to CN202111162703.0A priority Critical patent/CN113793351B/zh
Publication of CN113793351A publication Critical patent/CN113793351A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113793351B publication Critical patent/CN113793351B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/40—Filling a planar surface by adding surface attributes, e.g. colour or texture
    • 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
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G06T17/205—Re-meshing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请涉及一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；针对待填充网格，构建最短路径问题集合；利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充网格的最优填充路径。采用本方法能够提高图案的激光填充效率。

Description

基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置
技术领域
本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
近年来，随着激光器性能和可靠性的提高，加上计算机技术的飞速发展和光学器件的进步，激光打标技术发展非常迅速，随着计算机和电子技术的发展，目前，激光打标技术与计算机技术相结合可以修改计算机中标签的内容，进而被广泛应用于图案填充领域。
然而，目前的激光填充技术与计算机技术相结合进行图案填充时，存在效率低下、准确性低、浪费激光能量资源等问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图案的激光填充效率的基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法，所述方法包括：
获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；
根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格；
根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
在其中一个实施例中，根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案，包括：采用等距偏置算法对待填充图案中的不规则的外轮廓进行分割，得到轮廓线段；根据轮廓线段和预先设置的偏移距离，将轮廓线段的平行线进行偏移，得到偏移平行线；将轮廓线段与偏移平行线进行相交，得到轮廓偏置图案。
在其中一个实施例中，对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案，包括：获取轮廓偏置图案中所有坐标点组成的偏置坐标点集为A{(x1，y1).....(xi,yi)}，其中，(xi,yi)表示偏置坐标点集中第i个坐标点；在进行激光填充前，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值，得到预处理后的网格图案；其中，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值为：
Figure GDA0004159705360000021
ocup(xi,yi)＝1表示激光可以到达的区域，ocup(xi,yi)＝0表示激光不可以到达的区域。
在其中一个实施例中，对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，包括：从网格图案中获取第一轮廓环和第二轮廓环；从第一轮廓环中提取任意一个点作为第一发射点，根据第一发射点向第二轮廓环作第一射线，得到第一射线和第二轮廓环的交点；根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置；嵌套位置包括：第一轮廓环包含第二轮廓环的嵌套位置、第二轮廓环包含第一轮廓环的嵌套位置以及第一轮廓环和第二轮廓环分离的嵌套位置；根据嵌套位置，得到待填充网格。
在其中一个实施例中，根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置，包括：当交点的个数为奇数，则第一轮廓环包含在第二轮廓环中；当交点的个数为偶数，则从第二轮廓环中任意取一个点作为第一发射点；根据第二发射点，向第一轮廓环作第二射线，当第二射线与第一轮廓环的交点为奇数，则第二轮廓环包含第一轮廓环；当交点为偶数，则第一轮廓环与第二轮廓环分离。
在其中一个实施例中，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格，包括：从网格图案中提取与网格图案的轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到多个待填充子网格。
在其中一个实施例中，根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合，包括：
从多个待填充子网格中提取第一待填充子网格；将第一待填充子网格分为第一左半边网格集合和第一右半边网格集合，以第一待填充子网格的最内层网格的最高点为第一起点，以第一待填充子网格的最内层网格的最低点为第一终点，遍历第一左半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一左半边最短路径，遍历第一右半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一右半边最短路径；根据第一左半边最短路径和第一右半边最短路径，得到第一待填充子网格的最短路径规划问题；
