Сплайн-интерполяция точечных облаков фрагментов поверхности в задачах рекурсивного формообразования
Сущность рекурсивных преобразований в процессе формообразования нерегулярных объектов. Использование прогрессивный способ видеооцифровки нерегулярных поверхностей для целей компьютерного моделирования. Методика сплайн-интерполяции точечных облаков.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 03.02.2019 |
Размер файла | 119,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
сплайн-интерполяция точечных облаков фрагментов поверхности в задачах рекурсивного формообразования
Ю. В. Полозков, А. В. Масилевич, Д. Н. Свирский
Раскрывается сущность рекурсивных преобразований в процессе формообразования нерегулярных объектов. Предлагается использовать прогрессивный способ видеооцифровки нерегулярных поверхностей для целей компьютерного моделирования в этом процессе. Описывается методика сплайн-интерполяции точечных облаков, полученных с помощью видеооцифровки нерегулярных объектов.
сплайн интерполяция облако точечный
Процесс формообразования обеспечивает воплощение ментальных образов человеческого воображения в искусственные (технические) объекты, необходимые для удовлетворения различных материальных и духовных потребностей общества. При этом наибольший спрос и конкурентоспособность имеет персонифицированная продукция, обладающая уникальными функционально-эстетическими свойствами, присущими конкретному потребителю. Так как вследствие персонификации возрастают требования к потребительским свойствам, то в значительной мере усложняется геометрическая форма поверхностей объектов производства. Эффективность подготовки производства таких пространственно сложных (нерегулярных) поверхностей во многом определяется человеческим фактором. Повышение эффективности этого этапа может быть обеспечено за счет снижения степени человеческого участия при выполнении рутинных процедур воплощения ментального замысла в цифровую трехмерную (виртуальную) модель будущего объекта производства посредством применения компьютерных технологий “обратного проектирования” (“Reverse Engineering”). В основе таких технологий трехмерного геометрического моделирования положен комбинаторный синтез геометрически трансформированных фрагментов ранее изготовленной продукции или ее элементов, в том числе конкурирующих изделий, результатом которого является виртуальная модель нового нерегулярного объекта. Затем для физического воплощения, спроектированная модель преобразуется в сигналы, управляющие формообразующим инструментом. Наиболее эффективно материализация компьютерной модели осуществляется посредством применения автоматизированных систем “быстрого прототипирования” [1, 2]. Причем, полученный объект физической реальности может снова выступать в качестве объекта-аналога в процессе компьютерного проектирования следующего объекта производства.
Таким образом, этапы “обратного проектирования” и “быстрого прототипирования” тесно взаимосвязаны в едином процессе формообразования, который в данном случае носит рекурсивный характер (рис 1).
Важным проявлением рекурсии при формировании новых искусственных форм в производстве является закрепление положительного содержания прототипов, сопровождающееся, как правило, появлением новых функциональных элементов, связей, отношений, что также объективно ведет к усложнению формы технических объектов. При этом оперативность и качество реализации последующих этапов и процедур, как и качество самого результата, получаемого в процессе формообразования, во многом определяются успешным проведением предыдущих.
Рис. 1. Схема рекурсивного формообразования нерегулярных объектов
Поэтому в процессе формообразования наибольшую значимость имеет информационное описание (оцифровка) поверхности нерегулярного объекта, выбранного в качестве аналога на этапе компьютерного проектирования. Большинство существующих систем оцифровки характеризуются громоздкостью технического исполнения, высокой стоимостью и повышенными требованиями к квалификации обслуживающего персонала, что делает их малодоступными для большинства предприятий малого и среднего бизнеса. Для повышения эффективности процесса оцифровки нерегулярных поверхностей была разработана компактная автоматизированная система симультанной видеооцифровки [3]. В состав ее конфигурации входит видеокамера, проектор и поворотный стол. Указанная видеосистема позволяет формировать точечные трехмерные цифровые модели поверхностей нерегулярных объектов (рис.2) [4]. Такие точечные облака являются основой для построения непрерывных моделей поверхностей, обладающих достаточной наглядностью, и выступают в качестве базовых элементов в конструкторско-технологической подготовке производства.
