中國3d打印技術(shù)論文結(jié)論范文(2)
中國3d打印技術(shù)論文結(jié)論范文
3d打印技術(shù)論文結(jié)論范文篇三：《試談3D打印在建筑結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用》
【摘要】本文介紹了3D打印建筑結(jié)構(gòu)的一般過程，采用馬爾可夫方法對(duì)圖像去噪、分割和輪廓提取，利用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行3D結(jié)構(gòu)的重建，并通過遺傳算法完善建筑結(jié)構(gòu)，同時(shí)分析了以上過程的優(yōu)點(diǎn)和不足。
【關(guān)鍵詞】3D打印;馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng);建筑結(jié)構(gòu)
0 引言
3D打印，是快速成型技術(shù)的一種，它是一種以三維設(shè)計(jì)軟件數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用液體、粉末等可粘合材料，通過逐層累加的方式來構(gòu)造物體的技術(shù)[1]。以具有周期短、成本低、操作簡單、精準(zhǔn)度高為特點(diǎn)的3D打印技術(shù)的發(fā)展與逐漸成熟，是第三次工業(yè)革命的重要標(biāo)志之一[2]。
本文結(jié)合3D打印技術(shù)的主要特點(diǎn)，介紹在建筑結(jié)構(gòu)中應(yīng)用3D打印技術(shù)的方法，同時(shí)提出以照片建模方式來簡化3D建模過程，以改善傳統(tǒng)手動(dòng)建模時(shí)間長、難度大的不足，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)及遺傳算法給出合理的建筑結(jié)構(gòu)，盡可能的減少不合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。
1 圖像處理
3D打印所需的數(shù)據(jù)通常是通過CAD等三維軟件制作生成，往往制作周期長、難度大，本文提出通過照片的方式建模。
1.1圖像去噪
與日常3D打印物體相比，建筑結(jié)構(gòu)的打印實(shí)體通常比較大，且圖像質(zhì)量無法保證，因此需對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。本文采用馬爾可夫去噪方法[3]：
1.將圖片轉(zhuǎn)換為灰度，便于簡化計(jì)算;
2.假設(shè)本圖片是理想圖片沒有噪點(diǎn)，而且有噪點(diǎn)的圖片噪點(diǎn)數(shù)量比較少，那么理想圖片和噪點(diǎn)圖片對(duì)應(yīng)像素間必然相關(guān);
3.我們同樣可以假設(shè)在一個(gè)小范圍內(nèi)，每個(gè)像素同其周圍的像素間也必然存在聯(lián)系;
4.可以將他們之間的聯(lián)系用能量表示：
公式1-1
這里可以改變相鄰像素的位置，以期達(dá)到更好的效果
公式1-2
式中的m、n分別表示距離像素xi的距離。
1.2 圖像分割和輪廓提取
圖像分割可以看作是將有相似密度的像素群進(jìn)行分類的過程，同樣可以采用馬爾可夫方法[4]：
1.將圖像劃分為n個(gè)區(qū)域，使得同一區(qū)域的像素同其他區(qū)域像素相對(duì)獨(dú)立;
2.計(jì)算每個(gè)像素在這些區(qū)域的能量;
3.計(jì)算每個(gè)像素對(duì)應(yīng)區(qū)域：
公式1-3
其中如果考慮相鄰像素的影響，可以將加入公式中
公式1-4
公式中是對(duì)應(yīng)相鄰像素能量的變化閥值。
4.降溫并設(shè)置對(duì)應(yīng)閥值。
2 結(jié)構(gòu)建模
對(duì)于以上得到的輪廓信息，還不足以直接生成3D模型，因?yàn)樵撔畔⑹窃诙S平面的，缺少深度信息。對(duì)于深度信息的恢復(fù)，常見的方法有從明暗恢復(fù)形狀，從紋理恢復(fù)形狀，從陰影恢復(fù)形狀，利用多光源信息等。由于對(duì)于建筑結(jié)構(gòu)，很多信息是已知的，所以可以直接從已知的知識(shí)中重建形狀。
2.1 3D重建
對(duì)于簡單的結(jié)構(gòu)，比如立方體、圓柱體，可以根據(jù)立體幾何知識(shí)加以重建;對(duì)于復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，可以采用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)確定相應(yīng)結(jié)構(gòu)[5]。
1.參數(shù)化每個(gè)超像素點(diǎn)的位置和方向信息;
2.發(fā)掘圖像特征和深度信息;
