八叉树与拓扑简化在三维缺陷重建中的应用

"基于等值面拓扑简化的三维重建算法是解决工业无损检测中缺陷空间信息不准确问题的一种方法。通过八叉树结构存储体数据，减少内存需求，同时进行内部增加和外部切除体素操作以精确找到缺陷边缘。结合等值面提取，进行拓扑简化，得到最终的三维重建模型，便于观察缺陷在空间任意方向的分布。这种方法提高了检测效率，弥补了二维检测的不足。" 本文主要介绍了一种基于等值面的三维重建算法，针对工业无损检测领域的挑战，即通过二维图像难以精确判断缺陷的空间信息。传统的二维检测方法依赖于工程人员的经验和空间想象，无法提供精确的三维空间信息。为了改善这种情况，本文提出的算法运用了八叉树数据结构。 八叉树是一种适用于三维空间的数据结构，是四叉树在三维环境中的扩展，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉和图像处理等领域。其递归分解方式能生成连续的等值面，通过调整细分深度可控制模型表面细节，优化内存使用。在重建过程中，远离表面的体素可以被合并，减少数据量。 重建算法的核心步骤包括： 1. **构建八叉树**：首先对三维体数据进行预处理，然后构建八叉树以存储体素信息，节省内存。 2. **内部增加与外部切除体素**：在不改变物体拓扑结构的基础上，同时进行内部体素的增加和外部体素的切除，旨在准确定位缺陷边缘。 3. **等值面提取**：通过移动立方体等方法提取物体轮廓，生成等值面，为每个体素自动分配内外标识。 4. **拓扑简化**：对提取的等值面进行简化，生成含有缺陷的三维重建模型。 5. **实验验证**：通过实验，观察和研究缺陷的三维空间形状，验证算法的有效性。 该方法提高了缺陷检测的精度，能够提供缺陷在空间任意方向的分布信息，对于无损检测的缺陷分析和评估具有重要意义。通过三维重建，不仅可以更准确地判断缺陷的位置、大小和形状，而且能更好地分析缺陷的性质，有助于决定缺陷是否影响设备的服役能力。