O reconhecimento automático de recursos de modelos CAD (Parte 2)

Continuação - http://rishivadher.blogspot.pt/2012/11/o-reconhecimento-automatico-de-recursos.html
1. Introdução
Característica tecnológica tem-se tornado num padrão modelo para a modelação de produtos e o seu desenvolvimento em sistemas de CAD/CAM, havendo actualmente duas abordagens bastante populares, que é o desenhar pelas características de modelação e o reconhecimento das características de modelação a partir dos modelos de CAD. Durante as últimas duas décadas foram realizadas investigações significativas para o reconhecimento de formas e características de modelos CAD e de componentes de maquinação e modelos de chapa quinada, mas tendência actual no desenho de produto é a utilização de superfícies de forma livre baseadas NURBS, que tem a necessidade de atender aos conceitos estéticas e funcionais. Sendo estes produtos são produzidos utilizando processos de manufactura como seja moldes por injecção, forjamento, quinagem através ferramentas que utilizam moldes com superfícies correspondentes de forma livre.
Literatura documenta sobre o trabalho de investigação é muito escassa em como reconhecer as características dos modelos CAD através de com superfícies livres. Em particular nenhuma obra parece estar a direccionar-se para o reconhecimento de características a partir de superfícies de modelos CAD desenhados de forma livre e representados em formatos como STL, que é um formato universalmente suportado por todos os sistemas de CAD/CAM actualmente. O reconhecimento destas características irá ser muito útil para a criação e automação do desenho técnico que em muitas situações do desenvolvimento do produto para a sua manufactura e aonde as superfícies de forma livre são utilizadas, que incluem o processo de planeamento automatizado do desenho da ferramenta do modelo CAD a quinar, do molde da superfície do modelo CAD, e gerando malhas de boa qualidade para simulações, assim como a reutilização das características de modelação do modelo CAD, e outras. Sendo portanto estas talvez estas as que exijam o melhor desenvolvimento de técnicas mais eficientes para o reconhecimento automático de características das superfícies de produtos modelados de forma livre e de produtos CAD para permitem a integração em sistemas de CAD/CAM.
O trabalho de investigação descrevido neste post é motivado pela observação acima, pelo que o trabalho se concentra principalmente no desenvolvimento de algoritmos de reconhecimento automático e de uma variedade de recursos de saliências e cavidades a partir de modelos CAD de superfície de forma livre de peças de quinagem que aprecem representadas no formato STL. E o resto do post está organizado de forma que na segunda secção é apresentada a revisão da literatura relevante sobre o reconhecimento de recursos a partir de modelos CAD de superfície de forma livre, a terceira seção 3 descreve a arquitectura modular do sistema desenvolvido. A taxonomia de recursos da quinagem pode ser considerada na seção seguinte, que acende à seção que apresenta os temas dos ficheiros e a cura modelo e construção da topologia, assim como os algoritmos de segmentação da região do modelo que tentar-se à demonstrar, a metodologia e regras para o reconhecimento desses recursos, através de alguns casos de estudo resumindo-se na ultima secção.
2. Revisão da literatura
Investigador a nível internacional tem-se focado no desenvolvimento de algoritmos para vários o reconhecimento de formas simples de modelo CAD usando técnicas de reconhecimento sintácticos de padrões baseando-se em gráfico baseado, por localização descritiva, com base em regras em redes neuronais artificiais. A maquinação abrange principalmente a fresagem formas prismática de peças obtidas através de estampagem simples ou por quinagem, podendo ter cavidades ou furações.
