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公开(公告)号：CN118762145A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411253719.6
申请日：2024-09-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种扫掠面高精度重建方法，包括获取目标扫掠面的数据信息并得到三角网格模型；计算三角网格曲面的曲率并得到初始路径；根据初始路径拟合得到轮廓曲线；根据轮廓曲线逆向计算修正跟踪路径有序点集，修正跟踪路径有序点集的直线段和圆弧段并拟合得到路径曲线；根据轮廓曲线和路径曲线完成最终的扫掠面的重建。本发明还公开了一种包括所述扫掠面高精度重建方法的管道零件曲面重建方法。本发明通过高斯映射逼近扫掠横截面，通过逆向计算对跟踪路径进行修正，有效避免了跟踪路径的离散误差，同时结合约束以提高路径精度；因此本发明不仅能够实现自动的扫掠面的高精度重建，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN116958236A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310758604.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种二维形状内蕴对称检测方法，包括获取二维形状数据并预处理得到预处理数据特征；提取二维形状的特征点；二维形状特征点在内蕴对称下的匹配；构建二维形状内蕴对称检测求解模型并求解得到最终的二维形状内蕴对称检测模型；将目标二维形状的数据输入到二维形状内蕴对称检测模型中，得到目标二维形状的边界在内蕴对称下的逐点对应结果，完成内蕴对称检测。本发明还公开了一种包括所述二维形状内蕴对称检测方法的二维动物形状对称检测方法。本发明设计了特征对称点对提取算法，建立了二维内蕴对称检测优化模型，并采用交替迭代算法进行模型求解；因此本发明方法不仅能够实现二维形状的内蕴对称检测，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN113421331B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110685021.1
申请日：2021-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种曲面重建方法，包括获取给定曲线曲面上的一个数据点列及对应的法向量；构造初始曲线曲面；计算残差向量；赋予每个点权重、计算最小化步长并更新参数；生成新的共轭向量参数并得到新的共轭向量；生成新的曲线曲面；重复上述步骤直至达到设定条件得到最终重建的曲面。本发明还公开了包括所述曲面重建方法的物体外观检测方法，以及所述曲面重建方法的应用方法。本发明提供的这种基于曲面重建方法的物体外观检测方法及应用方法，构造了以拟插值结果为初值，基于局部支撑径向基函数的隐式几何迭代方法进行点云重建，重建效果更好，而且简单易行，可靠性高，准确性好，精确度高。
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公开(公告)号：CN113792859A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111069850.3
申请日：2021-09-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督形状对应方法，包括获取训练数据和测试数据，生成数据集；对数据集进行预处理；采用特征提取网络对预处理后的数据集进行特征提取；采用针对泛函数的谱流形小波约束优化，得到形状对应的概率密度矩阵，生成初始形状对应模型；提出作用于形状对应网络的无监督损失函数；生成最终形状对应模型；将初始三维形状发送到最终形状对应模型，生成带有初始三维形状特征信息的三维形状模型。本发明，精度高，速度快。并进一步提升了使用深度学习的形状对应算法的准确率，输出形状更加鲁棒。提出的无监督损失函数不需要网络额外的输入或者预先计算其他信息，大大提升了效率。
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公开(公告)号：CN109584371A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811496826.6
申请日：2018-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06T17/20
CPC classification number: G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种空间曲线覆盖三角网格曲面的方法，它先得到网格曲面上所有顶点的测地距离，时间复杂度O(nlogn)，其中n是三角网格上面片的数目。然后通过半边结构的迭代得到测地距离等值线，这样的时间复杂度最大是线性的O(nm)，其中m为等值线环的数目。进而通过图论的方式对于螺旋轮廓线进行拓扑分片，其中克鲁斯卡尔算法的时间复杂度是O(eloge)，e为图中边的数目，但是螺旋轮廓图类似与超树，通过近似可以估计边的数目约等于顶点的数目，因此可以估计出总的时间复杂度为O(mlogm)。最后对于每一个简单区域定义算子进行局部路由并且在简单区域之间进行全局连接这样时间复杂度不会超过O(l)，l为等值线环上所有的顶点数。