将第一左半边最短路径和第一右半边最短路径连接得到第一路径轮廓；从网格图案中提取与第一路径轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到第二待填充子网格；将第二待填充子网格分为第二左半边网格集合和第二右半边网格集合，以第二待填充子网格的最内层网格的最高点为第二起点，以第二待填充子网格的最内层网格的最低点为第二终点，遍历第二左半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二左半边最短路径，遍历第二右半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二右半边最短路径；根据第二左半边最短路径和第二右半边最短路径，得到第二待填充子网格的最短路径规划问题；
直至待填充子网格内最内层的最高点和最内层的最低点之间的距离小于阈值的两倍；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合。
在其中一个实施例中，利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径，包括：根据最短路径问题集合，构建A*算法的评价函数；通过评价函数对待填充子网格的点的位置进行评价，得到待填充子网格的点的最佳位置；根据最佳位置，得到最优填充路径。
一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置，所述装置包括：
获取待填充图案模块，用于获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
轮廓偏置模块，用于根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
网格法环境建模模块，用于对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
内外轮廓辨别模块，用于对分割网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
构建最短路径问题集合模块，用于针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
最短路径问题集合求解模块，用于利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；
根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格；
根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；
根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格；
根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
上述基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法、装置、计算机设备和存储介质，首先获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案，使得该待填充图案为闭合曲线，根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；通过外轮廓内偏移操作使得待填充图案的边界距离可以满足激光填充的要求，保证了图案外轮廓的几何特征，对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；合理的环境可以减少路径规划的搜索量，降低空间和时间成本；对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，进行内外轮廓辨别后可以得到需要进行激光填充的区域，减少了时间成本；针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径，根据网格图案的最优填充路径进行激光填充时可以快速并且准确的完成图案的填充，提高图案的激光填充效率。
附图说明
图1为一个实施例中基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法的流程示意图；
图2为一个实施例中轮廓偏置的过程示意图；
图3为一个实施例中网格图案进行内外轮廓辨别的过程示意图；
图4为一个实施例中最短路径规划问题的路径搜索的过程示意图；
图5为一个实施例中“等高线”轮廓平行填充多层轮廓图案的结果的示意图；
图6为一个实施例中基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法，包括以下步骤：
步骤102，获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案。
在预设的坐标系中标记坐标点数据集，该坐标点数据集会成为多层散点图，图案填充必须是闭合曲线多边形，在本步骤中逐个连接散点以形成闭合曲线，得到待填充图案。
步骤104，根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案。
等距偏置算法是基于极限的思想将不规则的外轮廓分割成轮廓线段，要求每条轮廓线段的平行线内部偏移固定距离，然后与偏移平行线相交得到新的等距轮廓。该方法能有效保证模型外轮廓的几何特征。轮廓偏移实际上是区域轮廓线沿不同方向的平行偏移。在进行图案填充时对轮廓边界距离有一定的要求，在对待填充图案进行外轮廓内偏移操作后，使得到的轮廓偏置图案可以进行激光填充。
步骤106，对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案。
