计算机辅助设计与图形学学报杂志

计算机辅助设计与图形学学报杂志2025年第7期

• 无预处理的实时全局光照渲染方法综述

  陈拓, 周子恒, 吴震宇, 张松海

  实时全局光照渲染在虚拟现实、增强现实、影视制作、电子游戏等领域中都有重要作用,是真实感渲染的重要研究领域.随着硬件算力的不断提高,实时全局光照渲染领域中涌现出很多新的方法.文中对无预处理的实时全局光照渲染的相关工作进行综述,将实时全局光照渲染方法分为3类,从多个角度进行了分析.首先概述渲染方程与实时全局光照渲染方法;然后介绍光栅化、光线追踪和探针法3类实时全局光照方法,并对每类的方法进行分析对比;最后总结实时全局光照渲染的研究进展,分析现有方法存在的优缺点,指出未来可能的研究方向,包括优化光线追踪采样、神经网络辅助光线追踪、优化探针纹理数据获取等.

• 基于FCE-SPH的海上溢油扩散模拟方法

  连远锋, 高浛钊, 魏昊天, 纪连恩, 董绍华

  针对现有的海面原油泄漏模拟方法无法呈现符合物理过程的溢油风化扩散效果及模拟速度过慢问题,首先给出一种不混溶Cahn-Hilliard两相流乳化光滑粒子流体动力学扩散模拟方法FCE-SPH,结合脉动风场描述海上溢油的混合和乳化分解过程;然后设计一个两相流物理感知深度强化学习偏置图注意力网络OTF-DRL,以加速流体模拟仿真,通过异构偏置图注意力模块,增强网络获取粒子特征的表达能力.在不同的工况条件下,分别对原油在海上泄漏扩散物理过程和油品风化过程进行分析,实验结果表明,所提方法可以真实反映海上溢油扩散现象,OTF-DRL模拟计算时间缩短49.63%.

• 基于逆向三维重建模型的嵌入域等几何分析方法

  曹镇洋, 王英俊

  逆向工程能够从产品的已有物理模型中重建出CAD模型,从而缩短了产品的二次开发周期.而传统逆向工程的CAD建模和CAE分析采用不同的模型表示,影响了产品开发效率.为了实现逆向建模模型的快速性能分析,提出一种面向逆向重建模型的嵌入域等几何分析方法.首先通过三维扫描获得对象的点云模型;然后将点云嵌入到一个规则网格的分析域中,根据点云位置将嵌入域中的单元划分为实单元、虚单元和裁剪单元;采用一种适用于不规则区域的数值积分方法以完成裁剪单元刚度矩阵计算,实现复杂三维重建模型的等几何分析.通过艺术模型、齿轮轴、扳手和螺钉零件4个算例,证明所提方法可以直接对逆向重建点云模型进行分析,并且与有限元分析结果最大值的百分比差不超过5%,验证了其有效性和计算精度.

• 基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法

  徐敬华, 陈诚, 高铭宇, 王康, 张树有, 谭建荣

  为了减少多空隙大尺寸零件的非加工跳转行程,提出一种基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法.首先对概念设计方案规划域的每个数控成形面生成轮廓和待填充区域,构建轮廓成形对象和面成形对象并进行分类,采用邻域搜索确定在一个成形面中不同成形对象的初始连接顺序及其成形起点;然后以深度优先启发式计算对相同类型的成形对象间的连接顺序进行全域演化,建立导向混合图并求解获得新的成形对象连接顺序,以静态链表的形式进行高效存储;再采用局部启发式采样方法进行单次局域演化和多次深度局域演化,对同类型的成形对象的成形起点位置和连接顺序进行问题重构与方案精调;最后连接不同类型的成形对象间的成形轨迹,获得当前成形面的时序化的数控伺服成形方案.采用TPMS流形的实例结果表明,所提方法的跳转轨迹长度优化效率为16.07%,对单成形层跳转轨迹长度的最大优化效果为35.83%;通过机械盘盖类零件对该方法与其他方法进行性能对比,并采用物理实验进行验证,证明该方法可节省制造时间并提升加工效率.

