3D打印中数据精简处理技术

摘要：

目前流行的3D打印方法是把模型数据切割成切片数据进行打印,但是切割后的轮廓上存在很多冗余数据点.针对该问题,文中提出一种在角度弦高法的基础上融合二分法和筛选法的简化处理算法.该方法将轮廓上的数据分割成一个一个的簇数据集,再根据簇内每个点的偏角度和弦高依次进行判断筛选;然后通过二分迭代的方法对簇数据进行重新聚类,以此来确定需要去除哪些数据点.选取1 001个原始数据点的梅花形状轮廓为实验对象,当设定偏角阈值Δα=10°,弦高度阈值为Δh=0.1 mm时,所提算法精简率为80.82%,且用时仅为0.004 9 s,重构曲线的平均误差仅为0.023 7 mm.所提算法精简的效果比较理想,不仅能够在轮廓的曲率变化较高的地方保留足够的数据点,而且在轮廓的曲率变化较低处也能把细节的特征点很好地保留下来,保留的数据能够跟随曲率特征实现合理的分布.实测结果表明,要使精简的效果良好且快速稳定,需要把每次处理的数据簇的个数设定在10～20.

关键词：3D打印、模型切片、轮廓数据、数据精简、二分法、筛选法、冗余点

所属期刊栏目：46

分类号：TN919-34;TP391

在线出版日期：2023-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：163-167