CN116091733A - 耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116091733A CN116091733A CN202211713109.0A CN202211713109A CN116091733A CN 116091733 A CN116091733 A CN 116091733A CN 202211713109 A CN202211713109 A CN 202211713109A CN 116091733 A CN116091733 A CN 116091733A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- target
- point cloud
- cloud data
- ear
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 claims description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 210000003027 ear inner Anatomy 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 241000283070 Equus zebra Species 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 210000000959 ear middle Anatomy 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000012357 Gap analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000741 silica gel Substances 0.000 description 1
- 229910002027 silica gel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/30—Polynomial surface description
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Algebra (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
本申请提供了一种耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质,建模方法包括:获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据;基于目标区域的轮廓特征,确定至少一个标定面;基于三维点云数据,构建与每一标定面对应的三维曲面,以得到目标区域的三维模型。本申请通过获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据,基于目标区域的三维点云数据和轮廓特征,构建与目标区域匹配的三维数字模型,增加目标区域的匹配准确性,提高了用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及三维打印技术领域,尤其涉及一种耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质。
背景技术
耳机作为可穿戴产品,由于个体生理特征曲面的差异性、独特性形状差异较大,现阶段耳机行业无法设计生产一款产品适用所有人群。现阶段耳机行业内,外壳设计数据量多、修改难度大,没有一种***的数字化设计方法,如果单纯依靠有限的特征尺寸数据以及主观经验进行设计,往往不能满足需求。传统硅胶手工翻模存在一定失败率且无法进行结构堆叠,较难保证良品率;相关方案中虽有提供基于特征模板的三维点云重构方法或者微小曲面零件的测量与建模方法等,但这些算法复杂且不契合耳机曲面。
因此,相关技术中存在耳戴设备与用户个体生理特征不匹配的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本申请提供了一种耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质。
第一方面,本申请提供了一种耳戴设备的建模方法,方法包括:
获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据;
基于目标区域的轮廓特征,确定至少一个标定面;
基于三维点云数据,构建与每一标定面对应的三维曲面,以得到目标区域的三维模型。
第二方面,本申请提供了一种耳戴设备的制作方法,包括:获取耳戴设备对应的三维模型,其中,三维模型为按照上述第一方面中任一项的方法构建得到;对三维模型进行三维打印,得到耳戴设备。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行计算机程序时,实现上述第一方面或第二方面的方法步骤。
第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第二方面的方法步骤。
