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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