环境建模是对运动目标活动空间的有效描述，是障碍物和轮廓的有效表示。只有合理的环境表示才能减少规划中的搜索量。具体来说，网格图模型就是用一定的数学模型来表示激光器的工作区域。地图栅格化是将激光执行舱口扫描任务的区域划分为一系列相同大小的栅格正方形结构。可以准确定位光栅坐标系的位置，便于环境建模和算法规划。本申请研究的激光具有良好的指向性，可以集中成小光点。将激光形成的小光斑近似为一个小网格，并进一步选择合适的网格尺寸，利用网格法进行环境建模，降低了激光填充时空间和时间成本。
步骤108，对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格。
网格图案为嵌套的多层轮廓，嵌套的多层轮廓图案会导致内外环被包含或分离，根据分辨出的多层轮廓的嵌套关系，得到需要进行激光填充的区域。根据得到的需要进行激光填充的区域进行激光填充，提高了网格图案的激光填充效率。
步骤110，针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合。
每个网格和轮廓偏置图案之间距离是指待填充网格的网格与网格图案的轮廓之间的距离，设置距离的阈值可以将待填充网格中需要进行激光填充的部分分离出来形成多个待填充子网格，对每个待填充子网格进行路径规划，找到最短路径，完整的待填充网格遍历路径规划可以分为多个待填充子网格的路径规划，多个待填充子网格的路径规划按照一定的顺序构成完整的待填充网格遍历路径规划。
步骤112，利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
A*算法是一种启发式算法，通过设置评价函数对网格的每个节点进行综合评价。每个节点都是机器人到达的位置，对每个位置点进行智能评估，找到最佳位置，最终找到目标位置。通过A*算法对最短路径问题集合进行求解，可以找到待填充子网格的最优填充路径。
上述基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法、装置、计算机设备和存储介质，首先获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案，使得该待填充图案为闭合曲线，根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；通过外轮廓内偏移操作使得待填充图案的边界距离可以满足激光填充的要求，保证了图案外轮廓的几何特征，对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；合理的环境可以减少路径规划的搜索量，降低空间和时间成本；对网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，进行内外轮廓辨别后可以得到需要进行激光填充的区域，减少了时间成本；针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和网格图案，得到待填充子网格；根据待填充子网格内部的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径，根据网格图案的最优填充路径进行激光填充时可以快速并且准确的完成图案的填充，提高图案的激光填充效率。
在其中一个实施例中，根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案，包括：采用等距偏置算法对待填充图案中的不规则的外轮廓进行分割，得到轮廓线段；根据轮廓线段和预先设置的偏移距离，将轮廓线段的平行线进行偏移，得到偏移平行线；将轮廓线段与偏移平行线进行相交，得到轮廓偏置图案。
外轮廓内偏移过程如下：假设轮廓线可以被分成无数个相交的线段。在偏置过程中，我们可以取任意两条线段来观察偏置过程。如图2所示，将Q1Q2和Q1Q3向内偏置距离d，得到两条与原线段平行的线。其中Q1Q2和Q1Q3为待填充图案中的任意两条段。
设置任意两条段的七个点的坐标为Q1(x1，y1)，Q2(x2，y2)，Q3(x3，y3)，Q1′(x1′，y1′)，Q2′(x2′，y2′)，Q3′(x3′，y3′)，Q″1(x″1，y″1)。
根据平行的条件，可以得到下式(1)：
Figure GDA0004159705360000091
将坐标带入(1)式中，得到：
Figure GDA0004159705360000092
根据式(2),可以算出Q2′(x2′，y2′),类似地,可以算出Q1′(x1′，y1′),故得到了偏置后的线段Q1′Q′2。用同样的方式，算出Q″1(x″1，y″1)和Q3′(x3′，y3′),相应的得到了偏置后的线段Q″1Q3′。
根据上面的公式求线段两端的端点，下一步求偏置后直线的交点。
设了轮廓偏置之后，新的直线Q1′Q′2方程为：
Figure GDA0004159705360000093
其中，
Figure GDA0004159705360000094
k表示直线Q1′Q′2方程的系数，L1表示直线Q1′Q′2；
将某一点坐标代入直线方程可得:
Figure GDA0004159705360000095
b表示直线Q1′Q′2方程的常数；
偏置后的直线Q1′Q′2方程如下：
Figure GDA0004159705360000101
同理可得到直线Q″1Q3′的方程：
Figure GDA0004159705360000102
其中，L2表示直线Q″1Q3′；
根据两条新轮廓偏置的方程，求出交点坐标。同样，对于一条光滑的轮廓线，可以进行多次分割，通过该方法找到相交的偏置线的交点，并将得到的交点按照顺序连接起来，得到轮廓偏置的曲线，根据轮廓偏置的曲线，得到轮廓偏置图案。
在其中一个实施例中，对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案，包括：获取轮廓偏置图案中所有坐标点组成的偏置坐标点集为A{(x1，y1).....(xi,yi)}，其中，(xi,yi)表示偏置坐标点集中第i个坐标点；在进行激光填充前，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值，得到预处理后的网格图案；其中，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值为：
Figure GDA0004159705360000103
ocup(xi,yi)＝1表示激光可以到达的区域，ocup(xi,yi)＝0表示激光不可以到达的区域。
