JP2007207021A - Three-dimensional shape data generation method and three-dimensional shape data generation device - Google Patents

Three-dimensional shape data generation method and three-dimensional shape data generation device Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that it is hard to generate a polygon model to be an origin of a paper pattern of an industrial product. <P>SOLUTION: A three-dimensional shape data generation device generates a 3-dimensional shape data in which a surface shape of a reference polyhedron is smoothed when the reference polyhedron formed by approximating a shape of a target 3-dimensional solid is given. A determination point generation unit 12 generates a determination point near by the surface of the reference polyhedron. An occupancy ratio calculation unit 14 generates nearby points at random in a nearby sphere with the determination point as a center to calculate an occupancy ratio indicating a ratio in which the nearby point in the nearby sphere is included inside the reference polyhedron. An effectiveness determination point determining unit 20 determines that the determination point is included in the target 3-dimensional solid when the occupied ratio is not smaller than a determination threshold. A 3-dimensional data generation unit 28 generates a polygon in which the determination point determined that it is included in the target 3-dimensional solid is the tops of the polygon, and generates 3-dimensional shape data showing the target 3-dimensional solid by means of the polygon model. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、3次元立体の形状を表す3次元形状データを生成するための3次元形状データ生成方法および3次元形状生成装置に関する。   The present invention relates to a three-dimensional shape data generation method and a three-dimensional shape generation device for generating three-dimensional shape data representing the shape of a three-dimensional solid.

服装、かばん、靴などの工業製品は、型紙を用いて製造される。服飾デザインの分野では、アパレルCADシステムが用いられている。アパレルCADシステムでは、型紙のテンプレートが用意され、ユーザはテンプレートを変形して所望のデザインの型紙を作成し、立体表示させて着衣状態をシミュレーションすることができる。   Industrial products such as clothes, bags, and shoes are manufactured using pattern paper. In the field of apparel design, apparel CAD systems are used. In the apparel CAD system, a template of a pattern is prepared, and the user can create a pattern with a desired design by deforming the template, and can display the three-dimensional display to simulate the clothing state.

最近では、医療や介護の現場において、一般の既製服とは異なり、患者にとって着脱が容易な服装や、身体不自由の人を車椅子とベッドの間をリフティングにより移動させる際のフックを設けた専用の服など、特殊用途の服が求められている。患者の体型や身体の自由度、使用条件などに合わせて衣服の形状を新たにデザインする必要がある。   Recently, unlike general ready-made clothes in the field of medical care and nursing care, clothes that are easy for the patient to put on and take off, and a dedicated hook that moves people with disabilities between the wheelchair and bed by lifting There is a need for special-purpose clothing such as clothing. It is necessary to newly design the shape of the clothes according to the patient's body shape, the degree of freedom of the body, and the use conditions.

アパレルCADシステムでは、型紙のテンプレートが提供され、ユーザはテンプレートを自由に修正することで所望のデザインの型紙を作成する。顧客の体形が標準からかなりずれている場合や、介護用などの特殊な形状の衣服をデザインする場合、あるいはデザインが個性的で標準的なテンプレートが存在しない場合などには、用意されたテンプレートがほとんど意味をなさず、所望の型紙を作成するのは非常に難しくなる。また、かばんや靴などの型紙を作成する場合においても、流行に合わせて様々な形状をデザインする必要があり、用意されたテンプレートをベースとして型紙を生成する方法ではとても対応しきれない。   In the apparel CAD system, a template of a pattern is provided, and a user creates a pattern with a desired design by freely modifying the template. If the customer's body shape deviates significantly from the standard, special clothing such as nursing care is designed, or if the design is unique and there is no standard template, the prepared template It makes little sense and makes it very difficult to create the desired pattern. Also, when creating a pattern such as a bag or shoes, it is necessary to design various shapes according to the fashion, and the method of generating a pattern based on a prepared template is not very compatible.

このような状況のもと、コンピュータグラフィックス(CG)技術により立体形状をモデリングし、CGによる3次元モデルの形状を自動的に型紙に展開して製品の工業生産に利用することが求められている。   Under such circumstances, it is required to model a three-dimensional shape by computer graphics (CG) technology and automatically develop the shape of the three-dimensional model by CG on a pattern paper for use in industrial production of products. Yes.

特許文献1には、衣服を求める顧客が自分の体型に合った衣服のデザイン画を描き、これを基にその衣服の型紙パターンをCAD/CAM技術を応用して敏速・簡易に作成することのできる衣服の型紙パターンの自動作成方法とその自動作成システムが開示されている。
特開2001−249957号公報
In Patent Document 1, a customer who wants clothes draws a design image of clothes suitable for his body shape, and based on this, a pattern pattern of the clothes is quickly and easily created by applying CAD / CAM technology. A method for automatically creating a pattern pattern of a garment and an automatic creation system thereof are disclosed.
JP 2001-249957 A

3次元形状のモデリング手法としてポリゴンモデリングが一般的であり、ポリゴンモデルでは、ポリゴンの集まりであるポリゴンメッシュによって3次元形状を表現する。ポリゴンモデルは、ポリゴンを継ぎ合わせることで複雑な形状でも表現可能であるが、インタラクティブな処理が難しく、また滑らかな表面形状を忠実に表現するにはポリゴン数を増やす必要があり、データ量が増大する。ポリゴンメッシュは、形状状態の厳密さを追求するのではなく、形状を多面体として簡素化し表示を高速化するために用いられたり、解析用のモデルとして利用されている。   Polygon modeling is generally used as a three-dimensional shape modeling technique. In a polygon model, a three-dimensional shape is expressed by a polygon mesh that is a collection of polygons. Polygon models can express even complex shapes by splicing polygons, but interactive processing is difficult, and it is necessary to increase the number of polygons to faithfully represent smooth surface shapes, increasing the amount of data To do. The polygon mesh is not used in pursuit of the strictness of the shape state, but is used for simplifying the shape as a polyhedron and speeding up the display, or as a model for analysis.

衣服やかばんなどの工業製品の3次元形状をCGによりモデリングする際、曲線や曲面の形状が非常に重要になる。任意の曲面を扱うために、自由曲面が用いられる。自由曲面は、ベジェ曲線、スプライン曲線、NURBS曲線を用いて面を定義するものであり、ポリゴンモデルに比べて、任意の滑らかな形状をより厳密に表現することができる。   When modeling the three-dimensional shape of industrial products such as clothes and bags by CG, the shape of curves and curved surfaces becomes very important. A free-form surface is used to handle an arbitrary surface. A free-form surface defines a surface using a Bezier curve, a spline curve, and a NURBS curve, and can express an arbitrary smooth shape more strictly than a polygon model.

しかしながら、自由曲面により3次元形状を定義する方法では、目的とする形状を想像しながら制御点などのパラメータを決める必要があり、自由度が高い反面、意図する形状を設計するのは非常に難しい。また、複雑な形状、たとえばフレアスカートのようなものをデザインする場合は、制御点への追従性が悪くなるため、形状が複雑になるほど制御点の数が増大するという問題がある。   However, in the method of defining a three-dimensional shape with a free-form surface, it is necessary to determine parameters such as control points while imagining the target shape, and although it is highly flexible, it is very difficult to design the intended shape. . Further, when designing a complicated shape, such as a flare skirt, the followability to the control points is deteriorated, so that the number of control points increases as the shape becomes complicated.

細分化曲面(Subdivision Surface)と呼ばれる技法があり、車のデザインなどに使われている。細分化曲面法は、大まかにモデリングされたポリゴンメッシュを細分化して、滑らかで継ぎ目のない形状にする技術である。自由曲面に近い滑らかな形状を表現できるが、ポリゴンメッシュに比べてデータ量が増えるという問題がある。   There is a technique called Subdivision Surface, which is used for car design. The subdivided surface method is a technique for subdividing a roughly modeled polygon mesh into a smooth and seamless shape. Although a smooth shape close to a free-form surface can be expressed, there is a problem that the amount of data increases compared to a polygon mesh.

また、単純な図形を組み合わせて立体形状を表現しておき、後で空間フィルタを用いて整形する方法もあるが、空間フィルタは周波数領域での特性を指定するものであるため、実際の形状にどのように反映されるかが分かりづらく、意図した形状をデザインすることは容易ではない。   In addition, there is a method of expressing a three-dimensional shape by combining simple figures and shaping it later using a spatial filter, but since the spatial filter specifies the characteristics in the frequency domain, It is difficult to understand how it is reflected, and it is not easy to design the intended shape.

本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、工業製品などの任意の形状を容易に設計することのできる3次元形状データ生成装置および3次元形状データ生成方法を提供することにある。   The present invention has been made in view of such problems, and an object thereof is to provide a three-dimensional shape data generation apparatus and a three-dimensional shape data generation method capable of easily designing an arbitrary shape such as an industrial product. It is in.

