[發明專利]形成用于推測實體CAD特征的數據集

在審

• 申請號: 201911396256.8
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111382778A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: F·M·桑切斯貝穆德斯;E·梅爾
• 申請（專利權）人: 達索系統公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 張海燕

1.一種用于形成被配置用于學習神經網絡的數據集的計算機實現的方法，所述神經網絡被配置用于從表示3D形狀的手繪圖推測表示3D形狀的實體CAD特征，所述方法包括：

-生成一個或多個實體CAD特征，包括表示相應3D形狀的每個實體CAD特征；

-針對每個實體CAD特征：

o確定分別表示所述相應3D形狀的一個或多個相應手繪圖；以及

o在所述數據集中插入一個或多個訓練樣本，每個訓練樣本包括所述實體CAD特征和相應手繪圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述確定每個手繪圖包括：

-提供從其可見所述相應3D形狀的視點；以及

-相對于基于所述實體CAD特征的所述相應3D形狀的實體表示，在圖像中渲染一個或多個邊緣，從所述視點來看，每個邊緣都是所述實體表示的輪廓邊緣或可見邊緣。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，每個可見邊緣是所述實體表示的C^k不連續，k是大于或等于1的整數。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其中，所述確定每個手繪圖還包括：攝動一個或多個所渲染的邊緣的至少一部分。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，對每個邊緣的所述渲染是以向量的方式執行的，每個邊緣由一個或多個相應的參數化曲線表示，所述攝動包括：針對至少一個相應的參數化曲線，向所述至少一個相應的參數化曲線的一個或多個參數添加噪聲。

6.根據權利要求1至5中任一項權利要求所述的方法，其中，每個實體CAD特征包括相應的曲線序列，所述生成包括：提供曲線集并且對所述曲線集進行采樣。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述曲線集包括下列各項之間的集合乘積：

-離散的曲線類型集，以及

-針對每種曲線類型，每個相應參數的一個或多個參數域的相應離散集合，每個參數域具有所述相應參數的相應參數值，

所述采樣包括提供樣本，每個樣本包括所述一個或多個參數域的相應離散集合中的每個參數域的相應曲線類型和相應參數值。

8.根據權利要求7所述的方法，其中，所述離散的曲線類型集包括：

-線型，

-弧型，和/或

-三次埃爾米特插值片段類型。

9.根據權利要求1至8中任一項權利要求所述的方法，其中，每個實體CAD特征包括掃描操作，所述生成包括：提供掃描操作集并對所述掃描操作集進行采樣。

10.根據權利要求9所述的方法，其中，所述掃描操作集包括下列各項之間的集合乘積：

-離散的掃描曲線類型集，以及

-針對每種掃描曲線類型，每個相應參數的一個或多個參數域的相應離散集合，每個參數域具有所述相應參數的相應參數值，

所述采樣包括提供樣本，每個樣本包括針對所述一個或多個參數域的相應離散集合中的每個參數域的相應掃描曲線類型和相應參數值。

11.一種表示根據權利要求1至10中任一項權利要求所述的方法可形成的數據集的數據結構。

12.一種使用根據權利要求11所述的數據集的計算機實現的方法，所述方法包括：基于所述數據集來學習神經網絡。

13.一種計算機程序，其包括用于執行根據權利要求1至10中任一項權利要求所述的方法的指令和/或根據權利要求12所述的方法的指令。

14.一種包括具有在其上記錄的根據權利要求11所述的數據結構和/或根據權利要求13所述的程序的數據存儲介質的設備。

15.根據權利要求14所述的設備，其中，所述設備還包括耦合至所述數據存儲介質的處理器。