為實(shí)現(xiàn)資源重復(fù)利用與產(chǎn)品創(chuàng)新,通過(guò)檢索出數(shù)據(jù)庫(kù)中的相似零件為設(shè)計(jì)者提供幫助。首先對(duì)機(jī)械零件模型進(jìn)行方位歸一化與預(yù)處理,以起始點(diǎn)為圓心作最大內(nèi)切圓,劃分連通區(qū),在連通區(qū)內(nèi)根據(jù)距離變換值判定鄰域像素,進(jìn)而確定新的骨架點(diǎn),迭代生成完整骨架。將骨架轉(zhuǎn)換成直方圖曲線,劃分網(wǎng)格生成骨架點(diǎn)數(shù)矩陣,根據(jù)矩陣特征值和之間的差計(jì)算兩模型間的差異度,從而判定機(jī)械零件相似度。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證以及與D2形狀分布算法及遞歸分割算法比較,發(fā)現(xiàn)該方法檢索速度高于遞歸分割算法,準(zhǔn)確性高于D2形狀分布算法和遞歸分割算法。 

【文章來(lái)源】：軟件導(dǎo)刊. 2020,19(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【圖文】：

處理后投影

油跡?コ?淥?枷�。壤_?2所示為與圖1模型對(duì)應(yīng)的處理后投影圖。圖2處理后投影隨后對(duì)處理后投影圖進(jìn)行像素化。像素是指由數(shù)字序列表示數(shù)字圖像中的最小單位［10］，根據(jù)投影圖尺寸，選取一個(gè)最小包絡(luò)長(zhǎng)方形邊框［11］，并在該邊框內(nèi)將圖形劃分為若干個(gè)等面積的小正方形。正方形邊長(zhǎng)越小，后續(xù)提取出的骨架精度越高，但計(jì)算量也隨之增大。綜合考慮精度與計(jì)算量之間的關(guān)系，取投影圖長(zhǎng)寬中較短邊的1/2000左右較為適宜。故針對(duì)圖1所示模型處理后的投影圖，取邊長(zhǎng)為0.1mm進(jìn)行劃分，如圖3（a）所示為處理后主視圖的像素劃分圖。1.3采用距離變換賦值內(nèi)部像素最小距離值的計(jì)算方法采用歐氏距離［12］方法。圖3（b）為圖3（a）圓圈處的局部放大圖，圖中數(shù)字為像素值，填充部分為邊界像素，未填充且標(biāo)有像素值的方格為內(nèi)部像素。（a）劃分像素（b）邊界像素與內(nèi)部像素局部圖3像素劃分與賦值2骨架提取算法本文提取骨架的方法是針對(duì)處理后的投影圖，由骨架起始點(diǎn)開(kāi)始，對(duì)其相鄰像素進(jìn)行判斷，生成新的骨架點(diǎn)并迭代生成骨架。根據(jù)骨架和距離變換的定義［13］，由于骨架中間部位的特征是內(nèi)部像素值較大，且利于骨架向周?chē)鷶U(kuò)散，故本文選擇具有最大值的內(nèi)部像素作為骨架起始點(diǎn)。利用參考文獻(xiàn)［6］中的方法對(duì)模型主視圖的迭代過(guò)程如圖4（a）所示，粗實(shí)線為骨架。同理，對(duì)模型俯、左兩個(gè)視圖進(jìn)行骨架提取，完成所有迭代后，骨架如圖4（b）、（c）所示。（a）主視圖骨架迭代··108