上記課題を解決するために、本発明のある態様の3次元形状データ生成方法は、目標とする3次元立体の形状を近似した基準多面体の表面形状を平滑化した3次元形状データを生成する方法であって、前記基準多面体の表面近傍に判別点を生成する判別点生成ステップと、前記判別点を中心とする所定の半径の近傍球体内に近傍点を乱数により発生させ、前記近傍球体内の前記近傍点が前記基準多面体の内部に含まれる割合を示す占有率を算出する占有率算出ステップと、前記占有率が所定の判定閾値以上である場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれると判定し、前記占有率が前記判定閾値より小さい場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれないと判定する判定ステップと、前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点を頂点とするポリゴンにより、前記目標とする3次元立体を表した3次元形状データを生成する形状データ生成ステップとを含む。   In order to solve the above problems, a method for generating three-dimensional shape data according to an aspect of the present invention is a method for generating three-dimensional shape data obtained by smoothing the surface shape of a reference polyhedron approximating a target three-dimensional solid shape. A discriminant point generating step for generating discriminant points near the surface of the reference polyhedron, and by generating a random point in a nearby sphere of a predetermined radius centered on the discriminant point, An occupancy ratio calculating step for calculating an occupancy ratio indicating the ratio of the neighboring points included in the reference polyhedron, and when the occupancy ratio is greater than or equal to a predetermined determination threshold, the determination point is the target three-dimensional A determination step for determining that the determination point is not included in the target three-dimensional solid when it is determined that the determination point is included in a solid and the occupation ratio is smaller than the determination threshold; By a polygon whose vertices are determined to be the determination point and included in the three-dimensional, and a shape data generation step of generating a three-dimensional shape data representing the 3-dimensional to the target.

前記目標とする3次元立体に含まれると判定された判別点により変形された後の前記基準多面体に対して、前記判別点生成ステップ、前記占有率算出ステップ、および前記判定ステップを繰り返すことにより、前記基準多面体の表面形状を段階的に平滑化してもよい。   By repeating the determination point generation step, the occupancy rate calculation step, and the determination step for the reference polyhedron after being deformed by the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid, The surface shape of the reference polyhedron may be smoothed in stages.

本発明の別の態様は、3次元形状データ生成装置である。この装置は、目標とする3次元立体の形状を近似した基準多面体の表面形状を平滑化した3次元形状データを生成する装置であって、前記基準多面体の表面近傍に判別点を生成する判別点生成部と、前記判別点を中心とする所定の半径の近傍球体内に近傍点を乱数により発生させ、前記近傍球体内の前記近傍点が前記基準多面体の内部に含まれる割合を示す占有率を算出する占有率算出部と、前記占有率が所定の判定閾値以上である場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれると判定し、前記占有率が前記判定閾値より小さい場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれないと判定する有効判別点判定部と、前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点を頂点とするポリゴンにより、前記目標とする3次元立体を表した3次元形状データを生成する3次元データ生成部とを含む。   Another aspect of the present invention is a three-dimensional shape data generation apparatus. This device generates 3D shape data obtained by smoothing the surface shape of a reference polyhedron approximating the shape of a target three-dimensional solid, and generates a determination point near the surface of the reference polyhedron. A generation unit generates a nearby point by a random number in a nearby sphere with a predetermined radius centered on the determination point, and an occupancy ratio indicating a ratio that the nearby point in the nearby sphere is included in the reference polyhedron When the occupation rate calculation unit to calculate and the occupation rate is greater than or equal to a predetermined determination threshold, the determination point is determined to be included in the target three-dimensional solid, and the occupation rate is smaller than the determination threshold In addition, an effective discrimination point determination unit that determines that the determination point is not included in the target three-dimensional solid, and the determination point that is determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination is a vertex. Depending on the polygon , And a 3-dimensional data generation unit for generating a three-dimensional shape data representing the 3-dimensional to the target.

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。   It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and the expression of the present invention converted between a method, an apparatus, a system, a computer program, a data structure, a recording medium, etc. are also effective as an aspect of the present invention.

本発明によれば、任意形状の工業製品を容易に設計することができる。   According to the present invention, an industrial product having an arbitrary shape can be easily designed.

図1は、3次元形状データ生成装置100の構成図である。同図は機能に着目したブロック図を描いており、これらの機能ブロックはハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現することができる。   FIG. 1 is a configuration diagram of the three-dimensional shape data generation apparatus 100. This figure depicts a block diagram focusing on functions, and these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof.

ソリッドモデル生成部10は、目標とする3次元立体(以下、「目標立体」という)の形状をソリッドモデリングにより生成する。ソリッドモデリングでは、簡単な立体の一部を削除したり、複数の立体を組み合わせるなどの加工処理を繰り返して、目標立体の形状を近似する。   The solid model generation unit 10 generates the shape of a target three-dimensional solid (hereinafter referred to as “target solid”) by solid modeling. In solid modeling, the shape of a target solid is approximated by repeating processing such as deleting a part of a simple solid or combining a plurality of solids.

ソリッドモデリングの一例として、関数モデリングと呼ばれる手法により目標立体の形状をモデリングする。関数モデリングでは、物体を3次元空間の座標(x,y,z)の関数f(x,y,z)で表現し、f(x,y,z)>0なら物体の内側、f(x,y,z)=0なら物体の表面、f(x,y,z)<0なら物体の外側であると定義する。   As an example of solid modeling, the shape of a target solid is modeled by a technique called functional modeling. In functional modeling, an object is expressed by a function f (x, y, z) of coordinates (x, y, z) in a three-dimensional space. If f (x, y, z)> 0, the inside of the object, f (x , Y, z) = 0, it is defined as the surface of the object, and if f (x, y, z) <0, it is defined as the outside of the object.

直方体を関数で表現しておき、直方体を平面でカッティングし、任意の多面体を作成する。ここで、切断平面も関数で表現する。カッティングにおいて物体の内部、表面、外部を認識するために物体を木構造で記憶する。   A rectangular parallelepiped is expressed by a function, and the rectangular parallelepiped is cut by a plane to create an arbitrary polyhedron. Here, the cutting plane is also expressed as a function. In order to recognize the inside, the surface, and the outside of the object in cutting, the object is stored in a tree structure.

たとえば、直方体を表現する関数をP、切断に使用した関数をQとすると、カッティングによって得られた多面体の内部は、P>0∧Q>0と表現される。同様に、多面体の表面は、P=0∧Q=0と表現され、外部はP<0∧Q<0と表現される。   For example, assuming that a function representing a rectangular parallelepiped is P and a function used for cutting is Q, the inside of the polyhedron obtained by cutting is represented as P> 0∧Q> 0. Similarly, the surface of the polyhedron is expressed as P = 0∧Q = 0, and the outside is expressed as P <0∧Q <0.

このようなカッティング操作を繰り返すことによって、生成される多面体は、f≧0∧f≧0∧f≧0∧f≧0∧…のように表現される。ここで、f、f、f、fなどは関数である。生成される多面体は関数表現されているため、モデリングの過程で計算誤差が累積することがない。 By repeating such a cutting operation, the generated polyhedron is expressed as f 1 ≧ 0∧f 2 ≧ 0∧f 3 ≧ 0∧f 4 ≧ 0∧. Here, f 1 , f 2 , f 3 , f 4, etc. are functions. Since the generated polyhedron is expressed as a function, calculation errors do not accumulate in the modeling process.

カッティング操作を繰り返すことで、ユーザは所望の3次元形状を多面体で近似することができる。カッティングにより得られた多面体を「基準多面体」という。   By repeating the cutting operation, the user can approximate a desired three-dimensional shape with a polyhedron. A polyhedron obtained by cutting is referred to as a “reference polyhedron”.

ソリッドモデル生成部10は、関数表現された基準多面体を基準多面体記憶部40に記憶する。基準多面体は目標立体を近似したものであるが、多面体であるために角張った形状であり、滑らかさがない。そこで、これから述べるように、基準多面体の表面形状を平滑化する処理を施す。   The solid model generation unit 10 stores the reference polyhedron expressed as a function in the reference polyhedron storage unit 40. Although the reference polyhedron approximates the target solid, it is an angular shape because it is a polyhedron and has no smoothness. Therefore, as described below, a process for smoothing the surface shape of the reference polyhedron is performed.

判別点生成部12は、基準多面体記憶部40から基準多面体の関数表現を取得し、基準多面体の表面の近傍に判別点をランダムに生成する。   The discrimination point generation unit 12 acquires a function representation of the reference polyhedron from the reference polyhedron storage unit 40, and randomly generates discrimination points near the surface of the reference polyhedron.

判別点生成部12は、基準多面体の表面を与える関数f(x,y,z)を用いて、f(x,y,z)=0の近傍、すなわちf(x,y,z)=±εを満たす点(x,y,z)を数値解析の手法を用いて、ランダムに生成することで、多面体の表面近傍に判別点を生成する。ここで、εは十分に小さな値である。   The discriminant point generation unit 12 uses the function f (x, y, z) that gives the surface of the reference polyhedron, in the vicinity of f (x, y, z) = 0, that is, f (x, y, z) = ±. A point (x, y, z) satisfying ε is randomly generated using a numerical analysis method, thereby generating a discrimination point near the surface of the polyhedron. Here, ε is a sufficiently small value.

