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</strong>結合雙目視覺技術與立體匹配算法，實時計算動態圖像的深度信息，生成三維點云；</p><p><strong>3.場景重建執行：</strong>通過連續幀的點云拼接完成增量點云重建，兩臺相機同步掃描捕獲空間場景，再利用實時映射算法構建對應的三維點云與表面模型。

插件介紹 CAD斷層掃描三維重建插件可將通過CT斷層掃描或切片掃描獲取的模型圖像文件在AutoCAD內進行三維實體模型的重建。

為實現CT圖像的三維重建，需將斷層掃描文件集中存放于同一文件夾內，并確保文件名按掃描順序正確命名和排序。用戶僅需將Image參數選擇該文件夾中的任意一張圖像，插件即可讀取所有文件并完成三維模型的重建工作。 考慮到原始CT圖像可能具有較高的分辨率，直接使用這些高分辨率圖像創建體素模型可能會導致網格單元數量過多，從而影響仿真效率。

軟件介紹 VolViz CT三維可視化軟件可將CT掃描獲取的薄層文件進行三維重建并渲染出圖。 在使用軟件的可視化功能前，需采用文件菜單下的“構建3D模型”功能對斷層掃描文件進行三維重建，軟件支持png、jpg、bmp、tif、tiff等格式的CT斷層掃描文件。構建完成后點擊“加載3D模型”，并設置模型的尺寸信息，即可進行模型的可視化查看。

為控制細觀混凝土模型在ABAQUS三維重建后的總單元數量，通過BatchImageResizer批量圖像縮放軟件對混凝土切片掃描圖像降低分辨率。

可對三維重建后的混凝土細觀模型進行網格劃分，并完成后續的仿真模擬。

在Abaqus CAE軟件內，采用AbyssFish CT2Model 3D V1.0插件對CT斷層掃描文件在Abaqus內進行細觀混凝土三維重建。 三維重建的混凝土細觀模型包括粗骨料、砂漿基體雙相材料。

本案例介紹通過CAD斷層掃描三維重建插件將混凝土切片掃描圖像在AutoCAD內進行骨料及水泥砂漿基體的三維實體模型重建，并導入Abaqus CAE軟件內分別建立Part部件，實現模型的裝配及網格劃分，后續可完成不同工況的混凝土細觀有限元模擬分析。

上篇文章介紹了ABAQUS通過CT或切片數據重建混凝土多組分三維細觀模型。本案例介紹采用CDP材料對三維重建的混凝土細觀模型進行損傷斷裂數值模擬有限元分析。

本案例基于真實結構的三維重建，突破傳統隨機模型的局限性，為再生混凝土的性能優化提供可靠理論依據。

插件介紹 插件說明： ABAQUS CT2Model 3D V1.0 https://www.yqgqt.org.cn/post/1947552 應用案例： ABAQUS基于CT斷層掃描的細觀混凝土三維重建數值模擬 https

網絡結構如下： MVSNet的概述如上圖所示，網絡的輸入是一張參考圖像（reference image）和一系列的源圖像（source image），每次計算一個參考圖像的深度圖，而不是立即計算整個三維場景，這樣的思路保證了大規模三維重建的可行性。

本文展示了三維數字巖心重建后的孔隙網絡模型及滲流仿真結果，如圖所示：孔隙網絡模型有限元網格模型滲流速度場感興趣的朋友歡迎交流合作

但是需要注意的是，礦物晶粒的尺度對巖石而言是相當微小的，考慮礦物晶粒的破壞對巖石而言是否有必要還應當得到進一步的考量。當然本文是一個純技術層次的探討，不在模擬假定方面進行深入探討。1 生成晶粒顆粒 這里指定了晶粒的尺寸大小，當然各位可以根據晶粒名稱去指定更加復雜的晶粒級配。

插件介紹 AbyssFish CT2Model 3D V1.0 插件可將采用X射線等方法獲取的計算機斷層掃描（CT）圖像在Abaqus有限元軟件內進行三維重建，進而高效獲取可供模擬分析的有限元模型。插件可用于醫學影像三維重構、混凝土細觀三維重建、巖心數字化等領域的CT切片重建模型研究。

插件使用方法簡單，首先需要在AutoCAD內手動建立需要進行劃分的三維模型，然后在CAD中將模型導出為iges格式，在插件中選擇模型路徑及設置相應的參數，運行即可將CAD中的模型進行Voronoi劃分。 插件可設置Voronoi晶粒的粒徑尺寸。

二、從重建到表達3DGS 的核心思想，是使用一組三維高斯對場景進行顯式表示，并通過可見性感知的 splatting 渲染，實現高質量的新視角合成。相較于傳統 NeRF，3DGS 在訓練效率、渲染速度以及細節保真度方面表現出明顯優勢，因此迅速成為三維重建與神經渲染領域的重要路線。但 3DGS 的真正潛力，并不只體現在渲染效率上。

其次，模擬了高分辨率電子背散射衍射（HR-EBSD）實驗的二維（單體素厚）重建，提取并比較了兩個晶粒的組合，以確定實驗中的殘余彈性應力與所提出的模型預測的殘余彈性力的比較情況。

總結： 建立了一個具有生理收縮模擬能力的三維心臟電阻抗仿真平臺； 結合 COMSOL 與 MATLAB，實現電極激勵、電壓測量與三維場重建的自動化； 輸出數據包括電導率分布、電場、電流密度與電壓向量，適用于反演重建或機器學習研究。

圖17 試驗區真三維模型（據王果等，2017） 圖18 試驗區重建效果局部放大（據王果等，2017） 何原榮等針對古建筑三維重建中傳統技術很難同時兼顧高精度三維信息快速獲取和多角度真實地物紋理特征準確采集的難題，提出了聯合三維激光掃描與傾斜攝影測量技術的古建筑三維重建新方法。