点坐标(点云)表示的模型转为.stl文件用于3D打印

本文介绍如何将优化后的点坐标(点云)模型转换为适用于3D打印的.STL文件。通过使用Tecplot进行后处理,导出图片,再利用MATLAB和开源代码Top3dSTL完成转换。

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点坐标(点云)表示的模型转为.stl文件用于3D打印)

这里的模型主要针对优化结束后获得的二维模型。由于模型的不规则,最终得到的优化结果是模型上点的坐标及这个点上的密度值。这个方法可以拓展到任何用点云表示的二维模型。

步骤

  1. 后处理优化结果 ,在Tecplot中显示得到的点坐标及密度值,只需要”load data file“读取.txt文件即可。在TecPlot中用灰度显示”Workspace““ColorMap”“GreyScale”;
  2. 从Tecplot中”export“导出为图片JPEG等格式,注意导出时选择所导出图片的分辨率X*Y,这个分辨率对后续生成的stl文件中的网格大小有直接关系;
  3. 将导出的图片在MATLAB中用”imread“函数读取,得到一个变量a,变量a的大小是XY3,每列分别存放RGB值;
  4. 然后用rgb2gray函数将变量a转为变量b,b的大小是X*Y,该矩阵中每个元素对应图片像素单元上的灰度值,白色为255,黑色为0。这一点和拓扑优化中用1表示满材料,0表示没材料不一致,所以用个公式正则化b为习惯的拓扑表达c,c中的元素值0到1;
  5. 把二维模型加厚为三维模型repmat函数把二维矩阵c转为三维矩阵d,在第三个维度上是直接复制的,这个复制的次数决定了所打印模型的厚度;
  6. 最后用Top3dSTL把所得到的矩阵d转为网格模型.stl文件,其中Top3dSTL是Liu Kai提供的开源MATLAB代码,详情参考他的官网,链接如下 https://top3dapp.com
  7. 最后的最后,生成的.stl文件可以在ParaView中打开并检查模型,ParaView支持MacOS。
### 将3D模型文件转换为点云数据 #### PCL库实现STL点云的转换 为了将STL文件转换成点云数据,可以利用PCL(Point Cloud Library)提供的`pcl::io::loadPolygonFileSTL`函数来加载STL文件并提取其表面网格的顶信息[^1]。以下是具体的Python代码示例: ```python import pcl from pcl import io, visualization def stl_to_pointcloud(stl_file_path): cloud = pcl.PointCloud() # 加载STL文件 if io.load_polygon_file_stl(stl_file_path, cloud) == -1: print('Error loading STL file') exit(-1) # 显示点云 viewer = visualization.PCLVisualizering('3D Viewer') viewer.SetBackgroundColor(0, 0, 0) viewer.AddPointCloud(cloud, 'sample_cloud') while not viewer.WasStopped(): viewer.SpinOnce() stl_to_pointcloud('path/to/your/file.stl') ``` 这段程序首先定义了一个名为`stl_to_pointcloud`的功能函数,它接收一个参数即STL文件路径。接着创建了一个空的点云集对象,并调用了`io.load_polygon_file_stl()`方法尝试从指定位置加载STL文件至这个集合中。最后部分实现了简单的可视化展示。 #### 使用专门软件进行转换 除了编程方式外,还有现成的应用可以直接完成这项工作。例如,“STL模型点云生成软件V1.0”,这是一款专为此目的开发出来的工具,具有友好的图形化界面以及便捷的操作流程,允许用户轻松地把STL文件转化为点云坐标文件[^2]。 另外一种途径是从SolidWorks开始构建整个过程,在此过程中可以通过特定插件如ScanTo3D将中间产生的STL格式的数据最终转变为所需的点云形式。具体来说就是先建立好三维模型再导出为STL格式,之后借助上述提到的插件将其保存为OBJ格式,最后运行命令行指令使用PCL自带工具完成实际转化[^3]。
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