関数で定義されている曲面の表面上の点を検出するアルゴリズムについては、次の参考文献にさまざまな手法が紹介されており、本実施の形態において利用することができる。上述のように、曲面f(x,y,z)=0に対して、f(x,y,z)=±εを新たな曲面と考えれば、曲面の表面上の点を検出するアルゴリズムを用いて、表面近傍の点を生成することができる。
参考文献:Jules Bloomenthal, "Polygonization of Implicit Surfaces", XEROX PARC, CSL-87-2, May 1987.
Various algorithms for detecting points on the surface of a curved surface defined by functions are introduced in the following references, and can be used in this embodiment. As described above, when f (x, y, z) = ± ε is considered as a new curved surface with respect to the curved surface f (x, y, z) = 0, an algorithm for detecting a point on the surface of the curved surface is obtained. Can be used to generate points near the surface.
References: Jules Bloomenthal, "Polygonization of Implicit Surfaces", XEROX PARC, CSL-87-2, May 1987.

占有率算出部14は、判別点生成部12により生成された判別点を中心とする所定の半径の近傍球体を設定し、その近傍球体内部の点(以下、「近傍点」という)を生成する。   The occupancy rate calculation unit 14 sets a nearby sphere with a predetermined radius centered on the discrimination point generated by the discrimination point generation unit 12, and generates a point inside the neighborhood sphere (hereinafter referred to as "neighbor point"). .

占有率算出部14は、近傍球体内部を極座標(r,θ,ρ)で表現し、乱数を用いてr、θ、ρを生成することで、近傍球体内部に近傍点をランダムに生成する。後述のように、z軸方向に垂直な平面すなわちxy平面で基準多面体を切断し、その切断平面内で判別点を設ける場合は、判別点を中心とする近傍円を設定し、その近傍円内の点を極座標(r,θ)で表現し、乱数を用いてr、θを生成することで、近傍円内部に近傍点をランダムに生成する。   The occupancy rate calculation unit 14 expresses the inside of the nearby sphere with polar coordinates (r, θ, ρ), and generates r, θ, and ρ using random numbers, thereby randomly generating nearby points inside the nearby sphere. As will be described later, when a reference polyhedron is cut by a plane perpendicular to the z-axis direction, that is, an xy plane, and a discrimination point is provided in the cut plane, a neighborhood circle centered on the discrimination point is set, and the inside of the neighborhood circle Is expressed in polar coordinates (r, θ), and random numbers are used to generate r and θ, thereby generating neighboring points randomly within the neighboring circle.

ここで、近傍球体の半径は、基準多面体の表面の曲率に応じて調整される。表面曲率算出部16は、基準多面体の表面の曲率を算出し、球体半径調整部18に与える。球体半径調整部18は、曲率が大きいほど近傍球体の半径が小さくなるように調整する。占有率算出部14は、球体半径調整部18により調整された半径で近傍球体を設定する。   Here, the radius of the neighboring sphere is adjusted according to the curvature of the surface of the reference polyhedron. The surface curvature calculation unit 16 calculates the curvature of the surface of the reference polyhedron and gives it to the sphere radius adjustment unit 18. The sphere radius adjustment unit 18 adjusts the radius of the neighboring sphere to be smaller as the curvature is larger. The occupation rate calculation unit 14 sets a nearby sphere with the radius adjusted by the sphere radius adjustment unit 18.

多面体の頂点において曲率を定義するために、多面体の頂点Vにおけるガウス曲率を次の近似値Kにより近似する(参考文献:早野、松岡、植田、「特徴抽出と稜線操作によるポリゴンメッシュの簡単化」、Ricoh Technical Report No.24, November 1988)。近似ガウス曲率Kの絶対値が大きい頂点Vの形状は尖っている(あるいは凹んでいる)。   In order to define the curvature at the vertices of the polyhedron, the Gaussian curvature at the vertices V of the polyhedron is approximated by the following approximate value K (reference: Hayano, Matsuoka, Ueda, “Simplification of polygon mesh by feature extraction and edge operation”) Ricoh Technical Report No. 24, November 1988). The shape of the vertex V having a large absolute value of the approximate Gaussian curvature K is pointed (or recessed).

K=a/S
a=2π−(Vに集まる面の隅の角度の総和)
S=(Vに集まる面の面積の総和)/3
K = a / S
a = 2π− (the sum of the angles of the corners of the surface gathering at V)
S = (the total area of the surfaces gathered at V) / 3

次に、占有率算出部14は、近傍球体が基準多面体に含まれる割合、すなわち基準多面体内部と近傍球体の論理積部分が近傍球体全体に対して占める割合(以下、「占有率」という)を求める。   Next, the occupancy ratio calculation unit 14 calculates the ratio of the vicinity sphere included in the reference polyhedron, that is, the ratio of the logical product of the reference polyhedron and the vicinity sphere to the entire vicinity sphere (hereinafter referred to as “occupancy ratio”). Ask.

占有率算出部14は、近傍球体内部でランダムに発生させた近傍点が基準多面体内部にあるかどうかを判定し、基準多面体内部にある近傍点の数iを求め、発生した近傍点の総数Nで割った値p=i/Nを求めることで、占有率を近似的に求める。占有率算出部14は、近似された占有率pを有効判別点判定部20に与える。   The occupancy ratio calculation unit 14 determines whether or not the neighborhood points randomly generated inside the neighborhood sphere are inside the reference polyhedron, obtains the number i of neighborhood points inside the reference polyhedron, and calculates the total number N of neighborhood points generated. By obtaining the value p = i / N divided by occupancy, the occupation ratio is approximately obtained. The occupation rate calculation unit 14 gives the approximate occupation rate p to the effective discrimination point determination unit 20.

有効判別点判定部20は、占有率pが所定の判定閾値t以上である判別点は、目標立体の表面上または内部にあると判定し、占有率pが所定の判定閾値tより小さい判別点は、目標立体の外部にあると判定する。判別点が目標立体の表面上または内部にある場合、その判別点は「有効である」といい、判別点が目標立体の外部にある場合、その判別点は「無効である」という。   The effective discrimination point determination unit 20 determines that the discrimination point whose occupancy p is equal to or greater than the predetermined determination threshold t is on or inside the surface of the target solid, and the discrimination point whose occupancy p is smaller than the predetermined determination threshold t Is determined to be outside the target solid. When the discrimination point is on or inside the target solid, the discrimination point is “valid”, and when the discrimination point is outside the target solid, the discrimination point is “invalid”.

基準多面体の表面近傍に判別点を発生させ、判別点が目標立体の内部にあるかどうか(すなわち有効であるかどうか)を判定することで、基準多面体が目標立体に近づくように変形することができる。目標立体の外部にあると判定された部分(すなわち無効な判別点が占める部分)については基準多面体の表面から切り取り、目標立体の内部にあると判定された部分(すなわち有効な判別点が占める部分)については基準多面体の表面をふくらませる。基準多面体の頂点近傍でこの操作を行うと、基準多面体の角を丸めて平滑化することができる。これにより、基準多面体の表面形状を滑らかにして目標立体に近づけることができる。   By generating a discrimination point near the surface of the reference polyhedron and determining whether the discrimination point is inside the target solid (that is, whether it is valid), the reference polyhedron can be deformed so as to approach the target solid. it can. A portion determined to be outside the target solid (that is, a portion occupied by an invalid discrimination point) is cut out from the surface of the reference polyhedron, and a portion determined to be inside the target solid (that is, a portion occupied by a valid discrimination point) For), inflate the surface of the reference polyhedron. When this operation is performed near the vertex of the reference polyhedron, the corners of the reference polyhedron can be rounded and smoothed. Thereby, the surface shape of the reference polyhedron can be made smooth and close to the target solid.

ここで、判定閾値tは通常は0.5であるが、基準多面体が平滑化によって必要以上にへこんだときは、判定閾値tを小さくし、基準多面体が平滑化によって必要以上にふくらみすぎたときは、判定閾値tを大きくする。このために、ソリッドモデル生成部10は、基準多面体の内部に含まれる「内包多面体」と、基準多面体を包含する「外包多面体」とをあらかじめ生成しておき、内包/外包多面体記憶部42に記憶する。   Here, the determination threshold t is normally 0.5, but when the reference polyhedron is more than necessary due to smoothing, the determination threshold t is decreased and the reference polyhedron is excessively swollen due to smoothing. Increases the determination threshold t. For this purpose, the solid model generation unit 10 generates in advance an “inclusive polyhedron” included in the reference polyhedron and an “external polyhedron” including the reference polyhedron, and stores them in the internal / external polyhedron storage unit 42. To do.

内外判定部24は、有効判別点判定部20によって目標立体の内部にあると判定された判別点(「暫定有効判別点」という)について、暫定有効判別点が内包多面体の内部もしくは外包多面体の外部にあるかどうかを判定する。内外判定部24は、暫定有効判別点が内包多面体の内部もしくは外包多面体の外部にある場合は、判定閾値調整部26にその旨を通知する。   The inside / outside determination unit 24 has a provisional effective determination point that is determined to be inside the target solid by the effective determination point determination unit 20 (referred to as a “provisional effective determination point”), and the temporary effective determination point is inside the inclusion polyhedron or outside the outer polyhedron. It is determined whether or not. The internal / external determination unit 24 notifies the determination threshold adjustment unit 26 when the provisional effective determination point is inside the internal polyhedron or outside the external polyhedron.

