基于模型定義的產品信息移動Web輕量化實現

簡琤峰 孫 暢

浙江工業大學計算機學院，杭州，310023

基于模型定義的產品信息移動Web輕量化實現

簡琤峰 孫 暢

浙江工業大學計算機學院，杭州，310023

針對STEP AP242提出了多視圖語義模型，在此基礎上進行語義本體化實現對產品幾何與非幾何語義信息的統一；然后提出了一種基于邊界特征的輕量化算法，該算法在保留產品非幾何信息的前提下，裁剪產品模型，簡化三角面片，降低數據復雜度；最后給出了實驗數據分析以證明該算法的可行性。

移動Web；STEP；語義模型；輕量化

0 引言

STEP產品數據用中性描述語言精確描述了零件三維幾何和拓撲關系信息。傳統的CAD平臺通過解析該中性描述語言，調用CAD平臺的圖形引擎繪制渲染，來實現產品模型共享，例如STEP的NURBS繪制[1]。這種技術對平臺性能有很高的要求，移動終端無法滿足要求。此外，移動網絡環境下，瀏覽器難以理解EXPRESS 語言描述的產品數據，缺乏對STEP中性文件的支持。常用的方法是將產品數據的三角面片網格化，這種繪制方法簡單但是數據量極大，數據的傳遞和繪制過程也很耗時，因此也難以適應移動終端需求。傳統的STEP產品數據三維展示技術均難以適應，必須在不影響產品數據完整性的前提下對STEP產品數據模型進行相應的裁剪簡化才能適應移動終端的性能。

目前，通過采用三角化網格模型表達可實現大型復雜模型的快速加載與顯示，TAUBIN等[2]、TOUMA等[3]提出的基于網格幾何無損壓縮的高效編碼算法可以很好地表述三角化網格模型。網格模型簡化算法是在保證一定的精度情況下盡可能減少三角網格數目，比較典型的算法包括基于面合并的算法、頂點刪除算法等[4]。SEO等[5]設計了Wrap-around操作算法以及基于特征簡化的多細節層次實體模型對實體模型進行簡化。LEE[6]根據識別得到的影響模型外觀的特征，例如模型的孔、槽等細節特征，依據模型所需的細節標準刪除某些細節特征，生成簡化模型。張霞等[7-8]根據各三角形折疊時產生的誤差大小對模型進行三角形折疊簡化，并通過二階加權傘算子對簡化模型中局部存在的狹長三角形進行優化處理，以改善三角網格模型的質量。另外，迭代邊緣收縮[9]、 XVL壓縮轉換[10]、基于語義的輕量級數據集成方法[11]、文件格式轉換為適合網絡流式的輸出[12]以及協同環境下的輕量化的3D異構CAD模型干涉檢查[13]在產品數據輕量化領域的應用都具有一定的借鑒意義。

可見輕量化技術在產品實體模型剪裁和繪制方面應用廣泛。一般輕量化過程中都著重關注幾何信息，容易忽略語義信息部分的保留和表達。傳統的產品數據三角面片網格化數據量大無法適應移動終端的性能，而一般的三角網格簡化方法會丟失大量的產品語義信息，無法滿足STEP產品信息在移動終端上的語義交換和展示需求。本文借助STEP AP242[14]標準富于語義信息的特點，通過 OWL2/SWRL本體描述的方式建立了多視圖語義模型(multi-view semantic model，MVSM)，將產品信息中的幾何信息與非幾何語義信息結合起來統一表達。針對幾何信息提出了一種基于邊界特征的輕量化算法，在保留產品非幾何語義信息的前提下，裁剪STEP AP242產品信息模型，以適應移動終端需求。