Рис. 2. Точечная трехмерная цифровая модель фрагмента нерегулярного объекта
Для создания качественных непрерывных компьютерных моделей оцифрованных нерегулярных объектов была разработана методика сплайн-интерполяции точечных моделей фрагментов поверхности. Согласно этой методики в качестве исходных данных используется множество точек TG = {Tj: j = 1, 2, …, U}, полученное на стадии трехмерного преобразования векторизованных изображений участков поверхности, освещенных лучом проектора в процессе видеооцифровки. Каждое подмножество Tj описывает фрагмент поверхности, регулярную трёхмерную модель которой необходимо получить.
Подмножество, описывающее фрагмент поверхности, в свою очередь, представляется в виде:
(1)
где каждое подмножество содержит непересекающуюся цепочку точек. Верхний индекс здесь и далее для множеств обозначает количество элементов (мощность) множества.
Для создания интерполяционной поверхности на регулярной сетке для каждого фрагмента точки в цепочках могут быть заданы с достаточно большим шагом. Это может являться технологическим преимуществом по сравнению с методами, требующими для создания регулярной модели задания плотного облака точек [5].
Создание интерполяционной поверхности осуществляется в два этапа. На первом этапе производится интерполяция каждой цепочки точек фрагмента в отдельности. Это позволяет рассчитать точки, по которым необходимо провести интерполяцию поверхности, задавая их на регулярной сетке. На втором этапе производится собственно создание интерполирующей поверхность функции.
Для единообразного представления цепочки точек некоторой пространственной кривой используется V-сплайн интерполяция, где V-сплайн является вектор-сплайном одной переменной:
Где n - порядок сплайна; bp3 - матрица некоторых постоянных коэффициентов; p - размерность пространства каждого из сплайнов Vx,y,z (t):
p = n + N - 1,
где N - число точек цепочки из : N nk.
В качестве базисных функций Vi n(t) используются нормализованные B-сплайны, заданные на сетке
: t-n+1 < …< 0 = t1 < …< ti < …< tN = 1 < …< tN+n.
В [6] доказано, что всякий сплайн, принадлежащий классу n - 1 раз непрерывно дифференцируемых функций, может быть представлен в виде линейной комбинации B-сплайн функций. В данном случае предполагается, что именно такому классу функций принадлежит интерполяционный сплайн.
Нормализованная B-сплайн функция может быть вычислена по следующей рекуррентной формуле:
где i=-n+1,…,N-1.
Для пространственно сложных поверхностей полагается n = 3. Тогда для определения коэффициентов bp+13 кубического V-сплайна, помимо условий интерполяции:
, (2)
вводится дополнительное краевое условие (значение производных на концах интерполируемого отрезка):
V (0) = T 0;V(1) = T 1. (3)
Производные определяются приближённо как вектора, соединяющие две крайние точки:
T 0=T2 - T1; T 1=TN - TN-1. (4)
В итоге, неизвестные коэффициенты определяются из системы линейных уравнений (2, 3). Матрица этой системы может быть приведена к трёхдиагональному виду, в результате чего система решается методом прогонки для каждой проекции.
На следующем этапе интерполяции определяется кубический W-сплайн (описание фрагмента Tj поверхности):
который так же строится на B-сплайнах:
где B1(N+2) = (B 30(g), …, B 3N+1(g)), = (B 30(t), …, B 3M+1(t)); , M = m - количество цепочек точек фрагмента.
Для получения значений коэффициентов b(N+2)(M+2) по каждой проекции создаётся таблица, содержащая (N+2) строк и (M+2) столбцов, в которую заносятся вектора узловых точек и производных на границе фрагмента. Узловые точки вычисляются с равным шагом (t = 1/(N - 1)) на интерполяционных кривых, полученных на предыдущем этапе. Производные вычисляются по крайним узловым точкам по аналогии с (4).
