从图像合成生成增材制造粗糙表面
计算机视觉与模式识别
2024-01-04 v1
摘要
提出了一种方法，通过改编基于傅里叶模态的Rogallo合成湍流方法[R. S. Rogallo, NASA Technical Memorandum 81315, 1981]，从增材制造表面的电子显微镜扫描中推断并合成外推粗糙度场。所得的合成粗糙度场是光滑的，并且与计算流体动力学或其他数值模拟中的网格生成器兼容。与可能需要超过二十次表面粗糙度扫描进行训练的机器学习方法不同，基于傅里叶模态的方法可以使用单次物理粗糙度扫描将均匀的合成粗糙度场外推到任意大小和范围。使用文献中的电子显微镜粗糙度图像生成了五种类型的合成粗糙度场。对其谱能量和两点相关谱的比较表明，合成场紧密近似了扫描的粗糙度结构和谱能量。
引用
@article{arxiv.2401.01345,
title = {A Synthetic Modal Generation of Additive Manufacturing Roughness Surfaces from Images},
author = {T. B. Keesom and P. P. Popov and P. Dhyani and G. B. Jacobs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01345},
year = {2024}
}