Pivo-Mesh et March-Mesh : des logiciels qui permettent de transformer les nuages de points en maillage 3D

C'est également bénéfique lors de la présentation du modèle comme un modèle 3D conceptuel, ce qui est nécessaire pour représenter les éléments structurels, mécaniques et électriques et l'équipement dans l'espace 3D. Cela peut être assez contraignant avec des modèles plus grands et peut prendre beaucoup de temps à lancer.

Alors que nous cherchons à améliorer et à rationaliser continuellement nos processus, notre équipe a exploré plusieurs logiciels disponibles sur le marché et a constaté que ces logiciels ne peuvent pas répondre à nos besoins actuels pour les projets à BBA.

De plus, de tels logiciels peuvent entraîner des coûts élevés liés à l'achat de licences ou à l'utilisation d'un certain nombre de jetons prépayés. Ils impliquent souvent de nombreux paramètres qui doivent être définis et ajustés par l'utilisateur, ce qui se traduit par des coûts supplémentaires pour les projets BBA lors de l'expérimentation des réglages des paramètres afin d'atteindre le résultat souhaité.

En vue de surmonter cette difficulté, j’ai décidé d’approfondir le concept et d’étudier les méthodes mathématiques qui servent à convertir les nuages de points en objets maillés. Diverses méthodes mathématiques ont été mises au point à cette fin. On peut généralement les diviser en deux approches : la reconstruction de surface et la génération de maillage.

L’approche de la reconstruction de surface comprend un ensemble de techniques et d’algorithmes qui servent à estimer la représentation d’une surface continue à partir d’un ensemble discret de points de données, comme un nuage de points. L’objectif est de reconstruire une surface lisse et connectée qui se rapproche de la forme et de la structure de l’objet ou de l’environnement sous-jacent. En règle générale, le processus de reconstruction de surface comprend des étapes comme le traitement des données, l’estimation de la surface, la détermination de la connectivité et l’affinement de la surface.

De son côté, la génération de maillage signifie la création d’un maillage – ce dernier constituant la représentation discrète d’une surface ou d’un volume. Un maillage est composé de sommets, d’arêtes et de faces (comme des triangles ou des quadrilatères en 2D, ou encore, des tétraèdres, des hexaèdres, des facettes triangulaires ou quadrilatérales en 3D), qui se connectent pour former l’approximation géométrique d’un objet ou d’un domaine. La génération d’un maillage comprend des étapes comme la saisie de données, la sélection de points, la connectivité du maillage, l’algorithme de génération et l’optimisation et l’affinement du maillage.

Voici quelques algorithmes de reconstruction de surface courants :

• Reconstruction de surface selon la méthode de Poisson
• « Marching cubes » (cubes baladeurs)
• Moindres carrés mobiles
• Reconstruction de surface écrantée selon la méthode de Poisson
• « Power crust »
• Méthodes basées sur les voxels

Voici quelques algorithmes de génération de maillages courants :

• Triangulation de Delaunay
• Méthode des formes alpha
• Échantillonnage en disques de Poisson
• Algorithme « Ball-Pivoting » (ou rotation de balles), qui peut être utilisé à la fois pour la reconstruction de surface et la génération de maillage
• Approches basées sur les graphes
• Croissance de la surface

Après ces recherches, j’ai décidé de concevoir deux solutions logicielles : Pivo‑Mesh et March Mesh. Ces programmes sont conçus pour convertir les nuages de points numérisés en surfaces maillées 3D. Les principaux algorithmes utilisés dans Pivo-Mesh sont l’algorithme Ball-Pivoting et la reconstruction selon la méthode de Poisson, qui sont bien adaptés aux données de nuages de points non organisés que l’on voit couramment dans les applications industrielles de numérisation 3D. En revanche, March-Mesh utilise la méthode des Marching cubes, qui est la solution préférée pour les données de nuages de points organisés.

Les deux programmes sont portatifs et sont capables de traiter des fichiers d’entrée dont la taille avoisine généralement les 200 Mo et contenant 3 000 000 mailles sur un ordinateur convenable en l’espace de quelques minutes. Ces outils ont été conçus pour une utilisation interne pour les projets de BBA. Voici quelques saisies d’écrans des logiciels et des résultats obtenus.