博碩士論文 963203086 詳細資訊




以作者查詢圖書館館藏 以作者查詢臺灣博碩士 以作者查詢全國書目 勘誤回報 、線上人數:68 、訪客IP:18.116.20.74
姓名 陳建安(Jian-an Chen)  查詢紙本館藏   畢業系所 機械工程學系
論文名稱 多面幾何模型逆投影分析之研究
(Back Projection Analysis of Polyhedral Geometric Models)
相關論文
★ 適應性類神經模糊控制器於泵浦系統之應用★ 自調式類神經PID控制於超音波馬達之應用
★ 共模干擾對儀表放大器之可靠度分析★ 自走式銲接機械手臂之遠端遙控
★ 三角網面為基礎之曲面設計系統發展與應用★ 應用RBF類神經網路於超音波馬達之位置控制
★ 衛星星系於氣象觀測之設計與研究★ 強健適應性類神經控制研究
★ 膨脹侵蝕法於影像內插運算與三維曲面重建之研究★ Nanosat極微衛星電源系統規劃與分析
★ 應用類神經網路與模糊控制於泵浦量測系統的研究★ 斷層影像之B-Spline 參數曲線與曲面重 建研究
★ 低成本微衛星之氣象觀測任務與星系設計★ 雙輸入雙輸出模糊控制於泵浦控制之研究
★ 類神經網路理論於逆向工程曲面重建之研究★ 平面影像之對齊與相似度評估
檔案 [Endnote RIS 格式]    [Bibtex 格式]    [相關文章]   [文章引用]   [完整記錄]   [館藏目錄]   [檢視]  [下載]
  1. 本電子論文使用權限為同意立即開放。
  2. 已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的,進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
  3. 請遵守中華民國著作權法之相關規定,切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送,以免觸法。