对轮廓偏置图案进行网格法环境建模可以减少后续最短路径规划的搜索量，降低空间和时间成本，提高图案进行激光填充的效率。
在其中一个实施例中，对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，包括：从网格图案中获取第一轮廓环和第二轮廓环；从第一轮廓环中提取任意一个点作为第一发射点，根据第一发射点向第二轮廓环作第一射线，得到第一射线和第二轮廓环的交点；根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置；嵌套位置包括：第一轮廓环包含第二轮廓环的嵌套位置、第二轮廓环包含第一轮廓环的嵌套位置以及第一轮廓环和第二轮廓环分离的嵌套位置；根据嵌套位置，得到待填充网格。
在另一个实施例中，根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置，包括：当交点的个数为奇数，则第一轮廓环包含在第二轮廓环中；当交点的个数为偶数，则从第二轮廓环中任意取一个点作为第一发射点；根据第二发射点，向第一轮廓环作第二射线，当第二射线与第一轮廓环的交点为奇数，则第二轮廓环包含第一轮廓环；当交点为偶数，则第一轮廓环与第二轮廓环分离。
对于嵌套的多层轮廓图案，对任意AB两个轮廓环，取A环的某个点，然后从这点向B环作射线。该射线与B的交点个数的奇偶性是确定两者位置关系的关键。若为奇数，则A环包含在B环中。若为偶数，本实施例中从B环上取一个点，然后向A环作射线。如果它与A环相交为奇数，则B环包含A环。如果它与A环的交点是偶数，则两环分离。如图3所示，将多层嵌套轮廓分为6组，分别是(L1,L2),(L1,L3),(L1,L4),(L2,L3),(L2,L4)和(L3,L4)。本实施例中从以上六种轮廓组合中得到嵌套关系，故需要进行填充的区域为(L1-L2-L4)∪L3。
在其中一个实施例中，根据阈值和网格图案，得到多个待填充子网格，包括：从网格图案中提取与网格图案的轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到多个待填充子网格。
在另一个实施例中，根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合，包括：
从多个待填充子网格中提取第一待填充子网格；将第一待填充子网格分为第一左半边网格集合和第一右半边网格集合，以第一待填充子网格的最内层网格的最高点为第一起点，以第一待填充子网格的最内层网格的最低点为第一终点，遍历第一左半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一左半边最短路径，遍历第一右半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一右半边最短路径；根据第一左半边最短路径和第一右半边最短路径，得到第一待填充子网格的最短路径规划问题；
将第一左半边最短路径和第一右半边最短路径连接得到第一路径轮廓；从网格图案中提取与第一路径轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到第二待填充子网格；将第二待填充子网格分为第二左半边网格集合和第二右半边网格集合，以第二待填充子网格的最内层网格的最高点为第二起点，以第二待填充子网格的最内层网格的最低点为第二终点，遍历第二左半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二左半边最短路径，遍历第二右半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二右半边最短路径；根据第二左半边最短路径和第二右半边最短路径，得到第二待填充子网格的最短路径规划问题；
直至待填充子网格内最内层的最高点和最内层的最低点之间的距离小于阈值的两倍；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合。
应该理解的是，本实施例中的第一，第二是用来对限定的对象进行区分，并没有特定的含义，比如优先级和数量。
构建最短路径问题集合的过程如图4所示，待填充子网格的轮廓表示为Ω，预先设置网格与轮廓之间距离的阈值，将阈值表示为d，该阈值是轮廓偏置时的偏移距离。
步骤1：每个网格和轮廓Ω之间的距离为di，当di≤d时，选出符合该条件的网格为集合C，左半边网格集合为C1,右半边网格集合为C2，如图4(a)所示。
步骤2：以集合C最内层网格的最高点Pi为起点，以集合C最内层网格的最低点Pj为终点。遍历C1中所有的网格，找到Pi和Pj两点之间的最短路径，如图4(b)所示。
步骤3：以集合C最内层网格的最低点Pj为起点，以集合C最内层网格的最高点Pi为终点。遍历C2中所有的网格，找到Pi和Pj两点之间的最短路径，如图4(b)所示。
步骤4：将步骤2和步骤3中得到的最小路径形成轮廓Ωx，每个网格与轮廓Ωx之间的距离为dj。当dj≤d时，选出符合该条件的网格为集合D,左半边网格集合为D1,右半边网格集合为D2，如图4(c)所示。
步骤5：以集合D最内层网格的最高点Pi+1为起点，以集合D最内层网格的最低点Pj+1为终点。遍历D1中所有的网格，找到Pi+1和Pj+1两点之间的最短路径，如图4(d)所示。
步骤6：以集合D最内层网格的最低点Pj+1为起点，以集合D最内层网格的最高点Pi+1为终点。遍历D2中所有的网格，找到Pi+1和Pj+1两点之间的最短路径，如图4(d)所示。
步骤7：重复步骤2，3，4，5，6直到最内层的最高点Pi+n和最内层的最低点Pj+n的距离
Figure GDA0004159705360000131
根据上述步骤可以得到待填充子网格的最短路径规划问题。
在其中一个实施例中，利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径，包括：根据最短路径问题集合，构建A*算法的评价函数；通过评价函数对待填充子网格的点的位置进行评价，得到待填充子网格的点的最佳位置；根据最佳位置，得到最优填充路径。
A*算法的评价函数如下：
F(n)＝G(n)+H(n)