疚????咧狽酵跡?俳??咄加鎂?陣形式予以表現(xiàn)，計(jì)算兩個(gè)矩陣之間的差異度，并判定兩個(gè)機(jī)械零件模型之間的相似度。3.1骨架直方圖描述設(shè)骨架起始點(diǎn)為P0，骨架點(diǎn)集合為Pi(i=1，2，?，K)，設(shè)ske(P0，Pi)為橫坐標(biāo)，表示從P0沿骨架到Pi的最短路徑長(zhǎng)度［14］，縱坐標(biāo)R(Pi)為Pi點(diǎn)的內(nèi)切圓半徑。圖4（a）中完成迭代的主視圖骨架直方圖見(jiàn)圖5（a）。同理可得該模型俯、左兩個(gè)視圖的骨架直方圖見(jiàn)圖5（b）、圖5（c）。（a）主視圖直方圖與網(wǎng)格劃分（b）俯視圖直方圖與網(wǎng)格劃分（c）左視圖直方圖與網(wǎng)格劃分圖5直方圖與網(wǎng)格劃分3.2骨架點(diǎn)數(shù)矩陣生成為了將直方圖轉(zhuǎn)換成骨架點(diǎn)數(shù)矩陣，首先對(duì)骨架直方圖進(jìn)行網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格劃分得越密集，矩陣數(shù)據(jù)表示則越細(xì)致，但計(jì)算量也隨之陡增。綜合考慮計(jì)算量與精準(zhǔn)度［15］，選取橫向劃分網(wǎng)格數(shù)量在5～15之間，并將每個(gè)網(wǎng)格長(zhǎng)寬比控制在1～3之間較為合理。按原則劃分后結(jié)果如圖5所示。生成網(wǎng)格之后，依次計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格中的骨架點(diǎn)數(shù)量，生成骨架點(diǎn)數(shù)矩陣。將網(wǎng)格橫坐標(biāo)劃分為m等分，縱坐標(biāo)n等分，每一網(wǎng)格中骨架點(diǎn)數(shù)量記為hij，生成骨架點(diǎn)數(shù)矩陣H為：H=éêêêêùúúúúh11h12?h1nh21h22??hij?hm1hm2?hmn（1）由于矩陣方陣才有特征值［16］，為便于后續(xù)匹配，若m1n，則將行列中較少的一方添0補(bǔ)齊，使列數(shù)與行數(shù)相等。由于H矩陣表示骨架點(diǎn)落在指定區(qū)域內(nèi)的個(gè)數(shù)，故添0操作相當(dāng)于在已劃分好的網(wǎng)格右側(cè)或上方再添加新的網(wǎng)格，使網(wǎng)格的行與列相等

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于矩陣填充理論的R-D算法[J]. 陳宇祺.  軟件導(dǎo)刊. 2019(01)
[2]融合信息熵和CNN的基于手繪的三維模型檢索[J]. 劉玉杰,宋陽(yáng),李宗民,李華.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]面向機(jī)械結(jié)構(gòu)形態(tài)的三維模型信息處理[J]. 周?chē)?徐慶華,徐賜軍.  湖北理工學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(02)
[4]改進(jìn)的Otsu遞歸分割單幅圖像去霧算法研究[J]. 吳延海,潘晨,吳楠.  西安科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[5]基于骨架和統(tǒng)計(jì)直方圖的形狀匹配算法[J]. 張桂梅,鄭加寬,儲(chǔ)珺.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(16)
[6]實(shí)心皮帶輪參數(shù)化的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 林嫻.  福建電腦. 2015(01)
[7]基于距離變換的三維連通骨架提取算法[J]. 萬(wàn)雅娟,李海生,劉璇,蔡強(qiáng).  計(jì)算機(jī)仿真. 2014(06)
[8]針對(duì)三維模型檢索中D2形狀分布算法的改進(jìn)[J]. 趙鵬飛.  煤炭技術(shù). 2013(07)
[9]基于距離變換與路徑規(guī)劃的骨架提取算法[J]. 張超,蘆勤,羅述謙.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2012 (06)
[10]基于遞歸分割的機(jī)械零件三維形狀結(jié)構(gòu)檢索方法[J]. 徐敬華,張樹(shù)有.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2009(11)

碩士論文
[1]城市環(huán)境基于三維激光雷達(dá)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛多目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法研究[D]. 葉剛.北京理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3361345