一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法与流程

本发明涉及计算机图形学和工艺品三维建模领域，具体为一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法。

背景技术：

1、近年来随着计算机软硬件的快速发展，各行各业都在朝着数字化进程迈进，而三维设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础，其可以表示任何物理自然界存在的东西，它建立在平面和二维设计的基础上，使得设计目标更立体化和形象化，我们所熟知的三维cad设计就被广泛运用到建筑设计和机械设计行业中，在工艺品制作过程中，设计师通常要通过手工制作或使用计算机辅助设计软件进行工艺品三维模型的建模，然而，对于复杂的工艺品，手工建模则费时费力，并且计算机三维建模辅助软件则需要设备师具备一定的专业技能和经验。因此，需要一种能够自动化生成工艺品三维模型的方法，使得工艺品的设计和制作过程更加高效和便捷。

2、目前现有技术针对基于文本引导的工艺品三维模型自动建模还存在一些需要优化的地方，具体体现为：现有的一些工艺品三维模型建模的过程大多时间是需要人工对其进行干预，存在模型匹配过程失真，优化改进效率低，无法捕捉重要细节，难以保证工艺品建模的准确性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，解决了现有工艺品三维建模模型匹配失真，优化改进效率低的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，包括以下步骤：输入文本信息并对文本进行特征提取，所述特征包括材质、形状、颜色；根据特征获得特征参数，对特征参数进行匹配度计算，根据计算结果得到匹配度由高到底的候选工艺品模型；在候选工艺品模型中根据目标工艺品模型的尺寸参数进行进一步筛选，获得最优候选模型；将最优候选模型的参数值，输入到模型生成器中，根据选定的工艺品和最优候选模型的参数值，生成工艺品的三维模型；根据实际需求和反馈，对生成的三维模型进行优化和改进。

3、进一步地，所述对文本进行特征提取，其具体过程为：将文本按照词典方法分割成子词的序列，分词过程中使用空格和标点符号作为分隔符，将文本切分成一个个离散的词语；移除介词、连词、代词且对文本分类任务影响较小的停用词；在文本分词后，对分词进行词干化处理，减少词性变化对模型的影响，保留文本的材质、形状、颜色特征词。

4、进一步地，所述对特征参数进行匹配度计算，其具体过程为：将提取特征参数进行数值化处理，其材质记为参数a，形状记为参数b、颜色记为参数c；调取数据库中特征参数，其材质为参数a′、形状为b′、颜色为c′；将提取特征参数与调取特征参数进行对比，其具体过程为：为材质、形状、颜色分配不同权重，以材质为主要影响因素，形状和颜色为次要影响因素的计算材质匹配度系数δ，以形状为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的计算形状匹配度系数η；以颜色为主要影响因素，材质和形状为次要影响因素的计算颜色匹配度系数ω；将得到的材质匹配度系数δ、形状匹配度系数η和颜色匹配度系数ω进行排序；基于排序结果分别获取以材质为主要影响因素，形状和颜色为次要影因素的候选模型，形状为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的候选模型，颜色为主要影响因素，材质和形状为次要影响因素的候选模型。

5、进一步地，所述对以材质为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的计算材质匹配度系数δ，其计算公式为：

6、其中α1为影响三维模型材质的主导因子，其为主要影响因素，α2和α3分别为影响三维模型形状和颜色的辅助因子，其为次要影响因素，△a表示为材质的允许最小误差、△b表示为形状的允许最小误差、△c表示为颜色的允许最小误差，最后根据δ从大到小得到一组以材质为主要影响因素的候选工艺品模型。

7、进一步地，所述对以形状为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的计算材质匹配度系数η，其计算公式为：

8、，其中β2为影响三维模型形状的主导因子，其为主要影响因素，β1和β3分别为影响三维模型材质和颜色的辅助因子，其为次要影响因素，最后根据η从大到小得到一组以形状为主要因素的候选工艺品模型。

9、进一步地，所述对以颜色为主要影响因素，材质和形状为次要影响因素的计算颜色匹配度系数ω，其计算公式为：

10、

11、其中γ3为影响三维模型颜色的主导因子，其为主要影响因素，γ1和γ2分别为影响三维模型材质和形状的辅助因子，其为次要影响因素，最后根据ω从大到小得到一组以颜色为主要因素的候选工艺品模型。

