Préparation et Utilisation des Nuages de Points de Relevés pour la Modélisation de la Surface de la Coque dans PolyCAD Original
Introduction
Cet article traite du processus d'importation, de préparation et d'utilisation d'un nuage de points pour produire une surface de coque dans PolyCAD à l'aide des outils X-Topologie. Les objectifs spécifiques et un résumé technique de l'approche utilisée pour supporter les ensembles de données des nuages de points sont présentés avant l'introduction du processus. Le processus peut être résumé comme suit :
- Importer un ensemble de données de nuage de points contenu dans un fichier texte.
- Validation et transformation de l'ensemble de données dans la position et l'orientation souhaitées.
- Optimiser le jeu de données en générant une carte spatiale.
- Visualisation de l'ensemble de données.
- Génération de courbes X-Topologie à partir du nuage de points.
- Valider la surface par rapport à l'ensemble de données.
- Les défis de l'adaptation automatique d'une surface aux points de nuages.
Contexte
Le Challenge
Le nuage de points dans PolyCAD est de fournir un moyen de générer des surfaces de coque à partir de scénarios de relevés réalistes, c'est-à-dire lorsque la scène de capture contient des artefacts de soutien et de travail typiques des zones sèches, flottantes ou dures. Pour les logiciels génériques capables d'ajuster les surfaces aux données de surface, ce cas représente souvent un défi, car laisser cette information affecte la précision de la surface et l'enlever exclut ces données du processus de définition de la surface même si elle n'est pas utilisée.
Les algorithmes d'ajustement typiques produisent des surfaces dont les points de définition sont répartis uniformément sur les données échantillonnées. Pour s'adapter à des formes spécifiques avec n'importe quel degré de précision, il est nécessaire d'utiliser un grand nombre de points. Des outils de modélisation solides peuvent alors être nécessaires pour découper les bords ou choisir des caractéristiques. A la fin de ce processus, la définition qui en résulte peut être complexe et peut limiter la gamme d'applications logicielles d'ingénierie dans lesquelles elle peut être utilisée. Comme l'industrie maritime s'appuie sur la géométrie de surface et qu'il existe de nombreux outils d'analyse technique rentables qui fonctionnent adéquatement avec des représentations plus simples, il est nécessaire de produire efficacement des surfaces de coque qui capturent avec précision la forme avec un nombre optimal de points de définition.
La Technologie
Les Fichiers
Les outils de nuage de points à l'intérieur de PolyCAD fonctionnent sur la base du maintien d'un minimum de données en mémoire et de l'optimisation des opérations de fichier/base de données autant que possible. La taille de la base de données n'est limitée que par le maximum que le système d'exploitation peut supporter. Toutefois, puisque les données sont généralement chargées par fichier texte et que celles-ci sont moins efficaces en termes de stockage que la base de données binaires, il y a une limitation supplémentaire. En réalité, pour les surfaces de coque, de très grands ensembles de données n'offrent aucun avantage en ce qui concerne la précision, mais cela ralentira les activités de traitement de l'appréciation par le modeleur de la géométrie qu'ils contiennent.
Visualisation
La visualisation des nuages de points est réalisée en présentant les points comme de simples pixels et la couleur ou l'intensité est supportée. La visualisation de l'ensemble du nuage lors de la modélisation d'une surface n'est pas particulièrement efficace car il est difficile de percevoir la profondeur et donc la forme. Des techniques élaborées et incrémentales sont disponibles dans d'autres outils, mais cela peut être perturbateur lors de la modélisation. Sectionner le nuage de points pour révéler les contours de la coque est une façon beaucoup plus efficace d'apprécier la forme quand on travaille avec une surface de coque. La taille maximale pour une seule visualisation est de 1 million de points, limitée par la quantité maximale de données pouvant être téléchargées sur les cartes graphiques par les pilotes logiciels, soit environ 32 mégaoctets. De multiples volumes de visualisation sont pris en charge et peuvent être utilisés pour faire varier le niveau de détail affiché dans différentes zones des données de l'enquête.
Carte Spatiale
Sans structure, les grands ensembles de données peuvent être lents d'accès, d'autant plus lorsque les données sont stockées dans des fichiers. Pour améliorer les performances, l'ensemble de données peut être optimisé dans une carte spatiale pour capturer les points de l'organisation et comprendre où les données sont stockées. Les opérations de visualisation et de sections s'exécuteront beaucoup plus rapidement lorsqu'elles sont cartographiées, car il ne sera pas nécessaire de rechercher l'ensemble des données. La validation des surfaces ne fonctionnera pas sans carte spatiale.
