[发明专利]一种基于图像技术的二维结构模型重构方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于图像技术的二维结构模型重构方法及系统，涉及二维结构模型重构技术领域，该方法包括：对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息；根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息；通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线；根据所述高保真曲线，重构二维结构模型。本发明实现二维结构型高保真度参数化自动重构，具有鲁棒性和时效性，为后续参数优化或加工制造提供基础。

技术领域

本发明涉及二维结构模型重构技术领域，特别是涉及一种基于图像技术的二维结构模型重构方法及系统。

背景技术

目前二维结构特征的拓扑优化结果存在边界不光滑、难以参数化、人工操作繁琐等问题，无法直接应用于后续工作。

现有的二维结构特征的拓扑优化结果的参数化重构方法可以解决由拓扑优化结果带来的棋盘格现象，但没有解决拓扑优化结果不连续、“孤岛”、过小的结构特征等情况。现有的二维结构特征的拓扑优化结果的参数化重构方法可以实现二维简单样条曲线拟合，并存在控制点数量过多，轮廓特征拟合过强且效果不可控的缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像技术的二维结构模型重构方法及系统，解决了二维结构特征的拓扑优化结果存在的边界不光滑、难以参数化、人工操作繁琐等问题，实现二维结构型高保真度参数化自动重构，具有鲁棒性和时效性，为后续参数优化或加工制造提供基础。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

第一方面，本发明提供了一种基于图像技术的二维结构模型重构方法，包括：

对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息；

根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息；

通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线；

根据所述高保真曲线，重构二维结构模型。

可选地，所述对密度值图像进行前处理，得到完整且连续的黑白图像信息，具体包括：

基于二维结构特征的拓扑优化结果，采用截取图片方式获得密度值图像；

根据设定的灰度阈值，对所述密度值图像进行黑白二值化，得到二维结构特征的拓扑优化结果为白色、背景为黑色的图像信息；

根据设定的开、闭运算次数及相应的滤波核大小，对所述图像信息进行处理，得到完整且连续的黑白图像信息。

可选地，所述根据所述黑白图像信息，确定轮廓像素点的坐标信息，具体包括：

基于Canny算子捕捉所述黑白图像信息的封闭轮廓；

基于所述封闭轮廓，确定轮廓像素点的坐标信息。

可选地，所述通过均匀取点方式或贪婪加点方式对所述轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点，具体包括：

对于简单轮廓，通过均匀取点方式对简单轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

对于复杂轮廓，通过贪婪加点方式对复杂轮廓像素点的坐标信息进行处理，确定最优控制点；

其中，所述简单轮廓为拐角个数小于设定阈值的轮廓；所述复杂轮廓为拐角个数大于或者等于设定阈值的轮廓；所述贪婪加点方式为在均匀取点的基础上使用贪婪算法或强化学习算法的方式。

可选地，所述对所述最优控制点进行曲线拟合，得到高保真度曲线，具体包括：