第五方面,本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述第一方面或第二方面的方法步骤。
本申请实施例提供的上述技术方案与相关技术相比具有如下优点:
本申请实施例提供的耳戴设备的建模方法,通过获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据,依据目标区域的三维点云数据和轮廓特征,构建与目标区域匹配的三维数字模型,从而能够构建与用户个体生理特征匹配的耳戴设备的造型,用户佩戴起来更加贴合,提高了用户体验。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种耳戴设备的建模方法的流程示意图;
图2为本申请一具体实施例提供的一种耳戴设备的建模方法的流程示意图;
图3为本申请一具体实施例提供的耳朵内轮廓的三维点云示意图;
图4为本申请一具体实施例提供的三维点云数据的预处理后的点云示意图;
图5为本申请一具体实施例提供的标定面拟合的示意图;
图6为本申请一具体实施例提供的轮廓线;
图7为本申请一具体实施例提供的耳戴设备建模的三维模型示意图;
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
可选地,在本实施例中,上述耳戴设备的建模方法可以应用于由终端和服务器所构成的硬件环境中。服务器通过网络与终端进行连接,可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务,可在服务器上或独立于服务器设置数据库,用于为服务器提供数据存储服务。
上述网络可以包括但不限于以下至少之一:有线网络,无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一:广域网,城域网,局域网,上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一:WIFI(Wireless Fidelity,无线保真),蓝牙。终端可以并不限定于为PC、手机、平板电脑等。
本申请实施例的耳戴设备的建模方法可以由服务器来执行,也可以由终端来执行,还可以是由服务器和终端共同执行。其中,终端执行本申请实施例的耳戴设备的建模方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。
以由服务器来执行本实施例中的耳戴设备的建模方法为例,图1为本申请实施例提供的一种耳戴设备的建模方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤S101,获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据;
优选地,耳戴设备的目标区域为耳戴设备的需要建模的至少部分区域,该区域可与用户的耳朵的至少部分内部轮廓对应,目标区域的三维点云数据可通过扫描获取耳朵内部轮廓的3D点云,比如通过三维激光扫描仪获得点云数据。
进一步地,在得到三维点云数据之后,采用双边滤波的方式,滤除三维点云数据中的噪声点云。在本实施例中,获取到的三维点云数据中可能含有坏点,比如游离模型范围外的点云、形态有明显凸起或凹陷的点云、因扫描角度问题造成缺失等,均可以通过双边滤波去除点云中的坏点,所使用的双边滤波需要同时考量空间域和值域2个维度。与相关技术中采用的半径滤波器、高斯滤波、直通滤波等方式实现不同。
在本实施例中,因扫描和测量误差都会产生不同密度的点云,不利于局部点云特征提取,影响点云匹配精度,通过双边滤波去除点云中的坏点,且取临近采样点的加权平均来修整当前采样点的位置,提高维度上的权重;其中,加权平均算法得到的是在空间域和值域下的求解的值,需要遍历所有点,使其更加平顺,满足条件即为有限点云,可以最大限度地保持几何特征信息,避免拟合曲面被过度光顺,同时保留曲面两侧的有效点云。
步骤S102,基于目标区域的轮廓特征,确定至少一个标定面;
在本实施例中,基于目标区域的轮廓特征,将目标区域划分为多个轮廓面,并为每个轮廓面设定一个标定面,设定的标定面的数量越多,目标区域的模型的外形轮廓会更加精确。
可选地,目标区域的轮廓特征为耳朵内轮廓,基于耳朵内轮廓的生理形状以及耳朵内部曲面突变的情况,可将耳朵内轮廓至少分为三部分,即耳轮脚附近区域、耳甲腔附近区域、外耳道口附近区域;基于此,分别将耳轮脚、耳甲腔、外耳道口所处平面设定为标定面。本实施例,经过实验比对,选择了为耳轮脚、耳甲腔及外耳道口设定标定面,是在可以满足模型特征的基础上,计算量最小的选择。
当然,在其它实施例中也不限定采用上述的三个标定面,标定面的数量还可以是一个、两个,或者是更多个,标定面的位置也不限定耳轮脚、耳甲腔、外耳道口这三个位置,具体可根据实际需求进行选择,此处不做具体限定。
步骤S103,基于三维点云数据,构建与每一标定面对应的三维曲面,以得到目标区域的三维模型。
可选地,利用采集到的三维点云数据,拟合与每一标定面对应的三维曲面,然后对多个标定面对应的多个三维曲面进行曲面拟合,即可得到目标区域匹配的三维模型。可以理解的是,本实施例中的三维模型为耳戴设备的壳体模型。
本申请实施例提供的耳戴设备的建模方法,通过获取耳戴设备的目标区域的三维点云数据,依据目标区域的三维点云数据和轮廓特征,构建与目标区域匹配的三维数字模型,从而能够构建与用户个体生理特征匹配的耳戴设备的造型,用户佩戴起来更加贴合,提高了用户体验。