Dans PolyCAD, le nuage de points est structuré à l'aide de voxels (éléments de volume / cuboïdes) disposés dans un Octree. Cette structure peut tenir compte de la densité spatiale différente des points dans l'espace, générant plus de subdivision au fur et à mesure que la densité augmente. Optimiser le jeu de données peut prendre du temps, prendre un café. Seule une quantité limitée d'organisation peut se produire dans la mémoire et un certain nombre de fichiers temporaires sont utilisés. Pour que l'optimisation soit réussie, il faut qu'il y ait au moins deux fois l'espace disponible dans le dossier contenant les fichiers temporaires Windows. L'optimisation est effectuée sur une copie de la base de données et des fichiers échangés si le processus est réussi. Le meilleur moment pour effectuer l'optimisation est directement après que la position et l'orientation de l'ensemble de données a été vérifiée et/ou mise à jour. Toutefois, si l'ensemble de données est volumineux et que plusieurs itérations de transformation sont nécessaires pour positionner précisément l'ensemble de données, il peut être préférable d'optimiser l'ensemble de données avant et après le processus de transformation.
Transformation
Le nuage de points peut devoir être positionné et orienté s'il n'est pas exactement dans la bonne position et la bonne orientation. Dans un premier temps, les transformations sont appliquées aux données de coordonnées et aux requêtes en tant qu'opération matricielle lorsque les données sont interfacées. Cela permet de repositionner rapidement le nuage sans avoir à mettre à jour l'ensemble de la base de données. Les entités séparées Cloud Point Visualisation et Cloud Point Section ne sont pas mises à jour lorsque le Cloud Point Dataset est transformé car il est probable qu'elles ne sont plus correctement positionnées. Il est préférable de les supprimer, mais ils peuvent être mis à jour manuellement. Lorsque la carte spatiale est générée, les points de coordonnées sont transformés pendant le processus et la matrice de transformation interne est réinitialisée.
Préparation d'un Ensemble de Données de Point de Nuage pour la Modélisation
Importer les Données de Points
Afin d'utiliser un nuage de points laser au sein de PolyCAD, les données doivent être converties en une base de données de nuages de points (pcdb). Les données de fichier texte peuvent être transformées en une base de données de nuages de points à l'aide de l'option de la barre d'outils. Sélectionnez l'onglet "Cloud Point Surveys" et dans le groupe "Import / Convert Group" il y a un bouton intitulé "Import Cloud Points to Database".
Cliquez sur le bouton pour afficher l'assistant d'importation.
Sur la première page, le processus d'importation d'un ensemble de données est présenté.
Sur la première page, le processus d'importation d'un ensemble de données est présenté.
Cliquez sur le bouton Suivant pour afficher la page suivante. Cette page permet de sélectionner le fichier texte à importer et d'afficher les 100 premières lignes du fichier comme prévisualisation de la structure des données. Appuyez sur le bouton Suivant pour continuer.
Ensuite, les 100 premières lignes du fichier texte sont passées en revue pour identifier les valeurs de coordonnées et toute couleur potentielle comme valeurs RVB ou d'intensité. Une analyse est faite pour identifier le nombre le plus commun de paramètres numériques sur chaque ligne en tenant compte de l'espace, de la virgule ou du format de valeurs séparées par des tabulations. Ces lignes sont considérées comme étant celles qui contiennent des données de coordonnées. Les lignes avec un nombre différent de paramètres sont ignorées. Le résultat de cette analyse est affiché à la page suivante, appliqué aux 100 premières lignes. Les en-têtes de colonne identifient les paramètres de coordonnées X, Y et Z. Des colonnes supplémentaires peuvent contenir des paramètres de couleur ou d'intensité et peuvent être optionnellement sélectionnées pour être importées en changeant le menu déroulant pour catégoriser le paramètre. Dans le cas de la couleur, une sélection doit être faite pour les trois composantes Rouge, Vert et Bleu. Le bouton Suivant ne sera pas disponible si une sélection de couleur invalide est effectuée. Les points sont affichés dans une seule couleur si aucune information n'est disponible.
Cliquez sur le bouton Suivant. Si des informations sur la couleur ou l'intensité sont disponibles et sont sélectionnées pour être importées, la page suivante offre la possibilité de définir le mappage des plages de valeurs des paramètres de couleur en RVB ou Intensité. Sélectionnez la plage de valeurs la plus appropriée en fonction de l'expérience et d'un examen des données de prévisualisation. Cliquez sur Suivant pour continuer. Notez que si la couleur ou intensité n'est pas disponible, cette page est ignorée.
