一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法技术

技术编号:14707267 阅读:168 留言:0更新日期:2017-02-25 18:33
本发明专利技术公开了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,读取ASCII格式的STL网格模型,提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息,并建立拓扑关系;根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置,确定STL网格模型中每一层的切片厚度;求取切片与STL网格模型的一层交点坐标,并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化;切完一层后进入下一层进行切片,直至遍历所有的切片片段,切完后生成轮廓环。本发明专利技术中小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点,通过对交点数据的小波分解,完成小波重构并得到低频和高频的系数,通过对系数分析输入信号,并进行定量化的分析结果,完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及增材制造领域,具体是一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法
技术介绍
随着增材制造技术的不断发展,3D打印技术成为了前沿性、先导性的新兴技术,并且对产品设计开发、小批量个性化定制、模型复杂的产品更为适用。在所有的增材制造工艺中,无论是通过CAD造型软件正常造型还是通过逆向工程技术生成零件的网格模型,都必须经过分层切片处理才能将文件数据输入到成型设备中。所以,分层切片数据的精度对3D打印产品的影响较大。立体光刻(StereoLithographic,STL)数据格式由3Dsystems公司专利技术,在逆向工程中得到了普遍的应用。因为其格式简单、数据处理方便,所以很快被广泛应用,目前大多数计算机辅助设计系统都STL文件的接口。STL文件是在计算机图形应用系统中,勇于表示三角网格的一种文件格式。STL文件是基于有限元网格划分的原理,采用三角网格来拟合三维模型的外表面,其可以描述所有型体复杂的三维模型,模型的精度取决于三角面片的数量,并且通过STL文件可以实现CAD系统与快速成型系统的数据交换。STL文件中记录了模型中所有三角形面片的信息,即三角面片的法向量和三个顶点坐标,在该文件中,面片的信息是无序存储的。STL文件有两种格式:一种是ASCII明码格式,另一种是二进制格式。ASCII格式的STL文件逐行给出模型的三角化数据,每一行的数据都由关键字标明;二进制格式则用固定的字节数来描述三角形面片的几何信息。虽然二进制格式的文件较小(通常是ASCII格式的1/5),但是ASCII格式的文件信息表达直观,便于读写和修改,所以在工程应用中,多采用ASCII明码格式来读取数据。虽然很多学者对切片的方法做了很多的研究,但没有有从STL网格模型切片后二维平面数据压缩精简入手进行研究,也很少考虑冗余数据对切片的精度和效率的影响。文章针对STL文件固有的一些缺陷,提出了一种基于小波变换的切片数据自适应压缩方法。该方法通过设定切片的厚度和方向,对STL模型进行等厚分层,求取切平面与同一平面内一系列边的交点,通过小波变换对交点进行优化压缩,最大限度的保留特征信息,并删除冗余点。
技术实现思路
:为了解决由于STL格式原因使得切片精度降低及切片数据繁琐的问题,本专利技术提供了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,通过切片平面对三角形网格进行切片,求得该层的切片交点数据,利用小波变换可以剔除由于数据格式原因带来的错误数据并使切片后的模型更加的光滑。为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,包括以下步骤:步骤1、读取ASCII格式的STL网格模型,提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息,并建立拓扑关系;步骤2、根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置,确定STL网格模型中每一层的切片厚度;步骤3、求取切片与STL网格模型的一层交点坐标,并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化;步骤4、切完一层后进入下一层进行切片,直至遍历所有的切片片段,切完后生成轮廓环。作为本专利技术进一步的方案:步骤1中,拓扑关系的点、边和面的数据结构组成分别为:点数据结构包括点坐标和所述点邻接的面的索引值,面数据结构包括邻接点的索引值和邻接面的索引值,边数据结构包括边的索引值、边的邻接面索引值和两个邻接点的索引值。作为本专利技术进一步的方案:步骤2中,所述确定STL网格模型大小及所需要的切片的位置的确定步骤为:①根据所需要的模型精度得到切片总数n、切片厚度t和所有的切平面;②读取STL网格模型的一个三角形面片,根据三角形各点z坐标的最大值、最小值及切片精度反求与三角形相交的K个切平面,1≤j≤n。作为本专利技术进一步的方案:步骤3中,求取切片与STL网格模型的一层交点坐标,并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化的具体步骤为:获取切片平面与三角形面片相交的切片片段:根据STL网格模型中三角形的点、边和面信息,根据相应的直线方程分别求出相对应的交点的坐标值,将相交求得的交点的数据进行小波分解,根据交点数据量及要求的精度确定分解的层数,所用连续小波函数为:;a为尺度因子,表示与频率相关的伸缩,b为时间平移因子;为平方可积函数,f(t)为任意函数;③对重构后的数据信号完成多尺度的分解提取出各层的低频和高频系数;所应用的多小波函数为:,其中所用的多尺度函数为:;通过以上操作后完成了对一层切片数据的压缩并剔除了错误数据点,并形成二维多变形。作为本专利技术进一步的方案:步骤4的具体步骤为:(a)按层存储切片平面与三角形面片的所有相交的切片片段;(b)遍历所有切片片段的指示信息,获取二维多变形的初始连接点,并使每一层形成一个二维多边形。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:1、本专利技术利用了小波变换具有自适应性的优点,当数据变化时,对应的小波峰值系数也会发生变化,所以小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点;2、本专利技术能够克服由于STL格式的网格模型自身格式缺陷的问题,通过对交点数据的小波分解,完成小波重构并得到低频和高频的系数,通过对系数分析输入信号,并进行定量化的分析结果,完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。附图说明图1是基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法的流程示意图。图2为三角面片切片时交点示意图。图3为采用小波五层分解后的各层信号图。图4为小波重构后信号图。图5为五种尺度的低频系数重构图。图6为五种尺度的高频系数重构图。图7为原始信号与压缩信号对比图。图8为某一层截面的初始切片数据图。图9为剔除错误数据点及优化后的截面图。图10为叶片完成切片后的截面图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。实施例1本专利技术实施例中,如图1所示,一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,对某发动机的叶片进行切片,包括以下步骤:步骤1,输入叶片的ASCII格式的STL网格模型,提取出三角形网格模型中三角形的点、边和面信息,并建立拓扑关系;拓扑关系的点、边和面的数据结构为classPoint//顶点类{publick:vector<double>vertice;//顶点坐标std::vector<int>faceIndexList;//与该顶点邻接的面的索引值本文档来自技高网
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一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法

