真三维模型

关键词：视觉显示人类信息

真三维模型（精选七篇）

真三维模型篇1

一、真三维系统显示技术特点

真三维显示是三维显示的最终目标, 是一种可实现360°视角观察的显示技术, 是现实景物的真实再现, 观看者无需借助任何辅助工具, 也可称为“裸眼3D”技术。

真三维显示的特点如下:

(1) 可实现人机交互;

(2) 具有移动视差, 观察者可任意移动;

(3) 可实现动态三维显示;

(4) 可具有超过1亿体元的三维图像分辨率;

(5) 可进行三维测量;

(6) 无需佩戴任何辅助工具, 例如三维眼镜等。

二、真三维显示技术的国内外发展现状

三维显示技术是当今国际信息电子产业的最前沿研究方向之一。自从20世纪40年代以来, 人们就提出关于真三维显示技术的各种解决方案, 并不断尝试制作某种真三维显示装置。20世纪90年代初, 由于激光、电子、计算机等技术的迅速发展, 许多国家开始活跃在真三维显示技术的相关研究工作中, 如美国、日本、德国等, 并取得了相当大的进展。2005年美国拉什大学医学中心首次试行将美国Actuality System公司推出最新的Perspecta Spatlal 3D显示器用于辅助癌症患者的放射治疗诊断。

近年来, 中国科学院自动化研究所、南京航空航天大学、中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、浙江大学等多家研究单位, 致力于此方面的关键技术和基础理论研究, 已取得部分成果。

三、真三维系统显示技术分类

真三维显示技术正处于研究阶段, 目前可知的三维立体显示技术可分为四大类, 分别是:自动分光立体显示技术 (Autostereoscopic Displays) 、分光立体眼镜 (Glasses-based Stereoscopic) 、全息术 (Hologram) 和真三维立体三维显示 (Volumetric 3-D Display) 。其中前两种显示技术都采用视差给人以3D显示的错觉, 即分别利用左眼和右眼显示稍有差别的图像, 但由于人为制造视差的方式所构造的3D景象并不自然, 因此会加重观察者的脑力负担, 长时间观看会头痛。全息技术利用的是光波的干涉和衍射, 只能生成静态的三维光学场景, 并未运用数字化手段, 对观察者角度也有一定要求, 应用范围比较窄。

真三维立体显示技术与前三者完全不同, 也可称为“体三维显示”, 是真正能够实现动态效果的三维技术。体三维显示目前正处于研究阶段, 可分为两大类;扫描体三维显示和固态体三维显示。

扫描体三维显示技术主要包括旋转体扫描技术和平移体扫描技术。前者利用人类对光束感知的视觉滞留特性, 使二维图像随显示平面旋转而形成一个空间连续的三维场景。后者则使用平移运动来生成成像空间, 运动幅度决定三维成像空间的景深, 从而形成三维立体场景。固态体三维显示无需显示设备进行机械运动, 可使用激光在气体、固体或液体中激发可见光。

四、真三维显示技术应用发展与展望

真三维系统显示技术应用极其广泛, 包括商业、军事、医学、工业、科教领域等。在商业领域中, 目前真三维显示技术已经广泛应用于计算机、车展的立体广告、商场布局立体显示以及企业形象宣传等;在医学领域中, 通过解决医学图像重构的显示问题, 可广泛应用于外科微创、辅助治疗等;在科教领域方面, 可用于辅助教学, 立体显示DNA、分子模型等。

五、总结

综上所述, 体三维显示均存在部分缺陷, 如由于光线与光线之间无法遮盖, 导致无法显示不透明的三维物体, 只可产生半透明的三维透视图;扫描体三维显示的显示分辨率和对比度仍需进一步提高, 需进一步处理由于旋转运动带来的机械振动问题;固态体三维显示技术可不需要显示设备进行机械运动, 但图像精度略低于扫描体三维显示, 此显示技术系统产生图像可悲放大到任意尺寸, 甚至可以在天空中产生三维图像, 自造”海市蜃楼”将可实现。

摘要：本文阐述了真三维显示技术在目前国内外的发展现状和趋势以及真三维显示的特点, 而后针对目前主流的几种真三维系统显示技术进行介绍和分类, 最后展望未来真三维系统显示技术的发展。

关键词：真三维系统显示,视觉信息,显示器,裸眼3D

参考文献

[1]孟祥旭.人机交互基础教程[M].北京:清华大学出版社, 2013:9-57

[2]韩刚, 耿征.基于DMD的真三维显示系统及其三维成像引擎设计[J].液晶与显示, 2010 (1)

[3]刘英奇, 赵亮.现代眼科学[M].南昌:江西科学技术出版社, 1996.1:134-136

维锦真三维算量学习心得篇2

通过一个学期的学习，我们完成了软件学习的这门课程。下面我就个人在学习维锦真三维算量中的一点体会与大家分享。

《维锦真三维》是用“虚拟施工”的方式，将建筑工程中工程量信息抽象为柱、梁、板、墙、形体、轮廓、钢筋等构件，在自主的三维CAD平台上，通过导入设计施工图的电子文档，快速建立模型，帮助造价编制人员在计算机的虚拟三维空间中将真实建筑物象搭积木般“搭建”起来。而将构件的非几何属性(定额信息)存放于数据库中，通过多对多的键接将构件与定额信息进行关联。在分析了构件与构件的几何拓扑关系之后，产生工程造价所需的工程量。