其中，F(n)总过程中的相交点的评价函数，表示从最高点到最低点的总估计成本，G(n)是从起始点到特定状态空间中的下一个点的实际开销，H(n)是起始点到达目标点所需开销的当前估计值。根据评价函数对待填充子网格的所有点的评价结果，得到待填充子网格的点的最佳位置，从该最佳位置出发对待填充子网格进行最短路径规划，得到最优填充路径。根据最优路径进行激光填充的结果如图5所示。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置，包括：获取待填充图案模块601、轮廓偏置模块602、网格法环境建模模块603、内外轮廓辨别模块604、构建最短路径问题集合模块605和最短路径问题集合求解模块606，其中：
获取待填充图案模块601，用于获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据散点图，逐个连接散点得到待填充图案。
轮廓偏置模块602，用于根据等距偏置算法，对待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案。
网格法环境建模模块603，用于对轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案。
内外轮廓辨别模块604，用于对分割网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格。
构建最短路径问题集合模块605，用于针对待填充网格，设置每个网格和轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合。
最短路径问题集合求解模块606，用于利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径；根据待填充子网格的最优填充路径，得到待填充网格的最优填充路径。
在其中一个实施例中，轮廓偏置模块602还用于采用等距偏置算法对待填充图案中的不规则的外轮廓进行分割，得到轮廓线段；根据轮廓线段和预先设置的偏移距离，将轮廓线段的平行线进行偏移，得到偏移平行线；将轮廓线段与偏移平行线进行相交，得到轮廓偏置图案。
在其中一个实施例中，网格法环境建模模块603还用于获取轮廓偏置图案中所有坐标点组成的偏置坐标点集为A{(x1，y1).....(xi,yi)}，其中，(xi,yi)表示偏置坐标点集中第i个坐标点；在进行激光填充前，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值，得到预处理后的网格图案；其中，对偏置坐标点集中坐标点进行赋值为：
Figure GDA0004159705360000151
ocup(xi,yi)＝1表示激光可以到达的区域，ocup(xi,yi)＝0表示激光不可以到达的区域。
在其中一个实施例中，内外轮廓辨别模块604还用于对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，包括：从网格图案中获取第一轮廓环和第二轮廓环；从第一轮廓环中提取任意一个点作为第一发射点，根据第一发射点向第二轮廓环作第一射线，得到第一射线和第二轮廓环的交点；根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置；嵌套位置包括：第一轮廓环包含第二轮廓环的嵌套位置、第二轮廓环包含第一轮廓环的嵌套位置以及第一轮廓环和第二轮廓环分离的嵌套位置；根据嵌套位置，得到待填充网格。
在其中一个实施例中，内外轮廓辨别模块604还用于根据交点的个数确定第一轮廓环和第二轮廓环的嵌套位置，包括：当交点的个数为奇数，则第一轮廓环包含在第二轮廓环中；当交点的个数为偶数，则从第二轮廓环中任意取一个点作为第一发射点；根据第二发射点，向第一轮廓环作第二射线，当第二射线与第一轮廓环的交点为奇数，则第二轮廓环包含第一轮廓环；当交点为偶数，则第一轮廓环与第二轮廓环分离。
在其中一个实施例中，构建最短路径问题集合模块605还用于从网格图案中提取与网格图案的轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到多个待填充子网格。
在其中一个实施例中，构建最短路径问题集合模块605还用于从多个待填充子网格中提取第一待填充子网格；将第一待填充子网格分为第一左半边网格集合和第一右半边网格集合，以第一待填充子网格的最内层网格的最高点为第一起点，以第一待填充子网格的最内层网格的最低点为第一终点，遍历第一左半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一左半边最短路径，遍历第一右半边网格集合，得到第一起点和第一终点之间的第一右半边最短路径；根据第一左半边最短路径和第一右半边最短路径，得到第一待填充子网格的最短路径规划问题；
将第一左半边最短路径和第一右半边最短路径连接得到第一路径轮廓；从网格图案中提取与第一路径轮廓之间的距离不大于阈值的所有网格，得到第二待填充子网格；将第二待填充子网格分为第二左半边网格集合和第二右半边网格集合，以第二待填充子网格的最内层网格的最高点为第二起点，以第二待填充子网格的最内层网格的最低点为第二终点，遍历第二左半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二左半边最短路径，遍历第二右半边网格集合，得到第二起点和第二终点之间的第二右半边最短路径；根据第二左半边最短路径和第二右半边最短路径，得到第二待填充子网格的最短路径规划问题；
直至待填充子网格内最内层的最高点和最内层的最低点之间的距离小于阈值的两倍；根据待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合。
在其中一个实施例中，最短路径问题集合求解模块606还用于利用A*算法对最短路径问题集合进行求解，得到待填充子网格的最优填充路径，包括：
根据最短路径问题集合，构建A*算法的评价函数；通过评价函数对待填充子网格的点的位置进行评价，得到待填充子网格的点的最佳位置；根据最佳位置，得到最优填充路径。
关于基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置的具体限定可以参见上文中对于基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法的限定，在此不再赘述。上述基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中方法的步骤。