Alguns investigadores baseando-se no algoritmo CAPP apresentaram o c-espaço dos processos de fresagem para modelar de forma livre poderem as cavidades moldantes através das superfícies CAD. Características do tipo e volume prismático de fresagem, como faces, superfícies, boleados, chanfros, cavilhas de cavidade, e volume que são extraídos através de uma abordagem baseada em regras. Aqui tentara-se à descrever a implementação de CAPP considerando esses recursos limitados à fresagem, podendo se descrever um algoritmo para a extracção das características da maquinação de modelações B-Rep de superfícies livres para uma maquina de três eixos. O algoritmo de descida recursiva é empregada para extrair volumes de forma livre que são regiões de maquinação essencialmente utilizados para CAPP e geração de código CNC. O algoritmo não pode distinguir as características genuínas da forma livre e não-comuns das características 2.5D tais como os boleados e chanfros. Poderá haver a representação de um algoritmo para reconhecer os recursos de maquinação de cavidades de forma livre das cavidades a partir de um modelo da peça maquinada em CAD no formato de arquivo step usando técnicas baseadas nas regras já existentes. A limitação da abordagem proposta é o requisito para optimizar a orientação da peça antes de iniciar o reconhecimento da característica geométrica, poder-se à descrever um algoritmo baseada em regras para o reconhecimento de ambos dos recursos simples e complexos com rostos de forma livre que podem exigir quatro ou cinco eixos. As características podem ser classificadas em três classes principais remover - superfície, remover- à volta, e remover – através, e outras doze subclasses baseadas na maquinação NC e as considerações das ferramentas e a trajectória das ferramentas. A abordagem é limitada em termos das regras implementadas para limites das formas livres que não são capturadas como são assumidas que as regiões com curvaturas são separadas por arestas afiadas, e apenas as zonas planares comuns às faces partilhadas são identificados pelo sistema de reconhecimento. Havendo algumas apresentações para abordagens para reconhecer as regiões de maquinação nas formas e de modelos STL e de com modelação de forma livre maquinada à parte, sendo que a técnica utilizada para o reconhecimento STL é um algoritmo de segmentação baseada num nítida detecção e instalação da peça e o algoritmo é uma aplicação muito específica.
Alguns investigadores apresentam métodos actuais de reconhecimento e simplificação das características os modelos de chapa quinada de superfícies livres, baseado em regras que reconhecem os recursos como furos e boleados para alcançar melhor qualidade nas malhas geradas automaticamente para análise através dos elementos finitos.
Existem no mercado actual formas de reutilização do desenho do modelo para o desenho conceptual dos produtos produzidos através de superfícies livres. O reconhecimento das funções pode ser feito para que as características possam se ser parametrizada de forma livre e que podem ser reutilizados para um desenho futuro. A técnica de maquinação de superposição de camadas pode ser usado para reconhecer funções que colidam como depressões e furos dos dados adquiridos do espaço tridimensional. O sistema relatado pode ter a limitação das parametrizações complexas que caracterizam as formas livres, a intervenção do utilizador é necessária durante a correspondência modelo que pode ser subjectiva levando a formas que não sejam únicas. Alguns investigadores apresentam um algoritmo para funções de copiar e colar de forma livre a partir de uma superfície de forma livre para outro plano usando campo de deslocamento e operadores de parametrização de planos, pelo que permite aos desenhadores mecânicos através de um mecanismo intuitivo para a transferência de marcas de elementos de um objecto para outro. Aqui a função da forma livre é seleccionada manualmente com uma caneta digital, e a entrada para o sistema é através de formatos comuns com malhas triangulares, podendo ser concebidas através de funções de superfícies primarias, superfícies alteradas pela função, superfície de funções auxiliares, funções de superfícies auxiliares, e funções de transição das superfícies baseadas no modelo do desenho. O trabalho proposto é um quadro de recursos parametrizados que levará rapidamente ao desenho de superfícies livre.
A identificação das arestas é baseada nas cavidades e elevações de características de sólidos de forma livre representados como modelos B-Rep apardados com superfícies NURBS, a angularidade das faces e das superfícies G1foram utilizadas para identificar os limites dos recursos, a origem do trabalho pode ser a separação das peças complexas em conjuntos de componentes menores usando as características identificadas que podem ser seguidas facilmente e produzidos e montadas de modo a formar a forma desejada, e o algoritmo que foi capaz de identificar os recursos das cavidades e elevações que não são limitadas pelas arestas do modelo geométrico.
Outros métodos para a identificação de formas geométricas primitivas como planos, esferas, cones de uma malha de elementos finitos ou um conjunto de pontos de uma peça mecânica com o fim de melhorar a qualidade da superfície das malhas para as aplicações CAE. Esse método pode propor uma técnica de interpolação difusa para a construção das falhas das superfície locais em torno de um vértice que é então usado para calcular as curvaturas principais e fazer a classificação do tipo de superfície, este conjunto não considera o método das partes de superfície de forma livre e presume que o conjunto de pontos é denso e livre de ruído.
