Содержание

Нейросеть превратила двумерные наброски в объемные модели

Changjian Li et al. / SIGGRAPH Asia 2018

Разработчики из Китая и Канады создали алгоритм, способный превращать двумерные наброски в трехмерные модели. После создания модели пользователь может доработать ее, нарисовав новые линии, после чего алгоритм поменяет модель соответствующим образом. Разработка будет представлена на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

На сегодняшний день создано немало качественных алгоритмов, способных качественно превращать трехмерные модели в двумерные рисунки. Это может быть полезным при создании анимаций, иллюстраций и для других задач. Однако обратная задача по воссозданию объемной структуры по ее плоскому представлению до конца пока не решена. Это обусловлено фундаментальной проблемой — при воссоздании трехмерной модели возникает неоднозначность, связанная с тем, что один и тот же набросок может соответствовать разным объемным объектам. Некоторые исследователи создали нейросети, умеющие автоматически превращать наброски в трехмерные модели, но это требует создания отдельных нейросетевых моделей, тренированных для объектов определенного типа.

Группе исследователей под руководством Вэньпин Ван (Wenping Wang) из Гонконгского университета удалось разработать алгоритм, способный создавать 3D-модели из набросков объектов разного типа. Отличие нового алгоритма от многих аналогичных работ заключается в том, что разработчики решили проводить превращение 2D-рисунка в 3D-модель не напрямую, а через промежуточный этап. Алгоритм состоит из двух сверточных нейросетей, которые последовательно обрабатывают исходный набросок.

Схема работы алгоритма

Changjian Li et al. / SIGGRAPH Asia 2018

Сначала набросок подается на нейросеть DFNet, которая превращает размечает на нем карту распределения кривизны. После этого карта вместе с исходным наброском подается на вторую сеть GeomNet, которая создает карту глубины и распределение нормалей к поверхности. Также она присваивает каждой точки индекс уверенности прогноза, который отражает неоднозначность, возникающую при преобразовании двумерного изображение в трехмерное. Пользователь может убрать эту неоднозначность, дорисовав в соответствующих частях наброска дополнительные линии, проясняющие строение объемной модели. В одном из режимов пользователь может нарисовать сразу несколько набросков одного и того же объекта с разных ракурсов, после чего алгоритм объединит их в одну 3D-модель.


Для обучения алгоритма разработчики создали специальный датасет на основе 70 3D-моделей. Для каждой из моделей были рассчитаны карты распределения кривизны, глубин и нормалей к поверхности, а также было сделано множество набросков, сгенерированных разработанным другими исследователями алгоритмом. В результате они получили 260 тысяч обучающих примеров, которые позволили натренировать обе нейросети. Разработчики показали, что алгоритм может создавать модели для объектов разных типов:

Примеры работы алгоритма

Changjian Li et al. / SIGGRAPH Asia 2018

В прошлом году канадские разработчики представили алгоритм, способный преобразовать 3D-модель в минимальный набор кривых, описывающих ее форму. Тесты показали, что из созданных кривых можно восстановить форму исходной модели, которая будет практически полностью соответствовать оригиналу.

Григорий Копиев

Модели объемные — Энциклопедия по машиностроению XXL

Модели объемных тел, тонально решенных по данной схеме, показаны на рис. 1.5.4. Хотя в алгоритме не учитываются падающие тени, общая выразительность изображения остается достаточно высокой за счет определенности показа принадлежности грани той или иной системе ортогонально ориентированных плоскостей. Если три отмеченные выше области изобразить на рисунке разным цветом, то эффект будет еще большим. Физическая модель такого графического решения представлена на рис. 1.5.5. В ее основе заложен принцип освещения объекта тремя источниками различного цвета, расположенными в соответствии с принятой системой ортогональных плоскостей. Если свет направлен указанным  
[c.57]

Рис. 2-6. Модель объемного турбулентного горения.
Темп роста пузырьков с увеличением давления резко замедляется. Полученные в работах [15, 17, 18, 20] зависимости, соответствуюш,ие модели объемного вскипания, вопреки рекомендациям американской литературы [23], неправомерны для условий роста пузырьков на поверхностях нагрева. Опытные данные подтверждают зависимость, предложенную в [13, 21].  
[c.165]

Метод составных моделей. Объемная прозрачная модель изготовляется из блока оптически не чувствительного к напряжениям материала ОНС (см. табл. II), имеющего вклейки в виде пластинок толщиной 3—5 мм (или наклейки) из оптически чувствительного материала ЭД6-М. Обеспечивается монолитность вклейки и равенство модулей упругости во всех частях. Способы изготовления составных моделей — см. [321.  [c.594]

Определение объемного сопротивления. Измерение на модели объемного сопротивления между электродами, являющимися эквипотенциальными, не представляет никаких трудностей. Несколько сложнее измерение усредненного значения объемного сопротивления в том случае, когда задано распределение плотности тела по поверхности контакта [2]. В этом случае применяется схема питания узлов сетки через генераторы тока (рис. 2, б). Мостовая схема балансируется дважды — при включенной и за-шунтированной исследуемой области — и разность значений сопротивлений дает искомую величину. Точно таким же методом измеряется тепловое сопротивление при заданном распределении удельной мощности источников энергии.  

[c.79]

Величины, входящие в соотношения (4) —(8), подразделяются на две группы первую группу составляют известные (исходные) величины моделирования, вторую — искомые, определяемые из условий подобия. К первой группе относятся теплофизические параметры пород натуры и модели (теплоемкость, теплопроводность, температуропроводность и объемная теплота плавления), линейные размеры замораживающих колонок натуры и модели (масштаб линейных размеров), физико-механические показатели пород натуры и модели (объемный вес и пористость). Ко второй группе относятся точность моделирования, масштабы времени, температур замораживания, начальных температур пород и скоростей фильтрации.  