判定閾値調整部26は、暫定有効判別点が内包多面体の内部にある場合は、判定閾値tを小さくし、暫定有効判別点が外包多面体の外部にある場合は、判定閾値tを大きくする。判定閾値調整部26は、調整後の判定閾値tを有効判別点判定部20に与える。   The determination threshold adjustment unit 26 decreases the determination threshold t when the temporary effective determination point is inside the inclusion polyhedron, and increases the determination threshold t when the temporary effective determination point is outside the inclusion polyhedron. The determination threshold adjustment unit 26 provides the adjusted determination threshold t to the effective determination point determination unit 20.

有効判別点判定部20は、判定閾値調整部26により調整された判定閾値tのもとで判別点の有効/無効の判定をやり直す。判定閾値調整部26により調整された判定閾値tのもとで有効と判定された判別点が最終的に有効な判別点となる。以下、この最終的に有効と判定される判別点を単に「有効判別点」という。有効判別点判定部20は、有効判別点を有効判別点記憶部44に記憶する。   The valid discrimination point determination unit 20 redoes the discrimination point validity / invalidity determination based on the determination threshold t adjusted by the determination threshold adjustment unit 26. A determination point determined to be valid under the determination threshold t adjusted by the determination threshold adjustment unit 26 is finally an effective determination point. Hereinafter, the determination point finally determined to be effective is simply referred to as “effective determination point”. The effective determination point determination unit 20 stores the effective determination point in the effective determination point storage unit 44.

このようにして内包/外包多面体を設けて有効判別点を求めることで、外包多面体と内包多面体で挟まれる空間領域内で基準多面体の表面形状を有効判別点を基準にふくらませたり、へこませたりして変形させ、目標立体に近づけることができる。   In this way, by providing the inclusion / exterior polyhedron and obtaining the effective discrimination point, the surface shape of the reference polyhedron is inflated or dented based on the effective discrimination point in the space region sandwiched between the envelope polyhedron and the inclusion polyhedron. Can be deformed and brought close to the target solid.

ここで、基準多面体の表面近傍に1つの有効判別点があるとき、それよりも内側の有効判別点は、基準多面体を変形させる目的では不要であるから、有効判別点判定部20は、最も外側の有効判別点のみを求めて有効判別点記憶部44に記憶する。このために、判別点生成部12は、基準多面体の表面に対して、外側から徐々に内側に近づくように判別点を生成して、判別点列を生成する。そして、有効判別点判定部20が判別点列内の各判別点の有効/無効を判定し、無効判別点と有効判別点の境界を判定し、最も外側の有効判別点を求める。あるいは、別の方法として、バイナリサーチ(二分探索)の手法を用いて、基準多面体の表面近傍で最も外側にある有効判別点を探索してもよい。   Here, when there is one effective determination point near the surface of the reference polyhedron, the effective determination point inside is unnecessary for the purpose of deforming the reference polyhedron. Only the effective discrimination points are obtained and stored in the effective discrimination point storage unit 44. For this purpose, the discrimination point generation unit 12 generates discrimination points so as to gradually approach the inside from the outside with respect to the surface of the reference polyhedron, thereby generating a discrimination point sequence. Then, the valid discrimination point determination unit 20 determines the validity / invalidity of each discrimination point in the discrimination point sequence, determines the boundary between the invalid discrimination point and the effective discrimination point, and obtains the outermost effective discrimination point. Alternatively, as another method, a valid search point located on the outermost side in the vicinity of the surface of the reference polyhedron may be searched using a binary search (binary search) technique.

表面形状変形部22は、有効判別点をもとに基準多面体の表面形状を変形させ、変形後の基準多面体の形状データを基準多面体記憶部40に記憶する。表面形状変形部22は、基準多面体の頂点や面上の点などの特徴点を抽出し、特徴点を有効判別点の位置まで移動させることで、基準多面体の表面形状を変形させる。   The surface shape deforming unit 22 deforms the surface shape of the reference polyhedron based on the valid discrimination points, and stores the deformed reference polyhedron shape data in the reference polyhedron storage unit 40. The surface shape deforming unit 22 extracts a feature point such as a vertex or a point on the surface of the reference polyhedron, and moves the feature point to the position of the effective determination point, thereby deforming the surface shape of the reference polyhedron.

表面形状変形部22による変形後の基準多面体はディスプレイに表示され、ユーザは変形後の3次元形状を確認することができる。ユーザは必要であれば、変形後の基準多面体の表面形状の近傍に判別点を設定して、占有率を求め、有効判別点により表面形状を変形させて、目標立体に近づけることができる。このために、判別点生成部12、占有率算出部14、表面曲率算出部16、球体半径調整部18、有効判別点判定部20、内外判定部24、判定閾値調整部26、表面形状変形部22の各構成は、変形後の基準多面体を対象として上述の処理を施す。ここで、変形後の基準多面体は、平滑化処理により角の丸みが取れるなどによって、もはや厳密には多面体ではないが、便宜上、多面体と呼ぶことにする。これにより、基準多面体からスタートして、ユーザは変形結果を逐一確認しながら、段階的に平滑化処理を進めることができる。   The reference polyhedron deformed by the surface shape deforming unit 22 is displayed on the display, and the user can confirm the three-dimensional shape after deformation. If necessary, the user can set a discrimination point in the vicinity of the surface shape of the deformed reference polyhedron, obtain an occupancy ratio, deform the surface shape by the effective discrimination point, and approximate the target solid. For this purpose, the discrimination point generation unit 12, the occupation rate calculation unit 14, the surface curvature calculation unit 16, the sphere radius adjustment unit 18, the effective discrimination point determination unit 20, the inside / outside determination unit 24, the determination threshold adjustment unit 26, and the surface shape deformation unit Each of the components 22 performs the above-described processing for the reference polyhedron after deformation. Here, the deformed reference polyhedron is no longer strictly a polyhedron due to rounding of the corners by smoothing processing, but will be referred to as a polyhedron for convenience. Thereby, starting from the reference polyhedron, the user can proceed with the smoothing process step by step while checking the deformation results one by one.

3次元データ生成部28は、有効判別点記憶部44から有効判別点の集合を取得し、隣接する有効判別点を接続していくことにより有効判別点を頂点とするポリゴンを生成し、ポリゴンモデルを生成する。このポリゴンモデルは、目標立体の表面を滑らかに近似した3次元モデルとなっている。3次元データ生成部28は、生成したポリゴンモデルの情報をポリゴン情報記憶部46に記憶する。   The three-dimensional data generation unit 28 acquires a set of effective determination points from the effective determination point storage unit 44, generates a polygon having the effective determination points as vertices by connecting adjacent effective determination points, and generates a polygon model. Is generated. This polygon model is a three-dimensional model that smoothly approximates the surface of the target solid. The three-dimensional data generation unit 28 stores the generated polygon model information in the polygon information storage unit 46.

3次元データ生成部28は、有効判別点の集合のみを用いてポリゴンを生成するが、基準多面体の特徴点を基準多面体記憶部40から読み出し、有効判別点と組み合わせて用いることでポリゴンを生成してもよい。   The three-dimensional data generation unit 28 generates a polygon using only the set of effective discrimination points, but generates a polygon by reading out the feature points of the reference polyhedron from the reference polyhedron storage unit 40 and using them in combination with the effective discrimination points. May be.

型紙展開部30は、ポリゴン情報記憶部46からポリゴンモデルの情報を取得し、ポリゴンモデルを2次元平面に展開することで目標立体の型紙を生成し、得られた型紙データを型紙データ記憶部48に記憶する。型紙データは製造工場などに送られ、製品を作成するために利用される。   The pattern paper development unit 30 acquires polygon model information from the polygon information storage unit 46, generates a target three-dimensional pattern by developing the polygon model on a two-dimensional plane, and uses the obtained pattern data as a pattern data storage unit 48. To remember. The pattern data is sent to a manufacturing factory or the like and used to create a product.

図2は、3次元形状データ生成装置100による3次元形状データの生成手順の大まかな流れを示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing a rough flow of a procedure for generating three-dimensional shape data by the three-dimensional shape data generating apparatus 100.

3次元形状データ生成装置100は、木彫りの彫刻のようなイメージで直方体をカッティングしていき、服装、かばん、靴などの工業製品の目標立体の形状を粗く造形する(S100)。カッティングの方法として、上述の関数モデリングの他、関数表現などのソリッドモデルにより立体を表現し、2つの立体に和演算や差演算などの集合演算を適用して、凹面を含む立体形状を表現するようにしてもよい。これにより、目標立体の形状を近似した基準多面体が得られる。   The three-dimensional shape data generation apparatus 100 cuts a rectangular parallelepiped with an image like a wood carving sculpture, and roughly shapes a target solid shape of an industrial product such as clothes, a bag, or shoes (S100). As a cutting method, in addition to the above-described function modeling, a solid is expressed by a solid model such as a function expression, and a set shape such as a sum operation or a difference operation is applied to two solids to express a solid shape including a concave surface. You may do it. Thereby, a reference polyhedron approximating the shape of the target solid is obtained.

次に、3次元形状データ生成装置100は、基準多面体の表面形状を平滑化する(S110)。この平滑化処理には、基準多面体の角を丸くする他、基準多面体の各面をふくらませたり、へこませることも含まれる。この平滑化処理により基準多面体が目標立体により一層近づく。   Next, the three-dimensional shape data generation apparatus 100 smoothes the surface shape of the reference polyhedron (S110). In addition to rounding the corners of the reference polyhedron, the smoothing process includes inflating and indenting each surface of the reference polyhedron. This smoothing process brings the reference polyhedron closer to the target solid.