12、进一步地，所述根据目标工艺品模型的尺寸参数进行进一步筛选，获得最佳候选模型，其具体过程为：确定目标工艺品模型的尺寸参数，通过绝对值差异方法对比候选模型和目标模型在每个尺寸参数上的绝对值差异，得到差异在可接受范围内的候选模型，再通过形状相似度分析比较候选模型与目标模型的形状特征，获得工艺品的最佳候选模型。

13、进一步地，，所述形状相似度系数θ的计算公式为：

14、

15、其中，

16、

17、其中，sm为候选模型工艺品第m个模块的要求形状，sr为目标模型工艺品第r个模块的要求形状，并且m＝r,d(x,sr)为x点到形状sr的最近距离，d(y,sm)为y点到形状sm的最近距离。进一步地，所述对生成的三维模型进行优化和改进,其过程包括使用精确度作为评估指标评估三维模型，其具体过程为：在工艺品三维模型中，确定三维模型中的一个基准面曲率值记作kt，以基准面为中心确定基准面周围相邻面片的曲率值，记为ki，其中i＝1,2,...,n；通过kt和ki计算精确度σ，将其与预设的阈值进行对比，若大于阈值，则调整相邻面片的曲率值ki。

18、进一步地，所述计算三维模型的精确度σ，其精度计算公式为其中△k为基准面曲率均值的最小阙值要求，λ为三维模型精确度的调制因子。

19、本发明具有以下有益效果：

20、(1)、该基于文本信息引导的工艺品三维模型自动模型建模方法，通过以一种特征参数为主要影响因素，其余两种特征参数为次要影响因素进行匹配度计算，得到匹配度有高到低的候选模型，并通过在候选工艺品模型中根据目标工艺品模型的尺寸参数进行进一步筛选，获得最优候选模型，整个过程避免了因人工进行比对主观性较强的缺陷，基于特征参数进行匹配度计算可以提供精确的度量，使得结果更加准确。

21、(2)、该基于文本信息引导的工艺品三维自动建模方法，通过工艺品自动化建模，避免了不必要的手动操作过程，极大的节约时间，提高了三维建模效率，同时，经过优化和改进的方式能够扩展模型的适用范围，提高了工艺品的精确度和准确性，使得建模结果更加符合实际工艺品的形状和特征，以达到满意的效果。

22、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

技术特征：

1.一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对文本进行特征提取，其具体过程为：

3.根据权利要求1所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对特征参数进行匹配度计算，其具体过程为：

4.根据权利要求3所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对以材质为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的计算材质匹配度系数δ，其计算公式为：其中α1为影响三维模型材质的主导因子，其为主要影响因素，α2和α3分别为影响三维模型形状和颜色的辅助因子，其为次要影响因素，△a表示为材质的允许最小误差、△b表示为形状的允许最小误差、△c表示为颜色的允许最小误差，最后根据δ从大到小得到一组以材质为主要影响因素的候选工艺品模型。

5.根据权利要求3所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对以形状为主要影响因素，材质和颜色为次要影响因素的计算材质匹配度系数η，其计算公式为：

6.根据权利要求3所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对以颜色为主要影响因素，材质和形状为次要影响因素的计算颜色匹配度系数ω，其计算公式为：

7.根据权利要求1所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述根据目标工艺品模型的尺寸参数进行进一步筛选，获得最佳候选模型，其具体过程为：

8.根据权利要求7所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述形状相似度系数θ的计算公式为：其中，

9.根据权利要求1所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述对生成的三维模型进行优化和改进,其过程包括使用精确度作为评估指标评估三维模型，其具体过程为：

10.根据权利要求8所述的一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，其特征在于：所述计算三维模型的精确度σ，其计算公式为其中△k为基准面曲率均值的最小阙值要求，λ为三维模型精确度的调制因子。

技术总结
本发明公开了一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，涉及计算机图形学和工艺品三维建模领域技术领域。该基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，输入文本信息并对文本进行特征提取，所述特征包括材质、形状、颜色，根据特征获得特征参数，对特征参数进行匹配度计算，根据计算结果得到匹配度由高到底的候选工艺品模型，在候选工艺品模型中根据目标工艺品模型的尺寸参数进行进一步筛选，获得最优候选模型，将最优候选模型的参数值，输入到模型生成器中，根据选定的工艺品和最优候选模型的参数值，生成工艺品的三维模型，根据实际需求和反馈，对生成的三维模型进行优化和改进。

技术研发人员：黄新,干学豪
受保护的技术使用者：九江琢匠文化创意有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15