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流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
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。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据所述坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；
根据所述散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
根据等距偏置算法，对所述待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
对所述轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
针对所述待填充网格，设置每个网格和所述轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据所述阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格；
根据所述待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
利用A*算法对所述最短路径问题集合进行求解，得到所述待填充子网格的最优填充路径；根据所述待填充子网格的最优填充路径，得到所述待填充网格的最优填充路径；
根据等距偏置算法，对所述待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案，包括：
采用等距偏置算法对所述待填充图案中的不规则的外轮廓进行分割，得到轮廓线段；
根据所述轮廓线段和预先设置的偏移距离，将所述轮廓线段的平行线进行偏移，得到偏移平行线；
将所述轮廓线段与所述偏移平行线进行相交，得到轮廓偏置图案；
对所述轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案，包括：
获取所述轮廓偏置图案中所有坐标点组成的偏置坐标点集为A{(x1，y1).....(xi,yi)}，其中，(xi,yi)表示偏置坐标点集中第i个坐标点；
在进行激光填充前，对所述偏置坐标点集中坐标点进行赋值，得到预处理后的网格图案；
其中，对所述偏置坐标点集中坐标点进行赋值为：
Figure QLYQS_1
ocup(xi,yi)＝1表示激光可以到达的区域，ocup(xi,yi)＝0表示激光不可以到达的区域；
对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，包括：
从所述网格图案中获取第一轮廓环和第二轮廓环；
从所述第一轮廓环中提取任意一个点作为第一发射点，根据所述第一发射点向所述第二轮廓环作第一射线，得到所述第一射线和所述第二轮廓环的交点；
根据所述交点的个数确定所述第一轮廓环和所述第二轮廓环的嵌套位置；
所述嵌套位置包括：第一轮廓环包含第二轮廓环的嵌套位置、第二轮廓环包含第一轮廓环的嵌套位置以及第一轮廓环和第二轮廓环分离的嵌套位置；
根据所述嵌套位置，得到待填充网格；
根据所述阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格，包括：
从所述网格图案中提取与所述网格图案的轮廓之间的距离不大于所述阈值的所有网格，得到多个待填充子网格；
根据所述待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合，包括：
步骤1：从多个所述待填充子网格中提取第一待填充子网格集合；将所述第一待填充子网格集合分为第一左半边网格集合和第一右半边网格集合；
步骤2：以所述第一待填充子网格集合的最内层网格的最高点为第一起点，以所述第一待填充子网格集合的最内层网格的最低点为第一终点，遍历所述第一左半边网格集合，得到所述第一起点和所述第一终点之间的第一左半边最短路径，遍历所述第一右半边网格集合，得到所述第一起点和所述第一终点之间的第一右半边最短路径；根据所述第一左半边最短路径和所述第一右半边最短路径，得到第一待填充子网格集合的最短路径规划问题；
步骤3：将所述第一左半边最短路径和所述第一右半边最短路径连接得到第一路径轮廓；从所述网格图案中提取与所述第一路径轮廓之间的距离不大于所述阈值的所有网格，得到第二待填充子网格集合；将所述第二待填充子网格集合分为第二左半边网格集合和第二右半边网格集合，以所述第二待填充子网格集合的最内层网格的最高点为第二起点，以所述第二待填充子网格集合的最内层网格的最低点为第二终点，遍历所述第二左半边网格集合，得到所述第二起点和所述第二终点之间的第二左半边最短路径，遍历所述第二右半边网格集合，得到所述第二起点和所述第二终点之间的第二右半边最短路径；根据所述第二左半边最短路径和所述第二右半边最短路径，得到第二待填充子网格集合的最短路径规划问题；
重复步骤2和3，直至所述待填充子网格最内层的最高点和最内层的最低点之间的距离小于所述阈值的两倍；
根据所述第一待填充子网格集合的最短路径规划问题和第二待填充子网格集合的最短路径规划问题构建最短路径问题集合；
利用A*算法对所述最短路径问题集合进行求解，得到所述待填充子网格的最优填充路径，包括：
根据所述最短路径问题集合，构建A*算法的评价函数；
通过所述评价函数对所述待填充子网格的点的位置进行评价，得到所述待填充子网格的点的最佳位置；
根据所述最佳位置，得到最优填充路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交点的个数确定所述第一轮廓环和所述第二轮廓环的嵌套位置，包括：
当所述交点的个数为奇数，则所述第一轮廓环包含在所述第二轮廓环中；
当所述交点的个数为偶数，则从所述第二轮廓环中任意取一个点作为第二发射点；
根据所述第二发射点，向所述第一轮廓环作第二射线，当所述第二射线与所述第一轮廓环的交点为奇数，则所述第二轮廓环包含在所述第一轮廓环中；
当所述交点为偶数，则所述第一轮廓环与所述第二轮廓环分离。