Далее определяются коэффициенты кубических сплайнов V(g) по строкам таблицы. Полученные вектор-коэффициенты заносятся в новую таблицу. Коэффициенты матрицы b(N+2)(M+2) определяются при вычислении интерполяционных кубических сплайнов V(t) по столбцам новой таблицы. Здесь вектор-коэффициенты имеют вид: .
В результате интерполяции всех U множеств Tj получается набор фрагментов поверхностей (рис. 3) (в одной системе координат), перекрывающихся на границах, объединение которых позволяет получить трехмерную модель всей поверхности идентифицируемого нерегулярного объекта.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Разработанная компактная система видеооцифровки и представленная методика формирования трехмерных непрерывных моделей поверхностей позволит эффективно автоматизировать этап подготовки производства и осуществить его техническую взаимосвязь с этапом физического изготовления изделий, реализуемую качественно новым технологическим объектом - компьютерной технологией рекурсивного формообразования нерегулярных объектов.
Литература
Козинец Д. Г., Свирский Д. Н. Выбор базового физико-технического эффекта для компактной системы быстрого прототипирования. // Материалы. Технологии. Инструменты, №2, 2000, с.
Hopkinson N., Dickens P. Rapid prototyping for direct manufacture // Rapid Prototyping Journal. Vol. 7, № 4, 2001, pp. 197 - 202.
D. Svirsky and Y. Polozkov, The industrial application of the irregular 3D-objects image processing in the compact reverse engineering system. Lecture Notes in Computer Science 2124, Springer, Berlin, 2001, pp. 457 - 464,
Свирский Д. Н., Полозков Ю. В. Создание трехмерных цифровых моделей нерегулярных объектов по их видеоизображениям.//Сборник научн. статей ИТК НАН Беларуси, вып.5, Мн.: ИТК НАН Беларуси-2001. с.33-38.
Lasers and image encoder speed 3D measurements // Machine Design, № 9, 1989, pp. 100.
Завьялов Ю. С., Квасов Б. И., Мирошниченко В. П. Методы сплайн-функций - М.: Наука, 1980. - 350 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Интерполяция данных с использованием значений функции, заданной множеством точек, для предсказания значения функции между ними. Результаты линейной интерполяции в графическом виде. Кубическая сплайн-интерполяция. Функции для поиска вторых производных.
презентация [2,7 M], добавлен 29.09.2013Назначение и возможности пакета MATLAB. Цель интерполирования. Компьютерная реализация решения инженерной задачи по интерполяции табличной функции различными методами: кусочно-линейной интерполяцией и кубическим сплайном, а также построение их графиков.
контрольная работа [388,3 K], добавлен 25.10.2012Компьютерное моделирование - вид технологии. Анализ электрических процессов в цепях второго порядка с внешним воздействием с применением системы компьютерного моделирования. Численные методы аппроксимации и интерполяции и их реализация в Mathcad и Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.12.2013Примеры работы с линейной интерполяцией и её результаты в графическом виде. Алгоритм кубической сплайн-интерполяции. Используемые функции линейной, обобщенной, полиномиальной регрессии. Графические возможности программы MathCAD и редактирование графиков.
презентация [2,7 M], добавлен 16.10.2013Понятие и характеристика некоторых методов интерполяции. Вычисление значения функции между заданными точками несколькими методами. Алгоритм линейной интерполяции. Алгоритм локальной интерполяции по формуле Лагранже. Инструкция пользования программой.
курсовая работа [186,5 K], добавлен 30.05.2015Теория кривых и поверхностей. Кривизна кривой. Трехгранник Френе. Натуральные уравнения кривой. Гладкие поверхности - определения, параметрические уравнения. Формулы Гаусса-Петерсона-Кодацци. Моделирование поверхностей, заданных квадратичными формами.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 02.11.2015Основные понятия трехмерной графики. Характеристика программы для моделирования 3D-объектов в 3D Max и описание ее возможностей. Определение, классификация и история сплайнов. Сплайновые примитивы. Моделирование бокала при помощи модификатора Lathe.
