[發明專利]工程圖自動識別與理解的方法無效
| 申請號: | 200710133807.2 | 申請日: | 2007-10-09 |
| 公開(公告)號: | CN101162480A | 公開(公告)日: | 2008-04-16 |
| 發明(設計)人: | 路通;楊華飛;蔡士杰 | 申請(專利權)人: | 南京大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利事務所 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 210093江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 工程圖 自動識別 理解 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種工程圖自動識別與理解的方法,特別涉及一種使用層次式知識表示對工程圖自動識別與理解以輔助工程設計及檢索的方法。
背景技術
工程圖已廣泛應用于機械、電子、建筑、航空、航天、造船、化工、服裝等諸多領域。作為體現設計意圖的主要載體,工程圖在工程領域的各個環節之間廣為流通,有效促進了行業效率的提高。但工程圖的人工閱讀方式已成為制約海量工程圖中工程對象檢索、設計復用的主要因素。工程圖中所包含的工程對象一般以圖形化方式描述,由一組諸如直線段、弧、圓、字符串的相關圖元組合而成,而對該組相關圖元所體現的工程語義信息的解釋則一般由富有該領域工程經驗的人來完成。人工解釋工程圖以獲取工程數據的方式有諸多缺點,如效率較低、準確性及可重復性較差,容易產生數據不一致性,且對人的工程經驗要求較高等。因此,通過計算機實現工程圖自動識別與理解成為解決工程對象快速檢索與復用、從而提高計算機輔助設計與制造水平的有效途徑。
現有工程圖自動理解技術集中在如何將掃描藍圖轉變為CAD系統能夠讀取的低級矢量描述,以及利用硬編碼方式或預定義的靜態規則庫識別一些簡單的工程符號,比如尺寸線。而電子工程圖自動理解的關鍵在于識別其中高層工程對象語義描述,且要求具有通用性和魯棒性,現有的工程圖自動識別與理解方法并不能夠實現這一目標,從而影響了自動識別與理解技術在工程領域的應用。工程圖中工程對象一般存在于較復雜的環境約束中,具體包括其自身各種可能的顯式幾何組成約束,以及對象間如尺寸關聯、對稱、投影、引用、省略、示意式表達等隱式語義約束。這些復雜的顯式及隱式約束一般由設計師根據制圖要求及個人風格靈活選擇與表達。一般在人工讀圖時,有經驗的工程人員可快速理解其中隱含的設計意圖,而對于計算機實現的自動識別與理解系統,如何表示工程對象各種可能的幾何組成及不同對象間的語義約束關系,并以此引導自動識別與理解,則成為主要困難。
發明內容
本發明的目的是針對現有技術僅能使用靜態規則庫識別簡單符號或用硬編碼方式識別特定表達的工程圖,提供一種靈活通用的、在結構化領域知識表示驅動下的工程圖自動精確理解與識別方法,以進一步提高計算機輔助設計與制造水平。
技術方案:為了達到上述目的,解決現有技術的缺陷,本發明提供了一種工程圖自動識別與理解的方法,該方法包括以下步驟:
步驟1,輸入CAD電子工程圖,判斷其是否被識別;如果判斷結果為否則返回步驟1;
步驟2,若步驟1中的識別結果為是,則根據所輸入工程圖類型,從知識文件庫中選擇包含該工程領域知識描述的知識表述文件,并讀取知識表述文件中的知識描述子;
步驟3,由知識處理器按知識描述子的層次式關系在計算機內存中處理所述CAD電子工程圖進行分析并轉化為EBNF_Tree文件;
步驟4,對EBNF_Tree文件進行深度優先遍歷,并判斷是否遍歷結束,如果判斷結果為是,則返回步驟1;
步驟5,如果步驟4中的判斷結果為否,則訪問EBNF_Tree文件的葉節點;
步驟6,讀取所述葉節點中對應的知識描述子,并解析出其中的識別函數名;
步驟7,對象識別器從函數庫中調用指定函數;
步驟8,對象識別器根據步驟6中的函數名與步驟7中的指定函數搜索CAD電子工程圖中的工程對象,并判斷是否搜索成功,如果判斷結果為否則返回步驟4;
步驟9,如果步驟8中的判斷結果為是,則輸出工程對象,并返回步驟4。
其中,步驟2所述的知識文件庫進一步包括:建立層次式結構化工程知識表示模型,該知識表示模型對復雜的工程領域知識以層次化方式表示與存儲,其中層次式表示包括工程級、工程圖級、工程對象級、基本圖元級,每一層次均由一組描述語言所定義的知識描述子表示。
在本發明方法中,步驟2所述領域知識由一組EBNF知識描述子預定義,以此驅動與引導在所輸入的工程圖中對特定工程對象的自動識別、理解過程,它包括:工程對象圖元組合顯式表達;包括多視圖、圖形省略、圖形引用、圖形繼承、圖形映射、尺寸約束在內的隱式表達。
在本發明方法中,步驟3所述知識處理器包括知識解釋部分及知識分析部分,分別完成知識描述子關系的重建以及重建后的數據結構的遍歷。其中知識解釋部分從所加載的知識表示文件中讀取知識描述子,并按知識描述子的層次式關系在計算機內存中轉化為擴展的巴克斯范式樹,即EBNF_Tree中間樹型結構。所述EBNF_Tree特征在于其葉節點為一組相關的基本分析函數,非葉節點表示不同層次的工程對象,邊表示所連接的兩個節點之間的關系。
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