《维锦真三维》算量软件能够计算的工程量包括：土石方工程量、砌体工程量、混凝土及模板工程量、屋面工程量、房间装饰天棚及其楼地面工程量、墙柱面工程量等、主体结构钢筋计算。

一、识别

在有CAD设计底图的情况下，可以用识别布置构建，可以大大节约算工程量的时间，提高效率。首先导入设计图，然后识别梁、柱等及其相应的钢筋。识别过程中需要注意：

1、一般在识别的开始，软件会自动分解电子文档图，但有时候不能自动分解就会出现以上现象；执行“分解设计图”命令后选择电子文档图炸开即可。

2、执行“钢筋描述转化”命令，选取要转化的文字，在对话框的“钢筋级别特征码”中输入对应的‘[’或‘]’，再选择下方对应的钢筋级别即可。

3、注意识别后的尺寸、钢筋是否同蓝图一样，不一样的地方要手动修改。

二、手动布置

在没有设计CAD底图，只有蓝图的情况下，就需要用手动建模布置。对照蓝图设置好构件的相关属性后，到绘图界面把构件布置到相应的位置。有些不规则的的图形可以用路径曲面去定义构件。

三、钢筋布置

1.表格钢筋能快速布置构件（柱，墙，过梁，连梁）钢筋。注意标高和相关条件设置好，一次只能布置当前打开层的构件钢筋。

2、快速定义构件编号。对于柱子和梁，表格钢筋都可以帮忙快速定义。对于大型工程来讲，在没有电子图情况下，柱子和每层的梁编号很多，导致在逐个定义所有编号的时间太长，太繁琐。方法很简单，你只要把表格钢筋的格式“导出”到EXCEL表，让帮手根据图纸填写好编号以及其他信息。然后你只需要“导入”到表格钢筋里，每层点一下“定义编号”按钮就可以了。你就可以看到柱或梁的所有编号就快速定义好了。非常节省时间。

在学习中感觉软件是很不错的，但是由于时间仓促和时间的紧迫。我没有花很多时间去好好的练习。在上课的时候主要有以下问题：

1.就是软件不能倒退功能，只要一不小心就得重新来过，感觉有点麻烦。

2.就是在做每一步的在软件上的意义不知道起什么作用，比如，提取轴网在软件里起什么作用，如果没提的话就不能框柱框梁。

真三维模型篇3

真三维可视化技术是基于地理信息系统的基础上，综合运用数字化技术、图形技术、计算机计算等，采用数据库承载各种地理信息。进而达到数据的直观呈现，以信息化、自动化和智能化带动采矿业的改造和发展，开创高效、高产和可持续发展的矿业发展新模式，是数字化发展的高端技术。它实现了矿山生产经营管理的各个环节间的生产要素网络化、数字化、模型化、可视化，为矿山的动态管理、生产方案对比决策、系统优化决策提供了可靠的依据，是我公司科技发展的重要途径。

2 数据导入与整理

目前我公司所采用的制图软件为AutoCAD，其中的数据来源主要来自RTK的测量，这样的数据结果不能够直接加载，必须经过处理才能使用。

2.1 钻孔数据的处理：钻孔作为证实煤层分布的一个重要参数。主要包括钻孔的坐标、高程。煤岩的厚度及各个岩层的上下分布位置，此类数据关系到三维建图的基础，因此要尽可能多的选取。因为钻孔数量的多少决定了图纸三维可视的真实可靠性程度。

2.2 当前剥岩的实际情况：前期的地质地形经过一段时间的施工开采，已经改变了原有的地貌，这种变化伴随着工程的进展不断的变化，剥岩所涉及到的范围及深度是反映当前采场现状的一个直观的数据体现，特别是实时的数据就显得尤为重要，它为每天的工作生产及长期的发展规划提供了指导意义，可以为公司设计、生产和决策提供重要依据。

2.3 煤层分布层位显示：煤层分布层位的显示是在已知的钻孔资料及采掘变化的基础上伴随着采掘工程的进度的直观显示。可以分为不变因素（煤岩层结构的整体的分布）和可变因素（采掘影响），应以不变量为基础根据变量进行处理，通过测量的数据变化及时输入获得及时的图形影像来获取煤岩层分布的变化情况。

2.4 地质地形图数据：考虑到当前所依托的平台是AutoCAD，其数据不能直接使用，所以必须处理，主要通过提取所需要离散点的三维坐标，根据目前已掌握了*.dwg格式的数据，也就是AutoCAD的图元形式（主要包括的地形高程数据、地质地形图、坡顶、坡底、平盘、台阶的坡顶坡底数据等）将这些数据进行高程与坐标匹配的二次处理，然后导入到3DMine中并删除冗余数据。