1 多視圖語義模型

STEP AP242在擁有大量的幾何信息的基礎上包含有特征信息、PMI制造信息、功能信息以及設計意圖信息等豐富的語義信息。本文提出的多視圖語義模型MVSM由設計意圖視圖、產品制造信息視圖以及功能信息視圖等組成，其結構如圖 1 所示。MVSM可以在STEP AP242文件的基礎上描述更多的語義表達信息，實現產品幾何信息和非幾何信息的綜合表述，因此更有利于產品信息的語義分類表達。通過結合OWL2/SWRL可以賦予模型本體描述能力[15-18]，同時也能夠建立語義元之間的語義關聯關系。對于其中的幾何信息，將通過輕量化算法進行簡化來適應移動端的設備。

圖1 MVSM模型結構Fig.1 The model structure of MVSM

傳統上STEP交換的信息主要是產品數據的幾何信息，對于非幾何信息尤其是設計意圖信息很少會在系統之間進行交換。設計意圖可以實現產品生命周期中各部門之間協同設計，體會設計者的設計思想。一部分設計意圖體現在產品數據的特征信息中，通過對特征信息進行分析和推理，可以很好地反映設計者的設計意圖。

產品和制造信息(product and manufacturing information，PMI)包含了幾何尺寸和公差、3D注解、表面紋理規格、光潔度要求、工藝記錄、材料規格等其他相關信息。功能信息主要描述對應零件模型的使用功能。語義化描述可以使用戶對產品用途有更加直觀的理解。

MVSM模型中存在的層次關系如圖2所示。

圖2 MVSM模型中的層次關系Fig.2 Hierarchical relationships in MVSM

MVSM模型通過建立產品信息語義元實現對幾何信息與非幾何語義信息的綜合表述，產品信息語義元是MVSM模型的基本組成單元，是產品信息交換和語義交互操作的基礎[19]。

通過定義MVSM模型，保持了STEP產品數據的幾何完整性和語義特性，通過結合OWL2/SWRL規則約束增強其語義表達能力，從而獲取推理隱含語義信息的功能[20]。此外，該模型實現了對語義元的層次分類，將多層次語義引入到模型結構中，構建面向層次的產品信息表達，結合OWL2/SWRL規則，賦予產品數據模型轉化為本體表達的能力，并可以通過規則實現語義關聯和推理，有助于構建移動平臺上的產品數據語義網絡。

2 輕量化算法

STEP產品數據輕量化是在不影響產品數據完整性的前提下對STEP產品數據模型進行相應的裁剪簡化以滿足移動終端需求。根據MVSM模型將STEP物理文件轉換成以MVSM模型語義元為基礎單元的本體文件。針對產品幾何三維展示需求，將通過STEP本體文件中處于shape的shell語義元單獨提取，針對shell語義元層的表達直接轉換成三角網格面片的形式儲存。因此在滿足產品語義信息的前提下如何對該部分信息進行簡化以適應移動端交換展示需求是需重點解決的問題。

問題可以視作如何簡化擁有大量三角網格的細節表現程度高的產品模型從而得到一個多邊形數量較少、但是外觀卻與原模型相似的低面模型。較好的策略有：通過重復使用一個簡單的邊坍塌操作來降低模型的復雜度，實現步驟如下。

(a)坍塌前 (b)坍塌后圖3 邊坍塌Fig.3 Edge collapse

在圖3中，u和v兩個頂點(邊uv)被選中并且其中一個頂點(這里是u)“移動”(即“坍塌”)到另一個頂點(點v)。以下是實現這一操作的步驟：①去除所有包含邊uv的三角形；②更新剩下的三角形，用頂點v代替所有用到頂點u的地方；③移除頂點u。重復上述步驟，直到多邊形的數量減少到預期數量。每次重復一般都會移除一個頂點、兩個面、三條邊。圖4展示了一個多邊形經過邊坍塌之后減少面數的例子。

圖4 多邊形邊坍塌過程Fig.4 Edge collapse process of polygons

本文在邊坍塌方法基礎上針對產品模型提出了基于邊界特征的輕量化算法。輕量化算法的效果取決于怎樣選取坍塌的邊。在坍塌的時候，產品模型的視覺變化受到的影響程度越小，算法的效果越好。理論上，算法的目標是每一次坍塌的時候能夠選擇出最小影響的邊。然而實際上，最好的方法計算非常復雜，很難實現，并且需要大量時間進行運算。因此需要一種算法，能盡可能保留模型視覺特征，同時計算比較高效。

