拓扑信息引导的三维点阵结构件内部几何数据获取方法与流程

本发明涉及一种拓扑信息引导的三维点阵结构件内部几何数据获取方法，属于三维点阵材料技术领域。

背景技术：

由于多孔微结构轻质高强的特性，可以在降低自身重量减少材料消耗的同时提供满足使用需求的支撑能力，这样就可以通过合理的调节多孔微结构的密度分布，实现模型质心、质量等物理属性的优化分布，来满足某些特定场合的需求。

近年来涌现出的点阵材料，具有质量轻且强度高的结构形式、开放的内部空间以及有序的多孔结构，在满足承载的同时，又可以满足多种其他功能特性的要求，被广泛认为是最具有应用潜力的结构功能一体化材料。

点阵材料按点阵结构形式分为二维点阵结构和三维点阵结构(以下也称为三维点阵列材料)，其中三维点阵结构是由结点、杆件、面板等几何结构按照一定的规律组合并按照一定周期性规律排列而成的材料，具有较强的抗冲击吸能震动的能力，已经被波音公司等应用于航空航天领域，拥有巨大的应用潜力。

近年来，增材制造技术的不断发展为三维点阵结构的制备提供了极大的便利。但通过增材制造技术制备的三维点阵结构往往会存在许多微观和宏观尺度上的缺陷，容易对制件的尺寸精度和表面完整性产生影响，对于内部填充三维点阵结构的零件，其最终性能与点阵结构的尺寸精度和表面完整性等具有密不可分的关系。因此，需要对三维点阵材料内部的几何数据特征进行测量，用以评判三维点阵结构的性能是否符合实际要求。但是，目前三维点阵结构主要依靠轮廓投影仪等光学仪器实现外部尺寸特征的测量，并需要通过人眼来界定点阵结构测量基准，不但测量效率低、稳定性差，而且无法实现三维点阵结构的内部几何数据的测量。因此，如何测量三维点阵结构的内部几何数据特征，成为亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明要解决技术问题是：提供一种可以快速、稳定的获取维点阵结构件内部几何数据的方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：一种拓扑信息引导的三维点阵结构件内部几何数据获取方法，所述三维点阵结构件采用3d打印机制成，包括多个由结点和杆件构成的三维点阵单元，所述三维点阵单元具有中心对称的拓扑结构；该方法包括以下步骤：

步骤一、通过ct扫描三维点阵结构件得到多帧第一图像，扫描时ct的扫描断面与3d打印机的打印基准面平行；选取每一帧第一图像中预设大小和位置的区域作为第二图像，所述第二图像包含多个完整的三维点阵单元；

步骤二、提取第二图像中的闭合轮廓特征线，所述闭合轮廓特征线包括杆件轮廓特征线和结点轮廓特征线，根据所述三维点阵单元的拓扑结构以及每一帧第二图像中闭合轮廓特征线的数量、分布规律找出结点轮廓特征线和杆件轮廓特征线，然后找到每一帧第二图像中所述杆件轮廓特征线的中心点；

步骤三、按照三维点阵单元的拓扑结构以及每一帧第二图像中闭合轮廓特征线的分布规律，对每一帧第二图像中的三维点阵单元进行分离；然后将分离后的每个三维点阵单元中杆件轮廓特征线的中心点与所述杆件对应起来；

步骤四、通过拟合一个三维点阵单元中对应同一杆件的所有杆件轮廓特征线的中心点得到一直线段，作为该杆件的骨架线；

步骤五、将一个三维点阵列单元内任意两根骨架线对应的空间向量进行点乘，得到这两根骨架线对应杆件之间的夹角。

上述技术方案的进一步改进是：还包括步骤六、依次将每个三维点阵单元内的所有杆件的骨架线进行求交运算，得到每个三维点阵单元内的所有骨架线的交叉点；计算每个三维点阵单元内所有交叉点的重心作为该三维点阵单元的中心点，从而得到相邻三维点阵单元的中心点之间的距离作为三维点阵结构件的周期性间距。作为进一步的改进，可计算所有相邻两个三维点阵单元的中心点之间的距离，然后取平均值作为三维点阵结构件的周期性间距。

本发明提供了一种拓扑信息引导的三维点阵结构件的内部几何数据的获取方法，解决了现有技术中不能测量三维点阵材料内部点阵单元的尺寸特征的问题，而且不再需要通过人眼来界定三维点阵结构件的测量基准，因此测量效率在幅提高，也增加了测量的稳定性。

本发明的创新点主要包括以下几点：

1)本发明采用基于点阵结构的ct扫描数据实现三维点阵单元杆件骨架线的抽取，其主要运算在二维平面上进行，与现有技术中多采用三维重建后再在三维空间中提取杆件骨架线相比，计算量大幅减小，计算速度大大提升。对同一三维点阵结构件来说，因为所有三维点阵单元的内部结构是一致的，所以计算三维点阵单元内任意两个杆件骨架线之间的夹角，并对所有三维点阵单元相对应的两个杆件骨架线之间的夹角取平均值，从而能够减小角度误差，实现夹角的稳定测量。