3 真三维可视化模型的建立

3.1 基于地质地形图的地表模型的构造：根据已知的地质地形图及地表等高线图，提取离散的三维坐标，还原未开采状态下的地表模型。使用的方法是通过测量的数据引入到目前正在使用的CASS软件提取尽可能多的等高线数据及特征点坐标，采用三角网算法圈定采区范围，搭建地表网状结构图。还原地表地形。

3.2 煤岩层界面的建立：煤岩层界面建立的精确程度主要是依托钻孔数据的数量的多少。数量与可靠度成正比，因此要尽可能多的选取钻孔数量，同时还要考虑到由于数量不足引起的煤岩层分布描述的不准确问题，可采取适当的方法尽可能真实的反应出其分布的真实情况，例如距离幂次反比法、趋势面插值法、克里金差值法等。

3.3 采场模型的建立：采场实际就是采区范围内煤岩层显现结构和数量的变化的结果，是地表地形破坏后按照某种设计施工的结果，归根结底也是采区的变化，因此其形状的基础是地表地形。所以只需将采场范围内各种特征地貌（坡顶、坡底、平盘、台阶的坡顶坡底）的数据逐一的输入分类，去除原有的地表数据，便可搭建采场的构架。

3.4 真三维模型的构建：通过以上三步已经搭建了三维模型的网状结构图，但并不能直观的显示其效果。要达到三维可视的效果还需要将上面的网状图根据数据的组成类型进行分类处理。例如不同的等高线采区不同的线色，等高线之间的变化用不同的颜色加以填充，煤岩层界面的分颜色渲染，采场内不同地貌的区别修饰，特别要注意到三维立体图像的成像效果。

4 真三维可视化的应用及意义

4.1 储量计算：传统意义上的AutoCAD成图方法只能够计算采区范围内的整体储量，不能根据台阶的变化及时的计算计划采掘范围内储量，无法满足精细的开采工作需求：目前根据此三维图像只需输入设计台阶的坐标范围即可算出煤岩的数量，具体方法是先计算坑底至某台阶顶盘的煤层总量和岩石总量，再计算坑底至该台阶底盘的煤层总量和岩石总量，两者之差即为所求的该台阶煤层和岩石的数量，从而达到为生产计划提供可靠依据的目的。

4.2 工程指导意义：通过三维可视化图形可以优化矿山管理，生产方案的对比决策，资源的合理调配等，使企业实现资源的合理开发利用。减少资源的浪费和环境污染，实现资源的有计划开采，降低生产成本和能耗，充分发挥生产设备的效能，提高开发的社会经济效益。

5 结论

三维可视化作为数字化矿山的一个高端领域，目前国内推广的速度正在加快，在未来的几年里这应该不是一个陌生的名词，我公司应该更新观念紧跟科技进步的脚步，将其首先应用于木里的露天开采工程验证其实用性，进而推广到公司的其他领域，实现义海公司的高产高效，达到最小的投入创造最大的经济效益和社会效益的目的，为集团公司的又好又快发展做出楷模。

参考文献：

[1]胡鹏等，地理信息系统原理[M].武漢大学出版社，2002

[2]何宗宜，地图数据处理模型原理与方法[M].武汉大学出版社.2004

真三维模型篇4

传统二维图像技术因某些三维暗示(3D cue)缺失而无法准确表达各个物体之间的三维空间关系,难以让观察者体验真实的三维深度信息和完整的表面特性;而真三维技术通过赋予被采集场景中每个三维像点真实的表面特性,在三维空间中进行模型渲染和显示,使人们通过双目视差、移动视差等三维暗示对正在观察实际对象产生三维感知[1,2,3,4,5,6,7,8,9],因而一整套从采集(输入)端到显示(输出)端的真三维显示系统能够给观察者提供完备的心理和生理三维感知信息。其中采集方式主要分为主动和被动式采集[6]:主动式采集一般引入主动光投影增强被测表面上的特征[6];而被动式采集往往针对被采集物体的光场信息,以相机阵列等形式获取对象多视角图像[6];显示的方式主要分为体显示、多视显示:体显示在三维立体介质空间上点亮物体三维模型对应的点,使多个观察者能同时观察到实际的被渲染物体[1,2];多视显示一般基于特殊构造的面显示屏幕,将不同视点的图像沿着各自视点应被观察到的方向重叠投影至同一屏幕,屏幕将其分解重组后形成真实场景中物体被光照射后的散射光场[3,4,5]。

1系统结构设计实现

1.1系统原理

本文提出的真三维端到端系统在输出端为观察者提供渲染自真实物体的裸眼真三维图像,主要利用了纵向散射介质(Vertical Diffusion Only Medium,VDOM)各项异性散射的性质,输出端投影阵列中多个投影单元将被渲染对象在不同角度采集到的多幅图像重映射后叠加投影到同一个VDOM屏幕上,利用屏幕的特性形成真实场景中物体被光照射后的散射光场,使观察者通过双目视差和移动视差产生对被渲染图像的三维感知。对于VDOM,光线经过其在水平方向仅有很小方向(1°左右)的散射,而在垂直方向有60°∼90° 左右的散射,以此可以建立VDOM的投影光线散射模型[6,10]:

