在非矩形形状的表面(壳)上生成 3D 光栅扫描

Question

所以我有一个爱好项目，将USB显微镜绑在3D打印机上，在不同的X，Y和Z位置拍摄物体的照片，然后将其拼接成完整的图像。我从这个堆栈中的代码开始生成 2D 矩形光栅图案，然后通过每次 2D 扫描后反复循环移动 Z 轴来升级它以进行 2.5 D 成像(堆叠和拼接(，最后用第 4 轴执行相同的操作以实现 3D 成像。

问题是大多数东西都不是矩形，扫描最终会变得非常浪费，停下来在没有物体或明显失焦的区域拍照。我希望能够1：移动"扫描平面"，例如扫描向上倾斜的平面物体，以及2：通常能够生成任意扫描模式，或者至少是简单的理想形状。

您将如何获取有关三维形状的信息(例如，来自 STL(，并将其他 2D "点阵"光栅图案包裹在表面(或至少指向上方的部分(周围？

Answer 1

我用原始的矩形/长方体扫描找到了执行此操作的基础知识。数学很简单，例如旋转 Y 轴：

def RotateArray(ScanLocations, degrees = 30):
#function to rotate a 3D array around a specified axis (currently Y). Ideally, around arb point in space.  
#X Location minus offset becomes new hypotenuse after rotating.
#(sin(degrees) * X) + Z gives new Z .
#cos(degrees)* X gives new X. Right? Y should be unchanged.
XLocations,ZLocations = ScanLocations['X'],ScanLocations['Z']
sinof = sin(np.deg2rad(degrees))
cosof = cos(np.deg2rad(degrees))
XOffset = min(XLocations) #not fair to assume it is zeroth position
ZLocations = [round((x-XOffset)*sinof + z,2) for x, z in zip(XLocations, ZLocations)]
XLocations = [round(((i - XOffset) * cosof)+XOffset,2) for i in XLocations]
ScanLocations['X'] = XLocations
ScanLocations['Z'] = ZLocations
return (ScanLocations)

使用 ncviewer.com 进行可视化：

原始扫描

围绕Y轴旋转扫描

我现在需要解决的一个新问题是重新安排我的动作以提高效率。我想有选择地优先考虑一个轴，例如 Z，以便将要堆叠的图像在两者之间没有 X/Y 移动。