[发明专利]面向VR的船舶巨数据模型轻量化方法、系统、终端以及介质有效

专利信息
申请号: 202010010619.6 申请日: 2020-01-06
公开(公告)号: CN111210521B 公开(公告)日: 2022-09-16
发明(设计)人: 周泽麟;张红伟;王杰;邹燕歆;杨骏;单小芬 申请(专利权)人: 江南造船(集团)有限责任公司
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06T15/00;G06T15/50;G06F3/01;G06F3/14
代理公司: 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 代理人: 倪静
地址: 201913 上*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 面向 vr 船舶 数据模型 量化 方法 系统 终端 以及 介质
【说明书】:

本申请提供一种面向VR的船舶巨数据模型轻量化方法、系统、终端以及介质,包括:在导出船舶巨数据模型时对其进行非几何结构化数据的预处理;将经过预处理的船舶巨数据模型转化为能够在VR中显示的网格化模型,并对其中的网格进行剔除;调整经过剔除网格的所述网格化模型的渲染配置参数,以得到符合显示帧率要求的轻量化模型。解决了现有船舶巨数据模型中轻量化程度不够,VR渲染帧率极低不足以满足船舶巨数据模型进行VR轻量化渲染的需求的问题,本申请将船舶巨数据模型导入VR平台后的平均渲染帧率提升,保证了VR体验的流畅度,大幅降低眩晕感,为长时间的VR全船漫游、舱室方案评审、维护维修培训提供了技术性保证,并且本申请具有一定的自由度,可针对不同模型数据量及客户对VR场景的效果要求进行不同程度的轻量化处理。

技术领域

本申请涉及一种于三维模型处理领域,特别是涉及一种面向VR的船舶巨数据模型轻量化方法、系统、终端以及介质。

背景技术

随着船舶制造业进行数字化转型的程度不断加深,行业中越来越多的人意识到利用数字化模型可以覆盖服务船舶设计、生产、售后运维等船舶全生命周期的各个阶段,而利用VR技术在船舶三维模型中进行漫游交互的体验式设计有利于船厂与船东在设计前期进行迭代沟通,减少建造阶段的改单数量并提高船东对最终产品的满意度,另外使用VR技术可替代传统交付的图纸及说明手册,方便船东进行船舶的运维训练。

为实现上述应用,需要首先创建一个基于真实船舶生产设计模型的VR环境,再进行各项需求的针对性开发。而影响VR体验效果最主要的因素之一即是渲染帧率,因原始的船舶生产设计模型数据量巨大,不仅包括VR显示所需的几何信息,还包括生产及管理所需的大量非几何信息,若直接将此种模型用于VR显示,其显示帧率将无法适用于VR体验,如选取某型科考船机舱内全部生产设计模型在不经任何轻量化操作的情况下进行VR显示,其显示帧率只有8FPS左右,远低于VR体验的最低要求——30FPS,这将会造成用户严重眩晕,完全无法开展VR的各类应用。故需要结合VR渲染机理对模型本身以及渲染配置参数进行轻量化的相关优化及调整。

目前针对上述需求,市场主流的处理方式主要有两种:1.将工业用的设计模型进行网格方面的优化;2.重新在动画建模软件中手工重建模型。而对于网格面片在千万级甚至亿级的船舶巨数据模型,仅通过模型网格方面的处理无法在保证模型外观整体正确的前提下进行大幅度的简化,而如此大规模的模型要重新建模需要大量的时间和人力,对于船舶生产企业无疑是不可取的,故目前市面上主流的模型轻量化技术均不足以满足船舶巨数据模型进行VR轻量化渲染的需求。

申请内容

鉴于以上所述现有技术的缺点,本申请的目的在于提供一种面向VR的船舶巨数据模型轻量化方法、系统、终端以及介质,用于解决现有船舶巨数据模型中轻量化程度不够,VR渲染帧率极低不足以满足船舶巨数据模型进行VR轻量化渲染的需求的问题。

为实现上述目的及其他相关目的,本申请提供一种面向VR的船舶巨数据模型轻量化方法,包括:在导出船舶巨数据模型时对其进行非几何结构化数据的预处理;将经过预处理的船舶巨数据模型转化为能够在VR中显示的网格化模型,并对其中的网格进行剔除;调整经过剔除网格的所述网格化模型的渲染配置参数,以得到符合显示帧率要求的轻量化模型。

于本申请的一实施例中,对所述船舶巨数据模型进行非几何结构化数据的预处理的方式包括:通过获取设计所述船舶巨数据模型平台中的接口剔除所述船舶巨数据模型模型非几何信息;其中所述非几何信息包括:工艺信息、尺寸信息及零件属性信息中的一种或多种。

于本申请的一实施例中,对所述船舶巨数据模型进行非几何结构化数据的预处理的方式包括:对所述船舶巨数据模型进行非几何结构树的层级简化;其中所述层级简化方式包括:删除所述结构树中不挂在所述模型的空节点以将无分支的多层级简化。

于本申请的一实施例中,根据经过预处理的船舶巨数据模型转化为能够在VR中显示的网格化模型的方法包括:提取经过预处理的船舶巨数据模型中的B样条曲线控制点,并利用拓扑算法得到所述网格化模型。

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