結合STEP產品數據的實體特征，考慮首先去除小細節。一般情況下同一平面上的面片只需要很少的多邊形就可以很好地表示，而高度彎曲復雜的曲面則需要更多的多邊形來表示，這一點可應用于邊界特征的保留。我們知道兩個面相交得到一條邊界，兩個面越接近于同平面，則模型表面越平坦，邊界特征也就不越明顯，反之，模型表面越起伏，邊界特征也就明顯。另外，邊長較大的邊界更大程度上影響模型的外觀，即邊長是邊界特征保留的影響因子之一。由此可定義：是否選擇一條邊坍塌，取決于它的邊長與曲率值的乘積。這里通過比較兩個面的法線的點積來衡量它們公共邊的曲率值。求邊坍塌值的公式為

cost(u,v)=‖u-v‖·

(1)

其中，u和v代表一條邊的兩個頂點，Tu是包含頂點u的三角形的集合，Tuv是同時包含頂點u、v的三角形的集合，normal代表一個面的法向量。式(1)在決定哪一條邊坍塌的同時對面的曲率和大小做了平衡。頂點u到v的坍塌值和頂點u到v的坍塌值不一定相同。此外，該公式對脊狀的邊的坍塌也是有效的，無論這條脊是銳角還是直角。

邊坍塌過程實質是將一條邊收縮為一個點，本算法選定兩頂點的中點為收縮的目標點。假設一條邊的頂點分別為u、v，這條邊記作uv，坍塌邊uv到目標點p，p點的計算公式為

(2)

坍塌邊uv意味著刪除所有包含該邊的三角形，更新剩下的三角形，所有用到的頂點u、v均用新的點p代替。

基于邊界特征的輕量化算法的具體實現過程如下：

(1)構造頂點和三角面片的數據結構，存儲產品模型數據。頂點結構包括位置信息，它所在的三角面片信息以及鄰接頂點信息(可以看作邊信息)。三角面片結構包括一組頂點信息和法向量信息。

(2)計算坍塌值。根據式(1)計算每個頂點的坍塌值，并保存坍塌值對應的鄰接點(即坍塌邊)，寫入頂點信息。

(3)選取折疊邊。比較所有有效頂點的坍塌值，通過迭代選擇值最小的頂點，選定頂點的坍塌邊。

(4)邊坍塌。收縮選定的坍塌邊，刪除相關的面，并根據式(2)計算新頂點并插入，更新相關的頂點和三角面片信息。

(5)如果已達到簡化目標，則停止。若未達到則跳至步驟(2)。

3 算法實現

在產品模型輕量化過程中，設置不同的簡化率，相應即可得到不同層次的簡化產品模型。算法的效果如表1所示，表中列出了不同量級的零件模型Bolt、Wheel和Assembly，分別擁有238個頂點、3515個頂點和17 094個頂點。表1列出了頂點數量100%、75%、50%和25%時的模型顯示效果，展示了基于邊界特征的輕量化算法對不同產品模型的簡化效果。

由表1分析可得，基于邊界特征的輕量化算法在顯示產品外觀方面表現不錯，尤其體現在邊界特征的保留方面。但隨著頂點數量的減少，產品模型不可避免地丟失越來越多的細節，外觀逐漸失真。保留75%頂點數量時，Bolt、Wheel和Assembly模型都很好地保持了造型。保留25%頂點數量時候，只有Wheel模型最接近原始狀態。比較相同簡化率下三個模型顯示效果，Wheel模型的外觀保留均為最優，分析原因是Wheel模型包含大量的平面，邊界特征比較少，可以由較少頂點表達。可見，擁有較少起伏邊界，相對平坦的產品模型能得到更好的簡化效果。