[c.447]


Схематически модель объемного турбулентного горения показана на рис. 3-8, где белые зоны, как и на рис 3-5, означают моли све-  [c.46]

Модели объемной вибрационной обработки. Обработка происходит в прямолинейных, торообразных или спиральных контейнерах с круглым, U-образным, прямоугольным (прямоугольным с закругленными углами) поперечным сечением. Наполненный абразивом и деталями контейнер приводится в вибрационное движение. Успешное снятие слоя материала у детали (очистка поверхностей, удаление острых кромок, шлифование или полирование поверхности) происходит только тогда, когда имеет место достаточно интенсивное движение деталей относительно абразивной массы. Поэтому модели должны быть способны учитывать не только циркуляционную скорость (круговые движения) всей смеси абразива с деталями, но и изменение плотности всей массы. Важным показателем является и сила взаимодействия. На рис. 28 показана модель [9, 16], созданная для описания поведения смеси абразивных частиц и деталей в контейнере с круглым (U-образным) поперечным сечением Модель представляет собой упругий круг, у которого диаметр изменяется в зависимости от поджатия пружин Сг, соединяющих центральные массы абразива и деталей с периферийной суммарной массой т. Периферийная масса может двигаться вместе с контейнером, скользить или двигаться в режиме с подбрасыванием. Особенностью модели является допущение, что модель все время является круглой и радиус г (t) меняется в зависимости от того, как контейнер воздействует иа модель. Массы т позволяют описать циркуляционную скорость. Взаимные сдвиги  

[c.93]

Объемные модели для исследования напряженного состояния узлов и деталей сложной формы. Модели объемных деталей элементов машин для исследования трехмерного напряженного состояния при статическом нагружении должны удовлетворять условиям геометрического или аффинного подобия, допускать приложение заданных внешних сил и замеры относительных деформаций одним из известных способов. Исходя из этих требований, должны быть выбраны геометрический масштаб и материал модели.  [c.256]

В соответствии с этим неровности,рассеяние на которых можно описать моделью поверхностного отражения, будем называть крупномасштабными, а неровности, рассеяние на которых можно описать только моделью объемного отражения, — мелкомасштабными.  

[c.28]

К чему сводится алгоритм математической модели объемного течения  [c.332]

Согласно рассмотренной модели, объемная скорость образования зародышей на дислокациях становится заметной, когда  [c.246]

Модель Объемная доля стержней а изотропной фазе Объемная доля стержней в упорядоченной фазе ср Критический параметр порядка  [c.76]

Фиг. V. 35. Нормальные напряжения ст в кг см и -порядки полос т по контуру радиального ребра модели объемной металлоконструкции при различной форме выреза и при наличии подкоса, определенные с помощью оптической модели.

Мы воспользуемся моделью объемного резонатора в форме, показанной на фиг. 4, с бесконечной проводимостью стенок. Как известно, электромагнитное поле в такой полости может быть разложено на стоячие волны — так называемые моды объемного резонатора [ср. п. 1. 121 или уравнение (В1.11-1)]. Зависящий от времени множитель напряженности электрического поля для одной моды с круговой частотой о удовлетворяет уравнению  
[c.22]

В настоящее время большой интерес вызывают модели разрушения полимеров, опирающиеся на концепцию постепенного накопления разрушений под действием нагрузки. Ряд подходов к построению моделей объемного разрушения показан в п. 7.3 в рамках механики сплошной среды. При этом в уравнение состояния часто вводят дополнительный параметр П — меру повреждаемости. Для функции П необходимо составить дополнительное уравнение, определяющее кинетику разрушения. В общем случае скорость разрушения /7 является функцией многих аргументов [106]. Учитывая сложность кинетики процесса накопления разрушений, желательно располагать прямыми экспериментальными данными по кинетике накопления разрушений на молекулярном и макроскопическом уровнях.  

[c.269]

Рис. IV.1. Модель объемного преобразователя.
При конструировании несимметричных объемных деталей желательно, чтобы большинство элементов было ограничено поверхностями вращения, что значительно упрощает изготовление оснастки (моделей, стержней и т. д.).  [c.197]

Н. М. Жаворонковым была предложена несколько иная модель течения. Он исходил из предположения, что гидравлическое сопротивление шаровой укладки из частиц любой формы, в том числе и шаровой, зависит не только от потерь энергии на расширение и сжатие параллельных струек, но и от геометрии свободных зон между частицами. Характеристикой канала в этом случае будет эквивалентный диаметр da, определяемый как объемной пористостью т, так и величиной а , равной отношению поверхности элементов к объему насадки [38]. Тогда  [c.41]

Из формулы (2.7) видно, что объемная пористость шаровой ячейки чрезвычайно сильно влияет на гидравлическое сопротивление насадки при течении через нее жидкости. Однако модель  [c.41]

Таким образом, в реальных укладках или засыпках целых шаровых ТВЭЛОВ одинакового размера в активной зоне реактора В ГР объемная пористость т может колебаться от 0,26 до 0,68. Физическая модель течения теплоносителя практически не зависит от типа активной зоны, и в случае канальной и бесканальной зон сечение по ходу элементарной струйки в шаровой ячейке характеризуется значительными изменениями, струйки могут сливаться и разъединяться имеет место образование застойных вихревых зон с турбулентным обменом энергии и массы с движущимся потоком.  [c.52]

Правильная и неправильная последовательности проведения линий в построении куба изображены на рис. 3.2.8. Преимущество указанного приема видно даже на примере этой простейшей фигуры, но особенно ярко oiho выступает при разработке более сложной модели объемной формы. На рис. 3.2.9 проиллюстрирована типичная ошибка студентов, заключающаяся в недоведении линии до узловой точки.  [c.109]