本申请实施例中提供了一种可能的实现方式,上述步骤S103包括以下步骤:
步骤S201,确定三维点云数据的与目标标定面对应的目标轮廓,及目标轮廓的边界约束;其中,目标标定面为至少一个标定面中的每一个;
为了佩戴的舒适性,耳戴设备的外形轮廓需要略小于人耳轮廓,故需要对三维点云数据对应的外形轮廓做预设尺寸的缩小。具体实施时,上述步骤S201中确定三维点云数据的与目标标定面对应的目标轮廓,包括以下步骤:
步骤S301,确定三维点云数据在目标标定面上的初始轮廓;
进一步地,上述步骤S301包括:确定三维点云数据在目标标定面上的原始轮廓;对原始轮廓进行偏移处理,得到初始轮廓。
原始轮廓,即三维点云数据在目标标定面上的、未经处理的轮廓。以耳轮脚为例,三维点云数据的耳轮脚轮廓与标定面之间形成相交线(即上述原始轮廓),做预设距离(例如0.5-0.7mm)的偏移,即进行尺寸缩小,得到偏移后的偏移轮廓(即上述初始轮廓)。通过该步骤,可得到与每个标定面对应的初始轮廓。
步骤S302,提取初始轮廓上的多个特征点;其中,多个特征点为多个曲率特征点。
根据上述实施例,得到偏移后的初始轮廓后,通过计算得到标定面与初始轮廓的交线上平均曲率,平均曲率半径最小的点,为目标区域内相应区域的曲面曲率半径最大的点,即为曲面过渡点,从而得到初始轮廓上的多个特征点。
需要说明的是,特征点的数量不限定,不同的标定面可以选择不同数量的特征点。数量越多越精准,但是一般满足能够代表曲率的突变即可,点数过多,精准度提高不多,但是计算量大。
步骤S303,对多个特征点进行连线处理,以得到目标轮廓。
也就是说,通过连线处理,将多个具有曲率代表性的特征点连接在一起从而得到能够体现初始轮廓的整体走势的目标轮廓。
通过上述步骤,可以得到与每个标定面对应的目标轮廓,从而实现耳戴设备的外形轮廓略小于人耳轮廓的目的。
进一步地,上述步骤S201中确定目标轮廓的边界约束包括以下步骤:
步骤S401,确定目标轮廓的特征投影距离;其中,特征投影距离与目标标定面对应的轮廓特征具有对应关系;
本实施例中的特征投影距离,为目标轮廓上的任意两个特征点之间的最大投影距离,在实际应用中,该最大投影距离可用于判定耳朵大小,比如小耳、中耳、大耳、超大耳等,并可通过高斯核函数拟合得到。
基于高斯核函数带入数据点后,需要在函数空间中拟合所产生的互不相同的高斯核函数,即优化组合系数,并直接列线性方程组求解即可得到最大投影距离。
步骤S402,基于特征投影距离及多个特征点得出与每个特征点对应的边界约束。
本实施例中的边界约束,用于进一步圈定三维点云数据的精确范围。可以理解地,点云中点的数量较多,基于特征点及对应的边界约束能够对点云数据进行精准简化处理,从而使得到的三维模型的准确度更高,且数量可控。
进一步地,边界约束包括多个,并与多个特征点具有一一对应关系。
上述步骤S402包括以下步骤:
步骤S501,基于特征投影距离确定耳戴设备的大小等级;
本实施例中,耳戴设备的大小等级对应耳朵大小,比如小耳、中耳、大耳、超大耳等。
步骤S502,基于大小等级与边界约束的关联关系确定与每个特征点对应的边界约束。
也就是说,在一些应用场景中,可以根据过往数据计算、经验等预先存储不同大小等级与边界约束之间的关联关系,在需要的时候可调用并基于该关联关系计算边界约束。
步骤S202,基于目标轮廓及边界约束对三维点云数据进行简化处理;
本实施例,依据目标轮廓以及确定的边界约束,对三维点云数据进行简化处理,从而保留目标轮廓及边界约束范围内的点云,并踢出该范围外的点云,以提高目标区域的三维模型的准确度。
步骤S203,将经简化处理后的三维点云数据重构为与目标标定面对应的三维曲面,以得到目标区域的三维模型。
具体实施时,上述步骤S203包括:基于多个特征点进行曲面重构,得到与每个特征点对应的重构曲面;对多个特征点对应的重构曲面进行接合处理,得到与目标标定面对应的三维曲面。
进一步地,以目标特征点作为中心点,基于目标特征点对应的边界约束,从经过简化处理后的三维点云数据中筛选得到目标点云,其中,目标特征点为多个特征点中的每一个;利用每个特征点对应的目标点云,拟合得到每个特征点对应的三维曲面。
举例来说,以耳轮脚轮廓为例,在得到耳轮脚对应的目标轮廓后,以耳轮脚的目标轮廓为基准,特征投影最大距离作为边界约束,结合Greedy Algorithm建立数学模型,剔除点云中不符要求的特征点,在精简后的点云基础上重构并拟合曲面,得到出若干CAD模型。本实施例中,边界约束是指以各特征点为中心,以特征点对应的特征投影距离为边界约束距离的约束,基于每个特征点都可以拟合处多个曲面,将不同的特征点的曲面进行衔接,出现更多的组合,进而拟合得到多个每个特征点对应的三维曲面。
在本案的一个可选的实施例中,与目标标定面对应的三维曲面包括多个备选三维曲面,上述步骤S203包括以下步骤:
步骤S601,将经简化处理后的三维点云数据重构为与目标标定面对应的三维曲面;
步骤S602,依据第一预设质量参数,从目标标定面对应的三维曲面中确定多个备选三维曲面;
由于一个标定面对应多个特征点,每个特征点均可对应拟合出一个三维曲面,则针对一个标定面,可拟合出多个备选的三维曲面;进一步地,根据预设的曲面质量参数(即上述第
