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    基于3D打印機(jī)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計

    2019-05-22 03:42:50范菁菁薛梅蘭
    關(guān)鍵詞:符號圖形特征

    范菁菁,薛梅蘭

    (1.江蘇旅游職業(yè)學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225000; 2.深圳市中視典數(shù)字科技有限公司上海分公司,上海 200000)

    0 引言

    隨著3D打印技術(shù)的發(fā)展,結(jié)合3D打印的DRR(Digital reconstructed radiograph)模型將在機(jī)械加工、建筑、工程設(shè)計和藝術(shù)設(shè)計等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。采用3D打印技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計,結(jié)合數(shù)字化的圖像處理技術(shù),提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的質(zhì)量,建立基于3D打印技術(shù)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型,提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的三維表達(dá)能力[1]。產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計是建立在對圖形的3D打印圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上的,結(jié)合直接體繪制方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真分析,提取產(chǎn)品商標(biāo)符號3D打印圖像的結(jié)構(gòu)相似度特征,通過計算機(jī)建模軟件進(jìn)行圖像三維重構(gòu)建模,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計[2]。對此,提出一種基于3D打印機(jī)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型,結(jié)合3D打印特征點(diǎn)的動態(tài)分布情況對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行三維重建設(shè)計,最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試分析,得出有效性結(jié)論。

    1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印成像及預(yù)處理

    1.1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印的圖像采集

    為了實(shí)現(xiàn)三維模型的激光3D打印及產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計,首先采用3D打印技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號的圖像采樣,圖像序列采樣的長度為n,輸出的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維圖像識別的初始標(biāo)簽數(shù)據(jù)為P(1)=[1-L-1]m-1,根據(jù)模型的尺寸,得到3D打印的像素強(qiáng)度為:

    (1)

    (2)

    上式表示整個產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像序列的像素幀差,得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印邊緣輪廓的主方向特征分量為:

    (3)

    (4)

    (5)

    式中n=1,2,…,T表示產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形特征采樣點(diǎn),產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形特征點(diǎn)是由圖像的邊緣輪廓的主特征值量決定的,根據(jù)上述分析實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印的圖像采集[4]。

    1.2 產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測

    I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)),

    (6)

    式中:A表示采集的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的分塊像素集;t(x)為產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的最大本征值;J(x)t(x)表示3D打印的圖像像素強(qiáng)度。采用幀掃描技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性設(shè)計,得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形三維特征重建輪廓區(qū)域分布估計值為:

    (7)

    g(x,y)=f(x,y)+ε(x,y),

    (8)

    式中:f(x,y)、g(x,y)、ε(x,y)分別代表高亮區(qū)域中產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的三維特征重建結(jié)果,假設(shè)前l(fā)個產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的幾何特征向量e1,e2,…,el采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法,得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形3D打印特征點(diǎn)信息分布為:

    (9)

    2 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型優(yōu)化

    2.1 3D打印特征點(diǎn)的三維重構(gòu)

    (10)

    產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維鄰域幀強(qiáng)度為:

    (11)

    式中:Lxx(x,σ)是幀掃描的時間間隔,確定3D打印輸出的優(yōu)先級系數(shù),進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D打印圖像的三維重構(gòu)處理[8],構(gòu)造互相位普函數(shù)(Cross-phase spectrum fuction)為:

    (12)

    利用待打印兩幅產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的HOG特征進(jìn)行空間結(jié)構(gòu)重組,分形系數(shù)設(shè)定為Km,空間分布像素級s,得到商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像打印的層級匹配窗口為:

    SPEC(t,f)=|STFT(t,f)|2。

    (13)

    以參考點(diǎn)為中心,建立一個長寬2l倍的仿射不變域進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的特征分解,在模板窗口中進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像的紋理自動分割處理,構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的紋理和顏色特征分布子空間模型為:

    (14)

    通過符號性藝術(shù)像素集構(gòu)建,得到參考圖像和待配準(zhǔn)圖像的參考點(diǎn),對商標(biāo)符號性藝術(shù)3D圖像進(jìn)行打印修正和三維重構(gòu)。

    2.2 三維設(shè)計輸出

    采用相關(guān)濾波跟蹤算法得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)成像的中心像素點(diǎn),通過樣本訓(xùn)練出濾波器模板進(jìn)行統(tǒng)一圖像劃分,獲得產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的邊緣輪廓特征分量為:

    R(x,y)=ax2+by2+cxy+dx+ey+f,

    (15)

    其中:

    (16)

