[發明專利]應用于幾何數據的優化方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202310021613.2
• 申請日: 2023-01-07
• 公開（公告）號: CN115830180A
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 李漢明;張長利;程海;王成軍;王俊虎;周群
• 申請（專利權）人: 安世亞太科技股份有限公司
• 主分類號: G06T11/20
• 分類號: G06T11/20;G06N3/04;G06F30/12
• 代理公司: 北京匯鑫君達知識產權代理有限公司 11769
• 代理人: 劉湘菲

本申請涉及一種應用于幾何數據的優化方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：通過獲取幾何模型的幾何拓撲數據；對幾何拓撲數據進行離散，并對離散失敗的幾何面進行網格重構，獲得三角面片網格數據；基于預設的規則對三角面片網格數據進行檢測，識別并優化三角面片網格數據中的條帶化網格單元，獲取優化處理后的三角面片網格數據；將優化處理后的三角面片網格數據輸入至機器學習引擎，獲得經過機器學習引擎處理后的三角面片網格數據。這樣能夠識別并修復網格中的失敗單元及條帶化網格單元，提高渲染效果，且能提高幾何網格面的鄰近特征表現，處理效率高。

技術領域

本申請涉及幾何模型技術領域，尤其涉及一種應用于幾何數據的優化方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

計算機輔助工程(Computer Aided Engineering ,CAE)已經成為研發過程中不可或缺的技術，計算機輔助工程等發展越來越成熟，同時對幾何模型的需求也越來越大。在顯示器或瀏覽器界面渲染幾何模型時，對于幾何模型的準確渲染尤為重要，也涉及到了對幾何模型的準確離散的問題。

但傳統的幾何處理方法對于一些幾何模型在離散的時候會存在一定的失敗單元或者“條帶化”單元，無法在顯示器或者瀏覽器界面展示完整準確的幾何模型，因此，亟需一種新的幾何處理方法。

發明內容

為解決或部分解決相關技術中存在的問題，本申請提供一種應用于幾何數據的優化方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠快速準確地生成幾何三角面片網格數據且可以識別并修復網格中的失敗單元和條帶化網格單元，生成效率高，渲染效果好。

本申請第一方面提供一種應用于幾何數據的優化方法，包括獲取幾何模型的幾何拓撲數據；對所述幾何拓撲數據進行離散，并對離散失敗的幾何面進行網格重構，獲得三角面片網格數據；基于預設的規則對所述三角面片網格數據進行檢測，識別并優化所述三角面片網格數據中的條帶化網格單元，獲取優化處理后的三角面片網格數據；將所述優化處理后的三角面片網格數據輸入至機器學習引擎，獲得經過機器學習引擎處理后的三角面片網格數據。

在其中一個實施例中，所述對所述幾何拓撲數據進行離散，并對離散失敗的幾何面進行網格重構，獲得三角面片網格數據包括：計算所述幾何模型的第一最小包圍盒；基于所述第一最小包圍盒，獲取全局離散系數；根據所述全局離散系數，對所述幾何拓撲數據進行離散，并對離散失敗的幾何面進行網格重構，獲得三角面片網格數據。

在其中一個實施例中，所述對離散失敗的面進行網格重構包括：獲取離散失敗的幾何面，并計算所述離散失敗的幾何面的第二最小包圍盒；基于所述第二最小包圍盒，獲取局部離散系數；根據所述局部離散系數，對所述離散失敗的幾何面進行網格重構。

在其中一個實施例中，所述基于預設的規則對所述三角面片網格數據進行檢測，識別并優化所述三角面片網格數據中的條帶化網格單元，包括：根據所述三角面片網格數據獲得三角面片的第一特征值和第二特征值；根據所述第一特征值和第二特征值的比值計算得出誤差評價指標；當所述誤差評價指標大于預設閾值時，識別出所述三角面片為條帶化網格單元，并對所述三角面片進行優化處理。

在其中一個實施例中，所述根據所述三角面片網格數據獲得三角面片的第一特征值和第二特征值，包括：獲取所述三角面片的第一點的特征值，并根據理想特征函數計算得出所述第一特征值，所述第一點是所述三角面片內任一點；獲取所述三角面片的第一點的特征值，并根據實際特征函數計算得出所述第二特征值。

在其中一個實施例中，所述將所述優化處理后的三角面片網格數據輸入至機器學習引擎，獲得經過機器學習引擎處理后的三角網格數據，包括：將所述優化處理后的三角面片網格數據輸入至機器學習引擎；通過自頂向下遞歸的規則處理所述三角面片網格數據，獲得經過機器學習引擎處理后的三角面片網格數據。

在其中一個實施例中，通過邊分裂、邊折疊、邊交換或點優化對所述條帶化網格單元進行優化處理。