一预设质量参数),也即对于曲面质量的要求所设定的参数,从多个备选三维曲面中选取一5个质量最优的三维曲面;
步骤S603,将目标标定面对应的目标备选三维曲面,分别与至少一个标定面中除目标标定面之外的标定面对应的备选三维曲面,进行曲面拟合,得到目标区域对应的多个备选三维模型,其中,目标备选三维曲面为多个备选三维曲面中的每一个;
针对每个标定面对应的每一个备选三维曲面,与其他标定面中每个标定面对应的备选三0维曲面,均可拟合出备选三维模型,从而拟合出于目标区域对应的多个备选三维曲面;
步骤S604,依据第二预设质量参数,从多个备选三维模型中确定目标区域的三维模型。
依据预设的模型质量参数(即上述第二预设质量参数),也即对模型质量要求所设定的参数,从多个备选三维模型中选取一个质量最优的三维模型,作为目标区域的最终三维模型。
优选地,本实施例中的标定面的数量为至少两个,上述步骤S103还包括:基于三维点5云数据,构建与至少两个标定面对应的至少两段三维曲面;对至少两段三维曲面进行拼接处
理,以得到目标区域的三维模型。
本实施例中,通过分段拟合然后拼接的方式重构曲面,基于至少两个标定面,拟合出每个标定面对应的三维曲面,然后通过对所有标定面对应的三维曲面进行拟合,得到三维模型,能够提高曲面重构的效率以及精度。
0基于上文各个实施例提供的耳戴设备的建模方法,基于同一发明构思,在本实施例中还
提供了一种耳戴设备的制作方法,该方法用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。
本实施例提供的耳戴设备的制作方法包括以下步骤:
根据上述耳戴设备的建模方法,获取耳戴设备对应的三维模型;
5对三维模型进行三维打印,得到耳戴设备。其中所采用的三维打印方式可以为DLP、SLA、LCD、FDM等,此处不做具体限定。
通过本申请提供的耳戴设备的制作方法,基于应用3D打印实现耳机造型数字化的设计方法,能够针对不同个体生理特征,提供了3D打印实现耳机造型数字化的设计方法,增加曲面匹配准确性,提高模型处理效率,减少生产周期,提供了更好的用户体验及产品优势。
下面结合一具体实施例,对本申请提供的方法做进一步地说明:
本具体实施例,将耳机产品的造型曲面与人体生理特征曲面相匹配,可以使其佩戴起来更加贴合,主要包括如图2所示的流程示意图,包括:
S1,采集源数据;
通过扫描获得耳朵内部轮廓3D点云。可通过三维激光扫描仪获得点云数据。如图3所示,图3为本申请一具体实施例提供的耳朵内轮廓的三维点云示意图。
S2,预处理;
对3D点云数据进行剔除坏点、去噪、精简、拟合等预处理,如图4所示。
S3,构建数字化模型;
基于耳朵内轮廓的生理形状,根据其曲率突变的情况,可将耳朵内轮廓分为三部分,即耳轮脚附近区域、耳甲腔附近区域、外耳道口附近区域。因此分别设定耳轮脚、耳甲腔、外耳道口所处平面为标定面,基于三个标定面,拟合出分别对应三个区域的三段面,然后对三段面进行拼接,得到完整的内轮廓面,如图5所示。
每个标定面对应的一段面的拟合方式相似,仅具体特征有所不同,下文以耳轮脚为标定面进行详细说明。
S701,为了方便佩戴,耳机轮廓需要略小于人耳轮廓,故可偏移标定面上的边界轮廓0.5-0.7mm,通过计算得到标定面与偏移轮廓交线上平均曲率半径最小的点,该点为相应区域内曲面曲率半径,最大的点,即为曲面过渡点,可得特征点P1、P2、P3、P4、P5、P6的坐标。
S702,测量P2与P5的相对距离可得耳甲腔最大投影距离D。D可以判定耳朵大小为小耳、中耳、大耳、超大耳,D将作为高斯核函数拟合值。
带入一定量数据点后,需要在函数空间中拟合所产生的互不相同的高斯核函数,并基于此求解。
需要说明的是,对于耳轮脚和外耳道口对应的标定面,所选的两个特征点之间的相对距离则分别是对应耳轮脚最大投影距离的点和外耳道口最大投影距离的点。
S703,将P1至P6的空间坐标导入CAD软件中依次相连构建1阶样条曲线,如图6所示,并据此得出每个特征点P1至P6对应的点位距离阈值,具体可基于任意两个特征点的向量作差后分量的算术平方根、耳甲腔最大投影距离D、各特征点的空间坐标、特征点附近点的空间坐标等。
S704,以1阶样条曲线为基准,点位距离阀值作为边界约束,结合GreedyAlgorithm建立数学模型,剔除点云中不符要求的特征点,在精简后的点云基础上重构并拟合曲面,得到出若干CAD模型。
该步骤中的边界约束是指,以各特征点为中心,以对应的点位距离阀值为边界距离的约束。具体是,保留点云中在对应的特征点的点位距离阀值范围内的点,其它的点剔除。
此外,基于每个特征点都可以拟合出多个曲面,将不同的特征点的曲面进行衔接,会出现更多的组合。
分析各模型曲面质量,挑选最终模型,对其实体化参数化建模,从而获得符合3D打印要求的CAD模型,如图7所示。
该步骤中,可基于第一预设质量参数确定重构曲面,例如可通过观察斑马纹和测量相邻曲面间隙、曲率改变量、切率改变量等来检验重构曲面。具体可通过肉眼查看曲面的斑马纹、软件自动检测曲率半径等方式进行曲面质量的分析和评估。
针对软件自动测量的方式,可通过如下步骤实现:
①定义标准:根据要求设定相邻曲面间隙、切率改变、曲率改变范围,例如可根据A级曲面要求设定相邻曲面间隙<0.005mm、切率改变<0.16°、曲率改变<0.005°;
②对生成的各模型曲面进行比对计算,删除不符合要求的曲面,对符合要求的曲面按照进行质量排序,例如可保留质量前三的曲面(如有);