La page suivante a défini le nom de fichier de la base de données du nuages de points. Cliquez sur le bouton Convertir pour lancer le processus d'importation. La vérification de l'ensemble de données "Cloud Point Dataset"" d'importation automatique dans PolyCAD générera automatiquement l'entité "Cloud Point Dataset" dans le projet en cours une fois ce processus terminé. Le processus d'importation prendra du temps. Une fois terminé, cliquez sur Terminer.
Importation d'un "Cloud Point Dataset" Existant
Si un jeu de données Cloud Point est déjà disponible, sélectionnez l'onglet "Cloud Point Surveys" et dans le groupe "Import / Convert", il y a un bouton intitulé "Import Cloud Point Dataset".
Dans la fenêtre Attributs, le formulaire suivant (illustré à gauche) est affiché. Cliquez sur le bouton Sélectionner un fichier d'ensemble de données pour sélectionner le fichier de base de données de nuages de points. Le formulaire (image de droite) montrera des informations sommaires sur l'ensemble de données couvrant le nombre de points du nuage, le nombre de cellules de la carte spatiale, la disponibilité de l'ensemble de données de visualisation, la couleur et les informations de transformation. Cliquez sur "Create Cloud Point Dataset" pour continuer.
La visualisation principale est stockée dans un fichier séparé et peut ne pas être présente. Si c'est le cas, une boîte avec des étendues égales à l'ensemble de données sera affichée.
Création de la Base de Donnée
L'ensemble de données de visualisation principale est un sous-ensemble de l'ensemble de données du nuages de points. S'il n'y a pas de carte, elle est uniformément échantillonnée à partir de l'ensemble de données dans l'ordre dans lequel les points apparaissent dans la base de données. S'il y a une carte, un échantillonnage uniforme est effectué à partir de la carte.
La visualisation est générée en spécifiant le nombre de points à afficher dans le nombre d'échantillons. En fin de compte, ce nombre est déterminé par les performances graphiques de l'ordinateur en cours d'exécution. Cependant, au fur et à mesure que le nombre de points visibles augmente, la scène peut commencer à perdre de sa définition à mesure qu'elle devient un bloc de couleur solide. Une fois qu'une valeur a été saisie, cliquez sur le bouton "Sample Visualisation Points". (échantillonage)
La visualisation est générée en spécifiant le nombre de points à afficher dans le nombre d'échantillons. En fin de compte, ce nombre est déterminé par les performances graphiques de l'ordinateur en cours d'exécution. Cependant, au fur et à mesure que le nombre de points visibles augmente, la scène peut commencer à perdre de sa définition à mesure qu'elle devient un bloc de couleur solide. Une fois qu'une valeur a été saisie, cliquez sur le bouton "Sample Visualisation Points". (échantillonage)
Découpage de l'Ensemble de Données de Visualisation et Echantillonnage de la Géométrie
L'ensemble de données du nuage de points peut être spatialement découpé à l'aide d'une case pour éliminer les zones du nuage de points qui ne sont pas nécessaires ou pour se concentrer sur des zones de détail particulières. Cette fonction est utilisée pour limiter la visualisation de l'ensemble de données et, facultativement, la plage de données échantillonnées à partir du nuage de points par les fonctions d'analyse. Il ne supprime pas les données stockées dans la base de données des nuages de points.
Le volume découpé est spécifié à l'aide des valeurs du groupe Volume du clip. Activez la case à cocher pour activer la fonction Clipping (découpage). De plus, le volume du clip peut être manipulé de manière interactive dans la vue graphique pendant l'édition graphique, accessible par le raccourci du bouton F2 ou 'Cloud Points Dataset -> Edit' dans le menu Clic Droit. Une fois que le volume du clip a été déterminé ou si le clip doit être supprimé, appuyez sur le bouton 'Mettre à jour la visualisation'.
Pour afficher la couleur, vérifiez les données des points d'ombrage dans le groupe Réglage des couleurs de visualisation. Si la couleur capturée est mauvaise, la luminosité et le contraste peuvent être ajustés pour essayer d'améliorer la qualité. L'option Améliorer l'intensité des couleurs permet d'appliquer la couleur à un modèle rouge-vert et de mettre en évidence les points qui correspondent à la couleur de fond.
Optimisation de la Carte Spatiale
La Carte Spatiale optimise la base de données dans une structure où la position des points dans des zones particulières peut être rapidement identifiée dans le fichier. La carte améliore considérablement le temps nécessaire à la génération d'une section ou d'un volume de visualisation et est nécessaire à la validation de la surface. Pour commencer le processus d'optimisation, cliquez sur le bouton Générer la carte.... dans le groupe Carte d'optimisation de l'ensemble de données.
Le formulaire Génération de carte spatiale est utilisé pour définir les paramètres utilisés pour générer la carte et afficher l'analyse lorsque les paramètres sont appliqués aux données.
