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如何檢測出“與手槍相似的數據”?

2014年07月01日14:27    

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2014年5月,日本一名大學職工因利用3D打印機制造手槍而被逮捕的事件仍是記憶猶新。個人能制作危險物品是3D打印機的負面因素等觀點引起了廣泛關注。據報道,這名大學職工是從國外網站上下載3D數據並制作出了手槍的。

雖然也有人指出,“就算沒有3D打印機,以前也有人用其他方法制造槍支,因此隻指責3D打印機不太公平”。但是,用樹脂制作的槍支用金屬探測器是檢測不出來的,這就讓問題變得更加棘手。有意見稱,與復印機、一體機等植入了無法制造假鈔的功能一樣,廠家也必須在責任范圍內為3D打印機附加能控制危險數據輸出的功能。

恰在這時,大日本印刷發布了用來檢查3D數據的“安全程序”,目的是防止用戶制作這種危險物品以及有可能侵犯版權的仿制品。比如,當程序判斷出形狀數據與手槍數據相似時,就會停止打印(圖1)。

圖1:大日本印刷的安全程序的概要

相似的3D數據指的是……

這種程序必須要有可自動判斷3D數據描述的形狀是否存在問題的技術。就是說,要判斷“是否與手槍部件相似”、“是否與某公司擁有版權的老鼠卡通形象相似”等,因此必須對比3D數據,以查明形狀“是否相似”。

3D打印機使用的數據是由微多邊形(小三角形或四邊形)的聚合體定義成立體的。完全相同當然沒有問題,但要判斷稍有改動的3D數據是否與原始數據相同卻並非易事。就算表現出的形狀相同,但若多邊形的細節或分割方法不同,文件中的bit(0、1)的排列就會完全改變,數據容量也不相同。要查明“形狀有兩個突起還是三個突起”等,就需要從形狀中提取突起部分之類的處理,這同樣不容易實現。

大日本印刷想出了簡化多邊形作對比的方法。簡化理由有三點,第一是容易統一多邊形的粒度以便容易對比﹔第二是可消除形狀的微小差異﹔第三是可減輕比對的計算負荷。首先是刪去對整個3D形狀影響較小的三角形,同時刪去或者修正相鄰的三角形。然后對3D數據的尺寸和角度(朝向)做符合標准的“規格化”處理。最后再進行多邊形之間的比對。

規格化處理時,要計算出各個多邊形的中心位置的平均值並以此為原點,將其與最遠的多邊形的距離作為標准長度,並將其方向作為Z軸。在比對處理中,要對比表面積、體積及坐標等,來觀察相似性。總之,可謂是一種可直接處理多邊形的方法。

從庫中選出CAD數據相似的部件

判斷相似形狀的技術已用於制造業的設計開發制造用BOM(Bill of Materials)工具及部件庫工具。盡量利用已有的設計,而非總是做新的設計是最近制造業低成本化的一大趨勢。為此,就要搜索是否有接近目的形狀的現有部件。由於比較對象往往不是多邊形的集合體,而是表面由曲面及平面構成的3D-CAD數據,因此算法與使用3D打印機時不同。

例如,日本圖研公司為BOM(Bill of Materials)管理系統“PreSight/visualBOM”設置了以名為“Osada法”的算法來檢索類似形狀部件的功能。這種算法能以一定的密度在形狀表面的曲面(或者平面)上生成很多點,並計算出取出其中任意兩點間的距離。並以橫軸為距離、縱軸為組合數(頻率)制成矩形圖(頻率分布),作為形狀的特征量。比較兩個形狀的矩形圖(對二者之差的絕對值作積分運算),越相近(積分值越小)則相似度越高。

加拿大3D Semantix公司開發出了用來檢索相似形狀部件的系統“3DPartFinder”,並將其植入PDM工具中。該系統可以查找出3D形狀與檢索部件相似的部件,並顯示出檢索結果(圖2)。

圖2:加拿大3D Semantix公司的“3DPartFinder”

可一覽顯示與檢索關鍵字相似的形狀。

該系統採用的算法是,以數學方式表示3D數據的特征,並將其作為大小約15KB的“signature”數據提取出來,然后在signature之間進行對比。signature數據與壓縮表示數據不同,無法據此復原形狀,隻能用來判斷形狀的相似度。

雖然相似形狀檢索功能已開始普及,但其實用化歷史還很短。圖研公司在發布系統時說,“本來以為市場上已經有幾種3D相似形狀檢索功能,但發現幾乎沒有,所以隻能自己開發”。今后該公司還要積累業績,將誤判(將相同的形狀誤認為不同,或者將不同的形狀誤認為相同)概率降到最小程度。(作者:木崎 健太郎,日經技術在線!供稿)

(責編:值班編輯、庄紅韜)

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