最後に、3次元形状データ生成装置100は、平滑化された基準多面体の3次元形状をポリゴンモデルなどで表現し、型紙に展開する(S120)。型紙データにより工業製品の生産が可能となる。   Finally, the three-dimensional shape data generation apparatus 100 expresses the smoothed three-dimensional shape of the reference polyhedron with a polygon model or the like and develops it on the pattern (S120). The paper pattern data makes it possible to produce industrial products.

図3は、図2で示した平滑化処理S110の詳細な手順を示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart showing a detailed procedure of the smoothing process S110 shown in FIG.

判別点生成部12は、基準多面体の表面近傍に判別点kを生成する(S10)。占有率算出部14は、基準多面体の内部にあると判定される近傍点の数を計数するための変数iと、発生した近傍点の総数をカウントするための変数Nを0に初期化する(S12)。   The discrimination point generator 12 generates a discrimination point k near the surface of the reference polyhedron (S10). The occupation rate calculation unit 14 initializes a variable i for counting the number of neighboring points determined to be inside the reference polyhedron and a variable N for counting the total number of generated neighboring points to 0 ( S12).

占有率算出部14は、判別点kを中心とする半径rの近傍球体内部に近傍点をランダムに発生させる(S14)。占有率算出部14は、発生した近傍点が基準多面体の内部にあるかどうかを判定し(S16)、近傍点が基準多面体の内部にある場合(S16のY)、カウンタiを1だけインクリメントし(S18)、近傍点が基準多面体の内部にない場合は、カウンタiをインクリメントしない。   The occupancy rate calculation unit 14 randomly generates neighboring points inside the neighboring sphere with the radius r centered on the discrimination point k (S14). The occupancy rate calculation unit 14 determines whether or not the generated neighboring point is inside the reference polyhedron (S16). If the neighboring point is inside the reference polyhedron (Y in S16), the counter i is incremented by one. (S18) If the neighboring point is not inside the reference polyhedron, the counter i is not incremented.

占有率算出部14は、近傍点の総数Nを1だけインクリメントし(S20)、占有率pをi/Nによって求める(S22)。占有率算出部14は、求めた占有率pの値が収束しているかどうかを判定する(S24)。このために、占有率算出部14は、近傍球体内部で近傍点をランダムに発生させながら求めた占有率pの値の履歴を保存しておき、占有率pの時間変化にもとづいて占有率pが収束しているかどうかを判定する。占有率の変動幅が所定の水準よりも小さくなった場合に占有率pは収束したと判定する。   The occupation rate calculation unit 14 increments the total number N of neighboring points by 1 (S20), and obtains the occupation rate p by i / N (S22). The occupation rate calculation unit 14 determines whether or not the obtained value of the occupation rate p has converged (S24). For this purpose, the occupancy rate calculation unit 14 saves a history of the values of the occupancy rate p obtained while randomly generating neighboring points inside the nearby sphere, and occupies the rate p based on the time change of the occupancy rate p. Determine whether has converged. When the fluctuation range of the occupation rate becomes smaller than a predetermined level, it is determined that the occupation rate p has converged.

占有率pがまだ収束していないと判定された場合(S24のN)、ステップS14に戻り、近傍球体内部でさらに近傍点を発生させ、占有率pを更新する(S14〜S22)。   If it is determined that the occupancy rate p has not yet converged (N in S24), the process returns to step S14, and further neighboring points are generated inside the nearby sphere, and the occupancy rate p is updated (S14 to S22).

占有率pが収束したと判定された場合(S24のY)、有効判別点判定部20は、占有率pが判定閾値t以上であるかどうかを調べる(S26)。   When it is determined that the occupancy rate p has converged (Y in S24), the effective determination point determination unit 20 checks whether the occupancy rate p is greater than or equal to the determination threshold value t (S26).

有効判別点判定部20は、占有率pが判定閾値t以上である場合(S26のY)、判別点kは目標立体に含まれると判定し(S28)、その判別点kを有効判別点として有効判別点記憶部44に記憶する。   When the occupation rate p is equal to or greater than the determination threshold t (Y in S26), the effective determination point determination unit 20 determines that the determination point k is included in the target solid (S28), and uses the determination point k as an effective determination point. This is stored in the effective discrimination point storage unit 44.

有効判別点判定部20は、占有率pが判定閾値tより小さい場合(S26のN)、判別点kは目標立体に含まれないと判定し(S30)、その判別点kは有効判別点記憶部44に記憶しない。   When the occupation ratio p is smaller than the determination threshold t (N in S26), the effective determination point determination unit 20 determines that the determination point k is not included in the target solid (S30), and the determination point k is stored as an effective determination point. Not stored in part 44.

ユーザにより平滑化処理の終了が指示された場合(S32のY)、この手順は終了する。平滑化処理がまだ完了していない場合(S32のN)、ステップS10に戻り、基準多面体表面もしくは既に平滑化された多面体表面の近傍に新たに判別点を設定して、同じ処理を繰り返す。   When the user instructs the end of the smoothing process (Y in S32), this procedure ends. If the smoothing process is not yet completed (N in S32), the process returns to step S10, and a new discrimination point is set near the reference polyhedron surface or the already smoothed polyhedron surface, and the same process is repeated.

図4は、基準多面体の表面近傍に設けられる判別点と近傍球体を説明する図である。   FIG. 4 is a diagram for explaining discrimination points and neighboring spheres provided near the surface of the reference polyhedron.

基準多面体の表面200(下側が基準多面体の内部で、上側が基準多面体の外部である)よりも外側に判別点220aが設けられたとする。判定閾値tは0.5であるとする。この判別点220aを中心とする半径rの近傍球体210aを考えると、基準多面体の内側に含まれる近傍球体210a(斜線で示した部分230a)の体積は全体積の半分より小さい。よって、占有率pは0.5より小さくなり、判定閾値tより小さいから、判別点220aは目標立体に含まれない、すなわち判別点220aは無効であると判定される。以下、無効と判定された判別点は白丸で図示する。   Assume that the discrimination point 220a is provided outside the surface 200 of the reference polyhedron (the lower side is inside the reference polyhedron and the upper side is outside the reference polyhedron). The determination threshold t is assumed to be 0.5. Considering the neighboring sphere 210a having a radius r centered on the discrimination point 220a, the volume of the neighboring sphere 210a (the portion 230a indicated by hatching) included inside the reference polyhedron is smaller than half of the total volume. Therefore, since the occupation rate p is smaller than 0.5 and smaller than the determination threshold t, it is determined that the determination point 220a is not included in the target solid, that is, the determination point 220a is invalid. Hereinafter, the discrimination points determined to be invalid are indicated by white circles.

基準多面体の表面200上に判別点220bが設けられた場合、この判別点220bを中心とする近傍球体210bのちょうど半分(斜線で示した部分230b)が基準多面体の内側に含まれる。よって、占有率pは0.5となり、判定閾値tに等しいから、判別点220bは目標立体に含まれる、すなわち判別点220bは有効であると判定される。以下、有効と判定された判別点は黒丸で図示する。   When the discriminant point 220b is provided on the surface 200 of the reference polyhedron, exactly half of the neighboring sphere 210b centered on the discriminant point 220b (the portion 230b shown by hatching) is included inside the reference polyhedron. Therefore, since the occupation ratio p is 0.5 and is equal to the determination threshold t, it is determined that the determination point 220b is included in the target solid, that is, the determination point 220b is valid. Hereinafter, the discrimination points determined to be valid are illustrated by black circles.

基準多面体の表面200よりも内側に判別点220cが設けられた場合、この判別点220cを中心とする近傍球体210cの半分以上(斜線で示した部分230c)が基準多面体内部に含まれる。よって占有率pは0.5より大きくなり、判定閾値tより大きいから、判別点220cは目標立体に含まれる、すなわち判別点220bは有効であると判定される。   When the determination point 220c is provided on the inner side of the surface 200 of the reference polyhedron, more than half of the neighboring sphere 210c centered on the determination point 220c (the portion 230c indicated by hatching) is included in the reference polyhedron. Therefore, since the occupation rate p is greater than 0.5 and greater than the determination threshold t, it is determined that the determination point 220c is included in the target solid, that is, the determination point 220b is valid.

図4の例では、基準多面体の平らな面の近傍に判別点を発生させたので、判定閾値tが0.5であれば、表面形状はふくらむこともへこむこともない。しかし、基準多面体の平面でない部分、たとえば、角やへこみの近傍に判別点を発生させると、表面形状がふくらんだり、へこんだりする。   In the example of FIG. 4, since the discrimination point is generated in the vicinity of the flat surface of the reference polyhedron, if the judgment threshold t is 0.5, the surface shape does not swell or dent. However, if a discrimination point is generated in a non-planar portion of the reference polyhedron, for example, in the vicinity of a corner or a dent, the surface shape is inflated or dent.

図5(a)〜(c)は、基準多面体の角の近傍に設けられる判別点と近傍球体を説明する図である。この例では、基準多面体の角(頂点)の近傍に判別点を発生させる。この例でも判定閾値tは0.5であるとする。   FIGS. 5A to 5C are diagrams for explaining discrimination points and neighboring spheres provided in the vicinity of the corners of the reference polyhedron. In this example, a discrimination point is generated near the corner (vertex) of the reference polyhedron. In this example, it is assumed that the determination threshold t is 0.5.

