3D打印中异形截面轮廓的识别算法研究
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机械工程师
MECHANICAL ENGINEER
3D打印中异形截面轮廓的识别算法研究
曾亮华,韩琪,蔡盼盼
(北京理工大学珠海学院,广东珠海519085 )
摘要:根据3D打印中截面轮廓正确识别的重要性,开展异形截面轮廓的识别算法研究。提出将极值点法和包容关系法
并用的识别算法思路,并以实例轮廓进行示意解析,验证算法可行。关键词:3D打印;异形截面;识别算法中图分类号:TP 391.7 文献标志码:A 文章编号:1002-2333(2017)06-0048-02Research on Recognition Algorithm of Irregular Contour Profiles in 3D Printing
ZENG Lianghua,HAN Qi,CAI Panpan(Zhuhai Campus, Beijing Institute of Technology, Zhuhai 519085, China)Abstract : According to the importance of correct recognition of section profile in 3D printing, the recognition algorithm of irregular contour profile is developed. The idea of recognition algorithm combining extremal point method and inclusive relation is put forward, and the example contour is analyzed to verify the feasibility of the algorithm.Key words : 3D printing; irregular contour; recognition algorithm
可描述为如图1所示。2异形轮廓识别算法对于常规轮廓,通常采用包容关系识别法 '极值点
法[2]、方向向量叉乘法[3]、多边形凸解法[4]等进行判定,具有 一定的有效性。然而3D打印中分层后时常得到形状相对
怪异的截面轮廓,此类轮廓在进行扫描填充前需正确判
断和识别,否则会影响打印制件的精度,甚至导致无法打
印。基于此笔者选择开展异形截面轮廓的识别算法研究,
具有一^定的工程意义。针对如图2所示的截面轮廓,它同时具有内凹和外
凸轮廓,外凸、内凹的特征点具有交错的情况。内轮廓上 的K点、iV点,分别与外轮廓上的C点a点相比,在轮廓
中心建立坐标,很明显纵坐标数值Yk>Yc,横坐标数值 XN 。采用极值点的坐标值比较识别法,极容易出现识
别错误或者无法识别的情况。对于如图3所示的多轮廓
相交时,包容关系法亦不能适用。笔者提出将极值点法与
包容关系法并用综合的算法,能够有效解决此类异形截 面的识别,算法基本思路如图3所示。
根据图3中的第2〜4步中的特征点确定方法及其坐
标极值比较,易知图2所示轮廓中点
为外轮廓特征点,L、M为内轮廓特征点,点K、C、J、iV暂时
尚未确定。
依据已确定点,设外轮廓方向#(顺时针),内轮廓
方向为#(顺时针)。B点构成的下一个方向向量为#
或M,如图4中的连线1所示。L点、H点、M点构成的下
一个方向向量分别如图4中的连线2、3、4所示。且当B
点构成时,L点只能构成M。也即K为外轮廓特征点, C必为内轮廓特征点,反之亦成立。且当H点构成的是
时,M点只能够成Mf〇即iV为外轮廓特征点时,J必为
内轮廓特征点,反之亦成立。0引言从3D打印的工艺可知,3D打印即是由二维平面轮
廓从下往上的依次叠加而成型制件的。也就是说,制件在 3D打印时,三维模型通常需要进行切片处理,才能转化
为若干层二维平面轮廓。而3D打印通常采用的STL数
据的切片处理是通过切片平面与实体模型求交[1],来获得
具有平面多边形特征的二维信息,称为轮廓环。它实际上
是一系列点按一定顺序组成的首尾封闭的图形。不同的 制件甚至同一制件的不同高度上的二维平面轮廓一般是
不同的,也就是说各层的截面轮廓一般是变化的,并无规
则可循。因此,在规划激光或者喷头的扫描路径前,正确
识别各层截面轮廓是个关键。开展相应的识别算法研究,
具有相当的实际意义。
1截面轮廓分析