摘要(中) 以輸入關鍵字(Keyword)為介面之資料庫或網路搜尋為目前普遍應用之方法,由於文、數字在電腦系統內有其標準的編碼格式,因此文、數字之比對容易,搜尋速度快,但是,以關鍵字為主的搜尋引擎卻無法有效的描述幾何物體。近年來,隨著電腦輔助設計與製造(CAD/CAM)及數位模型資料量的快速成長,幾何模型資料量日漸龐大,藉由群組技術的編碼、分類與查詢已無法滿足需求,不論在工程應用或多媒體資料管理上,有效與可靠的模型比對與搜尋技術有待進一步地發展。
本研究目的是探討如何以模型外形及投影輪廓之特徵資料,運用啟發性幾何推理(Heuristic Geometric Reasoning)思考邏輯法則,建立可行之3D模型與查詢輪廓之對應關係,同時發展疊代計算投影視角(Viewing Angle)之分析,以解決此問題。
啟發性幾何思考邏輯法則主要考慮模型頂點與邊之凹凸屬性,做為決定投影輪廓特徵之主要因素,本研究中,第一階段是分析使用者輸入輪廓,利用點、線之間的連接特性進行二維幾何分析。第二階段則進行幾何模型STL檔案讀取以及各項化簡與分析之過程。第三階段對模型進行初步對齊,利用第一階段所得之幾何特徵於三維模型中得到初始投影。第四階段先針對二維圖形與三維模型之間的比例關係,以及二維圖形缺乏深度資訊的問題擬定修正策略,再以ICP演算法疊代計算進行精度比對。
摘要(英) Nowadays, the common way of data searching and internet searching is to enter the keywords. Since the words and numbers are memorized by standard form, it is easy to match and search quickly. However, it is not effective to find a geometric object by entering the keywords in the existing search engines. With the development of Computer Aided Design/Manufacture and graphic engine in recent years, the data of geometric models has been growing rapidly, resulting in unsatisfying speed of coding and classing by Group Technology when searching. The available technique of models matching and searching is necessary to be developed in engineering and multimedia managing.
The purpose of the research is to discuss how to use the Heuristic Geometric Reasoning method by analyzing the characteristics of models and projective contour. Establish feasible corresponding relation between 3D model and entering shape, and develop iterative calculation of Viewing Angle to solve the searching problem.
The main idea of Heuristic Geometric Reasoning method is to determine the projective contour-characteristics by considering the concave and convex of the points and edges. In this research, four stages are implemented to reach the goal. First of all, analysis of connective quality between points and edges of the entering contour is completed, following by the STL file of geometric models being read and analyzed. Third, initial projection is obtained form geometric characteristics. Finally, to adjust proportion between 2D figure and 3D model, presume the z-coordinate, and calculate precision-coordination by ICP algorithm, are included in the forth stage.
關鍵字(中) ★ 搜尋引擎
★ 輪廓特徵
★ 啟發性幾何推理
★ 比對
關鍵字(英) ★ Heuristic Geometric Reasoning
★ matching
★ contour-characteristic
★ searching engine
論文目次 中文摘要 I
ABSTRACT II
致 謝 III
目 錄 IV
圖 目 錄 VI
表 目 錄 IX
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究目的與方法 1
1-3 文獻回顧 4
1-4 論文結構 8
第二章 資料結構及ICP演算法原理 9
2-1 二維資料結構 9
2-1-1 草圖影像檔案格式 9
2-1-2 草圖影像特徵解析 11
2-2 三維資料結構 17
2-2-1 STL檔案格式 17
2-2-2 STL檔案之化簡與後處理 19
2-3 投影幾何轉換 23
2-3-1 座標轉換 23
2-3-2 投影轉換 26
2-3-3 Z-Buffer 29
2-4 ICP演算法 30
第三章 特徵推理比對與ICP演算法之應用 34
3-1 二維幾何特徵 34
3-2 幾何特徵推理比對 38
3-2-1 投影分量與幾何特徵 38
3-2-2 初始投影比對 43
3-3 ICP演算法之應用 49
3-4 多凹邊之模型比對 58
第四章 實例測試 59
4-1 真實投影圖比對測試 59
4-2 非等比例圖形比對測試 73
4-2-1 模擬手繪測試 73
4-2-2 整體比例調整測試 78
4-2-3 單軸向比例調整測試 81
4-3 不適用例說明 84
第五章 結論與未來展望 87
5-1 結論 87
5-2 未來展望 87
參考文獻 88
參考文獻 1. Dengsheng Zhang and Guojun Lu, “Review of shape representation and description techniques”, Pattern Recognition, Vol.37, pp.1-19, 2003.
2. Patrick Min, Joyce Chen and Thomas Funkhouser, “A 2D sketch interface for a 3D model search engine”, ACM SIGGRAPH 2002 conference abstracts and applications, Sketches and applications, pp.138-138,2002
3. K Park. and D.J. Cannon, “Recognition and localization of a 3D polyhedral object using a neural network”, Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Vol.4, pp.3613-3618, April 1996.
4. G.N. Bebis and G.M. Papadourakis, “Object recognition using invariant object boundary representations and neural network models”, Pattern Recognition, Vol.25, No.1, pp.25-44,1992.
5. Paul J. Besl and Neil D. Mckay, “A method for registration of 3-D shapes”, IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14, No2, February 1992.
6. Shaoyi Du, Nanning Zheng, Shihui Ying and Jishang Wei, “ICP with Bounded Scale for Registration Of M-D Point Sets”, Multimedia and Expo, pp.1291-1294, July 2007.
7. J. Kennedy and R.C. Eberhart, “Particle swarm optimization”, Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway, NJ. pp. 1942-1948, 1995.
8. R.C. Eberhart and J. Kennedy “A new optimizer using particle swarm theory,” Proceedings of the Sixth International Symposium on Micromachine and Human Science, Nagoya, Japan. pp. 39-43, 1995.
9. C. Andrew and Jr. Staugaard, Robotics and AI:An introduction to applied machine intelligence, Prentice-Hall International Editions, United States of America, 1987.
10. K.S. Arun, T.S. Huang and S.D. Bostein, “Least square fitting of two 3-D point sets”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9(5):698-700, 1987
11. B.K.P. Horn, “Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternion”, Journal of the Optical Society of America A, 4(4):629-642, April 1987.
12. M.W. Walker, L. Shao and R.A. Volz, “Estimating 3-D location parameters using dual number quaternions”, CVGIP Image Understanding, 54:358-367, November 1991.
13. Wikipedia:http://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion
指導教授 莊漢東(Han-tung Chuang) 審核日期 2008-7-4
推文 facebook   plurk   twitter   funp   google   live   udn   HD   myshare   reddit   netvibes   friend   youpush   delicious   baidu   
網路書籤 Google bookmarks   del.icio.us   hemidemi   myshare   

若有論文相關問題,請聯絡國立中央大學圖書館推廣服務組 TEL:(03)422-7151轉57407,或E-mail聯絡  - 隱私權政策聲明