図5(a)では、基準多面体の角の近傍で、基準多面体の表面200よりも外側に判別点220aが設けられている。この判別点220aを中心とする近傍球体210aを考えると、基準多面体内部に含まれる近傍球体210a(斜線で示した部分230a)の体積は全体積の半分より小さい。よって占有率pは0.5より小さいため、判別点220aは目標立体の外部にある、すなわち無効であると判定される。   In FIG. 5A, a discrimination point 220a is provided near the corner of the reference polyhedron and outside the surface 200 of the reference polyhedron. Considering the neighboring sphere 210a centered on this discrimination point 220a, the volume of the neighboring sphere 210a (the portion 230a indicated by hatching) included in the reference polyhedron is smaller than half of the total volume. Therefore, since the occupation rate p is smaller than 0.5, it is determined that the discrimination point 220a is outside the target solid, that is, invalid.

図5(b)では、基準多面体の角の近傍で、基準多面体の表面200よりも内側に判別点220bが設けられている。この判別点220bを中心とする近傍球体210bを考えると、基準多面体内部に含まれる近傍球体210b(斜線で示した部分230b)の体積はまだ全体積の半分より小さい。よって占有率pは0.5より小さく、判別点220bは目標立体の外部にある、すなわち無効であると判定される。   In FIG. 5B, a discrimination point 220b is provided near the corner of the reference polyhedron and inside the surface 200 of the reference polyhedron. Considering the neighborhood sphere 210b centered on this discrimination point 220b, the volume of the neighborhood sphere 210b (the portion 230b shown by hatching) included in the reference polyhedron is still smaller than half of the total volume. Therefore, the occupation rate p is smaller than 0.5, and it is determined that the discrimination point 220b is outside the target solid, that is, invalid.

図5(c)では、基準多面体の表面200に対して図5(b)と比べてさらに内側に判別点220cが設けられている。この場合、判別点220cを中心とする近傍球体210cの半分以上(斜線で示した部分230c)が基準多面体内部に含まれる。よって占有率pは0.5より大きく、判別点220bは目標立体の内部にある、すなわち有効であると判定される。   In FIG. 5C, a discrimination point 220c is provided on the inner side of the surface 200 of the reference polyhedron as compared with FIG. 5B. In this case, more than half of the neighboring sphere 210c centered on the discrimination point 220c (the portion 230c shown by diagonal lines) is included in the reference polyhedron. Therefore, the occupation ratio p is greater than 0.5, and it is determined that the discrimination point 220b is inside the target solid, that is, is valid.

図5(a)〜(c)の例では、目標立体の内部に含まれると判定される有効判別点が基準多面体の内側に存在するため、基準多面体の角は有効判別点の位置まで凹み、角が丸く削り取られることになる。   In the example of FIGS. 5A to 5C, since the effective determination point determined to be included in the target solid is present inside the reference polyhedron, the angle of the reference polyhedron is recessed to the position of the effective determination point, The corners will be rounded off.

図6は、基準多面体の角における有効判別点を説明する図である。ここでも判定閾値tは0.5であるとする。基準多面体の角付近では、有効判別点は角の内側に存在する。基準多面体の平らな面では有効判別点はその面上に存在する。したがって、基準多面体の平らな面は削られることがないが、角付近では、同図の点線に示すように有効判別点が設けられ、角が丸くなる。   FIG. 6 is a diagram for explaining effective discrimination points at the corners of the reference polyhedron. Here again, it is assumed that the determination threshold t is 0.5. In the vicinity of the corner of the reference polyhedron, the effective discrimination point exists inside the corner. In the flat surface of the reference polyhedron, the effective discrimination point exists on that surface. Therefore, although the flat surface of the reference polyhedron is not cut, an effective discrimination point is provided near the corner as shown by the dotted line in FIG.

図7(a)、(b)は、基準多面体の角付近において近傍球体の半径を変えた場合の有効判別点の位置の変化を説明する図である。図7(a)は、近傍球体の半径を小さくした場合であり、有効判別点の位置が角に近づく。図7(b)は、近傍球体の半径を大きくした場合であり、有効判別点の位置が角から遠ざかる。このように、近傍球体の半径を変えることで角の削り取りを変えることができる。   FIGS. 7A and 7B are diagrams for explaining the change in the position of the effective discrimination point when the radius of the neighboring sphere is changed near the corner of the reference polyhedron. FIG. 7A shows a case where the radius of the nearby sphere is reduced, and the position of the effective discrimination point approaches the corner. FIG. 7B shows a case where the radius of the nearby sphere is increased, and the position of the effective discrimination point moves away from the corner. In this way, the corner scraping can be changed by changing the radius of the neighboring sphere.

図8(a)、(b)は、基準多面体の角付近において占有率の判定閾値を変えた場合の有効判別点の位置の変化を説明する図である。図8(a)は、占有率pの判定閾値tを0.5より小さくした場合であり、基準多面体内部に含まれる近傍球体の体積は半分より小さくてよいため、有効判別点は、点線で示すように、基準多面体の表面200から外側に離れた位置に移動する。   FIGS. 8A and 8B are diagrams for explaining the change in the position of the effective discrimination point when the occupancy determination threshold is changed near the corner of the reference polyhedron. FIG. 8A shows a case where the determination threshold t of the occupation ratio p is smaller than 0.5, and the volume of the neighboring sphere included in the reference polyhedron may be smaller than half. Therefore, the effective determination point is a dotted line. As shown, it moves to a position away from the surface 200 of the reference polyhedron.

図8(b)は、占有率pの判定閾値tを0.5より大きくした場合であり、基準多面体内部に含まれる近傍球体の体積は半分より大きくなる必要があるため、有効判別点は、点線で示すように、基準多面体の表面200よりも内側に入った位置に移動する。   FIG. 8B shows a case where the determination threshold t of the occupation ratio p is larger than 0.5, and the volume of the neighboring sphere included in the reference polyhedron needs to be larger than half. As indicated by the dotted line, the position moves to a position inside the surface 200 of the reference polyhedron.

なお、判定閾値tを途中で変化させると段差が生まれるため、原則として判定閾値tは一定にする。閾値を変える場合は、閾値移行領域を設け、判定閾値tを閾値移行領域において連続的に変化させることが好ましい。   Note that, if the determination threshold value t is changed in the middle, a step is created, so that the determination threshold value t is set constant in principle. When changing the threshold value, it is preferable to provide a threshold value transition region and continuously change the determination threshold value t in the threshold value transition region.

図9は、基準多面体の表面200の形状の複雑度に応じて、近傍球体の半径を変える様子を説明する図である。鋭く尖った角など複雑で細かな表面形状に対しては、符号210a、210bに示すように、近傍球体の半径を小さく設定する。尖った角に対して大きな半径の近傍球体を設定すると、角を削ることができないからである。複雑で細かく造形された表面形状に対しては、その形状の細かさに合わせて近傍球体の半径を十分に小さくする必要がある。近傍球体の半径が小さい場合、角の削られ方が少なくなり、元の多面体形状を良く保存することができるからである。   FIG. 9 is a diagram for explaining how the radius of the neighboring sphere is changed in accordance with the complexity of the shape of the surface 200 of the reference polyhedron. For complex and fine surface shapes such as sharp and sharp corners, the radius of the neighboring sphere is set small as indicated by reference numerals 210a and 210b. This is because the corner cannot be sharpened if a nearby sphere having a large radius with respect to the sharp corner is set. For a complicated and finely shaped surface shape, the radius of the neighboring sphere needs to be made sufficiently small in accordance with the fineness of the shape. This is because when the radius of the nearby sphere is small, the corners are cut off less and the original polyhedral shape can be well preserved.

一方、あまり細かく造形されていない表面形状に対しては、符号210cに示すように、近傍球体の半径を大きく設定する。大まかな形状に対しては、それに合わせて近傍球体の半径を大きくすることで、表面を大きく削ることができる。   On the other hand, for a surface shape that is not very finely shaped, the radius of the nearby sphere is set large, as indicated by reference numeral 210c. For a rough shape, the surface can be greatly sharpened by increasing the radius of the neighboring sphere accordingly.

もとの形状をなるべく保存するという立場から、近傍球体の半径は小さめでスタートし、角の丸み具合を見ながら半径を徐々に大きくしながら、基準多面体に対して繰り返し平滑化処理を施すことが好ましい。ここで、角の丸み具合は曲率で評価することができる。   From the standpoint of preserving the original shape as much as possible, it is possible to start with a smaller radius of the nearby sphere, and to repeatedly smooth the reference polyhedron while gradually increasing the radius while observing the roundness of the corners. preferable. Here, the roundness of the corner can be evaluated by the curvature.

図10(a)〜(c)は、判別点を生成する平面と有効判別点を接続することで得られるポリゴンを説明する図である。   FIGS. 10A to 10C are diagrams for explaining a polygon obtained by connecting a plane for generating a discrimination point and an effective discrimination point.