③再基于第二预设质量参数确定耳戴设备的最终模型,具体地,与步骤S2中的预处理模型中未进行偏移的原始的人耳模型分别进行间隙分析,选择间隙更均匀的模型作为最终模型。这是由于最后模型是进行适当的偏移得到的,和步骤2的初始点云模型(可以认为是扫描人耳结构后得到的,未进行偏移的)做比对,找到偏移距离更加均匀的模型,以便更符合要求。
S4,3D打印快速成型。
即,可基于上述步骤得到的三维模型,进行3D打印获取实体耳机壳。
通过上述实施步骤,本申请实施例可以实现分析各重构曲面,对符合要求的曲面进行拟合得到最终模型,对其进行实体化参数建模;通过观察斑马纹和测量相邻曲面间隙、曲率改变量、切率改变量来检验重构曲面;如此能够增加曲面匹配准确性;此外,相关技术中,若经分析模型曲面质量不满足要求,则需在原模型的基础上进行优化,本申请的分段曲面重构,能够直接得到多个CAD模型,然后根据质量情况进行挑选即可,如此提高模型处理效率,减少生产周期,提供了更好的用户体验及产品优势。
如图8所示,本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114,其中,处理器111,通信接口112,存储器113通过通信总线114完成相互间的通信,
存储器113,用于存放计算机程序;
在本申请一个实施例中,处理器111,用于执行存储器113上所存放的程序时,实现前述任意一个方法实施例提供的耳戴设备的建模方法或耳戴设备的制作方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如前述任意一个方法实施例提供的耳戴设备的建模方法或耳戴设备的制作方法的步骤。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (15)
1.一种耳戴设备的建模方法,其特征在于,所述方法包括:
获取所述耳戴设备的目标区域的三维点云数据;
基于所述目标区域的轮廓特征,确定至少一个标定面;
基于所述三维点云数据,构建与每一所述标定面对应的三维曲面,以得到所述目标区域的三维模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取所述耳戴设备关联的目标区域的三维点云数据之后,所述方法还包括:
采用双边滤波的方式,滤除所述三维点云数据中的噪声点云。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述三维点云数据,构建与每一所述标定面对应的三维曲面,以得到所述目标区域的三维模型的步骤,包括:
确定所述三维点云数据的与目标标定面对应的目标轮廓,及所述目标轮廓的边界约束;其中,所述目标标定面为所述至少一个标定面中的每一个;
基于所述目标轮廓及所述边界约束对所述三维点云数据进行简化处理;
将经所述简化处理后的三维点云数据重构为与所述目标标定面对应的三维曲面,以得到所述目标区域的三维模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,确定所述三维点云数据的与目标标定面对应的目标轮廓的步骤,包括:
确定所述三维点云数据在所述目标标定面上的初始轮廓;
提取所述初始轮廓上的多个特征点;其中,所述多个特征点为多个曲率特征点;
对所述多个特征点进行连线处理,以得到所述目标轮廓。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,确定所述三维点云数据在所述目标标定面上的初始轮廓的步骤,包括:
确定所述三维点云数据在所述目标标定面上的原始轮廓;
对所述原始轮廓进行偏移处理,得到所述初始轮廓。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,将经所述简化处理后的三维点云数据重构为与所述目标标定面对应的三维曲面的步骤,包括:
基于所述多个特征点进行曲面重构,得到与每个所述特征点对应的重构曲面;
对所述多个特征点对应的重构曲面进行接合处理,得到与所述目标标定面对应的三维曲面。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于所述多个特征点进行曲面重构,得到与每个所述特征点对应的重构曲面的步骤,包括:
以目标特征点作为中心点,基于所述目标特征点对应的所述边界约束,从经过所述简化处理后的三维点云数据中筛选得到目标点云,其中,所述目标特征点为所述多个特征点中的每一个;
利用每个所述特征点对应的目标点云,拟合得到每个所述特征点对应的三维曲面。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,与所述目标标定面对应的三维曲面包括多个备选三维曲面;其中,将经所述简化处理后的三维点云数据重构为与所述目标标定面对应的三维曲面,以得到所述目标区域的三维模型的步骤,包括:
将经所述简化处理后的三维点云数据重构为与所述目标标定面对应的三维曲面;
依据第一预设质量参数,从所述目标标定面对应的三维曲面中确定多个备选三维曲面;
将所述目标标定面对应的目标备选三维曲面,分别与所述至少一个标定面中除所述目标标定面之外的标定面对应的备选三维曲面,进行曲面拟合,得到所述目标区域对应的多个备选三维模型,其中,所述目标备选三维曲面为所述多个备选三维曲面中的每一个;
