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3D打印在建筑结构中的应用

发布时间:2018-12-26 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    3D打印在建筑结构中的应用作者: 宋全记   【摘要】本文介绍了3D打印建筑结构的一般过程,选取马尔可夫方法对图像去噪、分割和轮廓提取,利用马尔可夫随机场进行3D结构的重建,并通过遗传算法完善建筑结构,同时分析了以上过程的优点和不足。
  【关键词】3D打印;马尔可夫随机场;建筑结构
  0 引言
  3D打印,是快速成型技能的一种,它是一种以三维设计软件数据为基础,运用液体、粉末等可粘合材料,通过逐层累加的方式来构造物体的技能[1]。以具有周期短、成本低、操作大略、精准度高为特点的3D打印技能的发展与逐步成熟,是第三次工业革命的重要标志之一[2]。
  本文联合3D打印技能的主要特点,介绍在建筑结构中应用3D打印技能的方法,同时提出以照片建模方式来简化3D建模过程,以改善传统手动建模时间长、难度大的不足,并通过机器学习及遗传算法给出合理的建筑结构,尽可能的削减不合理的结构设计。
  1 图像处理
  3D打印所需的数据常常是通过CAD等三维软件制作生成,往往制作周期长、难度大,本文提出通过照片的方式建模。
  1.1图像去噪
  与日常3D打印物体相比,建筑结构的打印实体常常对照大,且图像质量无法保证,因此需对图像进行去噪处理。本文选取马尔可夫去噪方法[3]:
  1.将图片转换为灰度,便于简化计算;
  2.假如本图片是理想图片没有噪点,而且有噪点的图片噪点数量对照少,那么理想图片和噪点图片对应像素间必然相关;
  3.我们同样能够假如在一个小范围内,每个像素同其周围的像素间也必然存在联系;
  4.能够将他们之间的联系用能量表示:
  公式1-1
  这里能够改变相邻像素的位置,以期达到更好的效果
  公式1-2
  式中的m、n分辨表示距离像素xi的距离。
  1.2 图像分割和轮廓提取
  图像分割能够看作是将有相似密度的像素群进行分类的过程,同样能够选取马尔可夫方法[4]:
  1.将图像划分为n个区域,使得同一区域的像素同其他区域像素相对独立;
  2.计算每个像素在这些区域的能量;
  3.计算每个像素对应区域:
  公式1-3
  其中如果考虑相邻像素的影响,能够将投入公式中
  公式1-4
  公式中是对应相邻像素能量的变化阀值。
  4.降温并设置对应阀值。
  2 结构建模
  对于以上得到的轮廓信息,还不足以直接生成3D模型,因为该信息是在二维平面的,缺少深度信息。对于深度信息的恢复,常见的方法有从明暗恢复形状,从纹理恢复形状,从阴影恢复形状,利用多光源信息等。由于对于建筑结构,很多信息是已知的,所以能够直接从已知的知识中重建形状。
  2.1 3D重建
  对于大略的结构,比如立方体、圆柱体,能够根据立体几何知识加以重建;对于复杂的结构,能够选取马尔可夫随机场确定相应结构[5]。
  1.参数化每个超像素点的位置和方向信息;
  2.发掘图像特征和深度信息;
  3.发掘连接结构、共面结构和共线结构;
  4.选取机器学习技能,利用以上知识恢复重建3D结构。
  实际操作中,对于不正确的恢复可选取贝塞尔曲线加以修复:
  公式2-1
  2.2 建筑构造
  对于建筑构造,能够选取遗传算法,给出合理的建筑结构,尽可能的削减不合理的结构设计。以平屋面建筑构造为例[6]:
  1.初始化种群:立墙、女儿墙、变形缝、雨水口、烟囱、屋面检修孔、屋面出入口、檐沟、挑檐等构造;
  2.适应度计算:对构造个体在不同位置及大小进行适应度计算;
  3.选择运算:选择不同个体进行遗传操作;
  4.交叉运算:以某一几率相互交换某两个个体之间的局部染色体;
  5.变异运算:对个体的某一个或某一些基因值按某一较小的几率进行改变;
  6.反复以上过程,直到得到可接受的结果。
  3 探 讨
  图像处理局部,图像去噪本文选取了马尔可夫去噪方法,针对不同图像不同噪点强度,相邻像素的选择也不完全相同;图像分割和轮廓提取,也同样需要抑制阀值和冷却温度来确保正确度;结构建模局部,机器学习实例的数量以及图像与训练实例的相似度,对3D重建的正确度影响很大;同时,遗传算法中个体适应度及变异运算也需要针对不同构造加以修正。
  由于机器学习技能的兴起,也能够考虑将机器学习算法(比如卷积神经网络)应用于建模局部。比如训练二维图像和3D结构之间的关系,预测已知图像的3D结构。但这种方式目前训练样本往往很大,训练速度慢,机器要求高。但其正确性和智能性却是其他算法无法比拟的。
  因此,在实际建模过程中,每个环节都需要人工干预,对错误和不足准时进行修正;同时,这种建模方式的精度自然要低于纯手动建模的方式,但效率要比纯手动建模高很多。
  4 结 语
  本文介绍了3d打印在建筑结构中的应用,给出了一般的建模过程,并针对每个步骤给出明白决方案,同时也分析了照片建模的不足。相信随着3D打印技能的进步,必将推动建筑相关行业的发展与成熟。
  [1] Huaiyu Wu. 3D printing: 3D creation via intelligent digitization. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2014 (in Chinese) 吴怀宇. 3D打印:三维智能数字化创造. 北京: 电子工业出版社, 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.
  [4]Tama?s Szira?nyi.Image Segmentation Using Markov Random Field Model in Fully Parallel Cellular Network Architectures.Real-Time Imaging 6, 195-211,2000.
  [5]Ashutosh Saxena,Min Sun,Andrew Y. Ng.Learning 3-D Scene Structure from a Single Still Image. International Journal of Computer Vision (IJCV), Aug 2007.
  [6]J. F. GONC?ALVES.A GENETIC ALGORITHM FOR THE RESOURCE CONSTRAINED
  MULTI-PROJECT SCHEDULING PROBLEM.AT&T Labs Research Technical Report:TD- 668LM4.2006
  姓名:宋全记
  出身年月:1981年06月
  性别:男
  学历:硕士
  职称:讲师
  事务单位及教学系:四川建筑职业技能学院 信息工程系
  研讨方向:计算机应用
  手机:18990277797
  邮箱:9637136@qq.com
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