表1 基于邊界特征的輕量化算法效果Tab.1 The effect of lightweight algorithm based on boundary characteristics

Bolt、Wheel和Assembly模型分別包含102、103、104量級的數據量，Bolt模型原始數據量很小，導致保留的25%數據頂點不足以表達所有主特征，模型效果粗糙。上文分析了Wheel模型的特征，對比Wheel模型，Assembly模型的數據量龐大，但同時包含大量的細節特征，保留25%數據量的簡化效果優于Bolt模型，劣于Wheel模型。因此，不能簡單地通過模型的數據量來衡量輕量化算法效果，要結合模型所含的特征量來考慮。

4 算法分析

主要從模型簡化速度和移動端的模型載入速度兩個方面分別對Bolt、Wheel和Assembly模型進行實驗數據測定評估。模型簡化速度用于分析算法的性能，移動端的模型載入速度用于分析算法在移動端的模型載入的表現，因此，測定模型簡化速度的實驗環境選擇在PC端，測定移動端的模型載入速度的實驗環境選擇在移動端，具體實驗環境如下所示。

PC端：ThinkPad T450s，64位操作系統Windows 7，CPU Intel Core i5-5200U，4G內存。

移動端：魅藍m1，操作系統Flyme OS 4.2.1.1C，CPU聯發科MT6732，GPU Mali-T760，1G內存。

4.1 模型簡化速度

移動端的產品信息可視化對網絡帶寬依賴性很強。在保證數據完整的前提下，數據文件越小所依賴的網絡帶寬越小，通過基于邊界特征的輕量化算法對STEP數據簡化，降低文件對網絡帶寬的要求。在產品模型輕量化過程中，設置不同的簡化率，相應即可得到不同層次的簡化產品模型。表2列出了Bolt、Wheel、Assembly 3個模型應用本文輕量化算法在不同簡化率下的耗時。

表2 Bolt、Wheel、Assembly模型簡化時間Tab.2 Bolt, Wheel, Assembly model simplification time ms

圖5 算法的簡化率和模型輕量化消耗時間關系圖Fig. 5 The simplification rate of the algorithm and the model lightening consumption time diagram

觀察表2的數據可以發現，模型簡化的耗時和模型數據量成正比，這是輕量化算法速度和模型數據量的直觀關系。繼續挖掘隱含的算法影響因子，根據表2數據得到圖5，展現了Bolt、Wheel和 Assembly模型的簡化率和本文輕量化算法耗時之間的關系。刪減的頂點數量等于簡化率和原始頂點的乘積，刪減的頂點數量除以算法耗時即為不同簡化率下的平均簡化速度，一個模型的原始頂點數固定，因此，簡化率和簡化耗時的比值和某一簡化率的平均簡化速度正相關，與圖5的曲線斜率成負相關。在基于邊界特征的輕量化算法的作用下，Bolt、Wheel、Assembly模型對應的曲線越來越平緩，意味著，隨著簡化率變大，簡化速度變快，算法的效率變高。但考慮實際情況，產品模型需要根據需求選取簡化程度。

4.2 移動端的模型載入速度

為了提高產品數據的顯示性能，產品模型考慮顯示多層次細節，方便網絡環境中數據的快速顯示，減少等待時間，也便于用戶在大規模模型中快速地旋轉、查看圖形。因此，每個產品模型生成了一系列不同層次的簡化模型。表3、表4、表5展示了Bolt、Wheel、Assembly各自層次模型的載入時間和顯示速度，用于分析多層次模型和響應速度、操作流暢度的關系，從而調整多層次細節顯示方法，改善用戶體驗。Bolt原網格的頂點數為238， 面片數為472，所占空間為132 kB。Wheel原網格的頂點數為3515，面片數為7030， 所占空間1682 kB。Assembly原網格的頂點數為17 094，面片數為34 316，所占空間為10 793 kB。

