计算机学院交叉研究中心两项最新研究成果被国际顶级期刊录用

近日，计算机科学与技术学院交叉研究中心研究团队在三维曲面重构及复杂三维形状绳网结构计算方面取得重大进展，两项研究成果被计算机图形领域国际顶级期刊ACM Transactions on Graphics接收并获得SIGGRAPH 2022大会长文报告邀请。两项研究成果均以我校博士生为第一署名作者，以山东大学为第一署名单位，在计算机学院屠长河教授和辛士庆副教授共同指导下完成。

论文Restricted Delaunay Triangulation for Explicit Surface Reconstruction解决的是面向病态点云数据的曲面重构问题（见图1），这也是数字孪生领域的关键科学问题。该论文第一作者为博士生王鹏飞，合作单位包括美国德州农工大学和腾讯美国公司。该问题的困难之处在于两个方面：一方面，给定的点云存在各种瑕疵，包括噪声、数据缺失、分布稀疏、无法向、不均匀等；另一方面，期望的重构结果为充分尊重原始点云分布的可定向水密流形网格曲面。国内外目前还没有一种方法能够在低质量稀疏点云上实现严格保水密流形的显式三维重建。该研究受心理学格式塔理论启发，即在各种可能性中，人们关心的是整体形状简单、最符合人们心理预期的那种可能，创新性地提出从整体到局部的渐进重构算法，攻克了显式重建中的系列关键症结问题。在真实扫描数据集和国际通用数据集上的大规模实验表明，该算法速度快、鲁棒性强，在点云数据存在严重瑕疵的情况下也能得到比较理想的重构结果，有望被集成进高端三维扫描仪。

图1：面向病态点云数据的显式三维重建（图中实物模型藏于山东大学博物馆）

论文Computational Object-wrapping Rope Net解决的是面向机械吊装物体时的绳网结构自动计算问题（见图2）。该论文第一作者为博士生刘健，合作单位包括国防科技大学、北京大学和腾讯美国公司。目前，复杂三维形状绳网结构的生成严重依赖人工经验，缺少自动化算法。该研究从几何分析和物理计算两方面出发，以结构稳固和应力分散为目标，研究如何自动生成安全可靠且简单易操作的绳网结构。该研究将现实需求转化为带约束的变分优化问题，设计出一种“从离散到连续”的快速优化方法，最后对绳网的缠绕过程和力学性能进行仿真分析，在绳网结构设计上实现了从手工到自动的跨越，为复杂形状物体自动吊装提供了强大的技术支持。

图2：面向机械吊装的复杂形状绳网结构自动计算

ACM Transactions on Graphics简介：ACM Transactions on Graphics期刊创办于1982年，是计算机图形领域的国际顶级期刊（中科院SCI论文大类1区），影响因子5.414。除计算机图形学以外，该刊物同时覆盖计算机辅助设计、计算机视觉等学科中的重要研究课题。