A method of redundant constraint elimination in the problem of body recovery based on support function measurements

Предложен новый алгоритм восстановления тел по измерениям их опорных функций, который представляет собой алгоритм квадратичного или линейного программирования в форме Гарднера-Кидерлена с меньшим числом ограничений. Уменьшение числа ограничений достигается за счет нового метода, который позволяет исключить изисходной системы ограничений часть ограничений как избыточные. Предложен новый подход, позволяющий применять методы восстановления тел по измерениям опорной функции к задаче восстановления тел по теневым контурам. Представлено описание реализации алгоритма, а также результаты его тестирования на реальныхпромышленных теневых контурах. Предложенный метод в рассмотренном примере позволил сократить число ограничений на 80% и ускорить исходный алгоритм Гарднера-Кидерлена на порядок. A new body recovery algorithm based on support function measurements is proposed. The proposed algorithm represents a linear or quadratic programming problem in Gardner-Kiderlen form with smaller number of constraints. The reduction of constraint number is based on a new method that allows one to eliminate a part of initial constraints as redundant. A new approach of body recovery based on shadow contours is proposed. It allows one to reuse body recovery methods based on support function measurements. The implementation of the algorithm is described and some results of its testing on real industrial contours are discussed. The proposed method ensures the reduction of constraint number by 80% in the discussed example and also enables to speedup the initial Gardner-Kiderlen algorithm by an order of magnitude.