図10(a)、(b)は、z軸に垂直な面すなわちxy平面で基準多面体を切断した様子を示す。実線は基準多面体の表面を示す。基準多面体の表面の近傍で判別点を発生させ、有効判別点を求める。有効判別点により、角が削られた様子が点線で示されている。   FIGS. 10A and 10B show the reference polyhedron cut along a plane perpendicular to the z-axis, that is, the xy plane. The solid line indicates the surface of the reference polyhedron. A discrimination point is generated near the surface of the reference polyhedron to obtain an effective discrimination point. A state in which a corner is cut off by an effective discrimination point is indicated by a dotted line.

図10(a)では、z=1に固定してxy平面で判別点を発生させ、図10(b)では、z=2に固定してxy平面で判別点を発生させる。このため、判別点のx座標値、y座標値のみをランダムに生成すればよく、判別点の生成処理が簡略化できる。   In FIG. 10A, the determination point is generated on the xy plane with z = 1 fixed. In FIG. 10B, the determination point is generated on the xy plane with z = 2 fixed. For this reason, only the x-coordinate value and the y-coordinate value of the discrimination point need only be randomly generated, and the discrimination point generation process can be simplified.

図10(c)に、z=1で切断したxy平面で求めた有効判別点の集合(符号250a)、z=2で切断したxy平面で求めた有効判別点の集合(符号250b)、z=3で切断したxy平面で求めた有効判別点の集合(符号250c)を示す。これらの切断面間で有効判別点をつないでいくことで、矩形のポリゴンが生成される様子が示されている。   FIG. 10C shows a set of effective discrimination points obtained by the xy plane cut by z = 1 (reference numeral 250a), a set of effective discrimination points obtained by the xy plane cut by z = 2 (reference numeral 250b), z. A set of effective discrimination points (reference numeral 250c) obtained on the xy plane cut by = 3 is shown. It is shown that a rectangular polygon is generated by connecting effective discrimination points between these cut planes.

このように、z座標値を離散的に変えながら、xy平面で有効判別点を求め、各xy平面の有効判別点をz軸方向につないでいくことでポリゴンが生成され、目標立体の3次元形状データをポリゴンモデルで表現することができる。なお、ポリゴンモデルを生成する際、有効判別点を頂点とするポリゴンを生成する以外に、もとの基準多面体の特徴点をポリゴンの頂点として適宜用いてもよい。   In this way, the effective discrimination points are obtained on the xy plane while discretely changing the z coordinate value, and the polygons are generated by connecting the effective discrimination points on the xy planes in the z-axis direction, so that the three-dimensional shape of the target solid is obtained. Shape data can be represented by a polygon model. When generating a polygon model, the feature points of the original reference polyhedron may be used as the vertices of the polygons as appropriate, in addition to generating polygons having the effective discrimination points as vertices.

判別点の選び方として、多面体を切り出す前の直方体(ふくらみを考えるならば、それよりもやや大きめの直方体)の内部に一様に乱数を発生させて判別点とすることが一般には考えられるが、これでは計算量が膨大になる。そこで、型紙展開を前提とする場合は、図10(a)〜(c)に示すように、基準多面体を高さ方向や奥行き方向などの一定の方向に等間隔で輪切りして、その輪切りされた切断平面内で判別点を発生させることが計算量の面で有利である。また、高さ方向などの一定方向に所定の間隔を空けて頂点が位置する矩形のポリゴンで3次元形状を表すと、ポリゴンモデルを型紙に展開しやすいという利点もある。   As a method for selecting discriminant points, it is generally considered that a random number is uniformly generated inside a rectangular parallelepiped (a cuboid slightly larger than that if bulging is considered) before cutting out the polyhedron, This makes the calculation amount enormous. Therefore, when pattern paper development is assumed, as shown in FIGS. 10A to 10C, the reference polyhedron is cut into circles at equal intervals in a certain direction such as the height direction and the depth direction. It is advantageous in terms of calculation amount to generate a discrimination point in the cut plane. In addition, when a three-dimensional shape is represented by a rectangular polygon having apexes positioned at a predetermined interval in a certain direction such as a height direction, there is an advantage that the polygon model can be easily developed on a pattern.

以上、本実施の形態の3次元形状データ生成装置100によれば、目標とする3次元形状を多面体で与えておき、その形状になるべく沿いながら丸みをもたせることができる。最終的な形状データは、有効判別点の集合として確定するため、隣接する有効判別点を接続していくことでポリゴンメッシュが生成され、最終形態を立体表示して確認したり、型紙データに展開することができる。   As described above, according to the three-dimensional shape data generation apparatus 100 of the present embodiment, a target three-dimensional shape can be given as a polyhedron, and can be rounded as much as possible along the shape. Since the final shape data is determined as a set of valid discrimination points, a polygon mesh is created by connecting adjacent valid discrimination points, and the final form is displayed in three-dimensional form, or expanded into pattern data can do.

3次元形状データ生成装置100では、ユーザが角の丸み具合などをディスプレイで確認しながら、近傍球体の半径や占有率の判定閾値などのパラメータを調整して平滑化処理を繰り返す行うことで、目標とする3次元形状を作成することができる。ユーザが形状の変形結果を確認しながら、意図する曲面形状を実現していくことができるため、インタラクティブ性の高いシステムを提供することができる。   In the three-dimensional shape data generation apparatus 100, the user repeatedly adjusts parameters such as the radius of the nearby sphere and the determination threshold for the occupancy while repeating the smoothing process while confirming the roundness of the corner on the display. A three-dimensional shape can be created. While the user can realize the intended curved surface shape while checking the shape deformation result, a highly interactive system can be provided.

本実施の形態では、目標とする3次元形状を近似する基準多面体を関数表現で与え、その基準多面体をもとにして平滑化処理を行うため、計算誤差の累積が少ない。したがって、本実施の形態の3次元形状データの生成方法は、工業製品の型紙作成のような正確さが要求される分野に特に有効である。   In the present embodiment, a reference polyhedron that approximates a target three-dimensional shape is given by function expression, and smoothing processing is performed based on the reference polyhedron, so that the accumulation of calculation errors is small. Therefore, the method for generating three-dimensional shape data according to the present embodiment is particularly effective in a field where accuracy is required, such as patterning for industrial products.

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。   The present invention has been described based on the embodiments. The embodiments are exemplifications, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications can be made to combinations of the respective constituent elements and processing processes, and such modifications are within the scope of the present invention. .

実施の形態では、直方体を平面で切断した基準多面体からスタートして平滑化処理を施し、目標立体を近似するポリゴンモデルを生成したが、平滑化処理を施す基準多面体として、CGにより生成されたポリゴンモデルを用いてもよい。   In the embodiment, the polygon model that approximates the target solid is generated by performing the smoothing process by starting from the reference polyhedron obtained by cutting the rectangular parallelepiped with a plane, but the polygon generated by CG is used as the reference polyhedron for performing the smoothing process. A model may be used.

3次元形状データ生成装置の構成図である。It is a block diagram of a three-dimensional shape data generation apparatus. 3次元形状データ生成装置による3次元形状データの生成手順の大まかな流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the rough flow of the production | generation procedure of the three-dimensional shape data by a three-dimensional shape data generation apparatus. 図2で示した平滑化処理の詳細な手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detailed procedure of the smoothing process shown in FIG. 基準多面体の表面近傍に設けられる判別点と近傍球体を説明する図である。It is a figure explaining the discrimination | determination point provided in the surface vicinity of a reference polyhedron, and a nearby sphere. 基準多面体の角の近傍に設けられる判別点と近傍球体を説明する図である。It is a figure explaining the discrimination | determination point provided in the vicinity of the corner | angular of a reference polyhedron, and a nearby sphere. 基準多面体の角における有効判別点を説明する図である。It is a figure explaining the effective discrimination point in the corner of a reference polyhedron. 基準多面体の角付近において近傍球体の半径を変えた場合の有効判別点の位置の変化を説明する図である。It is a figure explaining the change of the position of the effective discrimination | determination point when the radius of a nearby sphere is changed near the corner of the reference polyhedron. 基準多面体の角付近において占有率の判定閾値を変えた場合の有効判別点の位置の変化を説明する図である。It is a figure explaining the change of the position of the effective discrimination | determination point at the time of changing the determination threshold value of an occupation rate in the corner vicinity of a reference polyhedron. 基準多面体の表面形状の複雑度に応じて、近傍球体の半径を変える様子を説明する図である。It is a figure explaining a mode that the radius of a neighborhood sphere is changed according to the complexity of the surface shape of a standard polyhedron. 判別点を生成する平面と有効判別点を接続することで得られるポリゴンを説明する図である。It is a figure explaining the polygon obtained by connecting the plane which produces | generates a discrimination | determination point, and an effective discrimination | determination point.

符号の説明Explanation of symbols

10 ソリッドモデル生成部、 12 判別点生成部、 14 占有率算出部、 16 表面曲率算出部、 18 球体半径調整部、 20 有効判別点判定部、 22 表面形状変形部、 24 内外判定部、 26 判定閾値調整部、 28 3次元データ生成部、 30 型紙展開部、 40 基準多面体記憶部、 42 内包/外包多面体記憶部、 44 有効判別点記憶部、 46 ポリゴン情報記憶部、 48 型紙データ記憶部、 100 3次元形状データ生成装置。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Solid model production | generation part, 12 Discriminant point production | generation part, 14 Occupancy rate calculation part, 16 Surface curvature calculation part, 18 Sphere radius adjustment part, 20 Effective discrimination | determination point determination part, 22 Surface shape deformation part, 24 Inside / outside determination part, 26 Determination Threshold adjustment unit, 28 three-dimensional data generation unit, 30 pattern paper development unit, 40 reference polyhedron storage unit, 42 inclusion / exterior inclusion polyhedron storage unit, 44 effective discrimination point storage unit, 46 polygon information storage unit, 48 pattern paper data storage unit, 100 3D shape data generator.