Apresentação de outros métodos propõe como seja o do reconhecimento facial automático baseado na representação malha 3D da face e dados de nuvens de pontos, mas não existem muitas características específicas que fossem reconhecidas a partir do modelo de malha gerada durante as tarefas de reconhecimento facial, assim como podem existir de modo semelhante o reconhecimento das características faciais, tais como a forma da linha da mandíbula, da testa e da bochecha baseada na forma e curvatura medidas da superfície da face a partir da nuvem de pontos, mas este trabalhos de reconhecimento facial é um domínio bastante específico.
Alguns textos revelam que o trabalho de investigação é muito escasso no se relata sobre o reconhecimento automático de recursos a partir de modelos CAD de superfícies de forma livre, assim como o trabalho de reconhecimento de recursos de modelos de superfícies livres que representem processos de chapa quinada. Caso fosse desenvolvido poderia ser um utilitário CAD com base em receber ficheiros STL que são formatos universais e que suportam todos os sistemas de CAD/CAM. Além do reconhecimento desses dados recursos a um determinado processo possam depois manter essa ligação na aplicação para as tarefas a realizar do planeamento da produção, assim como criarem o registo para o arquivo, também pode ser possível que as malhas se refinem para as simulações CAE, e possa-se depois reutilizar ou redesenhar o determinado recurso do produto a desenvolver.
O origem da pesquisa para este post apreçar o desenvolvimento de uma sistema de reconhecimento automático de recursos de modelos CAD de superfície de forma livre representados num formato STL, alguns problemas de concepção e implementação do determinado sistema a ser se desenvolvido são debatidos nas seções a seguir.
3. Modularidade da arquitectura do programa
Modularidade
IMAGEM01
A IMAGEM01 mostra a modularidade do programa no sistema. A entrada do no sistema é o modelo CAD de superfície de forma livre da peça de um determinado processo de produção, no formato STL.
As superfícies dos modelos de forma livre são geralmente representados num sistema CAD usando superfícies NURBS aparadas ou como um modelo de malhas de um STL e esse tipo de ficheiro do modelo CAD é escolhida para ser representado, isto porque todos os sistemas CAD/CAM são capazes de importar/exportar modelos CAD neste tipo de formato que é um universal de na troca dos formatos CAD, assim como o algoritmo ser suficientemente genérico para funcionar em qualquer sistema de CAD/CAM, e também este tipo de ficheiros utiliza triângulos para representar a peça o que torna mais uniforme que as splines e as suas subdivisões. As malhas triangulares com a extensão STL está a ganhar maior aceitação em várias aplicações tais como no desenho do desenvolvimento produtos industriais, em computação gráfica, engenharia inversa, aplicações CAE, inspecção, prototipagem rápida, maquinação CNC e outros. No contexto actual o reconhecimento automático de recursos a partir de modelos CAD de superfície de forma livre de sólidos num formato STL para dirigir o afunilamento dos domínios dos processos de manufactura dos sistemas CAD/CAM.
O sistema de reconhecimento de recursos desenvolvidos nestes post tem algumas funcionalidades nos módulos que se observam na IMAGEM01, e se descreve com algum detalhe:
• Cura do modelo CAD e construção da sua topologia: modelo de entrada STL é curado de erros numéricos de aproximação, erros de orientação das faces, erros entre as topologias das faces triangulares, a reformulação das faces e vértices que são estabelecidas nos pós processamento adequado.
• Segmentação da região, a malha STL triangular é segmentada em tipos de região significativas usando abordagens de segmentação tanto da baseada na aresta e na região da base.
• Reconhecimento dos recursos, as regras baseadas no relacionamento da região adjacência e da região da geometria são aplicados para reconhecer e classificar os seus recursos.
• Representação dos recursos: os recursos reconhecidos são representados como um conjunto de regiões e de sua relação de conectividade, as regiões são representados como conjunto de faces.
