一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106445981A(43)申请公布日2017.02.22(21)申请号201610085831.2(22)申请日2016.02.15(71)申请人哈尔滨理工大学地址150080黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号(72)发明人王亚萍王磊葛江华寇晨光赵强(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图6页(54)发明名称一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法(57)摘要本发明公开了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，读取ASCII格式的STL网格模型，提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息，并建立拓扑关系；根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置，确定STL网格模型中每一层的切片厚度；求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化；切完一层后进入下一层进行切片，直至遍历所有的切片片段，切完后生成轮廓环。本发明中小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点，通过对交点数据的小波分解，完成小波重构并得到低频和高频的系数，通过对系数分析输入信号，并进行定量化的分析结果，完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。CN106445981ACN106445981A权利要求书1/2页1.一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、读取ASCII格式的STL网格模型，提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息，并建立拓扑关系；步骤2、根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置，确定STL网格模型中每一层的切片厚度；步骤3、求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化；步骤4、切完一层后进入下一层进行切片，直至遍历所有的切片片段，切完后生成轮廓环。2.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，其特征在于，步骤1中，拓扑关系的点、边和面的数据结构组成分别为：点数据结构包括点坐标和所述点邻接的面的索引值，面数据结构包括邻接点的索引值和邻接面的索引值，边数据结构包括边的索引值、边的邻接面索引值和两个邻接点的索引值。3.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，其特征在于，步骤2中，所述确定STL网格模型大小及所需要的切片的位置的确定步骤为：①根据所需要的模型精度得到切片总数n、切片厚度t和所有的切平面；②读取STL网格模型的一个三角形面片，根据三角形各点z坐标的最大值、最小值及切片精度反求与三角形相交的K个切平面，1≤j≤n。4.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，其特征在于，步骤3中，求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化的具体步骤为：获取切片平面与三角形面片相交的切片片段：根据STL网格模型中三角形的点、边和面信息，根据相应的直线方程分别求出相对应的交点的坐标值，将相交求得的交点的数据进行小波分解，根据交点数据量及要求的精度确定分解的层数，所用连续小波函数为：；a为尺度因子，表示与频率相关的伸缩，b为时间平移因子；为平方可积函数，f(t)为任意函数；③对重构后的数据信号完成多尺度的分解提取出各层的低频和高频系数；所应用的多小波函数为：，其中所用的多尺度函数为：；通过以上操作后完成了对一层切片数据的压缩并剔除了错误数据点，并形成二维多2CN106445981A权利要求书2/2页变形。5.根据权利要求1所述的基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，其特征在于，步骤4的具体步骤为：（a）按层存储切片平面与三角形面片的所有相交的切片片段；（b）遍历所有切片片段的指示信息，获取二维多变形的初始连接点，并使每一层形成一个二维多边形。3CN106445981A说明书1/5页一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法技术领域[0001]本发明涉及增材制造领域，具体是一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法。背景技术[0002]随着增材制造技术的不断发展，3D打印技术成为了前沿性、先导性的新兴技术，并且对产品设计开发、小批量个性化定制、模型复杂的产品更为适用。在所有的增材制造工艺中，无论是通过CAD造型软件正常造型还是通过逆向工程技术生成零件的网格模型，都必须经过分层切片处理才能将文件数据输入到成型设备中。所以，分层切片数据的精度对3D打印产品的影响较大。[0003]立体光刻(StereoLithographic，STL)数据格式由3Dsystems公司发明，在逆向工程中得到了普遍