依据第二预设质量参数,从多个备选三维模型中确定所述目标区域的三维模型。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,确定所述目标轮廓的边界约束的步骤,包括:
确定所述目标轮廓的特征投影距离;其中,所述特征投影距离与所述目标标定面对应的所述轮廓特征具有对应关系;
基于所述特征投影距离及所述多个特征点得出与每个所述特征点对应的所述边界约束。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述边界约束包括多个,并与所述多个特征点具有一一对应关系;其中,基于所述特征投影距离及所述多个特征点得出与每个所述特征点对应的所述边界约束的步骤,包括:
基于所述特征投影距离确定所述耳戴设备的大小等级;
基于所述大小等级与所述边界约束的关联关系确定与每个所述特征点对应的所述边界约束。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述标定面的数量为至少两个,其中,基于所述三维点云数据,构建与每一所述标定面对应的三维曲面,以得到所述目标区域的三维模型的步骤包括:
基于所述三维点云数据,构建与所述至少两个标定面对应的至少两段三维曲面;
对所述至少两段三维曲面进行拼接处理,以得到所述目标区域的三维模型。
12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法,其特征在于,
所述轮廓特征包括耳轮脚、耳甲腔、外耳道口中的至少一者,所述至少一个标定面包括耳轮脚、耳甲腔、外耳道口中的至少一者所处的平面。
13.一种耳戴设备的制作方法,其特征在于,所述方法包括:
获取所述耳戴设备对应的三维模型,其中,所述三维模型为按照权利要求1-12中任一项所述的方法构建得到;
对所述三维模型进行三维打印,得到所述耳戴设备。
14.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
所述存储器,用于存放计算机程序;
所述处理器,用于执行计算机程序时,实现权利要求1-13任一所述的方法步骤。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-13任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211713109.0A CN116091733A (zh) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211713109.0A CN116091733A (zh) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116091733A true CN116091733A (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=86186230
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211713109.0A Pending CN116091733A (zh) | 2022-12-29 | 2022-12-29 | 耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116091733A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116228831A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 深圳市深视智能科技有限公司 | 耳机接缝处的段差测量方法及***、校正方法、控制器 |
CN117494245A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-02 | 香港纺织及成衣研发中心有限公司 | 一种穿戴护具建模方法、***、电子设备及可读存储介质 |
-
2022
- 2022-12-29 CN CN202211713109.0A patent/CN116091733A/zh active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116228831A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 深圳市深视智能科技有限公司 | 耳机接缝处的段差测量方法及***、校正方法、控制器 |
CN116228831B (zh) * | 2023-05-10 | 2023-08-22 | 深圳市深视智能科技有限公司 | 耳机接缝处的段差测量方法及***、校正方法、控制器 |
CN117494245A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-02 | 香港纺织及成衣研发中心有限公司 | 一种穿戴护具建模方法、***、电子设备及可读存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116091733A (zh) | 耳戴设备的建模方法、制作方法、电子设备及存储介质 | |