Исследования на плоских моделях объемной задачи резьбового соединения приближенно оценивали возможные концентрацию и распределение напряжений по контуру резьбы, но не позволяли измерить распределение нагрузки но виткам резьбового соединения. Применение метода замораживания , приведенное в ряде работ (см., например, [2,3]), не обеспечивает соблюдения условий моделирования из-за значительного искажения формы резьбы и получаемых нарушений условий контакта, которое осуществляется в большом числе мест соединений зубьев. Необходимость обеспечения условий контакта, особенно при большом числе мест соединений, как известно, делает метод замораживания , требующий больших деформаций в модели, неудовлетворительным. Тензоизмерения па натурной конструкции, где все условия работы соединения соблюдены, не позволили пока достаточно хорошо замерить распределения напряжений по контуру и концентрации напряжений из-за малых размеров по дну резьбы и отсутствия достаточных зазоров между навинчиваемыми частями соединения. При исследованиях, рассмотренных в [4], распределение усилий по виткам резьбы определялось экспериментально на натурной конструкции резьбового соединения, нагружаемого в разрывной машине. Эта задача давала в какой-то мере приближенное решение, так как усилия оценивались по показаниям тензодатчиков, установленных по дну искусственно выполненной продольной канавки в соединении. Распределение напряжений по контуру резьбы и коэффициенты концентрации находили с применением плоских моделей и моделей прозрачного оптически нечувствительного материала с вклейками из оптически чувствительного материала по диаметральному сечению. Этот путь экспериментального решения был правильный, однако размер моделей оказался недостаточным для возможности правильной оценки порядков полос интерференции для зон концентрации напряжений.  [c.137]

Все измерения температур и скоростей воздуха проводили в условиях квазистационарного и аэродинамического режимов модели и выполняли на среднем (по длине модели) объемном модуле, включающем два электролизера (по одному в ряду). Количество точек измерений было выбрано на основе опыта предыдущих исследований на моделях и в натуре с целью возможности статистической оценки результатов . Для измерения температур и скоростей воздуха использовали термоанемометр типа ТА-9 и микротерморезисторы типа КМТ, включенные в комплекс мост УПИП-60 — цифровой вольтметр ВК2-20.  [c.101]

Помимо создания двухмерных и поверхностных моделей реальных объектов, Auto AD позволяет работать и с твердотельными моделями, которые наиболее полно отражают реальные свойства моделируемых объектов. В конце концов, в реальной жизни всем объектам свойственна объемность. Даже тонкие объекты, такие как корзина для мусора или шторы, имеют определенную толщину. Использование твердотельных моделей объемных тел позволяет создавать более реалистичные модели по сравнению с плоскими. Тела можно комбинировать с помощью операций объединения, вычитания и пересечения, а также получать информацию об их физических свойствах. На рис. 24.1 показано, как выглядит на экране Auto AD сложная твердотельная модель детали машины.  [c.763]

Гибочные и формовочные штампы, испытывающие ударные нагрузки. Пуансоны и матрицы разделительных штампов для обработки закаленных и электротехнических сталей Рабочие детали разделительных штампов, испытывающие жесткий удар, детали сложной формы. Чеканочные штампы Пуансоны или матрицы в вытяжных штампах Формовочные пуансоны, матрицы, прокладки для съемников, прижимов, буферов Пуансоны, матрицы вы,-тяжных, формовочных штампов, мастер-модели, объемные шаблоны Армирование направляющих устройств, пуансонов и матриц мелких штампов  [c.54]

Исследования опорного давления в лабораторных условиях автором и под его руководством производились методами моделей объемных, полупространственных, плоских и фрагментарных при сочетании методов эквивалентных материалов и компенсирующей нагрузки.  [c.174]

Автором (с 1960 г.) велись исследования работы целиков различных классов. Для этих целей применялись новые методы моделей объемные, полупространственные и фрагментарные  [c.253]

По чертежам или объемным макетам проекта автомобиля создана математическая модель. Чертежи, будучи помещены на координат но-уиравляемый стол с помощью телевизионной установки, превращаются в цифровую форму, кодируемую на перфокартах, которые вводятся в ЭЦВМ. Машина решает ряд вопросов выданное решение корректируется (изменяется) и через 1/2 ч автоматический чертежник Дисплей вьшолняет несколько ви.чов автомобиля. Такая работа ранее занимала у чер-гежников-конструкторов около 3 месяцев  [c.294]

Книга посвящена вопросам гидродинамики и теплообмена, возникающим ири проектировании и эксплуатации высокотемпературных газоохлаждаемых ядерных реакторов на тепловых и быстрых нейтронах с шаровыми макро- и микротвэлами. Предложена физическая модель течения газового теплоносителя через различные укладки шаровых твэлов и микротвэлов в бесканальной и канальной активных зонах. Анализируется структура шаровых ячеек и связь параметров с объемной пористостью.  [c.2]

Поскольку. модель Слихтера не учитывает этого различия, В. М. Боришанским была предложена модель, учитывающая все многообразие возможных укладок, возникающих при неравномерном скосе ребер по граням ромбоэдра, т. е. углах у и б, где б — угол в вертикальной диагональной плоскости ячейки [27]. Объемная пористость в этом случае будет  [c.43]

Результаты всех исследований, проведенных в МО ЦКТИ, по определению коэффициентов сопротивления слоя и струи >.стр различных укладок моделей шаровых твэлов в круглых трубах и модели ак внои зоны в изотермических и неизотер-мических условиях приведены в табл. 3.4 и на рис. 3.3. Из рисунка следует, что почти во всех опытах удалось достичь автомодельного режима течения, при котором изменение сопротивления Ар зависит практически только от изменения квадрата скорости и плотности, а не зависит от числа Re. Отчетливо видно существенное влияние объемной пористости т шаровой укладки на коэффициент сопротивления слоя Так, при изменении объемной пористости от 0,66 до 0,265 коэффициент сопротивления уве 1ичивается примерно в 30 раз. Разброс опытных данных по коэффициенту сопротивления для определенной шаровой укладки не превышает 10% среднего значения, что указывает на достаточную степень точности измерения перепада давления и массового расхода. В п. 3.1 была теоретически определена зависимость (3.9) коэффициента сопротивления струи Я-стр от объемной пористости т и константы турбулентности астр.  [c.62]


Виды моделирования

Существуют несколько вариантов геометрического представления детали в CAD-системе. Выбор того или иного варианта зависит от возможностей системы и от необходимости его применения для создания управляющей программы. Еще не так давно основным инструментом инженера-конструктора был кульман. С появлением первых персональных компьютеров началась настоящая революция в области автоматизации проектирования. Инженеры-конструкторы сразу же оценили преимущества «плоских чертилок». Даже самая простая CAD-система для двумерного проектирования позволяет быстро создавать различные геометрические элементы, копировать фрагменты, автоматически наносить штриховку и проставлять размеры.