• 面向高质量局部参数化的光滑测地距离场快速求解方法

  胡舜, 岳子佳, 陈双敏, 辛士庆

  网格曲面的局部参数化在数字几何处理中有着广泛的应用.传统的局部参数化算法大多依赖于局部测地距离场的计算,但无论是精确的测地线算法还是近似的测地线算法,路径走向对网格化都十分敏感,得到的参数化结果存在角度分布严重不均匀的现象.为了获得尽可能等距的局部参数化结果,提出面向高质量局部参数化的光滑测地距离场快速求解方法.该方法将目标测地距离场表示为拉普拉斯矩阵的低频子空间中基底的线性组合,通过求解网格表面的热传导方程,获得基底向量的加权系数;更进一步,仅需要提取前面k个特征值进行预处理,即可将求解测地距离场的过程变成矩阵与向量的快速乘法运算,实现在较大规模的三维模型上实时交互的目的.通过与精确算法和热传导方法关于单次计算速度和光滑度的对比实验,体现出所提方法的优势;以及局部参数化的对比实验中,所提方法在局部参数化任务上的等距性.

• 可重构CNN处理器的高效能自适应映射策略

  常立博, 武丹妮, 杜慧敏, 张盛兵, 郝鹏, 蔡秀霞

  针对因CNN模型巨大的参数规模和数据访问量,及不同CNN模型或同一模型中不同层的计算模式存在多样性,导致其仅可支持单一或固定映射方式及片上数据缓存的计算系统整体效能较低的问题,提出软硬件协同设计策略.将基于深度强化学习的自适应访存优化机制与片上弹性缓存动态划分方法结合,根据可重构CNN处理器中存储结构相关参数,针对不同CNN运算层自动搜索最优的循环调度策略;并通过设计可重构片上互联结构、地址映射逻辑以及动态存储调度方法,使片上弹性缓存可根据不同调度策略动态划分地址映射空间.在基于Eyeriss和TPU的CNN处理器构架上,与对比的调度策略相比,采用所提方法可分别将2种可重构CNN处理器的效能提升约3倍和4倍;并且,采用相同的调度策略,与固定容量双缓存结构相比,文中的弹性存储划分方法可分别将功耗减少30.28%和18.43%.与基于FPGA平台的相关研究相比,文中可重构CNN处理器将计算效率和计算效能分别提高了约10倍和2倍.

• 考虑材料不确定性的多自由度柔顺机构稳健性拓扑优化设计

  占金青, 杨新峰, 周程灵, 刘敏

  为了减小机构性能对材料不确定性的敏感程度,提出一种考虑材料不确定性的多自由度柔顺机构拓扑优化方法.首先利用级数最优线性估值法对材料随机场进行离散化,利用多项式混沌展开式和Smolyak稀疏网格积分法求解随机响应统计矩;然后引入输入/输出耦合约束,以多输入多输出柔顺机构输出位移加权和的期望值最大化以及标准差最小化为优化目标,构建多自由度柔顺机构耦合约束稳健性拓扑优化数学模型.自行设计的2个多自由度微执行器数值算例结果表明,与无耦合约束确定性优化结果比较,耦合约束稳健性优化设计的多输入多输出柔顺机构构型有所不同,具有更好的稳健性,并且输入/输出耦合效应能够得到有效抑制,证明了所提方法的有效性.

• 适用于邻近几何特征的非结构面网格生成方法

  王吉康, 池宝涛, 王富顺, 郭前建, 袁伟, 贾志超

  自主仿真分析是亟待解决的难题,其中网格划分用时占据了前处理过程的73%,网格划分仍是整个数值模拟过程中的主要技术瓶颈.为此,提出一种适用于邻近几何特征的非结构面网格生成方法.该方法根据网格尺寸、边曲率、面曲率等几何参数进行网格自适应细分,采用穿插法和最近距离法等对网格节点进行实体边界拟合;为了有效地构建核心锯齿状网格,提出一种快速求解网格拓扑元素与实体模型边界相交的方法;对于具有邻近几何特征的复杂实体模型(如疲劳裂纹扩展分析模型),提出基于邻近几何特征通用模板的高质量实体边界拟合方法,解决了传统“由外向内”栅格法的实体边界拟合难题.选取工程中典型零件(如扳手、齿轮、含V型口裂纹的构件及带裂纹的焊接结构件等)作为算例,通过计算三角形网格质量因子α和四边形网格质量因子β等几何准则评估网格质量,结果表明,所提方法可将具有邻近特征的实体模型进行以四边形为主的网格划分,生成网格有单元质量高、区域关键特征表达准确等特点,并已成功地应用于具有国产自主研发仿真内核的5aCAE软件中.