Claims (11)

目標とする3次元立体の形状を近似した基準多面体の表面形状を平滑化した3次元形状データを生成する方法であって、
前記基準多面体の表面近傍に判別点を生成する判別点生成ステップと、
前記判別点を中心とする所定の半径の近傍球体内に近傍点を乱数により発生させ、前記近傍球体内の前記近傍点が前記基準多面体の内部に含まれる割合を示す占有率を算出する占有率算出ステップと、
前記占有率が所定の判定閾値以上である場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれると判定し、前記占有率が前記判定閾値より小さい場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれないと判定する判定ステップと、
前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点を頂点とするポリゴンにより、前記目標とする3次元立体を表した3次元形状データを生成する形状データ生成ステップとを含むことを特徴とする3次元形状データ生成方法。
A method of generating three-dimensional shape data obtained by smoothing a surface shape of a reference polyhedron approximating a target three-dimensional solid shape,
A discrimination point generating step for generating a discrimination point near the surface of the reference polyhedron;
An occupancy ratio that generates a nearby point by a random number in a nearby sphere with a predetermined radius centered on the discrimination point, and calculates an occupancy ratio that indicates a ratio of the nearby point in the nearby sphere included in the reference polyhedron A calculation step;
When the occupancy is equal to or higher than a predetermined determination threshold, the determination point is determined to be included in the target three-dimensional solid, and when the occupancy is smaller than the determination threshold, the determination point is the target A determination step of determining that the three-dimensional solid is not included in
A shape data generation step for generating three-dimensional shape data representing the target three-dimensional solid by a polygon having the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination; A method for generating three-dimensional shape data, comprising:
前記目標とする3次元立体に含まれると判定された判別点により変形された後の前記基準多面体に対して、前記判別点生成ステップ、前記占有率算出ステップ、および前記判定ステップを繰り返すことにより、前記基準多面体の表面形状を段階的に平滑化することを特徴とする請求項1に記載の3次元形状データ生成方法。   By repeating the determination point generation step, the occupancy rate calculation step, and the determination step for the reference polyhedron after being deformed by the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid, The method of generating three-dimensional shape data according to claim 1, wherein the surface shape of the reference polyhedron is smoothed in stages. 前記占有率算出ステップは、発生する近傍点の数が増えるにしたがって前記占有率が収束する度合いを評価し、前記占有率の収束度合いが所定の水準になった場合に、前記乱数の発生を打ち切ることを特徴とする請求項1または2に記載の3次元形状データ生成方法。   The occupancy rate calculating step evaluates the degree of convergence of the occupancy rate as the number of generated neighboring points increases, and terminates the generation of the random number when the degree of convergence of the occupancy rate reaches a predetermined level. The three-dimensional shape data generation method according to claim 1 or 2, characterized in that 前記基準多面体の表面の複雑度が増すにしたがって、その表面近傍に設定される前記近傍球体の半径を小さくするステップをさらに含むことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   4. The three-dimensional image according to claim 1, further comprising a step of reducing a radius of the neighboring sphere set in the vicinity of the surface as the complexity of the surface of the reference polyhedron increases. Shape data generation method. 前記基準多面体の内側に含まれる内包多面体を設け、前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点が前記内包多面体の内側にある場合、前記判定閾値を小さくするステップをさらに含むことを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   Providing an inclusion polyhedron included inside the reference polyhedron, and reducing the determination threshold when the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination is inside the inclusion polyhedron The method for generating three-dimensional shape data according to claim 1, further comprising: 前記基準多面体を内側に含む外包多面体を設け、前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点が前記外包多面体の外側にある場合、前記判定閾値を大きくするステップをさらに含むことを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   Providing an envelope polyhedron including the reference polyhedron on the inside, and increasing the determination threshold when the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination is outside the envelope polyhedron; The three-dimensional shape data generation method according to any one of claims 1 to 5, further comprising: 前記判別点生成ステップ、前記占有率算出ステップ、および前記判定ステップを繰り返す過程で前記基準多面体の角の丸みの度合いを曲率で評価し、角の丸み度合いを高めるために前記近傍球体の半径を段階的に大きくすることを特徴とする請求項1から6のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   In the process of repeating the discrimination point generation step, the occupancy rate calculation step, and the determination step, the degree of roundness of the corners of the reference polyhedron is evaluated by curvature, and the radius of the neighboring sphere is increased to increase the degree of roundness of the corners. The method for generating three-dimensional shape data according to any one of claims 1 to 6, wherein the three-dimensional shape data generation method according to any one of claims 1 to 6 is performed. 前記基準多面体の各面は平面方程式で表現されており、前記判別点生成ステップは、前記平面方程式で表される平面上の点を検出する手段を用いて、前記基準多面体の表面近傍に前記判別点を生成することを特徴とする請求項1から7のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   Each surface of the reference polyhedron is represented by a plane equation, and the discrimination point generation step uses the means for detecting a point on the plane represented by the plane equation to determine the discrimination near the surface of the reference polyhedron. The method for generating three-dimensional shape data according to claim 1, wherein a point is generated. 前記目標とする3次元立体に含まれると判定された判別点により前記基準多面体の表面形状を変形させる変形ステップをさらに含むことを特徴とする請求項1から8のいずれかに記載の3次元形状データ生成方法。   The three-dimensional shape according to any one of claims 1 to 8, further comprising a deforming step of deforming a surface shape of the reference polyhedron according to a discrimination point determined to be included in the target three-dimensional solid. Data generation method. 目標とする3次元立体の形状を近似した基準多面体の表面形状を平滑化した3次元形状データを生成する装置であって、
前記基準多面体の表面近傍に判別点を生成する判別点生成部と、
前記判別点を中心とする所定の半径の近傍球体内に近傍点を乱数により発生させ、前記近傍球体内の前記近傍点が前記基準多面体の内部に含まれる割合を示す占有率を算出する占有率算出部と、
前記占有率が所定の判定閾値以上である場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれると判定し、前記占有率が前記判定閾値より小さい場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれないと判定する有効判別点判定部と、
前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点を頂点とするポリゴンにより、前記目標とする3次元立体を表した3次元形状データを生成する3次元データ生成部とを含むことを特徴とする3次元形状データ生成装置。
An apparatus for generating three-dimensional shape data obtained by smoothing a surface shape of a reference polyhedron approximating a target three-dimensional solid shape,
A discrimination point generator for generating discrimination points near the surface of the reference polyhedron;
An occupancy ratio that generates a nearby point by a random number in a nearby sphere with a predetermined radius centered on the discrimination point, and calculates an occupancy ratio that indicates a ratio of the nearby point in the nearby sphere included in the reference polyhedron A calculation unit;
When the occupancy is equal to or higher than a predetermined determination threshold, the determination point is determined to be included in the target three-dimensional solid, and when the occupancy is smaller than the determination threshold, the determination point is the target An effective discrimination point determination unit that determines that the three-dimensional solid is not included in
A three-dimensional data generation unit that generates three-dimensional shape data representing the target three-dimensional solid by a polygon having the determination point determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination; A three-dimensional shape data generating apparatus comprising:
目標とする3次元立体の形状を近似した基準多面体の表面形状を平滑化した3次元形状データを生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記基準多面体の表面近傍に判別点を生成する判別点生成ステップと、
前記判別点を中心とする所定の半径の近傍球体内に近傍点を乱数により発生させ、前記近傍球体内の前記近傍点が前記基準多面体の内部に含まれる割合を示す占有率を算出する占有率算出ステップと、
前記占有率が所定の判定閾値以上である場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれると判定し、前記占有率が前記判定閾値より小さい場合に、前記判別点は前記目標とする3次元立体に含まれないと判定する判定ステップと、
前記判定により前記目標とする3次元立体に含まれると判定された前記判別点を頂点とするポリゴンにより、前記目標とする3次元立体を表した3次元形状データを生成するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
A program for causing a computer to execute a process of generating three-dimensional shape data obtained by smoothing a surface shape of a reference polyhedron approximating a target three-dimensional solid shape,
A discrimination point generating step for generating a discrimination point near the surface of the reference polyhedron;
An occupancy ratio for generating an occupancy ratio indicating a ratio in which the neighboring point in the neighboring sphere is included in the reference polyhedron by generating a neighboring point by a random number in a neighboring sphere having a predetermined radius centered on the discrimination point A calculation step;
When the occupancy is greater than or equal to a predetermined determination threshold, the determination point is determined to be included in the target three-dimensional solid, and when the occupancy is smaller than the determination threshold, the determination point is the target A determination step of determining that the three-dimensional solid is not included in
Generating, in a computer, three-dimensional shape data representing the target three-dimensional solid from a polygon whose vertex is the discrimination point determined to be included in the target three-dimensional solid by the determination A program characterized by letting
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