一种面向激光刻蚀加工的三维贴图点位生成算法的研究与实现

论文摘要

激光刻蚀加工是现代机械加工领域中较为前沿的一种加工技术,尤其是在对零件表面的精密花纹刻蚀方面,激光刻蚀技术无论是加工效果还是效率都优于其他传统的加工技术。三维激光刻蚀的输入信息主要包括三维模型信息以及刻蚀图案信息。由于用于刻蚀的图案信息一般被存储于较小的贴图纹理中,需要有一种算法能够将大量的小型贴图信息自动且规范的排布在三维模型的表面。其中每一个用于刻蚀的贴图在三维模型上的位置即为模型的贴图点位,如何根据指定的贴图信息以及模型信息进行贴图点位的生成是激光刻蚀加工的一个重要难题。传统的研究主要分为三个方向:其一是工业加工中常用的先将加工结果刻蚀在二维柔薄表面,然后再吸附于加工零件表面上的方法。该方法由于对刻蚀材质的要求较高,在大多数情况下并不适用。其二是通过UVW展开算法将一个曲面模型分解成多个可展开的子曲面并将其分别展开到二维平面上。由于分解过程通常会对模型进行撕裂,这导致展开结果很难用于最终的点位生成。其三是将模型转换为大规模的离散点云数据展开至二维平面。由于传统的点云数据生成通常依靠对每个三角面进行随机采样获得,最终的展开点云不具备三维空间的规范性,很难进行贴图点位的生成。论文提出了一种新的基于点云的激光刻蚀加工中三维贴图点位生成算法。该算法创新性地使用大规模的射线与三维模型表面进行模拟求交的方式来完成三维模型表面的离散点云化工作。借助这种方法所获得的规范点云数据,算法得以在展开后的二维点云纹理数据上使用快速的并行前缀和算法代替以往的离散求和算法来获取曲面上任意两点的表面距离并生成贴图点位。此外,论文借助GPU的RT核心对射线与三维模型的求交运算进行了优化,该方法在求交效率上要优于以往的基于CUDA核心的GPU射线求交算法。同时,论文还通过基于GPU的CUDA核心的并行前缀和算法代替了传统的CPU上的前缀和算法完成了三维模型表面距离计算的效率优化。从实验结果分析可以看到,论文所提出的算法在2-4秒内即完成了10亿点云细分下包含8-10万三角面的不同类型曲面的贴图点位生成工作,比传统的CPU实现的效率提升了80-120倍,比传统的GPU实现（仅依靠CUDA核心）的效率提升了3-4倍。而最终生成的点位数据每米的误差小于0.02毫米,无论是局部误差还是全局误差都远小于传统的UV展开法以及传统的基于三角面随机采样的点云法。因此,本文所提出的算法在效率和效果上相比于以往的算法都有了非常显著的提升。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号对照表
• 缩略语对照表
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景与意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 机械加工领域的加工信息处理方法
•     1.2.2 图形学领域的自动纹理展开方法
•     1.2.3 图形学领域基于点云数据的纹理映射研究
•     1.2.4 总结
•   1.3 本文的研究内容
•   1.4 本文组织结构
• 第二章 相关技术及预备知识
•   2.1 三维激光刻蚀简介
•     2.1.1 三维激光刻蚀系统的硬件组成
•     2.1.2 三维刻蚀算法的输入数据及处理
•   2.2 GPU的底层加速技巧与模型点云化
•     2.2.1 GPU与 CPU的异步运算模型
•     2.2.2 GPU与 CPU的共享内存模型
•     2.2.3 三维网格模型的点云化
• 第三章 三维激光刻蚀的贴图点位生成算法设计
•   3.1 算法的整体流程
•   3.2 三维射线的初始发射点确定
•     3.2.1 曲面类型的划分
•     3.2.2 凸曲面的初始发射点确定
•     3.2.3 非凸曲面的初始发射点确定
•   3.3 三维射线与零件表面结构的求交
•     3.3.1 射线与三维网格求交概述
•     3.3.2 射线与单个三角面的求交
•     3.3.3 层次包围盒
•   3.4 三维模型表面的距离计算
•     3.4.1 点云数据的存储纹理格式
•     3.4.2 通过点云数据计算三维模型的表面距离
•   3.5 贴图点位的选取
• 第四章 GPU下的算法优化及结果可视化
•   4.1 CPU与 GPU的混合计算框架设计
•     4.1.1 内存与显存的数据共享
•     4.1.2 CPU与 GPU的线程同步
•   4.2 射线求交算法的GPU加速优化
•     4.2.1 基于CUDA的 GPU射线求交优化
•     4.2.2 基于RTX的 GPU射线求交优化
•   4.3 基于点云的三维表面距离积分算法的GPU加速优化
•     4.3.1 基于前缀和运算的点云数据离散求和
•     4.3.2 基于CUDA的并行前缀和优化
•   4.4 算法结果的可视化
•     4.4.1 三维加工点位数据的切线空间
•     4.4.2 贴图点位的生成效果可视化
• 第五章 实验结果与分析
•   5.1 实验环境搭建
•     5.1.1 实验所需的硬件环境
•     5.1.2 实验所需的软件环境
•   5.2 算法关键步骤的效率测试实验
•     5.2.1 射线与三维网格曲面求交部分的效率测试实验
•     5.2.2 点云数据离散求和部分算法效率测试实验
•   5.3 算法的整体性能及误差分析实验
•     5.3.1 凸曲面的结果分析实验
•     5.3.2 非凸曲面的结果分析实验
•   5.4 复杂模型的集成测试
•   5.5 总结
• 第六章 总结与展望
•   6.1 总结
•   6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 潘曦

导师: 李广鑫

关键词: 激光刻蚀,曲面展开,离散点云,加速,前缀和

来源: 西安电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 西安电子科技大学

分类号: TP391.41;TN249

DOI: 10.27389/d.cnki.gxadu.2019.002529

总页数: 85

文件大小: 4977K

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