2)本发明将三维点阵单元简化为由杆件骨架线组成的骨架模型，根据杆件骨架线计算三维点阵单元的中心点，再根据三维点阵单元的中心点获取相邻三维点阵单元之间的间距，从而实现三维点阵结构内外点阵单元周期性间距的稳定测量。

3)本发明的测量方法能够处理任意规模的三维点阵结构件，在保证与全局测量结果一致的情况下显著提高了测量效率和测量稳定性。

优选的，步骤二中，寻找第二图像中的闭合轮廓特征线时，首先将该帧第二图像进行二值化，其次采用snake算法寻找各闭合轮廓的边缘点，最后根据各闭合轮廓的边缘点拟合得到对应的闭合轮廓特征线。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是第一种典型的三维点阵单元拓扑构型示意图。

图2是第二种典型的三维点阵单元拓扑构型示意图。

图3是第三种典型的三维点阵单元拓扑构型示意图。

图4是闭合轮廓特征线的中心点以及三维点阵单元的中心点的提取示意图。

图5是点阵单元骨架模型的生成示意图。

图6是计算采样权重时各参数的示意图。

具体实施方式

实施例

三维点阵结构件多采用3d打印机制成，包括若干个拓扑结构的三维点阵单元，而三维点阵单元由结点和杆件构成。三维点阵单元可以具有多种拓扑结构，本实施例的目标对象为具有中心对称拓扑结构的三维点阵单元，图1-3所示即为三种典型的具有中心对称拓扑结构的三维点阵单元，不同三维点阵单元的拓扑结构差异可归结为结点(图1-3中用字母表示)和杆件(图1-3中用数字表示)的数量和空间位置的不同。

本实施例以图1中所示的三维点阵单元拓扑结构的三维点阵结构件为例，该三维点阵结构件采用3d打印机制成，其内部几何数据获取方法包括以下步骤：

步骤一、如图4和图5所示，通过ct扫描三维点阵结构件得到多帧断面图像，每一幅断面图像即为一帧第一图像，扫描时ct的扫描断面与3d打印机的打印基准面平行；选取每一帧第一图像中预设大小和位置的区域作为第二图像，所述第二图像包含多个完整的三维点阵单元。

通常三维点阵结构件内含有较多的三维点阵单元，因此一帧第一图像的数据量也较多，导致计算量较大，但实际计算时，并不需要这么多三维点阵单元，因此可以选取合适大小的区域来替代原来的每帧第一图像，例如可以选取3×3或4×4个三维点阵单元作为第二图像来替代原有的图像数据。

步骤二、如图4和图5所示，提取第二图像中的闭合轮廓特征线，所述闭合轮廓特征线包括杆件轮廓特征线和结点轮廓特征线，根据所述三维点阵单元的拓扑结构以及每一帧第二图像中闭合轮廓特征线的数量、分布规律找出结点轮廓特征线和杆件轮廓特征线，然后找到每一帧第二图像中所述杆件轮廓特征线的中心点。

对于不同的三维点阵单元的拓扑结构，其对应的ct图像上提取的轮廓中心点呈现不同的分布规律，本实施例中为图1所示的三维点阵单元，在每一帧第一图像(即切片断面图像)内，每一个三维点阵单元在这帧图像数据中有四个椭圆形轮廓时为正常数据，如只能提取到一个轮廓，则该帧第一图像数据为结点位置的图像数据。

为了进一步说明，以图2中所示的三维点阵单元为例，当一帧第一图像只有一个具有较大面积的环形轮廓时，则该帧第一图像具有结点轮廓特征线。

图3中所示的三维点阵单元与此类似，虽然看上去稍复杂，但本领域技术人员能够很容易地通过封闭轮廓线的位置和数量，找出具有结点轮廓特征线的第一图像帧，不再赘述。

作为优先方案，提取第二图像中的闭合轮廓特征线时，首先将该帧第二图像进行二值化，其次采用snake算法寻找各闭合轮廓的边缘点，最后根据各闭合轮廓的边缘点拟合得到对应的闭合轮廓特征线。此为现有技术，可参考相关文献。

步骤三、如图4所示，按照三维点阵单元的拓扑结构以及每一帧第二图像中闭合轮廓特征线的分布规律，对每一帧第二图像中的三维点阵单元进行分离，为了方便处理，可以删除具有结点轮廓线的第二图像；然后将分离后的每个三维点阵单元中杆件轮廓特征线的中心点与所述杆件对应起来。

在实施时，可根据三维点阵单元的拓扑构型对三维点阵单元中的各杆件进行编号，如图1所示，在编号时，可以采用从上而下、从左而右进行排序的方式。图2和图3中所示的三维点阵单元也可按同样的方法进行编号。将杆件轮廓特征线的中心点与编号相对应从而与杆件对应起来。

