[論文レビュー] Surface2Volume: Surface Segmentation Conforming Assemblable Volumetric Partition

Chrystiano Araújo, Daniela Cabiddu+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 23, 2019

Additive Manufacturing and 3D Printing Technologies被引用数 4

ひとこと要約

Surface2Volumeは、複数属性を持つ表面を有する3Dモデルを、アセンブリ可能で単一属性のボリューム部品に分割するための新規なアルゴリズムを導入する。表面セグメンテーションに厳密に適合する部品に分割することで、順次アセンブリ軌道、インターフェーストポロジー、インターフェースジオメトリを計算することにより、標準的な単一材料3D印刷またはミリングによる複雑なマルチマテリアルオブジェクトのロバストで効率的な製造を可能にする。物理的プロトタイプと先行研究との比較を通じて検証された。

ABSTRACT

Users frequently seek to fabricate objects whose outer surfaces consist of regions with different surface attributes, such as color or material. Manufacturing such objects in a single piece is often challenging or even impossible. The alternative is to partition them into single-attribute volumetric parts that can be fabricated separately and then assembled to form the target object. Facilitating this approach requires partitioning the input model into parts that conform to the surface segmentation and that can be moved apart with no collisions. We propose Surface2Volume, a partition algorithm capable of producing such assemblable parts, each of which is affiliated with a single attribute, the outer surface of whose assembly conforms to the input surface geometry and segmentation. In computing the partition we strictly enforce conformity with surface segmentation and assemblability, and optimize for ease of fabrication by minimizing part count, promoting part simplicity, and simplifying assembly sequencing. We note that computing the desired partition requires solving for three types of variables: per-part assembly trajectories, partition topology, i.e. the connectivity of the interface surfaces separating the different parts, and the geometry, or location, of these interfaces. We efficiently produce the desired partitions by addressing one type of variables at a time: first computing the assembly trajectories, then determining interface topology, and finally computing interface locations that allow parts assemblability. We algorithmically identify inputs that necessitate sequential assembly, and partition these inputs gradually by computing and disassembling a subset of assemblable parts at a time. We demonstrate our method....

研究の動機と目的

• 標準的な単一属性の製造法を用いて、複雑で非一様な表面属性（例：色、材料、透明度）を有する3Dオブジェクトを製造する課題に対処すること。
• 入力の表面セグメンテーションに厳密に適合し、衝突のないアセンブリが可能なアセンブリ可能ボリューム部品を生成すること。
• 部品数を最小限に抑え、幾何的単純性を促進し、アセンブリ順序を簡素化しながら、表面属性の忠実度を保持すること。
• 自由形状または不規則にセグメンテッドなモデルでは失敗する既存手法の制限を克服し、多様な形状に対してロバストな分割を可能にすること。

提案手法

• 本手法は、まず、各部品の実行可能で衝突のない運動経路を特定するため、離散メッシュラベリング手法を用いてアセンブリ軌道を逐次計算する。
• 次に、部品間の内部インターフェースのトポロジカル接続性を特定し、各部品が単一の表面属性に関連付けられていることを保証する。
• 最後に、インターフェースの正確な幾何的位置を計算することで、アセンブリ可能性と最小限の部品複雑性を保証する。
• 完全な同時分解が不可能な場合に、順次アセンブル可能な部品のサブセットを繰り返し抽出することで、複雑なモデルの処理が可能になる。
• 離散的・連続的最適化フレームワークを統合的に使用する：まず離散的ラベリングにより近似解を取得し、その後幾何最適化により最終的な分割を生成する。
• 新しく露出するインターフェースは、隣接領域に帰属すると仮定するが、これは大多数の実用的状況で成立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数属性を持つ3Dモデルに対して、入力の表面セグメンテーションに厳密に適合するアセンブリ可能なボリューム部品を自動的に生成することは可能か？
• RQ2 得られた部品が幾何的に単純で、部品数を最小限に抑え、簡単なアセンブリ順序を可能にするにはどうすればよいか？
• RQ3 自由形状の複雑なモデルに対して、先行手法が失敗する状況でもロバストな分割を可能にするアルゴリズム的戦略は何か？
• RQ4 同時に分解できないモデルを順次分解するにはどうすればよいか？ その際、アセンブリ可能性とセグメンテーション忠実度を維持できるか？

主な発見

• Surface2Volumeは、自由形状や人工的形状を含む多様な複雑なモデルを、入力の表面セグメンテーションに正確に適合するアセンブリ可能で単一属性の部品に分割することに成功した。
• 3D印刷およびプロトタイプのミリングによる物理的製造により、部品が正しくアセンブルされることを検証した。特に、木製パズルやベンチ部品など、挑戦的なケースでも有効であった。
• 特に非正則で自由形状のインターフェースを必要とするモデルにおいて、入力カバレッジ、ロバスト性、効率性の面で先行手法を上回った。
• FDM 3D印刷やCNCミリングなどの標準的な単一材料プロセスを用いて、マルチマテリアルオブジェクトを、互換性があり独立して製造可能な部品に分解することで、実現可能である。
• 本手法はボリュームメッシュの解像度およびメッシュ品質に制限を受けており、特にバウンディングボックスの0.5％未満の非常に小さな特徴を押し出さねばならないモデルでは、解像度不足により失敗する。
• 新しく露出するインターフェースが隣接領域に帰属できない病理的ケース（例：特異な形状のモデル）は分割不能であるが、実用的にはまれなケースである。