Основными инструментами при плоском проектировании являются линии, дуги и кривые. При помощи операций продления, обрезки и соединения геометрических элементов происходит создание «электронного чертежа». Для полноценной работы с плоской графикой в САМ-системе необходима дополнительная информация о глубине геометрии.

Каркасная модель представляет геометрию детали в трехмерном пространстве, описывая положение ее контуров и граней. Каркасная модель, в отличие от плоского электронного чертежа, предоставляет САМ-системе частичную информацию о глубине геометрии.

С развитием автомобильной и авиационной промышленности и необходимостью аналитического описания деталей сложной формы на ПК сформировались основные предпосылки для перехода от плоского к объемному моделированию.

Рис. 12.5. Электронный чертеж (2D-геометрия)

Рис. 12.6. Каркасная модель

Объемная, или 3D-модель, предназначена для однозначного определения геометрии всей детали.

Системы объемного моделирования базируются на методах построения поверхностей и твердотельных моделей на основе плоских и неплоских эскизов. Эскиз, в свою очередь, состоит из простых геометрических элементов – линий, дуг и кривых. Инженер-конструктор принимает в качестве эскизов сечения, виды и осевые линии деталей.

Поверхностная модель очень похожа на каркасную. Представьте себе, что между гранями каркасной модели натянута тонкая ткань. Это и будет поверхностной моделью. Таким образом, любое изделие может быть представлено в виде набора ограничивающих поверхностей.

Рис. 12.7. Поверхностная модель

В настоящее время поверхностные модели широко используются для работы с САМ-системами, особенно когда речь идет об инструментальном производстве.

При твердотельном способе моделирования основными инструментами являются тела, созданные на основе эскизов. Для построения твердого тела используются такие операции, как выдавливание, вырезание и вращение эскиза. Булевы операции позволяют складывать, вычитать и объединять различные твердые тела для создания 3D-модели детали. В отличие от поверхностных моделей, твердотельная модель не является пустой внутри. Она обладает некоторой математической плотностью и массой. На сегодняшний день твердотельные модели – это самая популярная основа для расчета траекторий в САМ-системе.

Рис. 12.8. Твердотельная модель

Одним из главных преимуществ этого способа является так называемая параметризация. Параметризация означает, что в любой момент вы можете изменить размеры и характеристики твердого тела, просто изменив числовые значения соответствующих параметров.

Современная CAD/САМ-система должна обладать инструментами для создания как поверхностных, так и твердотельных моделей.

Модели объемные — Торговый дом «Фирст»

Комплект моделей «Строение мозга позвоночных» (5 шт.)

Модель «Беззубка» (двустворчатый моллюск)

Модель «Вирус СПИДа»

Модель «Гидра»

Модель «Глаз человека» (лабораторная)

Модель «Глаз человека» (увеличенная)

Модель «Гортань»

Модель «Дождевой червь»

Модель «Желудок»

Модель «Здоровые и поврежденные сосуды»

Модель «Зрение» (на батарейках)

Модель «Инфузория-туфелька»

Модель «Клетка животного»

Модель «Клетка растения»

Модель «Корень растения»

Модель «Кузнечик»

Модель «Ланцетник»

Модель «Митоз и мейоз клетки»

Модель «Мозг в разрезе» (белый)

Модель «Мозг в разрезе» (раскрашенный)

Модель «Молекула белка»

Модель «Нейрон»

Модель «Печень»

Модель «Позвоночник с черепом и тазом»

Модель «Почка» (увеличенная)

Модель «Разрез носоглотки»

Модель «Сердце» (лабораторная)

Модель «Сердце» (увеличенная)

Модель «Система органов дыхания»

Модель «Стебель растения»

Модель «Строение зуба»

Модель «Структура белка»

Модель «Структура ДНК»

Модель «Структура листа»

Модель «Ухо» увеличенная

Модель «Уход за зубами»

Модель «Цветок василька»

Модель «Цветок гороха»

Модель «Цветок капусты»

Модель «Цветок картофеля»

Модель «Цветок персика»

Модель «Цветок подсолнечника»

Модель «Цветок пшеницы»

Модель «Цветок тюльпана»

Модель «Цветок яблони»

Модель «Челюсть разборная»

Модель Торс человека 42 см.

Модель Торс человека 65 см.

Модель Торс человека 65 см. (на планшете)

Примечание: изображение (фото) товара на сайте может отличаться от полученного вами товара. Информация о товаре носит справочный характер и не является публичной офертой, определяемой Статьей 437 ГК РФ.


Убедительная просьба, при заказе учебно-наглядных пособий и оборудования согласовывать с менеджером важные для вас характеристики, комплектацию, внеший вид и цену. Предприятие-изготовитель оставляет за собой право, без уведомления потребителя, вносить незначительные изменения в конструкцию, комплектацию, технические характеристики, внешний вид, включая изменения по упаковке, не ухудшающие потребительских свойств изделия и его методического назначения.

Настройки для моделирования совместной работы стены и колонны

В программном комплексе САПФИР создаётся объёмная модель здания. После создания объёмной модели, следует этап создания расчётной модели.

В расчётной модели объёмные элементы отдельных конструкций (колонн, стен, плит) должны быть заменены соответствующими конечно-элементными моделями. Колонна или балка заменяется стержнем конечной жёсткости, ось которого проходит через центр тяжести сечения. Плита или стена заменяется пластиной, проходящей через срединную плоскость.

В составе всего здания, отдельные конструкции формируют пространственную несущую систему, в которой они должны соединяться шарнирно или жёстко.

Одним из самых сложных узлов соединений отдельных конструкций, является соединение колонны с монолитной стеной. При монолитном соединении колонны со стеной, соединение отдельных узлов конечных элементов стен и колонн должно быть жёстким.

Оси колонны и стены не совпадают

Если в физической модели центр тяжести колонны и срединная плоскость стены не лежат в одной плоскости, то возможности программы САПФИР позволяют обеспечить совместную работу колонны и стены, за счёт объединения в АЖТ узлов колонны и стены. Для создания АЖТ, модели колонны и стены должны иметь правильные настройки, а также должны быть между собой «пересечены».

