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研究生： 張加儒
Chia-Ru Chang
論文名稱： 類神經網路理論於逆向工程曲面重建之研究
指導教授： 莊漢東
Han-tung Chuang
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 工學院 - 機械工程學系
Department of Mechanical Engineering
畢業學年度： 92
語文別： 中文
論文頁數： 80
中文關鍵詞： 參數曲面重建 、逆向工程 、類神經網路 、自組織映射圖網路
外文關鍵詞： Self-Organizing Maps, B-Spline, SOM, Surface reconstruction, Neural Netwok
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    • 本研究主要是探討，如何透過類神經網路之學習訓練，找出量測點資料之特徵點，並藉此建立其曲面之數學表示式。
    在過去的研究中，點資料之描述可透過網格曲面以及參數曲面兩種方式。透過三角格網格建立原始點資料曲面的方法，雖能描述任何形狀之曲面，但必須耗費大量的系統資源。參數曲面中，利用數學函式為基礎之B-Spline曲面，可大幅改善此缺點，但其特徵點之選擇只能透過人工的方式選擇，且數量並無法確實掌握。
    本研究是利用自組織映射圖（Self-Organizing Maps，SOM）網路，其無監督式學習之優點以及鄰近區域之概念，找出足以代表點群聚類特徵的網路拓撲，藉此當作特徵點，進行參數曲面重健，以改善網格曲面之缺點，以及參數曲面中特徵點選取之問題。
    重建過程中，利用一維SOM網路進行曲面重建雖具有較快之學習速率，但無法描述不為排列整齊之點資料。二維SOM網路重建曲面則可以修正此問題，同時進一步利用參數調整與誤差修正方法，獲得不錯之重建結果。

    摘 要 I 誌 謝 II 目 錄 III 圖 目 錄 VI 第 一 章 緒 論 1 1-1 前言 1 1-2 研究目的 3 1-3 研究方法 4 1-4 文獻回顧 5 1-5 論文結構 8 第二章 逆向工程曲面重建理論 9 2-1 網格重建理論 10 2-1-1 迪氏三角網格（Delaunay Triangulation） 11 2-1-2 迪氏三角網格之曲面建立 12 2-2 參數曲面重建理論 15 2-2-1 B-Spline曲線演算法 16 2-2-2 B-Spline曲線之特殊性質 21 2-2-3 B-Spline曲面演算法 23 2-3 類神經網路於曲面重建之應用 25 第三章 類神經網路理論 26 3-1 類神經網路介紹 27 3-1-1 神經元模型 27 3-1-2 激發函數種類 29 3-1-3 類神經網路基本架構 32 3-2 自組織映射圖（SELF-ORGANIZING MAPS）網路 34 3-2-1 SOM網路之基本概念 35 3-2-2 SOM網路架構 36 3-2-3 SOM網路演算法 37 第四章 一維SOM網路曲面重建 40 4-1 重建概念 40 4-2 讀取STL檔案 42 4-2 一維SOM網路訓練 43 4-3 參數曲線與曲面重建 46 4-3-1 B-Spline曲線重建 46 4-3-2 B-Spline曲面重建 49 4-3-3 與原始點資料之比較 50 4-4 結果與討論 51 第五章 二維SOM網路曲面重建 53 5-1 重建概念 53 5-2 二維SOM網路訓練 56 5-3 參數曲線與曲面重建 61 5-3-1 B-Spline曲線與曲面重建 61 5-3-2 與原始點資料之比較 62 5-3-3 參數調整 64 5-3-4 誤差修正 66 5-4 其他案例之重建分析 69 5-5 結果與討論 73 第六章 結論與未來展望 74 6-1 結論 74 6-2 未來展望 76 參考文獻 78

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