【技术保护点】
一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、读取ASCII格式的STL网格模型,提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息,并建立拓扑关系;步骤2、根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置,确定STL网格模型中每一层的切片厚度;步骤3、求取切片与STL网格模型的一层交点坐标,并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化;步骤4、切完一层后进入下一层进行切片,直至遍历所有的切片片段,切完后生成轮廓环。

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、读取ASCII格式的STL网格模型,提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息,并建立拓扑关系;步骤2、根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置,确定STL网格模型中每一层的切片厚度;步骤3、求取切片与STL网格模型的一层交点坐标,并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化;步骤4、切完一层后进入下一层进行切片,直至遍历所有的切片片段,切完后生成轮廓环。2.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,其特征在于,步骤1中,拓扑关系的点、边和面的数据结构组成分别为:点数据结构包括点坐标和所述点邻接的面的索引值,面数据结构包括邻接点的索引值和邻接面的索引值,边数据结构包括边的索引值、边的邻接面索引值和两个邻接点的索引值。3.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法,其特征在于,步骤2中,所述确定STL网格模型大小及所需要的切片的位置的确定步骤为:①根据所需要的模型精度得到切片总数n、切片厚度t和所有的切平面;②读取STL网格模型的一个三角形面片,根据三角形各点z坐...

【专利技术属性】
技术研发人员:王亚萍王磊葛江华寇晨光赵强
申请(专利权)人:哈尔滨理工大学
类型:发明
国别省市:黑龙江;23

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