    它表示參考圖像和待打印激光圖像的形狀分布中心距,對于輸入產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像進(jìn)行幀點(diǎn)標(biāo)定,以旋轉(zhuǎn)不變的方式提取產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)特征信息并進(jìn)行分形處理,對于輸入為n×m大小的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像,其幾何三維特征分布描述如式(17):

    index=(blockinex)*(blocksize)+(threadindex)。

    (17)

    u=(index.x/imageW)*2-1,

    (18)

    v=(index.y/imageH)*2-1,

    (19)

    式中imageW與imageH代表待打印的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的分辨率和像素強(qiáng)度,結(jié)合圖像的寬度與高度,得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的主成分分量為:

    Rayi=eyeRay.o+eyeRay.d*t。

    (20)

    從lmax級匹配窗口開始計算打印圖像的局部誤差,對采集的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行紋理自動分割處理,得到圖像分割的迭代方程為::

    (21)

    式中nc和nr分別表示產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像3D打印采樣點(diǎn)總數(shù)和分塊數(shù)目根據(jù)區(qū)域分形結(jié)果進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的特征優(yōu)化,采用大數(shù)據(jù)融合技術(shù),計算lmax-1級別的待匹配窗口的信息參量,得到特征匹配點(diǎn)對的圖像窗口層級:

    (22)

    式中Gij(x,y)為參考點(diǎn)窗口和待匹配窗口的關(guān)聯(lián)維,根據(jù)區(qū)域分形結(jié)果進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的特征優(yōu)化和特征融合處理,計算3D打印的幀頻率記為:

    (23)

    設(shè)定一個移動窗口,對訓(xùn)練集中的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行補(bǔ)充采樣,結(jié)合分布灰度直方圖進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的仿射不變區(qū)域檢索,輸出產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計圖像F,由式(24)表示:

    (24)

    為獲得最好的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計結(jié)果,構(gòu)造解釋數(shù)據(jù),根據(jù)Taubin平滑參數(shù)σ進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的局部細(xì)節(jié)修正,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)的視覺重構(gòu)和三維仿真設(shè)計。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

    為了測試該方法在實(shí)現(xiàn)3D打印產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)采用Visual C++2012進(jìn)行算法程序開發(fā)設(shè)計,實(shí)驗(yàn)中對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)信息采樣的時間為12 s,3D打印圖像信息寫入的速率為200 kBps/s,對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖像的D/A特征采樣率為10 s,圖像的分辨率為400×400,根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行3D打印產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計,得到產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計的3D打印輸出如圖1所示。

    以圖1給出的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維圖形為研究對象,進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)的符號優(yōu)化設(shè)計,采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測,構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的3D 打印特征點(diǎn)三維重構(gòu)模型,得到設(shè)計結(jié)果如圖2所示。

    分析圖2結(jié)果得知,采用該方法進(jìn)行商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形設(shè)計,3D打印的效果較好,測試不同方法商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計的特征配準(zhǔn)性和時間開銷,得到對比結(jié)果見表1,分析仿真結(jié)果得知,改進(jìn)方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)設(shè)計的特征性較高,性能優(yōu)越。

    (a)100像素點(diǎn)

    (b)200個像素點(diǎn)圖1 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真設(shè)計的3D打印輸出

    圖2 產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形設(shè)計結(jié)果

    設(shè)計對象模型算法時間開銷/s特征配準(zhǔn)精度/%設(shè)計對象模型1本文方法1.45399.88傳統(tǒng)算法2.56486.34設(shè)計對象模型2本文方法1.12198.65傳統(tǒng)算法2.45491.12

    4 結(jié)語

    建立基于3D打印技術(shù)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型,提高產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)性設(shè)計的三維表達(dá)能力,提出一種基于3D打印機(jī)的產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維仿真模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果得知:

    1)采用幀掃描技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形采集,采用3D打印特征點(diǎn)檢測方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號藝術(shù)特征點(diǎn)檢測,得到檢測時間開銷約為1.453 s,說明了本文方法能夠?qū)崿F(xiàn)高效特征點(diǎn)的高效檢測。

    2)構(gòu)建產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的3D打印特征點(diǎn)三維重構(gòu)模型,結(jié)合分布灰度直方圖進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形的仿射不變區(qū)域檢索,結(jié)合3D打印特征點(diǎn)的動態(tài)分布情況對產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)圖形進(jìn)行三維重建設(shè)計。由此,采用該方法進(jìn)行產(chǎn)品商標(biāo)符號性藝術(shù)三維設(shè)計后,效果較好。

    3)實(shí)驗(yàn)得出本文所提方法的特征點(diǎn)配準(zhǔn)精度高達(dá)99.88%,充分說明了該方法的3D打印效果較佳,提高了產(chǎn)品商標(biāo)符號設(shè)計的藝術(shù)性。

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