在规划扫描路径之前,正确识别截面轮廓是首要问 题。二维截面轮廓一般由点、直线、曲线三元素组成,有的
简单轮廓由单种元素组成,有些复杂轮廓则由多种元素
组成。组成的轮廓有内环、外环之分,且内外环的相对位
置关系是随意的,因此组成的区域又有单连通区域和多 连通区域之分。根据平面上轮廓环的存在规则'轮廓环
48 I 2017 年第 6 期网址:www.jxgcs.com 电邮:
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图3识别算法基本思路图
若iV、K为外轮廓特征点,则C、J为内轮廓特征点,依
次连接所有外轮廓特征点、内轮廓特征点,构成的外轮廓 为ABKDEFGHiVKM,内轮廓可能为或JLMJ( C为
离散点),显然此种情况下内、外轮廓出现交叉,如图4所
示。根据内、外轮廓的包含关系及存在原则[1]易知,这种情 况是不成立的。因此iV、K必然是内轮廓特征点,C、J为外
轮廓特征点。A B D E
图4特殊特征点识别过程示意图
3结论
针对3D打印中出现的异形截面进行研究,提出将极
值点法和包含关系法综合的内外轮廓正确识别算法,并
以实例轮廓进行分析。该算法思路清晰,准确可行。另外
还解决了内部点识别——射线法针对内轮廓自交问题的
错判问题。[参考文献][1] 蔡道生,史玉升,黄树槐.快速成形技术中轮廓环的分组算法及 其应用[J]•华中科技大学学报(自然科学版),200糸32(1):7-9.[2] 石立农,李志刚,肖景容,等.轮廓环的方向及内外轮廓的判定 [J].计算机工程与应用,1997(11):36-37.[3] 李忠锋,王从军,黄树槐.基于拓扑信息的扫描路径生成算法[J].
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作者简介:曾亮华(1984—),男,讲师,研究方向为塑性成形及快速成 形技术。收稿日期:2016-11-09
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机束行业短期向舒,屈汐犹存
+ 2016年的中国机床工具市场和产业虽然还带着些刺j骨的寒意,但在宏观经济回暖的影响下,我们或多或少感 j到一阵暖意。这丝暖意在2017年是否还能持续?日前召开
十的第十五届中国国际机床展览会新闻发布会上,中国机床 j;工具工业协会常务副理事长兼秘书长陈惠仁表示,受益于 j房地产、汽车和科技消费型新业态等领域的增长,2017年 j机床工具行业趋稳向好的态势将持续。I 陈惠仁分析称,机床工具市场受益于房地产市场和汽j车市场。“从2017年前两个月的数据来看,中国房地产开发 |投资同比增长8.9%。汽车市场一、二月份的表现也不错, f 2017年前两月汽车产销稳步增长,2月份国内汽车生产 j 215.96万辆,同比增长33.77%。”| 根据英国牛津经济研究院的预测,2016-2020年国际1机床工具消费市场将总体趋于平稳,并呈现温和回升的态 j势,有助于中国走出去战略的实施。| “从2016年四季度开始,行业已呈现趋稳向好的态势。”陈惠仁说。中国机床工具工业协会信息统计部提供的 数据显示,2016年机床工具市场总体趋稳。2016年中国机床消费总额约为275亿美元,同比持平。
其中,金属切削机床消费额约为164亿美元,同比下降4.1%;
金属成形机床消费额约为m亿美元,同比增长6.7%。2016年中国工具消费总额约为40亿美元,同比下降 11.1%。与上述指标的2015年同期增速相比较,分别回升了 13.5、10.3、19.0、和1.0个百分点。上述数据显示,2016年中国
机床工具消费市场已呈现趋稳迹象。
产业运行方面,2016年中国机床工具行业景气度指数
为53.9%,较上一年同期回升19.4个百分点,反映出行业近 期的运行呈现回升态势。
从具体数据来看,2016年中国机床产业产出总额约为 229亿美元,同比增长3.6%。其中,金属切削机床产出约为 122亿美元,同比持平;金属成形机床产出约为107亿美元,
同比增长8.1%。机床产量约为81万台,同比下降1.1%。~I~II—I—I1—-1—-11~I~I~I~I—I~I~I~I~I~I~I~I—I—I11—-1—I—I1—-1—I—I1—-1—I—I11—I—I1HJ
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