依据式(1),通过合理安排投影阵列中投影单元位置可使观察者在不同地方观察到不同的图像[11,12],从而产生水平移动视差和双目视差。

1.2系统硬件模块设计实现

1.2.1采集阵列硬件模块

采集阵列采用基于相机阵列的被动式三维采集方式对物体或场景进行多角度采集,每个采集单元由包含CCD相机的树莓派(Raspberry Pi,Ras Pi)嵌入式处理单板构成。单个Ras Pi可支持最高30 f/s,720 p分辨率的图像采集[13]。各个模块之间和PC通过千兆交换机以TCP/IP或UDP协议进行数据互联,将采集到的三维数据传输到主机进行预处理等,采集端部分硬件如图1(a)所示。

1.2.2显示阵列硬件模块

显示阵列采用基于投影阵列的多视真三维显示技术进行三维图像渲染,整个采集阵列如图1(b)所示。为了使系统更加紧凑,我们采用广角镜头(Wide Angle Lens, WAL)对单个投影单元的光路进行了扩展。如图1(c)所示,在投影光程不变的情况下增加了投影面积;同时采用反射光路的方法使投影仪在VDOM下方有限空间内背向投影到VDOM上。

1.3软件模块设计实现

1.3.1图像重映射模块

依据前述VDOM的工作原理,叠加图像经过VDOM的调制,以图像纵列为单位进行重组。而图像重映射模块即通过建立被渲染对象和观察者所在空间的联系,建立投影图像的重映射关系,对采集到的图像序列进行正确的多视真三维渲染[6,10]。图2建立了渲染对象和观察者所在空间的位置关系,人眼中心Oc和投影镜头中心Op分别位于VDOM平面两侧。由图2(a)的侧视图中可知真实物体两个上端点P1、P4应该被渲染于屏幕的P2、P3处。此时对于观察者和投影单元,被渲染物体(以P1、P4两点为例)的比例分别通过角度以式(2)表达:

此时两者之间的尺度存在一定的差异,如果直接渲染将会造成y方向归一化坐标的失真[6,10]。本系统将投影中心的高度设置在和观察者眼睛高度相同的位置,即令,从而得到两者在y方向上高度的差异补偿系数κy;对图2(b)x方向情况可进行类似的分析:

实际渲染物体时,遍历所有的观察点(xi,Oc,yi,Oc,zi ,Oc),根据式(3)求出对应投影仪应投影的被渲染图像位置[6,10]。

1.3.2校正模块

在不考虑镜头本身成像质量的情况下[14],采集阵列中每个采集单元对同一场景进行采集或者投影时, 因为所处位置不同,采集或投影的图像会在公共面上产生失真。以显示端投影失真为例,图3中(a)1,2, 3,4四个四边形分别为不同位置投影仪朝同一区域投影的成像区域,校正后使其互相重合且都与矩形屏幕重合[15,16]。在采集端的校正中,所有采集单元采集到的全分辨率图像被映射到含有被拍摄物体的公共重合区域上;而在显示端的校正中,所有投影单元将全分辨率图像映射到含有显示屏幕的公共重合区域上,此时待处理的图像分辨率相对原始采集图像有所降低,这样在采集端和显示端可以只传输和处理最终会被投影到屏幕上的有效数据,而边缘无效数据直接置零,减少了数据的处理量。

使用计算机视觉库Open CV中的相关函数[17],投影棋盘格校正图像于屏幕上。使用摄像头获取发生投影失真的棋盘格图像的角点位置,通过与原始棋盘格角点位置以及计算出的棋盘格在不失真情况下应该被投影到屏幕上的位置逐一对比,求出造成投影失真的投影畸变参数矩阵Mprj,再对投影图像施以反投影畸变参数矩阵M-1prj即可抵消投影失真带来的影响。整个校正过程如图3(b)所示(只以四个投影单元的校正情况为例)[10],校正时采用专门的均匀散射屏幕替代VDOM显示棋盘格图像,以便使所有投影单元投出的图都被固定在同一位置的摄像头捕获,该过程同样适用于采集端的校正。若(Xj,Yj)和(Uj,Vj)分别为校正前后图像上第j个像素的坐标,整个校正过程相当于重新调整图像中每个像素的位置[15,16]:

其中cij为畸变参数矩阵中各个元素的值。式(4)中的算法在计算校正过程时共需要使用八次加法,两次次乘法(乘以被除数的倒数)运算。除了采用在C++程序中混合汇编的方法提高程序运行速度外,我们使用查表法仅在每个投影单元第一帧按照式(4)进行校正计算,并将每个像素在式(4)中计算的结果保存在内存中,对于后面每帧图像通过索引赋值代替乘加运算[15]。基于此分别使用C++和汇编实现的查表法相比于式(4)的原始方法,时间消耗对比如表1所示。由于算法耗时和待处理图片分辨率和硬件配置有关,为便于比较以节约时间的百分比进行对比。