按照三维点阵单元内各杆件的排布规律，再参考步骤二中所述内容，针对某一具体的三维点阵结构件，本领域技术人员能够很容易地找到第二图像中封闭轮廓线的分布规律，如图5所示，结点上方的第二图像中一个三维点阵单元有四个封闭轮廓线，封闭轮廓线之间的距离从上到下逐渐缩小，结点下方的第二图像中一个三维点阵单元也有四个封闭轮廓线，封闭轮廓线之间的距离从上到下逐渐增大，这样就能通过封闭轮廓线的位置和数量对三维点阵单元进行单元分离，并将分离得到的每个三维点阵单元中所述杆件轮廓特征线的中心点与杆件的编号对应起来。

步骤四、如图4和图5所示，通过拟合每一个三维点阵单元中对应同一杆件的所有杆件轮廓特征线的中心点得到一直线段，该直线段即为该杆件的骨架线。

为了对三维点阵结构件中各三维点阵单元所包含的结点和骨架线进行明确区分和标记，可根据步骤一中确定的三维点阵单元拓扑构型创建数据结构。对于不同的三维点阵单元，其对应的ct断面图像上提取的杆件轮廓中心点呈现不同的分布规律，可依据这一特点将三维点阵单元按照从属关系构建“点---骨架---单元”式数据结构。

步骤五、将任意两根骨架线对应的空间向量进行点乘，就得到这两根骨架线对应杆件之间的夹角。

若两根骨架线的空间向量记为τ1和τ2，对应两根杆件的夹角记为θ，则

从而根据上式就可以计算出这两根杆件之间的夹角。

作为改进方案，计算出所有三维点阵单元中位置相对应的两根骨架线之间的夹角后，取其平均值，依此计算可以得到任意两根杆件的夹角平均值。从背景技术中可知，根据该平均值可以评价或估算三维点阵结构件的最终性能，从而克服了现有技术中评估三维点阵结构件的最终性能时，只能依靠轮廓投影仪等光学仪器实现外部尺寸特征的测量，并需要通过人眼来界定点阵结构测量基准的缺陷，因此测量效率比较高，而且测量的稳定性也有了极大改善。

本实施例还可以作以下改进：1)还包括步骤六、依次将每个三维点阵单元内的所有杆件的骨架线进行求交运算，得到每个三维点阵单元内的所有骨架线的交叉点；计算每个三维点阵单元内所有交叉点的重心作为该三维点阵单元的中心点，从而得到相邻三维点阵单元的中心点之间的距离作为三维点阵结构件的周期性间距。作为进一步的改进，可计算所有相邻两个三维点阵单元的中心点之间的距离，然后取平均值作为三维点阵结构件的周期性间距。

这样，根据三维点阵结构件的周期性间距就可以进一步评估三维点阵结构件的最终性能，而且测量效率和测量的稳定性依然保持了较高的水平。

2)步骤一中，首先，将所述三维点阵结构件的水平投影面平均分成多个矩形的子区域，根据以下采样函数计算每个子区域的采样权重：

式中，如图6所示，(px,py)为三维点阵单元的中心坐标，(x0′,y0′)和(x1′,y1′)分别是当前子区域的左下角坐标和右上角坐标，(x0,y0)和(x1,y1)是三维点阵结构件的水平投影面的左下角坐标和右上角坐标,(cx,cy)为三维点阵结构件水平投影面的中心坐标；

其次，将第一图像上的三维点阵单元数量与每个子区域的采样权重相乘得到每个子区域的采样数量，依次在每个子区域内选取相应采样数量的三维点阵单元作为待分析区域；

最后，将第一图像上的待分析区域作为第二图像。

这是因为增材制造工艺中，在垂直于打印方向的平面上，温度场是影响制造精度的主要因素，离热源(热源通常位于构件的中心位置，即(cx,cy)处)越近的三维点阵单元其制造误差越大。因此，如图4(c)所示，将该平面区域平均划分为9个子区域，对每个子区域的中心，利用式f(px,py)计算每个子区域对应的采样权重，最后将该平面总的三维点阵列单元数量(nx×ny)与每个子区域相乘确定每个子区域的采样数量。

这样，通过结合采样策略和拓扑引导的方式，对三维点阵结构尺寸进行测量能够处理任意规模的三维点阵结构件。在保证与全局测量结果一致的情况下显著提高了测量效率和测量稳定性。其中，相比于轮廓投影仪等二维平面的测量方式，该方法不仅能够实现内部点阵单元尺寸的测量，还将测量结果的稳定性提高30％，测量效率提高20％，极大的改善了评估的有效性。

需要说明的是，通过三维点阵结构件的几何数据特征如何评价或估算三维点阵结构件的最终性能，与实际三维点阵结构件的设计要求有关，不再赘述。

本发明不局限于上述实施例所述的具体技术方案，除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等形成的技术方案，均应包含在本发明的保护范围之内。