Contrôle des paramètres :
Contrôle des paramètres :
- Taille des cellules de la grille initiale
- Le nombre de points dans une cellule avant de se subdiviser à un nouveau niveau de l'arbre.
- Le nombre maximum d'arbres de niveaux
Le nombre de cellules (Initial Cell Count) est compris entre 20000 et 30000. La taille approximative de la cellule initiale doit être choisie automatiquement mais peut être ajustée.
Pour éviter que le nombre maximum de cellules soit dans le premier ou le dernier niveau (diagramme à barres de gauche). Ce tableau devrait être en forme de bosse.
Éliminer toutes les cellules dont le nombre de points est excédentaire en les subdivisant et en générant plus de niveaux. Idéalement, nous voulons environ 2000 points par cellule, mais si l'ensemble de données est important, il faudra peut-être l'augmenter pour éviter d'avoir besoin de plus de 8 niveaux. Pour les petits ensembles de données, cette valeur peut être réduite. cet égard, le diagramme à barres par cellule devrait montrer qu'à mesure que le nombre de points par cellule augmente, le nombre de cellules peuplées devrait diminuer. Cliquer sur le bouton Nuage de points d'analyse permet d'effectuer l'analyse et de produire des rapports.
Pour éviter que le nombre maximum de cellules soit dans le premier ou le dernier niveau (diagramme à barres de gauche). Ce tableau devrait être en forme de bosse.
Éliminer toutes les cellules dont le nombre de points est excédentaire en les subdivisant et en générant plus de niveaux. Idéalement, nous voulons environ 2000 points par cellule, mais si l'ensemble de données est important, il faudra peut-être l'augmenter pour éviter d'avoir besoin de plus de 8 niveaux. Pour les petits ensembles de données, cette valeur peut être réduite. cet égard, le diagramme à barres par cellule devrait montrer qu'à mesure que le nombre de points par cellule augmente, le nombre de cellules peuplées devrait diminuer. Cliquer sur le bouton Nuage de points d'analyse permet d'effectuer l'analyse et de produire des rapports.
Une fois qu'un ensemble de paramètres a été identifié, appuyez sur le bouton Trier le nuage de points. Ce processus prendra un certain temps.
Transformer la Base de Donnée
Si l'ensemble de données n'est pas dans la position ou l'orientation correcte, sa position peut être modifiée à l'aide des outils de transformation standard disponibles à partir de n'importe laquelle des pages à onglets principaux. La transformation de l'ensemble de données par rapport à certaines caractéristiques géométriques peut être réalisée en introduisant une section de points du nuage à l'endroit où les points peuvent être accrochés. Un flux de travail potentiel pour aligner la ligne de base dans le nuage de points avec l'environnement de modélisation est le suivant.
Deux sections de points du nuage seront utilisées pour identifier la ligne de base. Les sections Cloud Point offrent un snapping qui permet de dessiner une Polyligne entre les deux. En tournant la Polyligne de manière à ce qu'elle soit orientée le long de l'axe X, nous orientons le nuage de points à l'intérieur du logiciel. Par la suite, la translation peut être utilisée pour aligner la position du nuage de points.
Créez deux sections de points du nuage qui croisent la ligne de base dans le nuage de points. Une section devrait être aussi proche que possible d'une origine telle que la perpendiculaire arrière, bien que dans l'exemple sous la ligne de base sur la coque ne s'étende pas aussi loin vers l'arrière.
Deux sections de points du nuage seront utilisées pour identifier la ligne de base. Les sections Cloud Point offrent un snapping qui permet de dessiner une Polyligne entre les deux. En tournant la Polyligne de manière à ce qu'elle soit orientée le long de l'axe X, nous orientons le nuage de points à l'intérieur du logiciel. Par la suite, la translation peut être utilisée pour aligner la position du nuage de points.
Créez deux sections de points du nuage qui croisent la ligne de base dans le nuage de points. Une section devrait être aussi proche que possible d'une origine telle que la perpendiculaire arrière, bien que dans l'exemple sous la ligne de base sur la coque ne s'étende pas aussi loin vers l'arrière.
Puis, dessinez une Polyligne accrochée aux deux sections de points de nuages le long de la ligne de base.
Cacher les sections de points de nuages pour éviter de s'accrocher aux points. Sélectionnez l'ensemble de données du nuage et la Polyligne. En utilisant la transformation de rotation, enclenchez la poignée d'édition à l'extrémité arrière de la Polyligne. Dans l'outil de transformation, cliquez sur le bouton Aligner la poignée. A l'aide de la souris, sélectionnez l'arc de la poignée d'édition près de l'axe le plus proche de la ligne de base et tournez la poignée d'édition pour qu'elle s'enclenche et s'aligne avec la Polyligne. Répétez pour l'autre Arc adjacent à l'Axe.