3.一种基于等高线的多层轮廓图案的激光填充装置，其特征在于，所述装置包括：
获取待填充图案模块，用于获取用于进行轮廓填充的坐标点数据集，根据所述坐标点数据集，在预设坐标系中得到多层散点图；根据所述散点图，逐个连接散点得到待填充图案；
轮廓偏置模块，用于根据等距偏置算法，对所述待填充图案进行外轮廓内偏移操作，得到轮廓偏置图案；
网格法环境建模模块，用于对所述轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案；
内外轮廓辨别模块，用于对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格；
构建最短路径问题集合模块，用于针对所述待填充网格，设置每个网格和所述轮廓偏置图案之间距离的阈值，根据所述阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格；根据所述待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合；
最短路径问题集合求解模块，用于利用A*算法对所述最短路径问题集合进行求解，得到所述待填充子网格的最优填充路径；根据所述待填充子网格的最优填充路径，得到所述待填充网格的最优填充路径；
轮廓偏置模块还用于采用等距偏置算法对所述待填充图案中的不规则的外轮廓进行分割，得到轮廓线段；根据所述轮廓线段和预先设置的偏移距离，将所述轮廓线段的平行线进行偏移，得到偏移平行线；将所述轮廓线段与所述偏移平行线进行相交，得到轮廓偏置图案；
网格法环境建模模块还用于对所述轮廓偏置图案进行网格法环境建模，得到预处理后的网格图案，包括：
获取所述轮廓偏置图案中所有坐标点组成的偏置坐标点集为A{(x1，y1).....(xi,yi)}，其中，(xi,yi)表示偏置坐标点集中第i个坐标点；
在进行激光填充前，对所述偏置坐标点集中坐标点进行赋值，得到预处理后的网格图案；
其中，对所述偏置坐标点集中坐标点进行赋值为：
Figure QLYQS_2
ocup(xi,yi)＝1表示激光可以到达的区域，ocup(xi,yi)＝0表示激光不可以到达的区域；
内外轮廓辨别模块还用于对所述网格图案进行内外轮廓辨别，得到待填充网格，包括：
从所述网格图案中获取第一轮廓环和第二轮廓环；
从所述第一轮廓环中提取任意一个点作为第一发射点，根据所述第一发射点向所述第二轮廓环作第一射线，得到所述第一射线和所述第二轮廓环的交点；
根据所述交点的个数确定所述第一轮廓环和所述第二轮廓环的嵌套位置；
所述嵌套位置包括：第一轮廓环包含第二轮廓环的嵌套位置、第二轮廓环包含第一轮廓环的嵌套位置以及第一轮廓环和第二轮廓环分离的嵌套位置；
根据所述嵌套位置，得到待填充网格；
构建最短路径问题集合模块还用于根据所述阈值和所述网格图案，得到多个待填充子网格，包括：
从所述网格图案中提取与所述网格图案的轮廓之间的距离不大于所述阈值的所有网格，得到多个待填充子网格；
根据所述待填充子网格的最短路径规划问题，构建最短路径问题集合，包括：
步骤1：从多个所述待填充子网格中提取第一待填充子网格集合；将所述第一待填充子网格集合分为第一左半边网格集合和第一右半边网格集合；
步骤2：以所述第一待填充子网格集合的最内层网格的最高点为第一起点，以所述第一待填充子网格集合的最内层网格的最低点为第一终点，遍历所述第一左半边网格集合，得到所述第一起点和所述第一终点之间的第一左半边最短路径，遍历所述第一右半边网格集合，得到所述第一起点和所述第一终点之间的第一右半边最短路径；根据所述第一左半边最短路径和所述第一右半边最短路径，得到第一待填充子网格集合的最短路径规划问题；
步骤3：将所述第一左半边最短路径和所述第一右半边最短路径连接得到第一路径轮廓；从所述网格图案中提取与所述第一路径轮廓之间的距离不大于所述阈值的所有网格，得到第二待填充子网格集合；将所述第二待填充子网格集合分为第二左半边网格集合和第二右半边网格集合，以所述第二待填充子网格集合的最内层网格的最高点为第二起点，以所述第二待填充子网格集合的最内层网格的最低点为第二终点，遍历所述第二左半边网格集合，得到所述第二起点和所述第二终点之间的第二左半边最短路径，遍历所述第二右半边网格集合，得到所述第二起点和所述第二终点之间的第二右半边最短路径；根据所述第二左半边最短路径和所述第二右半边最短路径，得到第二待填充子网格集合的最短路径规划问题；
重复步骤2和3，直至所述待填充子网格最内层的最高点和最内层的最低点之间的距离小于所述阈值的两倍；
根据所述第一待填充子网格集合的最短路径规划问题和第二待填充子网格集合的最短路径规划问题构建最短路径问题集合；
最短路径问题集合求解模块还用于利用A*算法对所述最短路径问题集合进行求解，得到所述待填充子网格的最优填充路径，包括：
根据所述最短路径问题集合，构建A*算法的评价函数；
通过所述评价函数对所述待填充子网格的点的位置进行评价，得到所述待填充子网格的点的最佳位置；
根据所述最佳位置，得到最优填充路径。
4.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。
CN202111162703.0A 2021-09-30 2021-09-30 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置 Active CN113793351B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111162703.0A CN113793351B (zh) 2021-09-30 2021-09-30 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111162703.0A CN113793351B (zh) 2021-09-30 2021-09-30 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113793351A CN113793351A (zh) 2021-12-14
CN113793351B true CN113793351B (zh) 2023-06-02

Family

ID=78877763