• Aplicação para as interfaces dos dados de recurso que podem ser ligados a com referência ao tráfico das aplicações CAD/CAM, tais como os projecto dos desenhos das ferramentas, do processo de planeamento, da construção das malhas para simulações CAE, redesenhar / reutilização de recursos para desenho de produto, e outras
4. Recursos de taxonomia
Recursos de taxonomia
IMAGEM02
Na actual investigação um recurso é considerado como uma região de uma superfície de um forma livre sobre uma peça de chapa quinada, e a IMAGEM02 mostra a taxonomia de recursos de chapa metálica como buracos, entalhes, cavidades, etc. considerados para este post. Estas características foram identificadas como peças de estudo comuns de chapas quinadas produzidas industrialmente utilizando desenhos para os processos de estampagens, quinagem, perfuração, dobragem.
Os recursos são classificados em características base da face, da ponta e baseados na transição entre faces. A face do recurso baseado em mentiras sobre uma face do recurso, e a face baseada na periferia da peça enquanto as características transitivas ficam entre as faces.
Quinagens
IMAGEM03
A IMAGEM03 mostra partes típicas com que este tipo de características podem realizar, podendo o sistema em causa desenvolver aqui alguns reconhecimentos de recursos de taxonomia.
5. Modelo de cura e de construção da topologia
código de exemplo do STL
IMAGEM04
STL (Stereo Litografia ou Língua Triangulação Standard) é um formato de troca de dados CAD modelo que representa como um conjunto de faces triangulares, cada face é representada em termos da sua unidade normal com direcção para o exterior do modelo e três vértices, sendo as suas coordenadas x, y, z, no sentido anti-horário, a IMAGEM04 mostra um típico ficheiro STL e o respectivo modelo CAD STL. O ficheiro STL é muito popular nos sistemas de CAD formato para a troca de dados nas indústrias para diversas aplicações CAD/CAM como prototipagem rápida, gerar trajectórias para a maquinação, o planeamento da operações de maquinação de vários eixos, do modelo no formato STL, mas no entanto existem várias limitações básicas como sob, sobre este tipo de ficheiros. Como por exemplo a ausência de informação topológica seja não há informações de conectividade entre as faces fornecido pelo ficheiro STL, as faces triangulares nos STL são armazenados de forma independente, sem qualquer ordem em particular, mas a informação topologia é muito útil para as operações subsequentes como a cura e segmentação regional e reconhecimento de recursos. Assim como exemplos muitos dos sistemas de CAD geram ficheiros STL que contêm erros de arredondamento numérico, faltando ou alteração de dados, e a presença de dados redundantes, erros na regra de posicionamento dos vértice-a-vértice, erros nas condições nonmanifold, erros de orientação das faces.
meia face
IMAGEM05
Finalidade da cura do modelo e construção topologia é ajustar o modelo a partir desses erros e para a construção do modelo de topologia para utilização posterior.
constrangimentos topologicos
IMAGEM06
O modelo CAD binário ou ascii no formato STL é tomado como entrada e processado ​​para construir a topologia do modelo facetado ou seja, criar uma relação de adjacência entre faces, arestas e vértices. A cura é feita durante a fase de construção da topologia para gerar modelo STL livre de erros, e o principal objectivo do pré-processamento do arquivo STL para a construção de topologia é criar e representação dos dados das faces, como seja a borda face e do vértice numa estrutura de dados adequada. Alguma literatura revela que as estruturas de dados que são desenvolvidas permitem uma rápida passagem para as malhas. Bem conhecidas as faces “winged”, as quadrifaces, e as meias faces nas estruturas de dados em diferentes ambientes. Algoritmos para a cura, para a segmentação da região e reconhecimento dos recursos podem necessitar de orientação da face explícita, fácil e ordenação das faces, a captura de nonmanifold e a verificação da situação limite nas arestas e vértices. Podendo por vezes através da modificação de uma meia face da estrutura de dados ser usada para guardar a geometria e a topologia do modelo CAD 3D ascii. A IMAGEM05 mostra o diagrama esquemático da estrutura de dados implementada, e a IMAGEM06 mostra os passos gerais na construção da topologia. A modificação da meia face da estrutura de dados oferece algumas vantagens.
