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标题 形状混合产品意象造型设计论文
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形状混合产品意象造型设计论文

1基于特征的形状混合

形状混合技术能由计算机自动融合源物体的形状特征,构建物体间的自然过渡,可用于产品意象造型设计,实现例如由硬朗到圆润的造型演变过程。

1.1预处理

假设源物体被归纳成两条曲线,为更好地保留形态特征,避免匹配过程中可能产生的扭曲和变形,需对曲线进行预处理,包括特征点提取、对齐和凸包计算。(1)特征点提取。离散曲率反映了曲线的形状特征,可采用圆弧拟合的方法估算离散曲率,以此为依据提取特征点。假设曲线的控制点点集为{P0,…,Pn},其中任意一点Pi的曲率Ci由相邻3点Pi-1,Pi,Pi+1确定的圆所决定,计算式见式(1)。以所有点的曲率平均值或乘以固定的系数作为阈值,即可提取特征点.(2)对齐。对齐确定了两条曲线的相对位置,不同的对齐方式影响着混合的结果。采用曲线控制点的平均坐标来实现对齐,平均坐标PA可采用式(2)计算得出.(3)凸包计算。当曲线的`控制多边形为凹多边形时,需要进行凸包计算。假设控制多边形顶点按逆时针排序,采用式(3)判断顶点的凹凸性。删除点集中的凹顶点,重新计算每相邻两边向量的叉积,反复迭代直至Vi非负,最终得到的点集即为多边形的凸包。由于凹顶点定义了曲线的局部形状特征,需将删除的凹顶点通过等比例映射的方式投影至凸包上,得到的新点集参与后续的匹配.

1.2匹配

匹配是指建立两条曲线间的一一对应关系。采用射线法来进行匹配,如图6所示,假设两条曲线的控制多边形为P,Q,其凸包顶点点集为{P0′,…,Pn′}和{Q0′,…,Qm′},O点为对齐中心,则P上某一点Pi在Q上的匹配点的查找方法为:过点O向{Q0′,…,Qm′}中的所有点分别引一条射线,计算∠Pi′OQj′,记为αij,当αij取得最小值时对应的Qj即为Pi的匹配点.(1)特征点匹配。根据特征点提取的结果建立特征多边形,记为FP和FQ,其对应的凸包顶点点集为{FP0′,…,PFa′}和{FQ0′,…,FQb′}。查找顶点数较多的多边形,假设为FP,遍历其凸包数据,采用射线法在点集{FQ0′,…,FQb′}中寻求匹配,记录匹配点对。然后遍历{FQ0′,…,FQb′}中被多次匹配的顶点,采用射线法在点集{FP0′,…,FPa′}中寻求最佳匹配,标记为匹配点对,其余顶点取消匹配点对和特征点标记,蓝色代表匹配点对,红色代表取消的匹配点对和特征点。(2)剩余点匹配。以特征点匹配为依据完成线段分段,构建曲线控制点凸包数据的对应关系,可有效地保留两条曲线的原始特征,使意象传达更为准确。剩余点的匹配过程包括多顶点匹配、丢失点匹配和等比例映射。①查找顶点数较多的多边形,假设为P,遍历其凸包数据,采用射线法在另一多边形Q的凸包数据中寻求匹配,即为多顶点匹配;在多顶点匹配中,顶点数较少的多边形Q可能存在未匹配点(称为丢失点)的情况。②同样采用射线法对丢失点进行重新匹配,实现了多边形凸包每一顶点的匹配,即为丢失点匹配;顶点间可能存在重匹配现象,如果在此基础上进行插值,将会带来中间形状的扭曲。③引入等比例映射来优化匹配,参与等比例映射的数据为控制多边形的原始顶点数据。

2结果与验证

以“硬朗的-圆润的”为例,挑选了感性评价平均值最高和最低的两个样本:05和07,结合意象认知结果,对轮廓线和表面装饰线进行提取,分别对轮廓线和表面装饰线完成匹配和插值运算,实现基于特征的形状混合,结果如图10所示,形状混合结果图的插值权重依次为0.75,0.5和0.25。为验证形状混合结果是否符合感性词汇硬朗—圆润的过渡,邀请20位被试者(男性10位,女性10位,均具有产品设计经验)进行设计方案的感性意象评价.问卷发放20份,回收19份,回收率为95%,均为有效问卷。经统计,3款设计方案的感性评价平均值,数据表明形状混合可作为产品意象造型设计的方法。

3结论

产品意象认知是设计师理解消费者情感需求的有效手段,在激烈的市场竞争下较为重要。结合数码相机造型设计,对基于形状混合的产品意象造型设计方法进行研究。通过对数码相机的意象认知,构建感性词汇与产品特征要素之间的关联,为产品意象造型设计提供依据;通过形状混合技术,生成一系列相互融合的造型,带来丰富的意象造型设计方案,为产品造型设计提供新思路。运用该方法可实现产品意象评价和辅助设计,搭建设计师和消费者沟通的桥梁。在此基础上,后续将进一步深入研究,构建计算机辅助设计系统,方便设计师直观地进行产品意象造型设计。

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更新时间:2024/12/23 22:50:33