Алгоритм действий при моделирования совместной работы колонны и стены:

1 Создать модель колонны и стены в САПФИР;

2 В настройках колонны и стены, установить параметры аналитической модели: Пересекать Осевые и объёмы;

Настройка режима пересечения

3 Настроить радиус поиска пересечений в элементах так, чтобы сумма радиусов пересечений был равен расстоянию между осью стержня и срединной плоскостью стены;


Настройка радиуса поиска пересечения

4 Создать расчётную модель в САПФИР, нажать «Пересечь». Проекция стержня на плоскость стены свидетельствует о пересечении объектов;

5 Выполнить триангуляцию. После триангуляции стержни, пересеченные с пластинами будут разбиты узлами и объединены с узлами пластины АЖТ;

6 Экспортировать в ЛИРА-САПР. В АЖТ объединены пары узлов, находящихся на одном уровне;

Объемная модель


Далее: Пленоптическая модель Up: Моделирование Предыдущая: Улучшение текстуры & nbsp Содержание

Данные, рассчитанные, как описано в предыдущих главах, также позволяют создавать объемные модели. Здесь описывается относительно простой подход. Другие подходы описаны в литературе и также могут быть применены (например, [28]).

Подход работает с пространством вокселей, которое охватывает трехмерную сцену.Для каждой карты глубины воксели разделены на три категории: между камерой и поверхностью (A), за поверхностью (B) и невидимыми (C). Это показано на рисунке 8.4.

Рисунок 8.4: Сегментация вокселей по трем категориям для каждой карты глубины.
После рассмотрения всех карт глубины воксели, которые хотя бы раз видели между камерой и поверхностью, помечаются буквой A. Из остальных вокселей те, которые хотя бы раз видели за поверхностью, помечаются B.Другие воксели помечены буквой C. и представляют собой пороговые значения, которые, например, могут быть установлены на 1 или 2. Воксели B образуют объем. Окончательный объем может быть очищен схемой эрозии, которая устраняет изолированные вокселы.

Если цель состоит в создании поверхности из объема, предлагается использовать модифицированный алгоритм марширующих кубов. В этом случае следует триангулировать только границу между областями A и B. Некоторые результаты, полученные на последовательности замков, показаны на Рисунке 8.5.

Рисунок 8.5: Поверхность получена объемным методом

Наложить текстуру на эту модель поверхности не так просто, как в разделе 8.1. Не все треугольники можно увидеть в определенном виде. Мы разработали подход, который определяет для каждого треугольника, какое изображение следует использовать в качестве текстуры. Это решение основано на площади проекции треугольника на изображениях и видимости. Определение видимости — непростая задача, и она могла бы занять много времени, если бы она выполнялась в программном обеспечении.Однако эта задача выполняется графическим оборудованием при рендеринге нового вида. Видимость определяется на основе вида, в котором каждый треугольник помечен другим цветом. Если правильный цвет виден в том месте, где треугольник выступает на изображении, это означает, что треугольник виден. Два изображения этикеток показаны на рисунке 8.6.

Рисунок 8.6: Этикетка объемная
Полученная трехмерная модель поверхности показана на рисунке 8.7.
Рисунок 8.7: Модель текстурированной поверхности, полученная объемным методом.


Далее: Пленоптическая модель Up: Моделирование Предыдущая: Улучшение текстуры & nbsp Содержание
Марк Поллефейс 2000-07-12

Объемный метод построения сложных моделей из изображений диапазона

Объемный метод построения сложных моделей из изображений диапазона

Объемный метод построения сложных моделей из изображений диапазона

Брайан Кёрлесс и Марк Левой,
Proc.СИГГРАФ ’96.

Аннотация:

Разработан ряд методов восстановления поверхностей. путем объединения групп выровненных изображений диапазона. Желательный набор Свойства таких алгоритмов включают: инкрементное обновление, представление неопределенности направления, способность заполнить пробелы в реконструкция и надежность при наличии выбросов. Прежний алгоритмы обладают подмножествами этих свойств. В этой статье мы представляют собой объемный метод интегрирования дальномерных изображений, которые обладает всеми этими свойствами.

Наше объемное представление состоит из кумулятивного взвешенного подписанного функция расстояния. Работая с одним диапазоном изображений за раз, мы сначала отсканируйте, преобразуйте его в функцию расстояния, затем объедините с данные уже получены с использованием простой аддитивной схемы. Достигать эффективность использования пространства, мы применяем длинное кодирование тома. К Чтобы добиться экономии времени, мы передискретизируем изображение диапазона, чтобы оно соответствовало сетка вокселей и синхронно перемещаются по диапазону и строкам сканирования вокселей. Мы генерируем последнее многообразие, выделяя изоповерхность из объемная сетка.Покажем, что при определенных предположениях это isosurface оптимальна в смысле наименьших квадратов. Чтобы заполнить пробелы в модели, мы строим мозаику по границам между областями, которые кажутся пусто и регионов никогда не наблюдал

Используя этот метод, мы можем интегрировать большое количество диапазонов изображений (до 70), позволяющих получить бесшовные модели с высокой детализацией до 2,6 миллиона треугольников.

Доступна дополнительная информация:

Примечание: цветные рисунки включены сюда как в формате postscript и формат изображения JPEG.Если вы хотите просмотреть цифры на своем монитора, мы рекомендуем изображения в формате JPEG. Если вы хотите распечатать цифры на высококачественном цветном принтере, затем используйте постскриптум файлы. Гамма-коррекция файлов postscript сделана ярче. для печати.

Мы не рекомендуем просматривать файлы цветных рисунков в высоком разрешении в формате PostScript с расширением. программа просмотра постскриптумов, поскольку они велики, может работать медленно, а многие зрители искажают изображения, чтобы получить результаты низкого качества. К несчастью, многие веб-браузеры автоматически загружают эти файлы и либо отображают их с помощью программы просмотра постскриптумов или загрузите текст постскриптума в браузер.Обратитесь к документации вашего веб-браузера для получения подробной информации о том, как скачать файл, не просматривая его. При использовании Netscape Например, в навигаторе удерживайте нажатой клавишу Shift (клавиша выбора на Macintosh), щелкнув нужную ссылку.

