[论文解读] 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 4

一句话总结

Surface2Volume 提出了一种新颖的算法，用于将具有多属性表面的3D模型划分为可组装的、单属性的体积化零件，且这些零件严格符合表面分割。通过顺序计算装配路径、接口拓扑和接口几何，该方法实现了使用标准单材料3D打印或铣削工艺对复杂多材料物体进行鲁棒、高效的制造，其有效性通过实物原型和与先前工作的对比得到验证。

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....

研究动机与目标

• 为使用标准单属性制造方法制造具有复杂非均匀表面属性（如颜色、材料、透明度）的3D物体提供解决方案。
• 生成严格符合输入表面分割的可组装体积化零件，确保无碰撞装配。
• 最小化零件数量，提升几何简洁性，并简化装配顺序，同时保持表面属性的保真度。
• 克服先前方法在自由曲面或不规则分割模型上失效的局限性，实现对多样化几何形状的鲁棒分割。

提出的方法

• 该方法首先计算零件的装配路径，采用离散网格标记方法识别每个零件可行的、无碰撞的运动路径。
• 然后确定零件之间内部接口的拓扑连通性，确保每个零件仅关联单一表面属性。
• 最后计算这些接口的精确几何位置，以保证可装配性并最小化零件复杂度。
• 当无法实现完全同时拆卸时，该算法迭代地按顺序提取可组装的零件子集，从而能够处理复杂模型。
• 采用结合离散-连续优化的框架：先通过离散标记获得近似解，再通过几何优化生成最终分割结果。
• 该方法假设在零件提取后新暴露的接口可归因于相邻区域，这一假设在大多数实际情况下成立。

实验结果

研究问题

• RQ1 我们能否自动生成严格符合给定表面分割的可组装体积化零件，用于多属性3D模型？
• RQ2 如何确保生成的零件几何简洁、零件数量最少，并支持简便的装配顺序？
• RQ3 何种算法策略能够实现对复杂自由曲面模型的鲁棒分割，而这些模型在先前方法中会失效？
• RQ4 如何顺序分解需要非同时拆卸的模型，同时保持可装配性和分割保真度？

主要发现

• Surface2Volume 能够成功将各种复杂模型——包括自由曲面和人工几何体——划分为严格符合输入表面分割的可组装单属性零件。
• 该方法生成的实物零件可通过3D打印和铣削制造，并能正确组装，已通过原型制作和实物验证，包括木制拼图和工作台组件等复杂案例。
• 与先前方法相比，该算法在输入覆盖范围、鲁棒性和效率方面表现更优，尤其在需要非规则自由曲面接口的模型上优势明显。
• 该方法通过将多材料物体分解为兼容且可独立制造的零件，实现了使用标准单材料工艺（如FDM 3D打印和CNC铣削）进行多材料物体的制造。
• 该方法受限于体积网格分辨率和网格质量，尤其在需要加工极小特征（如小于边界框0.5%）的模型时，由于分辨率不足而失效。
• 病理情况——即新暴露接口无法归因于相邻区域的模型——无法被分割，但此类情况在实际中极为罕见。