• 基于BP二分类网络的复杂加工特征的识别算法

  王洪申, 贾苏洋, 强会英

  加工特征识别能够从实体模型的几何和拓扑关系中提取出有价值的制造语义信息,是实现从设计到数字化加工无缝连接的重要方法.针对现有的加工特征识别方法对复杂特征的处理不能满足工程需要的问题,为了提高对复杂制造特征的识别性能,提出一种基于反向传播(BP)二分类网络的复杂加工特征识别算法.首先根据构成特征的特征面的边的属性自定义特征编码规则,并将特征表示为12维特征向量;然后针对铣削零件中常见的6种加工特征设计了6种多重BP二分类网络,并运用自主设计的特征数据集对网络进行训练,获得了良好的特征识别效果;为了构建用于训练的较大规模的加工特征数据集,提出特征数据集自动生成方法,运用广义几何欧拉公式对自动生成特征数据集的模型进行有效性验证;最后针对相交加工特征,运用基面的概念将相交特征分解为多个孤立特征,再运用所设计的神经网络进行特征识别.自建模型实例并抽取ESB模型库中部分模型进行测试,测试结果表明该算法可有效地实现铣削零件上加工特征的识别.

• 基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法

  李孜政, 李淳芃, 黄晓峰, 肖云鹏

  在牙科治疗中,准确、快速地从锥形束CT图像(CBCT)分割出单颗牙齿具有重要意义.为了解决咬合面难以处理和CBCT图像分辨率较低的问题,提出一种基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法.首先,将CBCT数据转化为水平面和矢状面2个视角的序列切片;其次,结合不同视图的数据特点,使水平面分割结果为矢状面分割提供分割指导和实例标签信息;最后,基于矢状面图像的实例分割结果还原CBTC数据,得到高精度的牙齿实例分割结果.以基于Test29构造的CBCT数据集为例,以平均Dice系数为评价指标,所提算法在牙齿和咬合面的平均Dice系数分别达到89.74%和93.56%,与CGDNet等算法相比,平均提升0.82~3.45个百分点;同时,平均分割速度为9.2 s,实现短时间内完成CBCT数据高精度实例分割.

• 基于CA-YOLOv8的输送带大块煤检测方法

  油亚鹏, 马波, 赵乐, 王鹏琪

  针对煤矿环境复杂多变以及输送带图像模糊,导致大块煤难以被准确检测及泛化性差的问题,提出一种基于CA-YOLOv8的大块煤检测方法.首先针对输送带图像特点,采用图像复原技术对模糊的输送带图像进行预处理,使得图像恢复清晰,为后续的大块煤检测提供了高质量的图像输入;然后通过分析大块煤特征对YOLOv8算法进行改进,包括在输入端对图像进行基于现实尺寸的自适应缩放、网络结构中嵌入坐标注意力机制以及移除多余的检测头,实现对大块煤的准确、稳定和高效的检测.在由某煤矿4条不同的输送带的监控视频图像制作的数据集上进行实验,结果表明,所提方法在相同环境条件下精确率达95.6%,召回率达89.0%;与原YOLOv8算法相比,在不同环境条件下精确率提升超17.0%,召回率提升超15.3%.

• 多尺度门控时空增强的唇语识别方法

  马金林, 郭兆伟, 马自萍, 吕鑫

  针对唇语识别模型中的普通卷积对唇部形变缺乏鲁棒性和不能有效地提取时间信息的问题,提出时空增强与多尺度时间卷积网络(MSTCN)结合的唇语识别方法.首先设计沙漏型卷积块(FCB),增强网络对唇部形变的鲁棒性;然后使用门控时移融合(GSF)模块提高前端网络的时间信息提取能力;再基于FCB和GSF设计混合3D和2D卷积的时空增强网络STABNet;最后将STABNet作为前端网络,MSTCN作为后端网络,设计唇语识别模型.在LRW数据集上的实验结果表明,与基线模型相比,所提方法的准确率提升4.15个百分点,达到89.45%,而模型的参数量仅增加3.17M.在GRID数据集上准确率达到97.45%,超过大部分对比模型.