  • PDF-версия статьи (678 КБ)
  • Слайды из выступления на SIGGRAPH ’96
  • HTML-версия статьи, один файл
  • HTML-версия статьи, разбитая по разделам
  • Постскриптум без цветных рисунков (113 КБ со сжатием, 360 КБ без сжатия)
  • Бумага PostScript с цветными рисунками низкого разрешения (0.8 МБ со сжатием, 5,5 МБ без сжатия)
  • Изображение в формате JPEG на рисунке 4 (91 КБ)
    Знаковые функции расстояния и веса в двух измерениях
  • Изображение в формате JPEG на рисунке 6 (85 КБ)
    Сетка объемная с резьбой и заполнением отверстий
  • Изображение в формате JPEG рисунка 9 (64 КБ)
    Объединение изображений диапазона бурового долота
  • Изображение в формате JPEG на рисунке 11 (185 КБ)
    Реконструкция дракона
  • Изображение в формате JPEG на рисунке 12 (200 КБ)
    Реконструкция «Счастливого Будды».
  • Постскриптум в высоком разрешении, цифры 4, 6 и 9 (сохраните на диск!) (0.5 МБ со сжатием, 15 МБ без сжатия)
    Функции в 2D, резьба и заполнение отверстий, сверло.
  • Постскриптум в высоком разрешении, рисунок 11 (сохранить на диск!) (1,3 МБ в сжатом виде, 11 МБ без сжатия)
    Реконструкция дракона
  • Постскриптум в высоком разрешении, рисунок 12 (сохранить на диск!) (1,8 МБ в сжатом виде, 9,5 МБ без сжатия)
    Реконструкция «Счастливого Будды».

Демонстрации, программное обеспечение и данные


[email protected]

Объемное изображение | пс-medtech

Объемные данные 3D

3D-данные можно разделить на две категории: модели поверхности и объемные данные.Поверхностные модели обычно встречаются в индустрии дизайна, где объекты описываются их поверхностями, например, с использованием многоугольников или параметрических поверхностей. На медицинских рынках данные являются объемными, что означает, что внутренняя часть данных также моделируется с использованием дискретно дискретизированного трехмерного набора.

Обычно объемные данные описываются группой срезов 2D-изображения, сложенных вместе, чтобы сформировать объем. Эти срезы часто регистрируются сканерами, такими как КТ, МРТ или УЗИ, через определенные промежутки времени.Другие методы генерируют немедленные объемные данные. Например, 3D-ультразвук использует звуковые волны так же, как 2D-ультразвук, но вместо того, чтобы передавать волны прямо через ткани и органы и обратно, он излучается под разными углами. Это вызывает трехмерное изображение. Объемные данные 4D показывают движение с помощью компиляции трехмерных изображений. Можно увидеть такие движения, как движение сердца. В отличие от большинства существующих программ для рендеринга, PS-Medtech разработала передовую технологию объемного рендеринга, которая сохраняет полное качество 3D-визуализации во время 3D-взаимодействия и не зависит от модальности, в которой были созданы данные.

Более быстрая и качественная интерпретация с помощью объемной визуализации

«Разве не было бы замечательно визуально подержать в руках пульсирующее сердце пациента и проанализировать его изнутри и снаружи, интуитивно, быстрее и лучше? При необходимости вы можете передать сердце коллеге, который может быть на другом континенте, и в то же время все ваши ученики могут видеть, что вы делаете — вживую ».

Вместо просмотра пары изображений для каждого пациента врач имеет доступ к сотням срезов или облаков данных при использовании объемной визуализации .Однако время, затрачиваемое на каждого пациента, остается прежним. Результат — более быстрая и качественная интерпретация 3D-изображений и улучшенное медицинское обслуживание при меньших затратах.

На практике набор 3D-данных сокращается до удобоваримого формата (часто один или два среза, в 2D, а не в 3D), который используется для демонстрации другим специалистам (например, рентгенологу хирургу). Из-за этого теряется богатство исходного набора 3D-данных, а также теряются преимущества для других специалистов. Разве хирурги не часто жалуются на то, что получают неправильные изображения?

Двуручное взаимодействие и 3D-рендеринг в реальном времени

Когда вы берете яблоко, осматриваете его на наличие пятен, очищаете и нарезаете его, вы используете обе руки.Делать это с одной рукой, связанной за спиной, крайне сложно. Так почему же 3D-анализ выполняется, когда одна рука связана за спиной?

Когда требуется взаимодействие с трехмерными объемными изображениями (например, медицинскими трехмерными изображениями), компьютерная система должна продолжать вычислять (визуализировать) правильное изображение на основе действий пользователя. К сожалению, чем больше набор данных, тем выше требуется вычислительная мощность компьютерной системы, отображающей изображение. В результате качество изображения падает, а движение изображения становится рассыпчатым (падение частоты кадров).По-настоящему реалистичное интерактивное объемное изображение требует рендеринга в реальном времени с минимальной частотой кадров и без видимой потери качества изображения.
Для приложений, требующих эффективного анализа трехмерных объемных данных, важное значение имеют как рендеринг трехмерных объемных данных в реальном времени, так и интуитивно понятная трехмерная навигация.

PS-Medtech создала рабочие станции 3D и программное обеспечение Vesalius 3D для анализа и представления объемных данных 3D и 4D.

