農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備是我國(guó)制造業(yè)中的重要組成部分,農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)多數(shù)依然采用傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,存在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、重復(fù)性設(shè)計(jì)多、設(shè)計(jì)資源難以重用等問(wèn)題,以工業(yè)化與信息化深度融合為主線的模型檢索重用技術(shù)是促進(jìn)農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要途徑之一,可有效利用已有設(shè)計(jì)資源,縮短設(shè)計(jì)周期,降低設(shè)計(jì)成本,從而實(shí)現(xiàn)快速化設(shè)計(jì)。目前包括農(nóng)機(jī)制造領(lǐng)域在內(nèi)的三維模型數(shù)量快速增長(zhǎng),滿足農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)人員全方位、多樣化的模型檢索需求已成為農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)重用技術(shù)的關(guān)鍵。為提高農(nóng)機(jī)三維CAD模型檢索方法的準(zhǔn)確度與適用性,促進(jìn)農(nóng)機(jī)裝備快速化、智能化設(shè)計(jì),本文面向農(nóng)機(jī)裝備設(shè)計(jì)重用,聚焦三維模型檢索關(guān)鍵技術(shù),分別針對(duì)農(nóng)機(jī)三維CAD模型的通用性、特殊性以及局部耦合性設(shè)計(jì)特點(diǎn)展開(kāi)檢索方法研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）構(gòu)建了面向設(shè)計(jì)重用的農(nóng)機(jī)三維CAD模型專用庫(kù)。三維模型庫(kù)是研究檢索方法準(zhǔn)確性與適用性的基礎(chǔ),專一領(lǐng)域需要專用模型庫(kù),專用模型庫(kù)需要專用檢索方法,因此本文通過(guò)課題協(xié)作農(nóng)機(jī)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)以及三維建模三種方式收集農(nóng)機(jī)三維CAD模型,構(gòu)建了以拖拉機(jī)與聯(lián)合收割機(jī)為主,以農(nóng)機(jī)裝備關(guān)鍵零件為輔,以國(guó)際通用CAD模型為補(bǔ)充的農(nóng)機(jī)三維模型專用... 

【文章來(lái)源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：135 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

可標(biāo)記屬性鄰接圖LAAGFig.1-5Labelledattributeadjacencygraphs

文11下降方法則用于訓(xùn)練每一層，通過(guò)平均像素值來(lái)壓縮深度圖像，降低了計(jì)算機(jī)內(nèi)存限制。Mehrdad[98]將模型投影到以3D模型質(zhì)心為中心的球體上，從二維投影形狀中提取LPC系數(shù)，提出了一種基于線性預(yù)測(cè)編碼（LPC）系數(shù)的3D模型描述符，該方法采用SVM-OSS相似性度量，有效地比較兩個(gè)模型特征向量，從而提高檢索性能。Siddiqua[99]提出了一種基于深度圖像的監(jiān)督式自編碼3D模型檢索方法，該方法的關(guān)鍵創(chuàng)新之處在于采用了雙重抽象特征來(lái)處理深度圖像中的不完全性和模糊性問(wèn)題，提高了跨模態(tài)三維模型檢索精度與穩(wěn)定性。圖1-6快速視圖法檢索框架Fig.1-6Fastview-based3Dmodelretrievalframework在基于視圖的3D模型檢索中，多視圖匹配是一項(xiàng)重要且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，為了解決這一問(wèn)題，Liu[100]提出了一種原始多模態(tài)圖集（MCG）匹配方法，該方法一方面能夠綜合利用模型局部與全局特征，此外該方法無(wú)需定義圖的高階屬性，成功解決多視圖匹配困難。Yang[101]提出了關(guān)于交叉模型相關(guān)性檢索方法，該方法從3D模型的多視圖中提取視圖特征，用超圖（hypergraph）表示3D模型之間的相關(guān)性，超圖可以體現(xiàn)模型頂點(diǎn)相關(guān)性和邊緣相關(guān)性，實(shí)驗(yàn)證明該方法有一定優(yōu)越性，但需要較多的運(yùn)行內(nèi)存和計(jì)算時(shí)間。Xiao提出了一種基于視圖的快速3D模型檢索框架，如圖1-6所示[102]，該框架包括兩個(gè)部分：第一是無(wú)監(jiān)督的多特征融合算法（UMFF），用于從原始的多個(gè)視覺(jué)特征中學(xué)習(xí)緊湊而有區(qū)別的特征；第二是一種有效的在線投影學(xué)習(xí)算法（OPL），該算法旨在將新輸入的多個(gè)視覺(jué)特征快速轉(zhuǎn)換為相應(yīng)低維特征表示。Liu[103]通過(guò)監(jiān)督多視圖特征學(xué)習(xí)（SMFL）提出了一種基于視圖的3D模型檢索方法，該方法首先通過(guò)奇異值分解（SVD）算法生成視覺(jué)特征子空間，此步驟用于從多視圖?

面向設(shè)計(jì)重用的農(nóng)機(jī)三維CAD模型檢索方法研究12模型間的相似度。Liu[104]提出了一種基于可區(qū)分變量的多視圖模型檢索（MVLVM）方法，該方法簡(jiǎn)化了模型代表性視圖提取過(guò)程，有效避免了傳統(tǒng)檢索方法的陣列約束限制，提高了視圖檢索方法的靈活性。1.2.2.3基于草圖的檢索方法草圖同樣是一種強(qiáng)有力表達(dá)視覺(jué)特征信息載體[27]，草圖本質(zhì)上屬于2D圖像，但草圖突出強(qiáng)調(diào)的是3D模型的輪廓信息，鑒于草圖的特殊性本文將其單獨(dú)分類。草圖檢索方法是通過(guò)比較手繪草圖和3D模型候選者之間的幾何相似性進(jìn)行檢索的。目前基于草圖檢索方法的主要挑戰(zhàn)是草圖與3D形狀之間的巨大模態(tài)差距，為此研究者從不同角度進(jìn)行研究。Yoon根據(jù)壓縮感知（CS）方法[105]，提取3D模型的投影圖像中定向梯度特征的直方圖，提出了一種新的基于草圖的三維模型檢索方法。為了提高2D草圖與3D模型對(duì)應(yīng)關(guān)系的準(zhǔn)確性以及檢索性能，Li在測(cè)量3D模型間距離之前，使模型與查詢的2D草圖對(duì)齊，基于手繪和標(biāo)準(zhǔn)線草圖的實(shí)驗(yàn)證明了該方法有效性和魯棒性[106]。Wang研究了一種結(jié)合模型全局特征和基于局部特征的3D模型草圖檢索方法[15]，該方法從3D模型代表性2D視圖中提取這兩種特征信息，全局特征代表總體外部邊界形狀信息，局部特征描述內(nèi)部細(xì)節(jié)，促進(jìn)了3D模型的語(yǔ)義描述和檢索。圖1-7草圖檢索方法Fig.1-7SketchbasedmodelretrievalBai認(rèn)為同一類別的三維模型與草圖具有共同的語(yǔ)義內(nèi)容，基于此研究了一種新的基于草圖三維模型檢索方法，如圖1-7所示[107]，該方法首先將每個(gè)3D模型表示為一組視圖來(lái)構(gòu)建公共數(shù)據(jù)空間，然后根據(jù)交叉熵評(píng)價(jià)法將視圖轉(zhuǎn)換為草圖，生成一個(gè)共同的模態(tài)空間，最后根據(jù)草圖和三維模型的學(xué)習(xí)特征，設(shè)計(jì)了草圖與三維模型之間的4種距

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3377438