A primeira vantagem é capaz de capturar os casos nonmanifold, isso é necessário para criar shells para curar modelo STL. A segunda vantagem é que a maioria das consultas para esta estrutura de dados, tais como as faces adjacentes de uma face, facetas adjacentes a uma aresta, arestas incidentes em vértice faces incidente em vértices, são problemas de ordem linear O(n), e essas consultas são usadas na cura e segmentação da região e algoritmos de reconhecimento dos recursos. A terceira vantagem é a orientação da faceta é explicitamente armazenados usando meias faces, que é a informação necessária para que a face com o erro se cura com a orientação do algoritmo. A quarta vantagem é que as meias bordas explicitamente especificam as direcções das faces e as ajudas na fácil travessia da orientação das faces numa ordem particular, a fácil orientação das faces é necessária para o reconhecimento de furos, aumento do reconhecimento das faces, processamento computacional da região de fronteira, relacionamento computacional com as regiões adjacentes à zona de limite de fronteira, e outros. A quinta vantagem pode declarar que as meias faces dizem explicitamente que face está sob consideração, o que é muito útil para algoritmo de crescimento de regiões.
A informação sobre a topologia resultante do modelo CAD 3D ascii curado é importante para uso em operações de processamento subsequentes, tais como a segmentação de região e o reconhecimento de recursos, podendo abaixo observar-se sobre o que trata o módulo de segmentação de regiões.
6. Segmentação da região
Um dos principais objectivos para a segmentação de um modelo CAD 3D ascii pode ser a transformação das regiões significativas. A região é definida como um conjunto de faces ligadas. Uma região significativa é definida como uma região que tem determinadas propriedades geométricas como por exemplo a curvatura, a superfície ortonormal, que é similar em toda a região, e que é mais útil para o reconhecimento de recurso.
segmentacão da região
IMAGEM07
Alguma literatura documenta que o trabalho de investigação neste tipo de activa de desenvolvimento de algoritmos de segmentação de malhas triangulares, mas a abordagem do algoritmo de segmentação das malhas triangulares é bastante afectado pela natureza de onde e como a malha triangular é obtida. A maioria dos trabalhos relatados com densas malhas triangulares a partir de pontos de digitalizadores a laser ou criado por algoritmo que gera de malha. Em comparação a malha triangular STL gerado por um sistema de CAD sistema é optimizada para uma malha triangular não uniforme a nível da distribuição dos vértices, onde as regiões planas ou regiões quase planas estão grosseiramente representadas por grandes triângulos enquanto nas zonas altamente curvadas são representadas por um grandes números de pequenos triângulos. Superfícies regradas são representadas por longos e aguçados triângulos caracterizados por pequenas bases em frente de um pequeno angulo agudo oposto a este, assim a variedade na natureza dos triângulos representa as características da geometria subjacente. A IMAGEM04 mostra a variação da manha de um ficheiro STL, mas muito pouco trabalho é relatado na segmentação deste tipo de malhas triangulares que são geradas a partir de um sistema CAD.
A investigação desenvolvida por segmentos das malhas do modelo STL, com regiões fronteira bastante definidos de acordo com os critérios de ângulo diedro assim como através de aplicações específicas. Dificilmente qualquer trabalho é relatado sobre a segmentação e transições das malhas considerando-se superfícies de forma livre, onde os limites da região não são nítidas, assim como a classificação os diferente tipo de regiões segmentadas a partir de picos, poços, e outros de um modelo CAD 3D ascii, e este tipo de algoritmos de segmentação, sendo os algoritmos para este tipo de ficheiros CAD 3D bastante específicos e pouco ou sem capacidade de serem genéricos. Podendo no entanto com alguma observação analisar a segmentação das regiões de transições das faces triangulares geradas a partir de um sistema de CAD, isto tendo em conta zona de fronteiras afinada e lisas, e a classificação geral das regiões num ambiente natural, a IMAGEM07 mostra o diagrama modular de um processo de segmentação de uma região, abaixo tentara haver um noção disso.