игл | Лаборатория интерактивной геометрии | ETH Цюрих

публикация
ACM SIGGRAPH ASIA 2010
авторов
Кенши Такаяма, Ольга Соркина-Хорнунг, Эндрю Неален, Такео Игараси

аннотация

Моделирование объемных объектов до сих пор остается сложной задачей.Методы синтеза твердой текстуры позволяют создавать объемы с однородной текстурой, но такие глобальные особенности, как плавно меняющиеся цвета, наблюдаемые в овощах и фруктах, сложно смоделировать. В этой статье мы предлагаем представление, называемое диффузионными поверхностями (DS), для моделирования таких объектов. DS состоят из трехмерных поверхностей с цветами, заданными с обеих сторон, так что внутренние цвета в объеме получаются путем рассеивания цветов от близлежащих поверхностей. Простой способ вычислить диффузию цвета — решить объемное уравнение Пуассона с цветами DS в качестве граничных условий, но для этого требуется дорогостоящая объемная сетка, которая не подходит для интерактивного моделирования.Поэтому мы предлагаем интерполировать цвета только локально в определенных пользователем поперечных сечениях, используя модифицированную версию алгоритма положительных средних значений координат, чтобы избежать объемной сетки. DS обычно применимы для моделирования многих различных типов объектов с внутренней структурой. В качестве примера мы представляем простой интерфейс на основе эскизов для моделирования объектов с симметрией вращения, который также может генерировать случайные вариации моделей. Мы демонстрируем эффективность нашего подхода с помощью различных моделей DS с простыми нефотореалистичными методами рендеринга, доступными с помощью DS.

загрузки

сопроводительное видео (с повествованием)

благодарностей

Мы благодарим Уилмота Ли и Дуга ДеКарло за свои полезные советы по иллюстративным изображениям, Мерфи Штайн за озвучивание сопроводительного видео и анонимных рецензентов за ценные комментарии и отзывы. Эта работа была при частичной поддержке Национального научного фонда (гранты IIS- 0905502 и IIS-0916845), JSPS, JST ERATO и NYU URCF.

Модели

Объемные питатели для сухих веществ серии 105/140

Волюметрические дозаторы для сухих продуктов серии 105 и 140… с эксклюзивным двойным концентрическим шнековым дозирующим механизмом Acrison с разнородной скоростью. Модель 105Z Модель 140-0

Обзор

Для просмотра этого видео включите JavaScript и рассмотрите возможность обновления до веб-браузера, поддерживающего видео в формате HTML5.

Дозирующий механизм модели 105X

Сверхмощные объемные питатели серии 105 и 140 компании

Acrison для сухих твердых частиц оснащены уникальным, различающимся по скорости двойным концентрическим шнековым дозирующим механизмом, предназначенным для точного и надежного дозирования очень широкого спектра твердых твердых материалов.Дозирующий механизм состоит из большого «кондиционирующего шнека» или Intromitter, концентрически установленного вокруг меньшего, медленнее вращающегося «дозирующего шнека», работающего на разных скоростях в фиксированной пропорции друг с другом с помощью одного мотор-редуктора с регулируемой скоростью.

Особенности / преимущества
  • Уникальный механизм разной скорости, двойной концентрический дозирующий механизм — доводит материал до однородного состояния, одновременно эффективно и надежно заполняя дозирующий шнек с полных 360º.
  • Общая приводная сеть — механически связывает более медленный «плющильный шнек» с дозирующим шнеком через одинарный мотор-редуктор переменного или постоянного тока с регулируемой скоростью.
  • Цельнометаллическая конструкция — обеспечивает долгий срок службы при минимальных требованиях к обслуживанию
  • Широкий диапазон типоразмеров моделей — для скоростей подачи от 0,0012 до 3400 кубических футов в час
Характеристики
  • Все контактные части изготовлены из нержавеющей стали 304, включая приводные валы питателя и компоненты уплотнения
  • Мотор-редуктор переменного или постоянного тока с регулируемой скоростью и диапазоном скорости 30: 1 или 50: 1
Опции
  • Различные материалы конструкции
  • Санитарная конструкция в соответствии с нормами и требованиями USDA и FDA
  • Конструкция для высоких температур и давлений
  • Быстроразъемная конструкция для простоты очистки
  • Различные контроллеры двигателей переменного и постоянного тока и режимы управления
  • Доступен в качестве встроенного дозирующего устройства для определенных моделей весовых дозаторов Acrison для снижения веса

Преобразование данных дистанционного зондирования 2D в объемные 3D модели с использованием обмена глубокой размерностью | by ODSC — Open Data Science

Многие компании постоянно изучают и отслеживают стабильность резервуаров CO2 в недрах Земли, чтобы изолировать CO2 под землей, чтобы частично помочь смягчить последствия изменения климата за счет атмосферных выбросов этого парникового газа.Чтобы понять геометрию резервуара CO2 и контролировать его на предмет любых утечек (также называемых здесь «шлейфами» CO2), эти компании передают электромагнитные (ЭМ) волны через подповерхностные слои Земли из подповерхностного местоположения внутри ствола скважины и принимать сигналы в массиве приемников на поверхности Земли.

Это необработанное электромагнитное поле затем инвертируется в физическую модель удельного сопротивления слоев подземных слоев Земли с использованием решения уравнений Максвелла в частотной области:

Традиционное решение этой проблемы выходит за рамки данной статьи, поэтому для справки прочтите документацию по численному решению SimPEG.

Проблема, с которой геофизики сталкиваются с этим традиционным решением, заключается в том, что в промышленном приложении с большими объемами данных количество итераций до сходимости может привести к неделям или месяцам вычислительного времени. Нашим ответом на эту проблему было использование фреймворка глубокого обучения для выполнения инверсии как способа резко сократить время вычислений на этапе вывода. Ценностное предложение состоит в том, что, хотя обучение алгоритму для выполнения этой инверсии займет много времени, после обучения система глубокого обучения может выполнять вывод (инверсию) за миллисекунды, а не за недели.

Подход, который мы использовали, заключался в разработке архитектуры глубокого обучения, которая будет хорошо работать с реальными ЭМ-данными при обучении на корпусе в основном синтетических данных с несколькими примерами реальных данных, поскольку получение реальных данных чрезвычайно дорого. Синтетический тренировочный корпус, который мы сгенерировали, использовал тысячи различных пластов Земли и геометрии резервуаров, местоположения шлейфов и положений передатчика / приемника. Ниже приведен пример пары синтетических электромагнитных данных модели Земли:

На левой панели приведенного выше изображения показана реальная составляющая электрического поля в направлении X (восток-запад), полученная массивом приемников на поверхности Земли. где цвета соответствуют величине поля в вольтах на метр.Правая панель представляет собой срез X-Y (горизонтальный) 3D-модели Земли на глубине резервуара, где цвета соответствуют удельному сопротивлению в Ом-метрах.

