基于八叉树与Z曲线的农业机械模型相似性度量理论及优化方法研究

The research on the similarity and classification of CAD model is of great significance to the integration of agricultural machinery model. Firstly, this project studies the "precision" and "efficiency" problems in the similarity measure of CAD model, and constructs a set of similarity measure theory and optimization algorithm based on Hausdorff distance. According to the corresponding spatial structure, we divide different types of CAD models into dense CAD model and sparse CAD model. As the advantages of Octree used in 3D object description, the project presents a similarity measure algorithm for intensive CAD model based on Octree. Considering the problem of low spatial utilization caused by Octree segmentation in sparse CAD model, the project presents a similarity measure for sparse CAD model based on Z-order curve. After that, as for the CAD model of parametric feature modeling, we construct a feature model classification algorithm based on modeling feature by adding the modeling feature, to improve the resolution ability of the feature model. The work above is not only a solution to the key problems in the integration of agricultural machinery model, but also an in-depth study and exploration of the similarity and classification research of current CAD models.

CAD模型相似性及分类研究对农业机械模型集成研究具有重要的意义。首先，本课题针对CAD模型相似性度量中的“精度”和“效率”问题展开了研究，构造了基于Hausdorff距离的相似性度量理论及优化方法。根据不同类型CAD模型的空间结构，将其划分为密集型CAD模型与稀疏型CAD模型。利用八叉树在三维物体描述中的优点，提出基于八叉树的密集型CAD模型相似性度量方法。针对稀疏型CAD模型采用八叉树划分导致的低空间利用率问题，提出基于Z曲线的稀疏型CAD模型相似性度量方法。然后，针对参数化特征造型的CAD模型，通过增加建模特征来提高特征模型的分辨能力，构建基于建模特征的特征模型分类方法。以上工作既是对农业机械模型集成研究关键问题提出的解决方案，又是对当前CAD模型相似性及分类问题进行的深入研究和探索。

本项目面向机械模型相似性度量理论及优化问题，从理论与算法层面开展了大量的研究。首先，提出了基于八叉树的CAD模型相似性度量方法，通过计算CAD模型与八叉树之间的HD距离间接得到CAD模型间的相似性，并采用分支限界法和最邻近搜索算法提高HD距离的计算效率；然后，针对稀疏型空间数据采用八叉树划分导致的低空间利用率问题，提出了基于Z曲线的CAD模型相似性度量方法，将三维空间数据编码为空间连续的一维数据，实现了基于Z曲线的HD距离计算方法。在公开的数据集上进行了大量实验，实验结果表明本方法的高效性；最后，提出结合语义信息和几何信息的三维模型分类方法，通过多种不同类型的显式特征来间接表达隐式特征，并通过空间变换和对齐操作使其分别具有旋转不变性和平移不变性，利用逐点计算和池化操作克服点云模型的无序性。在公开的数据集上进行了大量的实验，实验结果表明本方法在点云模型分类与分割、CAD模型检索任务上都有较为出色的表现。本项目研究成果适用于任意类型CAD模型和任意维度空间数据的相似性度量，也适用于CAD模型的分类与检索任务，形成了较为系统的解决方案。本项目研究成果已发表SCI、EI论文20篇（其中CCF推荐期刊论文4篇），培养毕业硕士生5人。

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