6.1. Detecção de recursos através de faces
aresta fina
IMAGEM08
Um recurso de uma aresta afiada é defenida como uma aresta interna com uma angulo diedro, seja um angulo diedro entre as faces que partilham uma aresta e o angulo ser maior que o valor limiar. O recurso de uma aresta não afiada é definida por arestas internas adjacente às faces dos finos triangulos, quase como um agulha orientados de tal modo que pelo menos um dos ângulos opostos da ponta é menor do que um valor limiar e pode ser tomada menos de dez graus, enquanto que um triangulo em forma de agulha tem os seus ângulos menores que um valor limiar, enquanto que um triângulo em forma de agulha pode ter um angulo de cento e sessenta graus, uma fronteira da aresta pode ser também considerada como um recurso. A IMAGEM08 mostra as arestas afiadas e não afiadas e os vértices correspondem ao recurso das arestas que são denominadas como vértices de recurso. O recurso das arestas separa as regiões com uma nítida fronteira ou com regiões com estrutura diferente de triângulos ou seja com malhas densas e grosseiras, a deteção de arestas apresenta-se principalmente para auxiliar a região a crescer dentro dos limites e evitar problema de uma região superpor outra região. Para a segmentação de regiões o algoritmo pode envolver três possiveis passos para a detenção de recursos afiados de arestas. Sendo a primeira a identificação das aretas nos recursos, a segunda a filtragem dos recursos das arestas não afiadas, a treceira e ultima o crecimento das arestas do recurso. Podendo abaixo haver a descricição promenizada dos par aos passos.
Trashold
IMAGEM09
Para a geração de arestas de recursos, em que os s recursos das arestas afiadas, não afiadas e com zona de fronteira são identificadas são identificados com base em critérios enumerados anteriormente como seja através de ângulos diedro, triângulo finos, acosionalmente as arestas não afiadas também são geradas durante o processo e que necessitam de ser filtradas, a IMAGEM09 mostra as arestas que forma geradas automaticamente.
filtro de arestas

IMAGEM10
Os filtros dos recursos de arestas não afiadas indesejadas são utilizadas nas propriedades geométricas importantes utilizadas para filtrar recursos de arestas curso que são a relação do rácio entre a altura e o comprimento (rácio a/c) e a média do comprimento dos vértices das arestas ( ̄xc), então o racio de a/c é proporção de um triângulo que indica a estrutura do triângulo. Valore altos de a/c sugere um triângulo grande fino enquanto o rácio baixo a/c sugere um triângulo obtuso. Um triângulo plano é definido como tendo um ângulo maior do que um ângulo de limite que pode ser tomado como 160 graus. O comprimento médio das arestas no vértice ( ̄xc) sugere uma distribuição das estruturas à volta do vértice da face, dois vértices com ( ̄xc) semelhante sugerem que ambos os vértices têm estruturas semelhantes e faces que o rodeiam.
becos sem saída
IMAGEM11
As as regras que se seguem foram desenvolvidas para a filtragem das arestas que apresentam ser se indesejadas a partir da primeira regra da filtragem regra observa-se que a maior parte das extremidades apresentam partes indesejadas que são triângulos muito obtusos e estão incidentes sobre o vértice obtuso. Para o algoritmo corrente o ângulo de limiar para o triângulo obtuso é tomado como 160 graus como se vê na IMAGEM10 um triângulo obtuso “TO”. As arestas dos recursos de arestas “RA1” e “RA2” incidem na aresta obtusa no vértice central em “vo” que são recursos dos vértices com característicos por definição, e os recursos de arestas “RA1” e “RA” são candidatos para a a filtragem das arestas, e “TA1” e “TA2” são triangulos adjacentes ao “TO” triangulo obtuso em relação aos recursos de arestas “RA1” e “RA2” respectivamente. Os vertices opostos “v1” e “v2” dos recursos de arestas “RA1” e “RA2” respectivement, mas existem três casos possíveis para a filtragem, sendo o priemiro caso de não filtrar os triangulos adjacentes “TA1” e “TA2”, o seundo caso o de filtrar o triangulo adjacente “TA1” ou o triangulos adjacente “TA2”, o treceiro e ultimo caso é o filtra ambos os triangulos adjacentes “TA1” e “TA2. As seguintes regras são aplicadas para cada um dos três casos.
crecimento do recurso
IMAGEM12
O caso 1 se a relação do rácio entre a altura e o comprimento H/L de “TA1” e “TA2” que estão abaixo do valor limiar e com uma percentagem acima do valor limiar a diferença esta abaixo do valor limiar que então não é filtrada por “RA1” e “RA2”, assim sugerindo que “RA1” e “RA2” separa a região fronteira uniformemente triangularmente por “TA1” e “TA2” por um zona sugerida por “TO1”
O caso 2 se a diferença percentual entre a altura de “TA1” e “TA2” está acima de um valor limiar de diferença e percentagem em ( ̄xc) seja o comprimento médio das arestas no vértice em “v1” e “v2” estiver acima de um valor limiar então filtrar a aresta característica cuja altura a relação comprimento é menos entre os dois, esta regra sugere que regiões indicadas por “TA1” e “TA2” têm uma estrutura diferente dos triângulos e a borda característica que separa a região que possui uma estrutura melhor triangular é mantida.