Cliquez sur la poignée d'alignement pour désactiver le mode d'alignement et cliquez sur Transformer en global pour appliquer une transformation qui transforme la poignée d'édition en cadre de référence global Cliquez sur le bouton Rotation de la sélection pour effectuer la transformation et terminer.
Sélectionnez l'ensemble de données du nuage et Polyline et utilisez l'outil Translation pour déplacer l'ensemble de données du nuage en position. Les outils Plane et Polyline peuvent être utilisés pour projeter les positions du nuage de points sur la ligne de base afin d'obtenir la position longitudinale précise alignée.
Section du Nuage de Points
Les sections de points du nuages créent des coupes sectionnelles à travers l'ensemble de données permettant la visualisation, la numérisation et la génération de courbes. Les sections de points du nuages sont générées en prenant une coupe plane à travers le nuage et en sélectionnant des points à une certaine distance du plan (la moitié du paramètre d'épaisseur spécifié). Les sections de points du nuage peuvent être basées sur les plans X, Y ou Z ou référencées à des entités planaires dans le modèle permettant d'autres définitions. Les Polylignes peuvent être générées à partir des sections de points du nuages en éditant (F2) et en faisant glisser un rectangle pour sélectionner les points pour générer la courbe.
Notez que les "sections Cloud" ne sont pas stockées et sont automatiquement régénérées lorsque le fichier de géométrie est chargé.
Notez que les "sections Cloud" ne sont pas stockées et sont automatiquement régénérées lorsque le fichier de géométrie est chargé.
Pour créer une nouvelle section de points du nuage, sélectionnez l'onglet "Cloud Point Surveys" et dans le groupe "Import / Convert Group" il y a un bouton intitulé "Import Cloud Points to Database".
L'outil Créer une section de nuage apparaîtra dans la fenêtre Attributs. Spécifiez la position du type de plan dans le groupe Intersection. Cela peut se faire numériquement à l'aide des commandes de l'écran ou interactivement à l'aide des boutons avec des icônes fléchées. Les sections de nuages peuvent être définies sur les plans principaux ou faire référence à une entité Plane. L'épaisseur de la section et la taille de la carte peuvent être sélectionnées dans les paramètres de la section "Cloud". Une case à cocher est fournie pour couper les données au même volume que la visualisation. La position du plan de coupe est indiquée graphiquement à l'écran sous la forme d'un rectangle de délimitation affiché dans la vue 3D. Appuyez sur le bouton "Generate Cloud Section" pour générer l'entité Section de Nuage une fois que les paramètres ont été configurés.
Des courbes individuelles (Polylignes) peuvent être générées à partir de la section en sélectionnant les points à échantillonner en mode Edition, c'est-à-dire le raccourci F2 ou'Section des points de nuages -> Editer' dans le menu contextuel (clic Droit). La souris peut être utilisée pour faire glisser et sélectionner les zones de la coupe sectionnelle. Les boutons MAJ et Ctrl peuvent être utilisés pour faire des sélections supplémentaires. Si la carte de la section Cloud Point est visible, des cellules de la grille peuvent être ajoutées à la sélection en cliquant sur les cellules. Cette approche permet d'éviter l'inclusion de points du nuage indésirables. Une fois qu'une sélection appropriée de points a été sélectionnée, une Polyligne peut être générée en appuyant sur le bouton "Générer la Polyligne" dans les Propriétés de l'Entité.
Les limites de la section Cloud Points peuvent être découpées sur les entités de visualisation auxiliaires du nuage.
Visualisation Auxiliaires du Nuage
L'entité Auxiliary Cloud Visualisation fournit d'autres vues à partir du nuage de points. Plutôt que de rééchantillonner continuellement la visualisation principale pour se concentrer sur les détails. L'entité a la même visualisation que le Cloud Point Dataset. De plus, les limites d'une visualisation auxiliaire des nuages peuvent être utilisées pour limiter l'étendue d'une section de points de nuages. Par conséquent, les entités Visualisation et Section peuvent être utilisées en combinaison pour développer un aperçu d'un domaine d'intérêt particulier sans affecter les entités déjà mises en place pour visualiser l'ensemble du relevé.
Échantillonnage du Nuage de Points Lors de l'Ajustement des Courbes X-Topologie
Les jeux de données du nuage de points peuvent être échantillonnés lors de la génération de courbes X-Topologie à l'aide des outils d'ajustement des moindres carrés. Cet outil fournit le "meilleur de tous les mondes" du point de vue qu'il peut adapter des courbes, de manière sélective, à n'importe quelle géométrie, y compris les nuages de points, et la courbe ou les segments de courbe résultants peuvent être revus en ce qui concerne la qualité de la courbure ou l'écart par rapport aux données d'origine. Il est alors possible de choisir de sélectionner à nouveau le plan d'ajustage ou la géométrie de l'intersection, de modifier le nombre de points de contrôle ou d'appliquer un lissage.