1.3.3图像采集模块

图像采集模块主要负责控制采集阵列中所有采集单元同步采集物体或场景多角度数据,转换格式后通过TCP/IP或UDP协议传输到主机上进行处理。采集单元之间的角间隔度数和采集单元数目与显示端投影阵列中的投影单元对应。其中Ras PI单元配置百兆网卡,PC端配置千兆网卡,所有Ras PI和PC通过千兆交换机以千兆传输的标准进行物理互联。Ras PI提供API将摄像头采集的图像以YUV420格式送入板上内存中。程序中接收线程获取摄像头采集到的图像,并对数据进行封装、分包、压缩,确保整个传输过程的稳定。目前显示端显示速度经过校正等处理后无法跟上采集端的全速采集速度,故还增加了主动掉帧处理防止整个程序由于瓶颈处的数据堆积造成的卡死现象。

2实验结果

图4为该系统实时采集到的图像序列和显示的三维场景在不同视点观察到的图像(平台测试包括30个视点,限于篇幅,仅给出其中10个视点的测试结果):其中系统采集端和显示端视点数目共30个,间隔1.5°,观察距离在1.5∼1.2 m。系统采集端Ras PI单元最高采集速度30 f/s,采集端图片最高分辨力720 p, 校正后图像更新速度5∼10 f/s左右,只取校正后采集图像中有效场景区域数据进行传输,分辨力在500×500左右,故单幅YUV420格式彩色图像大小为0.36 MB(500×500×3/(2×1 024×1 024)MB);所有视点每秒传输到PC端的数据不高于110 MB(0.36 MB ×30×10);显示端将数据校正后图像更新速度2∼5 f/s左右。

忽略屏幕亮度对图片拍摄的影响,本系统很好的将采集端的图片序列经过重映射后以多视真三维显示的方式渲染出来,且可使人眼左右看到相邻的两个视点的图像,保证了双目视差的三维感知效果;人眼水平移动时也可以像观察实际物体那样观察到屏幕上被渲染物体视角的水平变化。我们分别选取了1.0°,1.5° 的角间隔作为对比,如图4(b)所示。

从被采集模型的细节可以看出,当角度间隔变小时,图像细节会因为视点间更加平滑的过度变得清楚, 但整个图像的变化范围会变小。因此具体角度间隔的选取根据实际显示时的侧重进行选择。

3结论

本文建立了一种端到端的真三维系统平台,在输入(采集)端采用基于相机阵列的被动式采集方式对物体或场景进行采集;在显示端采用多视真三维显示的方式对采集的图像进行保留纹理、色彩的渲染。整个系统将三维采集技术和真三维显示技术结合起来,通过软、硬件模块的设计,实现了这种真三维端到端系统的硬件平台,验证了建立三维数据从采集到显示这条重要数据链的可行性和有效性。

真三维模型篇5

大规模三维模型的快速构建一直是影响城市三维地理信息系统(3DUGIS)发展的一个重要因素.基于3DUGIS中景观模型的表达原则与分类,分别针对抽象的点、线、面状对象提出符号匹配和三角剖分的批量三维模型构建方法.这种建模方法方便、快捷、自动化程度高,可广泛应用于城市景观中地面、河流、道路、绿地、规则建筑物、地下管线等地物的.三维建模.通过对上述三维模型快速构建方法的实现,验证了三维模型生成的效果和效率.

作者：朱国敏马照亭孙隆祥李成名 ZHU Guo-min MA Zhao-ting SUN Long-xiang LI Cheng-ming 作者单位：朱国敏,ZHU Guo-min(义乌市勘测设计研究院,浙江,义乌,32)

马照亭,孙隆祥,李成名,MA Zhao-ting,SUN Long-xiang,LI Cheng-ming(中国测绘科学研究院,北京,100039)

三维模型定义（MBD）实施经验篇6

一、不要省略关键标注

省略关键标注是三维模型定义受到下游生产环节、尤其是供应链抵触的一个常见原因。甚至有的加工厂误解三维模型定义是“不负责任的偷懒”。因为他们的客户一意孤行只提供三维模型。没有二维工程图、也没有三维标注。理由是信息在模型当中，加工厂只需要测量模型就可以了。但现实当中，车间还是需要关键尺寸和公差标注来加工和检测，所以被迫根据缺失标注的三维PDF或模型，自己生成二维工程图，添加标注，然后打印图样供车间使用。加工厂不但没有感受到任何改进，相反吃了亏：“可能我们的客户节省了点时间，因为他们不需要二维工程图，也不需要标注了。但是工作量被转嫁到我们头上。”更有甚者，一旦加工厂自行生成的二维图样违背了客户设计意图（工厂利益决定了其简化加工的倾向），或者零部件加工出现质量问题，互相指责很难避免：“你们没有测量模型！”“你们没有标明加工尺寸和公差！”由此对簿公堂也不罕见。

如下六点总结了在三维设计模型中，明确标注关键特征可以带来的好处和避免的问题。

（l）企业设计部门最了解产品用途、设计意图、重要特征和技术要求，因此最具权威在清晰的标注中传达关键信息。如果省略这些标注，而放手任人解读，很容易造成误会。而且下游制造环节本身会受利益驱使，倾向对制造过程最有利的解读，但并不一定对整个产品质量最有利。