O caso 3 se o rácio entre a altura e o comprimento de “TA1” e “TA2” é inferior ao valor médio limiar então filtra-se os resultados de “RA1” e “RA2”, esta regra sugere que “TA1” e “TA2” são da mesma estutura que “TO1” e que não exite a necessidade para a separação dos recursos das arestas.
A segunda regra da filtragem apresenta a isolação dos filtros das arestas isoladas cuja relação altura das faces adjacentes é inferior a um valor limiar o que sugere que as regiões fronteiras em ambos os lados da característica da aresta é composta de estruturas semelhante aos triângulos. A IMAGEM09 mostra o resultado após a filtragem as regras acima de filtragem foram identificados através da observação da malha STL gerado por sistemas de CAD como Autodesk Inventor ou Fusion 360, sendo que os limiares escolhido para o rácio de H/L e a diferença de percentual de ̄xc, assim como a diferença de altura percentual, a taxa de altura lado das faces que são validadas com diversos modelos usados em casos de estudo.
O crescimento dos recursos das arestas pode ser visto na partir da IMAGEM09 que existem alguns recursos de arestas não detectados que podem ser capturados pelo crescimento dos recursos das arestas detectadas num caminho ideal, a direcção do crescimento é mantido usando as metade da característica da aresta a que correspondente, assim o algoritmo implementado para o crescimento dos recursos das arestas pode ser observado abaixo.
Primeiro para encontrar a aresta inicial de recurso interno em que um dos vértices não tem conexão com outros vértices na região fronteira que liga ao próprio vértice inicial.
Segundo para encontrar a zona de crescimento a partir de início da aresta e aquisição da lista dos recursos das arestas conectadas até atingir um beco sem saída ou seja encontrar um limite ou fazer um cruzamento como se vê na IMAGEM11 ou sem recurso de aresta mais existe para ser adicionado quando acorre o cruzamento e quando a extremidade da aresta pertence ao meio do vértice do início já abrangid , e se um desvio é encontrado ao obter a lista de como crescimento de um vértice com se vê IMAGEM11 os recursos das arestas iniciais “TO”, e dessa forma de crescimento podem ser cultivadas desde que tenha mais do que duas arestas de recursos.
Cos-1((ei-ein2).(ej-ejn2))/(|ei-ein2|.|ej-ejn2|)<δ (1)
Terceiro para o crescimento da zona de fronteira bidireccionalmente pode ser considera a IMAGEM12, deixando “ei” ser o recurso da aresta actual em consideração e “vi” ser o fim do vertice. Para obter os vértices em “vi” e projectá-los para o plano tangente a “vi” plano tangente passa a “vi” calculado à normal de “n” e é normal ao plano normal de “vi”, adqueire-se o angulo “teta” de desvio de “ejp” que é a projeção da aresta de “ej” que vai até “eip” a projecção da aresta “ei”. A aresta “ej” que tem o ângulo de desvio inferior a um valor limiar δ que é adicionado à lista de arestas de recursos, podendo ser ver na formula (1). Se houver mais do que uma aresta que satisfaça a condição esta condição, a extremidade adjacente das arestas cuja relação da altura é máximo está seleccionado, assim o crescimento é terminado quando um circuito fechado é formada ou quando um recurso é encontrado ou se não existirem mais arestas junto do vértice “vi” que satisfaçam os critérios do ângulo de limiar. E este processo de crescimento é feito bidireccionalmente ou seja é primeiramente cultivado a partir da aresta inicial anterior se não é um beco sem saída e em seguida a partir da primeira aresta inicial, a IMAGEM09 mostra o resultado após o crescimento.
O último passo é a repetição do primeiro e terceiro passo até que não existam arestas de início não utilizaveis disponíveis para a formação de uma zona de crecimento.
6.2. Identificação do tipo de região superficial
Continuação - http://rishivadher.blogspot.pt/2014/03/o-reconhecimento-automatico-de-recursos.html
Enviar um comentário