Во время своей презентации на ODSC East я расскажу о нескольких неудачных методологиях инверсии генеративных систем, которые опробовала наша команда, и объясню, почему эти конструкции не удались. Архитектура, с которой мы в конечном итоге преуспели, представляла собой полностью сверточную сеть кодера-декодера (FCN), которая включала своеобразное преобразование между скрытыми структурами кодера и декодера из скрытой 2D-информации в 3D-скрытую информацию.Мы называем это преобразование тензора Deep Dimensionality Exchange (DDE), поскольку он эффективно переназначает пиксели скрытой информации 2D в воксели скрытой информации 3D. Та же процедура работает при любом обмене размерностями при условии, что имеется достаточно информации, смешивающей в скрытых слоях, предшествующих и следующих за DDE.

Хотя точные параметры сети, которую мы построили, не важны для этого обзора, на изображении выше показан пример общей архитектуры кодера-декодера с уровнем изменения формы DDE, соединяющим кодер и декодер.Операция разворачивания эквивалентна интерполяции, а слои транспонирования свертки приблизительно представляют собой «деконволюцию» или «обратную свертку».

В обучающей схеме многоканальный вход состоит из четырех входных плоскостей, реальной и мнимой составляющих электрического поля в направлениях X и Y (магнитное поле в этом эксперименте не учитывалось). На выходе получается модель удельного сопротивления недр Земли. Объективный показатель — это среднеквадратичная ошибка между прогнозируемой моделью удельного сопротивления Земли и известной моделью удельного сопротивления Земли.

Во время настройки модели мы столкнулись с проблемами стабильности сходимости модели из-за чрезвычайного сходства выборок входной области. Во время своей презентации на ODSC East я расскажу о подходе, который мы использовали для различения входных образцов физически значимым образом. Интересно, что наш конвейер разработки функций был построен с помощью эмпирического процесса путем оценки выборок различий в обучающем наборе данных после выполнения множества преобразований. В этом случае мы решили выполнить явную разработку функций, а не увеличивать количество обучаемых параметров в модели за счет увеличения глубины модели, чтобы уменьшить серьезную проблему переобучения, с которой мы столкнулись при использовании архитектуры кодер-декодер.

В конечном итоге проект удался. Наши многочисленные неудачи и нестандартная архитектура научили нас довольно многому о применении архитектур кодировщика-декодера в области многомерных изображений, и успех протокола обмена глубокой размерностью в этой работе окажется полезным для разных отраслей. Присоединяйтесь ко мне в ODSC East для более глубокого погружения, и, поскольку эта работа все еще продолжается, будьте готовы с вопросами или предложениями, так как я хотел бы изучить идеи членов аудитории для решения этой проблемы.

Спасибо Expero за то, что позволили мне написать об этом проекте, GroundMetrics в качестве участника генерации синтетических данных, написания грантов и экспертизы предметной области, а также DOE SBIR в качестве спонсора проекта. Посетите блоги Expero и страницы молниеносных переговоров, чтобы получить более подробную информацию об этом и других проектах.

Земля Объемная студия | C Tech Development Corporation

Earth Volumetric Studio ( Studio ) — это революционный синтез системы визуализации окружающей среды C Tech и системы визуализации горных работ, интегрированной с новыми технологиями, появившимися за годы разработки EnterVol. Earth Volumetric Studio сохраняет парадигму модульного инструментария своих предшественников в обновленной, удобной для пользователя среде.

Earth Volumetric Studio — это отдельная программа для Windows, которая обеспечивает максимальную скорость, мощность и гибкость. Studio объединяет расширенные инструменты объемной сетки, геостатистического анализа и 4D-визуализации в программную систему, разработанную для удовлетворения потребностей всех дисциплин наук о Земле. Графический интерфейс пользователя интегрирован с подпрограммами модульного анализа и графики, которые можно настраивать и комбинировать, чтобы удовлетворить потребности любого приложения в анализе и визуализации. Studio может использоваться для анализа всех типов аналитических и геофизических данных в любой среде (например, почва, грунтовые воды, поверхностные воды, воздух, шум, удельное сопротивление и т. Д.). Earth Volumetric Studio Интегрированная геостатистика обеспечивает количественную оценку качества ваших данных и моделей участков и определяет места, требующие сбора дополнительных данных.

Earth Volumetric Studio включает возможности бывшей системы визуализации окружающей среды C Tech Pro и MVS (система визуализации добычи полезных ископаемых) в более мощной и простой в использовании среде.Возможности включают: проводку скважины и пробы; оценка параметров с использованием алгоритмов 2D и 3D кригинга, управляемых экспертной системой, с наилучшими вариограммами; взрывающиеся геологические слои; построение конечно-разностной и конечно-элементной сетки моделирования; расширенная сетка; всестороннее написание сценариев Python практически для всех функций; поддержка анимации высокого уровня; интерактивные 3D-схемы заборов; многократный анализ данных аналитов и интегрированный объемный и массовый расчет для загрязнения почвы, подземных вод и рудных тел.Наши расширенные функции, ранее использовавшиеся в нашем программном обеспечении MVS, ориентированы на потребности горных инженеров и проектировщиков, геологов или инженеров-экологов с самыми высокими требованиями. Некоторые из расширенных функций включают: создание трехмерных блоков разломов; туннельная резка; расширенное наложение текстур; моделирование карьера; визуализация и моделирование вскрыши рудных тел; и множество дополнительных расширенных функций.

Studio включает технологию DrillGuide © C Tech, которая применяет интегрированную геостатистику для обеспечения количественной оценки качества оценок участков и определения оптимальных мест расположения новых проб на участках, требующих дополнительного исследования.Эта проверенная технология может значительно сократить расходы на оценку участка, независимо от того, ищете ли вы золото или загрязнение подземных вод. Наши инструменты улучшают оценку сайта и расширяют ваши возможности по анализу и представлению данных для оценки, планирования исправлений, поддержки судебных разбирательств, нормативной отчетности и связей с общественностью.