从全局来看复杂度都不会超过O(nlogn)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115674684B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211307715.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种内部自支撑结构镂空的3D打印方法，包括获取待打印结构的三维模型；将模型转换为实心体素化模型；对实心体素化模型逐层镂空得到镂空模型；基于镂空模型进行迭代体素镂空得到镂空体素模型；对步镂空体素模型进行局部补充，完成内表面生成得到待打印结构的的3D打印模型；根据3D打印模型完成最终的3D打印。本发明还公开了一种包括所述内部自支撑结构镂空的3D打印方法的桌面摆件打印方法。实现了三角网格模型向实心体素化模型的转化，实现了模型内部自支撑结构镂空，最后将体素化模型重新还原成网格模型，完成了空间中3D模型的内部自支撑结构镂空；因此本发明方法的复杂度低，可靠性高，材料节约。
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公开(公告)号：CN115674684A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211307715.2
申请日：2022-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种内部自支撑结构镂空的3D打印方法，包括获取待打印结构的三维模型；将模型转换为实心体素化模型；对实心体素化模型逐层镂空得到镂空模型；基于镂空模型进行迭代体素镂空得到镂空体素模型；对步镂空体素模型进行局部补充，完成内表面生成得到待打印结构的的3D打印模型；根据3D打印模型完成最终的3D打印。本发明还公开了一种包括所述内部自支撑结构镂空的3D打印方法的桌面摆件打印方法。实现了三角网格模型向实心体素化模型的转化，实现了模型内部自支撑结构镂空，最后将体素化模型重新还原成网格模型，完成了空间中3D模型的内部自支撑结构镂空；因此本发明方法的复杂度低，可靠性高，材料节约。
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公开(公告)号：CN109636879A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811495256.9
申请日：2018-12-07
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T11/203 , G06F8/34 , G06T11/206
Abstract: 本发明公开了一种带岛的多边形曲线偏移算法，它首先对各多边形的时针方向进行定向；其次对多边形偏移方向和时针方向进行约定；接着对多边形上各顶点进行凹点或凸点的判定区分；然后对于判定为凹点的顶点采用法向‑线偏移，对于判定为凸点的顶点采用点偏移；再判定局部无效边并去除；最后去除全局无效边即可得到偏移后的曲线。在整个过程中第一步检测曲线方向并且偏移所有的顶点，时间复杂度为O(n)；判定去除局部无效边时，时间复杂度为O(nlogn)；去除全局无效边具有O(n2/log(n))的时间复杂度，总而言之，整个偏移算法的时间复杂度可以被视为O(nlogn)，降低了算法复杂度。
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公开(公告)号：CN109559325A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811467679.X
申请日：2018-12-03
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06T7/13 , G06K9/2054 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于棋谱RGB图像的围棋棋谱识别方法，它包括以下步骤：步骤一、输入棋谱RGB图像；步骤二、对RGB图像进行预处理，去除颜色特性的影响、过滤低频信息；步骤三、粗定位棋盘位置，去除无关信息的干扰；步骤四、识别棋盘线，实现棋盘精确定位；步骤五、对棋盘线的交叉点进行搜索，将交叉点标记无子或黑子或白子；步骤六、输出识别结果。与现有技术相比，本发明能够做到不需要人为设定阈值，且能自动判别棋盘路数，对当前移动端主流网络围棋对弈平台棋谱进行跨平台快速准确识别。
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公开(公告)号：CN118279436B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410687530.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于线框表示的图像风格化方法，包括获取待风格化的目标图像及对应的图像信息并预处理；对预处理的目标图像进行单元格划分，计算每个单元格的灰度值；确定每个单元格的最高点和最低点；分别连接最高点和最低点完成目标图像的基于线框表示的图像风格化。本发明还公开了一种实现所述基于线框表示的图像风格化方法的系统，以及包括了所述基于线框表示的图像风格化方法的百叶窗生产方法。本发明通过创新的方案步骤，对单元格的划分、对每个单元格内最高点和最低点的计算以及对于最高点和最低点的连线，不仅实现了基于线框表示的图像风格化，而且可靠性更高，精确性更好，效果更好。
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