CN105374066B (zh) | 用于对量身定做耳模进行建模的方法和*** | |
US9684817B2 (en) | Method and system for automatically optimizing quality of point cloud data | |
CN110136072B (zh) | 点云噪声的去除方法、去噪***、计算机设备及存储介质 | |
JP4718559B2 (ja) | モデル化によってhrtfを個別化するための方法および装置 | |
CN108476369B (zh) | 用于开发适用于个体的头部相关传递函数的方法和*** | |
EP1368986B1 (en) | Method for modelling customised earpieces | |
US7979244B2 (en) | Method and apparatus for aperture detection of 3D hearing aid shells | |
US7801708B2 (en) | Method and apparatus for the rigid and non-rigid registration of 3D shapes | |
EP1772827B1 (en) | Method and apparatus for the rigid registration of 3D ear impression shapes with skeletons | |
US20040107080A1 (en) | Method for modelling customised earpieces | |
US20080306720A1 (en) | Hrtf Individualization by Finite Element Modeling Coupled with a Corrective Model | |
US8285408B2 (en) | System and method for designing an ear insert device | |
US7084870B2 (en) | Interactive binaural shell modeling for hearing aids | |
US8086427B2 (en) | Method and apparatus for the registration of 3D ear impression models | |
KR20130098149A (ko) | 형태 파라미터들에 따라 데이터베이스에서 지각적으로 최적인 hrtf 필터들을 선택하기 위한 방법 | |
EP1625770B1 (en) | Synchronized processing of ear shells for hearing aids | |
Stitt et al. | Sensitivity analysis of pinna morphology on head-related transfer functions simulated via a parametric pinna model | |
US20200302099A1 (en) | System and method of machine learning-based design and manufacture of ear-dwelling devices | |
US20210014631A1 (en) | Method for determining listener-specific head-related transfer functions | |
US10818100B2 (en) | Method for producing a 3D scatter plot representing a 3D ear of an individual, and associated system | |
Mokhtari et al. | Computer simulation of KEMAR's head-related transfer functions: Verification with measurements and acoustic effects of modifying head shape and pinna concavity | |
Di Giusto et al. | Analysis of laser scanning and photogrammetric scanning accuracy on the numerical determination of Head-Related Transfer Functions of a dummy head | |
Dobrucki et al. | Computational modelling of head-related transfer function | |
Di Giusto et al. | Deep learning for photogrammetric ear point clouds denoising |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |