1. 引言

1.1 研究背景

在数字化浪潮席卷全球的当下，三维建模技术已成为连接虚拟与现实的核心纽带，广泛渗透于工程设计、地理信息系统（GIS）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、医学影像等关键领域。例如，在建筑工程中，BIM（建筑信息模型）技术依赖高精度三维网格实现施工模拟与性能分析；在地理信息领域，数字高程模型（DEM）的网格精度直接影响地形分析的准确性；在医学领域，器官三维网格模型是手术规划与模拟的基础。

然而，高质量三维网格数据的获取与处理始终面临三重挑战：一是数据来源分散，网络上的三维模型数据分布于开源库（如 Thingiverse、Sketchfab）、专业数据库（如 NASA 的 3D 资源库）、行业平台等，格式繁杂（STL、PLY、OBJ、GLB 等）；二是处理流程繁琐，从原始数据到可用网格需经历格式转换、噪声去除、拓扑修复等多环节，人工干预干预成本高；三是技术协同不足，数据获取与网格处理工具往往独立存在，缺乏端到端的自动化解决方案。

Python 凭借其丰富的生态库成为解决这一问题的理想选择：爬虫技术可实现数据的自动化采集，而 pygalmesh 作为基于 CGAL（计算几何算法库）的高级封装库，能高效生成高质量