L'outil d'ajustement X-Topology Least Square Curve se trouve sur la barre d'outils de modélisation de surface X-Topologie dans le groupe de courbes X-Topology Curve Group avec la légende "Intersect Least Squares". Une fois qu'un plan d'intersection a été défini, l'option d'intersection du nuage de points avec une section Cloud Point et d'ajouter les points de sélection à la sélection d'ajustement devient disponible. Les informations sur la modélisation avec la topologie X-Topologie devraient être référencées pour plus de détails sur la modélisation de surface.
L'outil d'ajustement X-Topology Least Square Curve se trouve sur la barre d'outils de modélisation de surface X-Topologie dans le groupe de courbes X-Topology Curve Group avec la légende "Intersect Least Squares". Une fois qu'un plan d'intersection a été défini, l'option d'intersection du nuage de points avec une section Cloud Point et d'ajouter les points de sélection à la sélection d'ajustement devient disponible. Les informations sur la modélisation avec la topologie X-Topologie devraient être référencées pour plus de détails sur la modélisation de surface.
Validation
Bien que la comparaison visuelle de la surface avec le nuage de points donne une impression de précision, seule l'analyse quantitative peut fournir une rétroaction sur toute la surface pour appuyer des décisions telles que lorsque la surface est dans les limites de tolérance ou des zones de la surface pour attirer l'attention lorsqu'elle ne l'est pas.
Processus d'Analyse
Pour présenter une vue exacte compte tenu de la quantité de données disponibles, il est nécessaire d'utiliser des statistiques. Il est possible d'utiliser des analyses élaborées, mais il est inutile d'utiliser des approches et des termes ou de présenter des résultats qui ne sont pas familiers aux utilisateurs. De plus, compte tenu de la quantité de données en jeu, il est nécessaire d'élaborer des algorithmes capables de traiter la surface dans un délai acceptable. L'approche échantillonne le nuage de points à chaque point de maillage visuel dérivé de la surface. Les points du nuage à proximité de chaque point du maillage sont sélectionnés à l'aide d'un volume de boîte dont les dimensions sont définies par l'utilisateur, et la distance normale à la surface analysée pour établir la moyenne, l'écart-type et les statistiques minimales et maximales. Cela fonctionne bien sur la plus grande partie de la surface, mais les résultats peuvent devenir confus le long de l'étrave, où il est possible de prélever des échantillons sur des éléments tels que la ligne centrale ou autour des articulations pointues comme le tableau arrière. Actuellement, le logiciel ne détecte pas ces scénarios, bien qu'il existe une option pour empêcher l'échantillonnage ponctuel dans le plan central. Comme il peut y avoir de nombreux scénarios où soit la surface diffère intentionnellement des données du nuage de points, soit l'échantillonnage capture des points supplémentaires du nuage, un formulaire d'addition fournissant une sélection plus profonde des résultats est fourni qui affiche des comparaisons graphiques de l'information d'analyse intermédiaire au niveau de la surface, du patch individuel et du point de maillage.
Résultats
Les résultats sont présentés sous la forme d'une surface ombragée et un certain nombre d'options différentes sont disponibles :
Distance absolue : ombrage de la surface en fonction de la distance absolue de la surface par rapport à la distance moyenne des points de nuages échantillonnés perpendiculairement à la surface. Cela donne une impression générale de la précision de la surface.
La distance latérale nuance la surface en fonction de la distance de la surface par rapport à la distance moyenne des points de nuages échantillonnés perpendiculairement à la surface et utilise différentes couleurs selon le signe de la distance. Ce point culminant, en plus de la précision, la variation de l'ajustement de la surface de chaque côté de la "surface" du point du nuage.
Ecart type absolu : est similaire à la distance absolue, sauf qu'il tient compte du niveau de bruit ou de la dispersion dans le nuage de points. Il peut être nécessaire d'utiliser l'écart-type dans les cas où les données bruyantes n'offrent pas un niveau élevé de confiance statistique pour la tolérance choisie.
Écart-type Latéral : combine les concepts de l'analyse de la distance latérale en utilisant l'écart-type comme mesure.
Dans le Nuage (Absolu) : ombres Vert si la surface se trouve entre les échantillons minimum et maximum du nuage de points, Rouge sinon.