表3 Bolt模型載入時間和顯示速度Tab.3 Bolt model loading time and display speed

表4 Wheel模型載入時間和顯示速度Tab.4 Wheel model load time and display speed

表5 Assembly模型載入時間和顯示速度Tab.5 Assembly model load time and display speed

本算法試驗于多種網格模型，有著較好的視覺效果和較快的速度，通過將Bolt、Wheel、Assembly各自的層次模型載入時間轉化為圖6的曲線圖，可以直觀看出隨著模型數據量的減少，模型加載時間隨之減少，無限逼近于0。Bolt、Wheel、Assembly模型分別為102、103、104量級的產品模型，從圖6中可以看到這三條曲線的斜率趨勢，Bolt曲線走勢最緩、Wheel曲線次之、Assembly曲線走勢最急，這意味著相同的簡化率下，產品模型的原始數據量越大，簡化后的加載時間縮短效果越明顯。

圖6 模型的簡化率和模型的載入時間關系圖Fig.6 Model simplification rate and model load time diagram

顯示速度用幀每秒(FPS)來表示，每秒幀數愈多，所顯示的動作就會愈流暢。通常，避免動作不流暢的最低限制是30FPS。通過表3～表5可以計算每個模型的渲染數量，渲染數量等于原始數據量減去刪減的數據量，以計算所得的數據量為橫坐標，FPS為縱坐標，繪制它們的關系,如圖7所示。FPS是衡量移動端的模型操作流暢與否的重要指標，本節結合圖7分析模型頂點數據量與FPS的關系。

圖7 模型頂點數據量與FPS的關系圖Fig.7 Model vertex data volume with FPS diagram

如圖7所示，曲線展現了移動端的模型實驗數據，這里WebGL限制渲染的FPS上限為60。由圖7可知，模型頂點數據量和渲染的性能成負相關。隨著模型數據量的增加，FPS數逐漸減小。在1000個數據頂點之前，實際渲染模型速度達到54～60FPS，在1000～4500個數據之間FPS減小較快，4500之后FPS數減小速度變緩。60FPS渲染速度能流暢地對模型進行平移、旋轉、縮放操作。8000個頂點數據時，FPS約為30，此刻是能否流暢渲染和操作產品模型的分界線。當產品模型的數據量再增大時，移動端的模型操作開始出現卡頓和跳幀現象，當FPS減小到16時，操作明顯卡頓，GPU性能不足。這一結果表明，移動端受硬件配置的制約，渲染和操作產品模型被數據量影響，設計和實現多細節層次顯示需要考慮此因素，合理安排模型數據的表達，以避免因為數據量過大而導致系統無法進行渲染。

5 結語

本文以STEP AP242協議為基礎，研究了基于移動終端的產品信息輕量化方法。考慮移動終端的性能限制，提出了一種基于邊界特征的輕量化算法，在MVSM模型基礎上裁剪產品模型。使用本文提出的輕量化算法，在保留產品語義信息前提下實現了面向移動web的產品信息輕量化。

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(編輯 王旻玥)

Lightening Technological Implementation of Model-based Definition Product Informationon Mobile Web

JIAN Chengfeng SUN Chang

Computer Science and Technology College,Zhejiang University of Technology,Hangzhou,310023

Based on the STEP AP242 protocol, which supported product model definition exchanges, a multi-view semantic model was proposed to classify and keep the non-geometric informations. With the model, semantic ontology was implemented to unify the product geometry and non-geometric semantic informations. Then a boundary-based lightening algorithm was proposed to match the performance of mobile terminals, which might cut product model with the product non-geometric information kept. Finally the experimental data was given to prove the feasibility.

mobile Web; STEP; semantic model; lightening

2016-09-22

國家自然科學基金資助項目(61672461，61672463)

TP393

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.16.014

簡琤峰，男，1973年生。浙江工業大學計算機學院副教授、博士。主要研究方向為CAD、云計算、圖像識別。E-mail：jiancf@zjut.edu.cn。孫 暢，男，1996年生。浙江工業大學計算機學院碩士研究生。