• 基于投影重构的领域适应字典对学习方法

  周国华, 韩少勇, 徐亦卿, 顾晓清, 倪彤光, 殷新春

  图像识别中数据来源复杂,不同领域的数据在分布上存在差异等问题.为提高跨领域图像的识别能力,提出了一种基于投影重构的领域适应字典对学习方法.该方法采用交叉重构技术构建新的源域和目标域,使用综合和分析字典对来对齐不同领域的样本,并利用字典原子与类信息的关联将判别信息从源域传递到目标领域;同时,通过分析字典约束项提高字典的判别性,通过源域目标域的分类判别项最小化每类数据的分类误差和最大化类间差异,达到提高稀疏系数的判别性的目的.利用Caltech-256和Office数据集进行的实验结果表明,所提方法在Surf特征单源域和多源域实验中分别获得54.99%和58.64%分类精度;在深度特征单源域和多源域实验中分别获得91.43%和92.66%分类精度.

• 基于通道干预渐进式差异减小网络的跨模态行人重识别

  刘志刚, 常乐乐, 赵宜珺, 刘苗苗

  在跨模态行人重识别研究领域中,可见光与红外图像的模态差异是增大共享特征提取难度的关键问题.为了降低2种模态的差异,提高行人重识别性能,提出一种渐进式差异减小网络.在可见光目标到红外图像集的检索识别阶段,根据因果推理理论设计一个特定事实干预模块,通过通道变换生成的干预图像完成对可见光图像的干预,抑制可见光图像中的颜色信息干扰;其在红外目标到可见光图像集的检索识别阶段,设计一个通道协调模块,将多通道的特征提取转换为单通道方式,使网络专注于学习可见光与红外2种图像的通道相关性;最后,针对可见光和红外2种目标图像的相互检索识别提出模态平衡损失方法,通过干预图像、可见光图像和红外图像完成多个模态的平衡学习,进一步完成颜色特征抑制,补偿可见光图像在特定事实干预过程中的可鉴别丢失特征.仿真实验结果表明,与现有主流的跨模态行人重识别方法相比,所提网络在SYSU-MM01和RegDB这2个标准数据集上均取得了较好的性能表现,rank1和mAP分别提高超过2%.网络源代码:https://cstr.cn/31253.11.sciencedb.27692.

• 基于EfficientNetV2的PCB缺陷检测算法

  尹嘉超, 吕耀文, 索科, 黄玺

  印刷电路板(PCB)是一种高精密的电子元器件,其优良与否对电子产品的质量有着重要影响.但现有的PCB缺陷检测算法存在着检测精度不高,特别是缺陷定位不够精确等问题.针对以上问题,提出一种基于EfficientNetV2的PCB缺陷检测算法.在Faster R-CNN的基础上,通过选用特征提取能力更强的EfficientNetV2_M作为特征提取网络,同时使用通道注意力机制(ECA)对特征融合网络FPN进行优化,提高了细节信息提取能力.在北京大学智能机器人开放实验室发布的PCB瑕疵数据集上的实验结果表明,相较于目前检测效果最好的PCB缺陷检测算法LWN-Net,改进后的缺陷检测算法在IoU=0.50时mAP由99.58%提升到99.66%;在IoU=0.50:0.95时mAP由52.6%提升到79.4%.该网络在提升了PCB的检测精度的同时,解决了缺陷定位不够精确的问题,实现了高精度的PCB缺陷检测,具有一定的实际意义.代码已经开源在https://github.com/ChaO989/Defect_detection.

• 融合场景特征的跨模态图像美学评价

  牛玉贞, 陈珊珊, 李悦洲, 刘文犀

  现有的图像美学评价方法通常依赖图像本身而忽略了用户评论中的丰富语义信息,因此在性能方面呈现一定的局限性.一些研究尝试结合用户评论辅助进行图像美学评价,但未能充分地挖掘图像特征,且未能较好地对图像-文本特征的复杂关系进行建模,导致图像-文本信息利用不充分且交互不够紧密.为解决上述问题,提出一种融合场景特征的跨模态图像美学评价方法.由于图像场景通常会影响人们对图像的美学评价,因此首先提取图像的场景特征和美学特征,并使用多尺度特征融合模块将两者深度融合;考虑图像-文本特征之间的内在相关性,使用多头交叉注意力机制在图像特征和文本特征之间进行交叉注意力计算,将图像-文本模态信息进行交互融合;最后将融合后的跨模态特征用于美学评价.在通用的大型图像美学评价数据集AVA上的广泛实验结果表明,所提方法在ACC,SRCC和PLCC指标上分别达到了86.96%,0.852 3和0.864 8,超越了文中对比的跨模态图像美学评价方法.