（2）设计环节的标注不光是单向传递制造信息，而且是一个督促设计人员反思、审核乃至改进设计和可制造性的机会。跳过这个步骤意味着失去了一个审核改进的过程。

（3）制造信息量很大，如果下游部门每次都要重新测量得到关键尺寸，不仅费时费力，更重要的是容易遗漏设计要求甚至忽视加工错误，因为关键信息隐藏在模型中不可见。由此会危及质量、延长工期且提高成本，尤其是供应商的报价会升高。反之，明确的标注不仅方便每条信息的读取，而且还作为视觉提醒，呈现了一个完整的检查清单。

（4）下游环节不一定能够准确熟练的使用Adobe阅读器或CAD软件当中的测量工具。以图1中的Adobe阅读器为例：测量螺丝的长度，但是得到上下两个尺寸5.076mm和5.Omm，该相信哪一个？这就体现了正确使用工具的重要性。表2对比了错误和正确的使用。然而要得到正确的结果，还需要提前按下图2的两个按钮：面捕捉和垂直尺寸。由此可见一些细节很容易导致误读以及制造失误。而且这还只是一个简单的螺丝，试想在复杂的装配体成千上万个零件当中，如此测量失误在所难免，所以还不如把关键尺寸都标注出来，尽量避免不必要的麻烦。

（5）从转变流程的角度讲，如前面“流程篇”所述，在初始阶段信息交流宁多勿少。清晰的标注避免不必要的冲突，让读图人员体会到“三维模型定义不会比二维图样减少信息，而只会提供更多的清晰度和功能，我的工作会更容易。”这样实施会更容易接受和成功。

（6）另外注意区分对待公差和尺寸。模型几何体本身可以提供尺寸信息，但是不一定具备公差。公差的缺失显然容易导致歧义：幸运的话，车间可能按照约定俗成的常规公差加工和检测。即使这样，真正设计的公差要求也无从知晓。也许某些零件常规公差即可；但也可能更严格的公差要求因为没有标注而被忽视，导致废品。不幸的话，有些模型连常规公差都没有要求，让生产人员无所适从。当然还有一种可能性是设计人员专门在草图或特征当中定义了尺寸和公差。如果这样，还是不如把这些定义明确显示成标注，既避免了重新创建，又避免了多次手动查找。

注意关键标注并非要求完全定义整个模型，因为并非所有特征都是关键，反而可能重要细节只在少数。所以在适当的场合完全可以简化标注。关于简化程度，表3是美国军标3IOOOA的划分和应用场合：完全定义、部分定义和最简定义。

当然，明晰的关键标注在未来完全集成的自动化生产流程中可能不再如此重要，因为机器和软件可以直接利用模型隐含数据进行公差分析、工艺规划、加工、报价、检测和采购等步骤（详见下节），但是当今绝大多数企业还没有达到完全无缝数字化集成。只要有一个环节需要人工读取制造信息，那么明晰的标注就比隐藏的更安全和有效。

二、不要停留在图像层次的三维标注

上节主要从人员读图的角度解释了三维标注的重要性，下面介绍比视觉图像更深的一个层次，即具备智能含义和关联性的标注。二者的区别可以由图3的示例说明：上图为图像层次的标注，供视觉读取。但实际上标注本身并不知晓16孔阵列：16可能是手工写入的，甚至可能标注中所有数字、字母或几何公差只是由形似的图像曲线构成，而非真正的数字、字母或几何公差。内含的缺失导致无法被其他软件程序读取，所以称为“人工可读标注”；下图是具备智能含义的关联标注。不仅可以视觉读取，而且真正解析了孔阵列特征，所以能够自动高亮16个孔，而且可以被其他软件如计算机辅助制造和坐标测量机直接利用，所以又称为“机器可读标注”。

尽管图像层次标注可供视觉读取，但是具备很多局限性，比如缺乏与特征的关联、无法随特征更新、更重要的是无法被下游智能制造软件直接利用，这其实是一个值得警觉的信息流断档。因为三维模型定义的功效远不止于设计环节。实际上设计只是一个前奏，更加宏伟的乐章奏响于计算机辅助制造、检测、增材制造（3D打印）、工艺乃至大数据分析等一系列应用。

数控机床程序可以读取三维表面处理标注及其关联特征，自动选择刀具，编排轨迹和步进速度。

三维坐标测量机可以根据模型和标注自动定义采样轨迹，而且比对实物采样点的坐标和模型理想坐标，自动判断产品是否满足标注公差要求，即合格与否。据有些厂商反映，仅采样轨迹编排一个步骤，智能关联标注可以极大的提高自动化程度，可以把原本4-8小时的手动编排任务降低到5-15分钟。

三维数字扫描检测的原理类似，只不过采样点扩大为整个实物扫描影像，与模型比对，根据公差自动判断是否合格，如图4所示。

有了三维模型检测，增材制造（三维打印）的流程也更加水到渠成：直接从模型打印和检测，而无需二维工程图。例如通用电气测量和控制部门计划扩展三维打印，因而需要三维定义和检测来理顺流程。