Dans le Nuage (Absolu) : ombres Vert si la surface se trouve entre les échantillons minimum et maximum du nuage de points, Rouge sinon.
A l'intérieur du nuage (Latéral) : ombres Vert si la surface se trouve entre les échantillons minimum et maximum du nuage de points, sinon Bleu si la distance de surface est inférieure à l'échantillon minimum, Rouge si la distance de surface est supérieure à l'échantillon maximum.
Les résultats peuvent être présentés en deux (absolus) ou trois (latéral) couleurs en surbrillance à l'intérieur ou à l'extérieur de la tolérance. La présentation peut également être montrée sous forme de bandes de couleurs où la valeur de tolérance contrôle l'épaisseur de chaque bande. Cette présentation met en évidence les zones qui permettent une comparaison plus fine des distances entre la surface et le nuage de points sur l'ensemble du domaine. Les régions de surface où il n'y a pas de données de nuages de points pour valider l'exactitude sont rendues transparentes.
Validation de la Surface
Pour présenter la validation, créez une entité Cloud/Surface Comparison Entity qui se trouve sur la barre d'outils de modélisation de surface X-Topologie dans X-Topology Cloud Points Group.
Sélectionnez l'ensemble de données et la surface pour les comparer ensemble. S'il n'y a qu'un seul jeu de données et une seule surface, ils seront sélectionnés par défaut.
Puisqu'il faut un certain temps pour analyser les données des nuages par rapport à la surface, l'entité s'affichera d'abord sous forme de contour des plaques de surface. C'est également le cas lors du rechargement à partir d'un fichier car les résultats ne sont pas stockés. Appuyez sur le bouton Analyse pour générer les résultats. Une fenêtre de progression s'affiche, indiquant l'état de l'analyse. La taille de la "fenêtre" du volume de l'échantillon peut être ajustée. L'échantillonnage peut également être empêché d'analyse dans le plan médian lorsque la normale de surface est supérieure à l'angle donné avec le plan médian.
Une fois analysées, les options d'affichage deviennent disponibles. Comme illustré dans la section précédente, la surface peut être ombragée pour indiquer les tolérances en termes de distance absolue et latérale (signée), d'écart type absolu et latéral (signé) et à l'intérieur de l'épaisseur du nuage. La tolérance est spécifiée dans la zone Tolérance. La précision peut également être affichée sous forme de bandes de couleur, en cochant la case à cocher. Dans ce cas, le champ Tolérance spécifie la largeur des bandes et le nombre de bandes est défini dans le champ suivant. Le modèle de couleur d'ombrage est sélectionné dans le menu d'ombrage.
Plusieurs options d'affichage sont disponibles. L'option Mesh affiche la géométrie brute de la surface et peut être désactivée dès que les informations d'analyse sont disponibles. La case à cocher Analysis Shading contrôle si l'ombrage est affiché. L'option Surface Moyenne de Patch affiche la géométrie de surface corrigée à la position moyenne. L'affichage de cette option à côté du maillage d'origine fournit une autre indication visuelle des différences entre la surface et les points de nuages. L'option finale, Min/Max/Mean affiche à chaque point de maillage de surface les positions moyenne, min et max des données échantillonnées. Cette option peut afficher une quantité significative d'informations qui ralentira le logiciel, en particulier pour les surfaces avec un grand nombre de patchs. Les mêmes informations peuvent être affichées pour les patchs et les points individuels à l'aide du formulaire Analyse Surface accessible depuis le groupe Statistiques Globales.
Le groupe des statistiques globales présente une évaluation numérique de l'exactitude de la surface indiquant la moyenne, l'erreur minimale et maximale, l'écart-type et l'intervalle de confiance à 95 %. Le pourcentage de la surface à l'intérieur d'une tolérance particulière est également indiqué.
Analyse plus Approfondie
Alors que la zone graphique principale de PolyCAD fournit une rétroaction visuelle sur la tolérance de la surface, il est parfois nécessaire de poser des questions plus profondes sur ce qui se passe dans une zone spécifique ou autour d'une caractéristique spécifique de la surface. Chaque emplacement échantillonné sur la surface utilise un cuboïde avec un long axe parallèle à la surface normale pour collecter des points. Ce processus de sélection est simpliste et peut recueillir des points à partir de parties du nuage qui ne sont pas directement adjacentes à la surface. Par exemple, les points peuvent être échantillonnés de l'autre côté d'une articulation si l'angle d'angle est particulièrement grand. Dans ces situations, la possibilité de vérifier visuellement la position des points de nuages par rapport à la surface dans des zones sélectionnées donne un aperçu des informations de tolérance présentées dans la vue graphique principale. Cette appréciation peut être utilisée pour régler la taille de la fenêtre Volume d'échantillonnage pour réduire l'échantillonnage des points de nuages qui ne sont pas directement adjacents aux zones de la surface analysée.