3.發(fā)掘連接結(jié)構(gòu)、共面結(jié)構(gòu)和共線結(jié)構(gòu);
4.采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用以上知識(shí)恢復(fù)重建3D結(jié)構(gòu)。
實(shí)際操作中，對(duì)于不準(zhǔn)確的恢復(fù)可采用貝塞爾曲線加以修復(fù)：
公式2-1
2.2 建筑構(gòu)造
對(duì)于建筑構(gòu)造，可以采用遺傳算法，給出合理的建筑結(jié)構(gòu)，盡可能的減少不合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。以平屋面建筑構(gòu)造為例[6]：
1.初始化種群：立墻、女兒墻、變形縫、雨水口、煙囪、屋面檢修孔、屋面出入口、檐溝、挑檐等構(gòu)造;
2.適應(yīng)度計(jì)算：對(duì)構(gòu)造個(gè)體在不同位置及大小進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算;
3.選擇運(yùn)算：選擇不同個(gè)體進(jìn)行遺傳操作;
4.交叉運(yùn)算：以某一概率相互交換某兩個(gè)個(gè)體之間的部分染色體;
5.變異運(yùn)算：對(duì)個(gè)體的某一個(gè)或某一些基因值按某一較小的概率進(jìn)行改變;
6.重復(fù)以上過程，直到得到可接受的結(jié)果。
3 探 討
圖像處理部分，圖像去噪本文采用了馬爾可夫去噪方法，針對(duì)不同圖像不同噪點(diǎn)強(qiáng)度，相鄰像素的選擇也不完全相同;圖像分割和輪廓提取，也同樣需要控制閥值和冷卻溫度來確保準(zhǔn)確度;結(jié)構(gòu)建模部分，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例的數(shù)量以及圖像與訓(xùn)練實(shí)例的相似度，對(duì)3D重建的準(zhǔn)確度影響很大;同時(shí)，遺傳算法中個(gè)體適應(yīng)度及變異運(yùn)算也需要針對(duì)不同構(gòu)造加以修正。
由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，也可以考慮將機(jī)器學(xué)習(xí)算法(比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))應(yīng)用于建模部分。比如訓(xùn)練二維圖像和3D結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)已知圖像的3D結(jié)構(gòu)。但這種方式目前訓(xùn)練樣本往往很大，訓(xùn)練速度慢，機(jī)器要求高。但其準(zhǔn)確性和智能性卻是其他算法無法比擬的。
因此，在實(shí)際建模過程中，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要人工干預(yù)，對(duì)錯(cuò)誤和不足及時(shí)進(jìn)行修正;同時(shí)，這種建模方式的精度自然要低于純手動(dòng)建模的方式，但效率要比純手動(dòng)建模高很多。
4 結(jié) 語
本文介紹了3d打印在建筑結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，給出了一般的建模過程，并針對(duì)每個(gè)步驟給出了解決方案，同時(shí)也分析了照片建模的不足。相信隨著3D打印技術(shù)的進(jìn)步，必將推動(dòng)建筑相關(guān)行業(yè)的發(fā)展與成熟。
[1] Huaiyu Wu. 3D printing： 3D creation via intelligent digitization. Beijing： Publishing House of Electronics Industry， 2014 (in Chinese) 吳懷宇. 3D打?。喝S智能數(shù)字化創(chuàng)造. 北京： 電子工業(yè)出版社， 2014
[2]The Third Industrial Revolution;The Digitisation of Manufacturing Will Transform the Way Goods are Made and Change the Politics of Jobs Too[J/OL].The Economist，2012.
[3]Z.Ghahramani.An introduction to Hidden Markov Models and Bayesian networks.International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence，15：：9-42，2001.
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