再如计算机工艺计划可以根据三维标注要求自动安排工序，如车、铣、刨、磨和冷热处理等步骤。

最后，上述三维信息和应用，使大数据分析有了用武之地。例如RollsRoyce分析大批量的三维检测数据，反馈给设计和制造部门，从而优化设计，提高成品率。一个常见的大数据案例就是挖掘合格率与公差要求、人员、机床、温度、时间等因素的相关性。

总结一下，关于标注，RollsRovce的心得是：正确创建三维标注是实现真正的三维模型企业的关键。标注应该尽量保证“机器可读”（数据来源：Technical DataPackage for the Digital Enterprise， Kong Ma， RollsRoyce Corp，2014年）。值得注意的是，2014年底发布的STEP 242第一版不仅包含三维标注，而且特意要求超越图像层次，实现“机器可读”（数据来源：Industrial automation svstems and integration——Product data representation and exchange——Part 242：Application protocol：Managed model-based 3D engineering， ISO10303-242：2014）。另外STEP还适合长时间（跨度大于70年）文件的保存和提取。新的STEP格式无疑让上述智能制造应用如鱼得水。

三、不要排除打印纸质文档

除了上述数字化应用，很多生产环境往往还需要纸质文档，比如在野外严寒环境中带着手套施工，在狭小的汽轮机内部装配，或在车间双手沾满润滑油操作机器，数字终端往往不适合使用。三维模型定义强调升级换代二维工程图，并不强求无纸化办公。事实上，美国Hill空军基地在AlO攻击机机翼维护项目的标书中明确规定：零件报告要适于打印。电子三维PDF文档中的可视信息在打印文档中要一览无余，而且无需特殊修改（数据来源：DraftPerformance Work Statement（PWS）ForAutomatic 3D Part Report Generation and Associated Engineering Services（A3DPRG），Hill Air Force Base，2014年）。表4总结了三维模型定义打印的若干注意事项。

四、不要停留在初级三维PDF

三维PDF只需要极为普及的Adobe阅读器就可以动态显示三维模型，受到广泛青睐。在过去的十多年里，这项技术突飞猛进，由最初的U3D格式，到PRC格式，再到2014年底PRC格式被国际标准化组织（ISO）认证为IS0 147392014标准（数据来源：IS0 147391：2014， Document management——3D use of Product Representation Compact （PRC）format——Part l：PRC10001）。最新技术的数据准确性、丰富性和关联性都有了很大的进步，因而推荐我国企业在良莠不齐的三维PDF当中注意甄别。尤其是U3D格式已经停止了更新，其最后一次发布还是2007年，所以尽量避免大规模使用。图5和图6对比了两种三维PDF差别。

最根本的是数据的准确性。如上节验证文件质量所述，数据转换一定要注意保真度，否则后患无穷。IS0 147392014标准的PRC格式三维PDF可以保证与CAD模型偏差小于1微米，满足绝大多数加工和检测要求。而其他形式的三维PDF保真度可能远达不到l微米。简单的视觉浏览或许差强人意，但是如果用于指导制造，就漏洞百出了。在保证准确性的基础上，PRC的格式还尽量压缩数据，方便交流传播。

其次是数据的丰富性。实际生产级别的三维PDF除了常见的一个三维视图，还应该严格遵循CAD模型当中的重要制造信息，如三维标注、技术要求、模型属性（零件号和版本等）、材质和材料明细表等。另外应该尽量匹配支持CAD模型当中的设计元素，如多配置、显示模式和订制视图等。更理想的是通过订制多视图、多页面、多表格的模板来管理输出形式，服务于不同类型的制造文档。

最后值得注意的是数据的关联性。如图3所示，具备智能含义的关联标注显然比图像层次更具优势，可以为下游智能制造铺路，应该是努力的目标。而且生产使用的三维PDF应该保持材料明细表与装配模型的双向关联性：选择一个零部件，相应的表格单元应该高亮显示；反向亦然。

五、结语

真三维模型篇7

关键词：三维人脸模型；全视角人脸纹理；轮廓变换；分区域差值；图像拼接

中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 01-0000-02

Overview of the 3D Face Modeling Method Based on Deformation Model

Wang Weiyi,Wang Hongyong

(Henan University of Technology,Zhengzhou450001,China)

Abstract:This paper presents an improved sub-regional difference algorithm can effectively shorten the conversion time of the outline of the general face model.Image stitching algorithm,using the new weighting factor,so that the overlap region for a smooth transition,and the jump in brightness.Full view face texture generation process,make more realistic face texture.The experiments show that these improvements make the 3D face reconstruction in terms of time and reality have significantly improved.