курсовая работа [287,9 K], добавлен 18.06.2015Задачи моделирования освещения. Локальные и глобальные модели. Диффузное и зеркальное отражение. Уравнение освещенности Фонга. Интерполяция цвета (закраска Гуро). Вычисление нормалей и клонирование вершин. Ошибки интерполяции Фонга, поддержка в OpenGL.
презентация [71,7 K], добавлен 14.08.2013Сущность теории приближений и характеристика интерполяции как процесса получения последовательности интерполирующих функций. Полиномы Эрмита и интерполирование с кратными узлами. Программная разработка приложения по оценке погрешности интерполирования.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 05.06.2014Значение компьютерного моделирования, прогнозирования событий, связанных с объектом моделирования. Совокупность взаимосвязанных элементов, важных для целей моделирования. Особенности моделирования, знакомство со средой программирования Турбо Паскаль.
курсовая работа [232,6 K], добавлен 17.05.2011Роль интерполяции функций в вычислительной математике. Реализация интерполирования функций полиномом Лагранжа в программном продукте MatLab. Интерполяционная формула Лагранжа. Интерполяция по соседним элементам, кубическими сплайнами. Анализ результатов.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 10.06.2012Исследование методов интерполяции функции и разработка программного продукта для автоматизации расчётов, выполняемых в данных методах. Обоснование выбора языка программирования. Требования к программе и программному изделию. Организация работы с ПЭВМ.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 16.06.2017Виды и структура художественного проектирования. Феномен и специфика графического дизайна. Закономерности и принципы формообразования объектов художественного проектирования. Основные средства композиции. Этапы процесса художественного проектирования.
курсовая работа [8,1 M], добавлен 13.03.2014Облачные технологии - использование приложения, расположенного на удаленных серверах, посредством удобного пользовательского интерфейса. История и перспективы их развития. Платформы обслуживания "облаков". Положительные и отрицательные стороны сервисов.
презентация [770,2 K], добавлен 14.03.2017Постановка задачи в численной интерполяции. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Интерполяционная формула Ньютона. Практическая реализация методов в среде MathCad. Операции с действительными и комплексными числами. Векторные и матричные операции.
курсовая работа [823,2 K], добавлен 13.10.2015Построение интерполяционных объектов и их свойства. Линейные операции над множествами по Минковскому. Вывод формулы поворота вектора. Основные числовые характеристики изображений. Усовершенствованный метод интерполяции. Исследование исходных множеств.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 18.05.2013Составление алгоритма и программного обеспечения для реализации конечноразностных интерполяционных формул Ньютона, Гаусса и Стирлинга. Описание метода полиномиальной интерполяции. Изучение метода оптимального исключения для решения линейных уравнений.
курсовая работа [19,8 K], добавлен 25.12.2013Изучение основных возможностей создания трехмерных объектов в программе OpenGL, методика наложения текстур. Механизм подключения библиотек. Создание поверхности ландшафта. Реализация ориентирования на поверхности. Изменение поверхности ландшафта.
курсовая работа [21,5 K], добавлен 29.11.2010Написание программы решения технических задач языком высокого уровня Си: определение мольной теплоемкости кислорода методом интерполяции. Построение математических моделей, графиков и таблиц по результатам расчетов, составление текста программы.
курсовая работа [382,9 K], добавлен 19.05.2011Назначение и возможности пакета MATLAB, его основные составляющие. Набор вычислительных функций. Роль интерполяции функций в вычислительной математике. Пример интерполяции с четырьмя узлами. Интерполирование и сглаживание, схемы решения задач в MATLAB.
курсовая работа [594,5 K], добавлен 28.12.2012