Le formulaire d'analyse des points de surface/de nuages permet d'afficher ensemble les points de nuages et la surface. Les patchs individuels peuvent être sélectionnés pour une analyse plus approfondie et les patchs peuvent être visualisés séquentiellement en parcourant la collection. La visualisation du nuage de points est limitée au volume immédiatement autour du patch.
Le formulaire d'analyse des points de surface/de nuages permet d'afficher ensemble les points de nuages et la surface. Les patchs individuels peuvent être sélectionnés pour une analyse plus approfondie et les patchs peuvent être visualisés séquentiellement en parcourant la collection. La visualisation du nuage de points est limitée au volume immédiatement autour du patch.
Une fois qu'un patch est affiché, l'analyse peut examiner les informations associées à un point d'échantillonnage individuel. En plus des fonctions disponibles dans l'affichage graphique principal, il est possible d'afficher les cellules de la carte de l'ensemble de données des nuages associées au point, la taille du volume capturé et les points d'échantillonnage capturés.
Considérant qu'une surface "moyenne" peut être calculée, pourquoi ne pas adapter la surface directement à l'ensemble de données du Nuage. Certes, c'est mathématiquement possible et une surface peut être ajustée lorsque les données sont distribuées de façon ordonnée. Cependant, les données sont rarement ordonnées ou même parfois incomplètes, il y a des zones du nuage qui peuvent choisir de ne pas s'ajuster, par exemple autour des appendices et il y a d'autres zones où le calcul de la position moyenne est un défi, comme autour de plus grandes articulations coudées.
D'un point de vue technique, ces défis peuvent être relevés en explorant l'utilisation de la détection de caractéristiques et en utilisant des algorithmes qui tolèrent les données manquantes. Cependant, il est actuellement nécessaire de diriger le logiciel en identifiant les zones du Nuage qui devraient être ajustées directement et ignorées. Cela ajoute une surcharge et une complexité supplémentaire à l'expérience de l'utilisateur. On peut s'attendre à une mauvaise qualité de surface lorsqu'il y a transition entre des zones d'ajustement bien définies et d'autres où les données sont limitées.
Ces types de défis sont déjà mis en évidence par l'entité "X-Topologie Surface Fit" qui adapte une surface aux courbes de Lofting X-Topologie. X-Topologie Lofted Curves crée un échantillon de données de bien meilleure qualité qu'un ensemble de données "Cloud Point Dataset". Cependant, les petites caractéristiques de surface peuvent souvent se situer à l'intérieur de l'espacement entre les courbes de lofting, ce qui ne produit pas de données d'ajustement pour les patchs de surface associées. Il est possible d'éviter les mauvais patchs en utilisant des algorithmes d'ajustement spécifiques mais cela a introduit la situation décrite ci-dessus où la majorité de la surface est supportée avec précision et de bonne qualité mais il peut y avoir d'autres zones qui ne le sont pas. Dans ce cas, comme les endroits où les caractéristiques sont petites, il peut être difficile de le mettre en évidence aux utilisateurs d'une manière évidente et informative.
D'un point de vue technique, ces défis peuvent être relevés en explorant l'utilisation de la détection de caractéristiques et en utilisant des algorithmes qui tolèrent les données manquantes. Cependant, il est actuellement nécessaire de diriger le logiciel en identifiant les zones du Nuage qui devraient être ajustées directement et ignorées. Cela ajoute une surcharge et une complexité supplémentaire à l'expérience de l'utilisateur. On peut s'attendre à une mauvaise qualité de surface lorsqu'il y a transition entre des zones d'ajustement bien définies et d'autres où les données sont limitées.
Ces types de défis sont déjà mis en évidence par l'entité "X-Topologie Surface Fit" qui adapte une surface aux courbes de Lofting X-Topologie. X-Topologie Lofted Curves crée un échantillon de données de bien meilleure qualité qu'un ensemble de données "Cloud Point Dataset". Cependant, les petites caractéristiques de surface peuvent souvent se situer à l'intérieur de l'espacement entre les courbes de lofting, ce qui ne produit pas de données d'ajustement pour les patchs de surface associées. Il est possible d'éviter les mauvais patchs en utilisant des algorithmes d'ajustement spécifiques mais cela a introduit la situation décrite ci-dessus où la majorité de la surface est supportée avec précision et de bonne qualité mais il peut y avoir d'autres zones qui ne le sont pas. Dans ce cas, comme les endroits où les caractéristiques sont petites, il peut être difficile de le mettre en évidence aux utilisateurs d'une manière évidente et informative.