Keywords:3D face model;Full view face texture;Contourlet transform;Sub-regional difference;Image mosaic

人脸是人类情感表达和交流的最重要、最直接的载体。通过人脸可以推断出一个人的种族、地位、甚至身份、地位等信息；人们还能够通过人脸丰富而复杂的细小变化，得到对方的个性和情绪状态。人脸在人与人的交流中不但能表示友好、敌对、赞同和反对等语气上的信息，甚至可以对话语、语言等语义上的信息进行说明和补充。从古到今，各类艺术创作者一直使用神态各异的人物来表达自己的思想、展现故事的情节。尤其在电影创作中，往往演员的一个眼神就能够将人物的内心展现无遗。正因为人脸在人的情感表达中扮演着重要的角色，人们很早就意识到人脸的重要性。长期以来，科学界从计算机图形学、图像处理、计算机视觉、人类学等多个学科对人脸进行研究。在这些领域中，人脸的生成和模拟一直是难点和热点。

一、基于形变模型的三维人脸重建的一般步骤

基于形变模型的三维人脸重建过程，可分为两个步骤：首先是建立模型，其中包括获取原始人脸数据作为模型的基础数据、对原始人脸数据建立像素级的对应，最后建立三维人脸参数表示模型；其次是模型匹配，针对给定人脸图像，使用模型进行匹配，通过不断调整模型参数来实现三维人脸的自动重建。如图1所示是形变模型的人脸重建过程。首先，使用三维扫描仪获取三维人脸数据，并进行规格化处理，形成三维人脸数据库。然后，通过三维人脸数据库进行计算，得到三维形变模型方法所使用的特征脸数据，在通过形变模型的方法，将二维图像与三维模型进行匹配，得到最终的三维人脸

图1 重建过程

二、形变模型的获取

本文提到的理论与实验所基于的三维人脸数据库，是基于一个大规模三维人脸数据库所建立的。三维人脸数据库当中的数据使用CyberWare扫描仪进行获取，其中的人脸数据的包括人脸几何信息和RGB纹路信息，目前共到达2000多人的三维人脸数据。这些人脸数据均使用网格重采样方法建立了像素级对应，即表示为统一的向量形式，即模型中所有表示人脸的向量，其像素点的数据一致，三角网格的结构也一致。在这里，我们从人脸数据库中挑选了有代表性的200个三维人脸数据（男女青年各100）作为模型基础数据来建立形变模型。从形变模型的基本思想来看，如果用和来表示原型人脸中的像素和纹理，则通过它们的线性组合，可以产生新的人脸向量：。其中，是原型人脸的组合系数，且，。最终获取形变模型，如图2所示。

图2 形变模型图3 重建结果

三、形变模型匹配

形变模型的匹配过程实际上就是针对特定人脸图像的三维人脸重建过程。对于给定的二维人脸图像要进行三维重建，实际上就是要调节模型的线性组合系数，使模型三维人脸在相同视点的图像与给定人脸图像的误差最小。如果使用图像对应像素点的灰度差的平方和作为两图像的误差，则要求模型组合参数使得下式最小：

（3-1）

其中是给定人脸图像，是三维模型人脸在某视点观察得到的人脸图像，由光照模型和摄像机模型来决定。接下来，还要确定光照模型，考虑到计算的复杂性和图像耳朵实际效果，这里采用Phong光照模型，此时模型图像在点（x，y）的颜色值有下面形式：

（3-2）

其中：（3-3）

这里、是环境光和直射光的强度，是镜面反射系数，L、N、F、V分别是点（X、Y、Z）处的入射方向、法向、反射方向和视方向，n是表面光滑系数。，的计算类似。有了三维人脸模型的图像表示形式，则（2-4）式中的误差可以看作关于摄像机参数和光照参数（一起用表示），以及模型组合参数，的函数，记为，从而使用问题就变成了对函数的最小优化问题。

四、实验结果与应用

输入的正侧面图片和一般人脸模型，经图1的流程处理，最终获得具有纹理的三维人脸模型。如图3所示。由于一般人脸模型中的非特征点数量庞大，所以如果能缩短非特征点从一般人脸模型到特定人脸模型映射的时间，则系统重建效率就能提高。本文使用改进的分区域差值算法，对非特征点进行变换，缩短了一般人脸模型的轮廓变换时间。而且本文采用了新的全视角人脸纹理生成流程，提高了三维人脸的逼真性。表1显示了本文方法与其他相关文献方法的重建时间比较。

表1 重建时间比较

本文研究的三维人脸模型重建，是生成具有丰富真实表情的三维人脸的基础。例如：FACS(基于面部运动编码系统)等系统。该类系统能控制三维人脸模型上相关特征点的运动，从而使三维人脸具有丰富的人脸表情（喜、怒、哀、乐）。

五、结束语

本文研究了基于形变模型的三维人脸重建，并且在目前的算法上提出三点改进。

1.在基于分区域差值算法中，我们采用欧式距离最短的准则，来确定与某个非特征点最相近的两个特征点。对一般人脸模型中的非特征点进行坐标变换，缩短了一般人脸模型轮廓变换的时间。

2.在图像拼接算法中，采用新的加权因子，使重叠区域能非常平稳的过渡，并且不会出现亮度跃变现象。

3.使用了新的全视角人脸纹理生成流程。首先采用改进的图像拼接算法，拼接一幅完整的人脸纹理。然后使用拉普拉斯塔形分解对人脸纹理图像进行二次融合，并最终得到全视角人脸纹理。

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