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111162703.0A Active CN113793351B (zh) 2021-09-30 2021-09-30 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113793351B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114434802B (zh) * 2021-12-20 2023-07-21 西安理工大学 3d打印轮廓偏置填充路径规划算法
CN114985945B (zh) * 2022-05-19 2024-02-20 深圳市铭镭激光设备有限公司 图案标刻方法
CN117291395B (zh) * 2023-10-20 2024-01-26 北京金橙子科技股份有限公司 基于环形填充的填充线加工排序方法、装置和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102880113A (zh) * 2012-10-26 2013-01-16 上海柏楚电子科技有限公司 一种激光切割路径优化方法
CN105488830A (zh) * 2016-01-19 2016-04-13 华侨大学 一种二维轮廓区域单轨迹填充生成方法
CN106228549A (zh) * 2016-07-14 2016-12-14 嘉兴学院 一种基于路径规划的三角网格牙齿分割方法
CN106681330A (zh) * 2017-01-25 2017-05-17 北京航空航天大学 基于多传感器数据融合的机器人导航方法及装置
WO2020134082A1 (zh) * 2018-12-28 2020-07-02 歌尔股份有限公司 一种路径规划方法、装置和移动设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102880113A (zh) * 2012-10-26 2013-01-16 上海柏楚电子科技有限公司 一种激光切割路径优化方法
CN105488830A (zh) * 2016-01-19 2016-04-13 华侨大学 一种二维轮廓区域单轨迹填充生成方法
CN106228549A (zh) * 2016-07-14 2016-12-14 嘉兴学院 一种基于路径规划的三角网格牙齿分割方法
CN106681330A (zh) * 2017-01-25 2017-05-17 北京航空航天大学 基于多传感器数据融合的机器人导航方法及装置
WO2020134082A1 (zh) * 2018-12-28 2020-07-02 歌尔股份有限公司 一种路径规划方法、装置和移动设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN113793351A (zh) 2021-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113793351B (zh) 基于等高线的多层轮廓图案的激光填充方法及装置
CN109541634B (zh) 一种路径规划方法、装置和移动设备
CN110221600B (zh) 路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107992036B (zh) 一种智能停车库中存取车路径规划方法、装置及存储介质
CN113703741B (zh) 神经网络编译器配置方法、装置、计算机设备和存储介质
US9626761B2 (en) Sampling method and image processing apparatus of CS-RANSAC for estimating homography
CN109974699B (zh) 一种机器人及其地图自主探索方法和装置
CN114764239B (zh) 清扫机器人控制方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2022222386A1 (zh) 车辆换道轨迹规划方法、装置、设备、存储介质及车辆
CN103838829A (zh) 一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量系统
CN103839222A (zh) 一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量并行系统
JP2020042793A (ja) 確率プロットに基づく障害物分布シミュレーション方法、装置及び端末
CN113902755B (zh) 基于之字形的多层轮廓图案的激光填充方法及装置
CN107146061A (zh) 一种基于港口多层区域的船舶挂靠事件挖掘方法及系统
CN110489511B (zh) 等高线接边高程错误修正方法、系统及电子设备和介质
Xu et al. An efficient algorithm for environmental coverage with multiple robots
CN113793352B (zh) 基于等高线的单层轮廓图案的激光填充方法及装置
CN113894428A (zh) 基于之字形的单层轮廓图案的激光填充方法及装置
CN109360215B (zh) 三维模型的外轮廓查找方法、装置、设备和存储介质
CN112733240A (zh) 施工进度评测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115546073B (zh) 地砖图像阴影去除方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115209429B (zh) 定位基站信号覆盖率评估方法、装置、设备及存储介质
JP5789304B2 (ja) ページ内の隙間を消去するための方法及び装置
CN113609947A (zh) 运动轨迹预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107105052A (zh) 基于图规划的启发式Web服务组合方法

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