[發(fā)明專利]基于三維點(diǎn)云的機(jī)械設(shè)計(jì)方案搜索方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011169583.2
• 申請(qǐng)日: 2020-10-27
• 公開（公告）號(hào): CN112287481A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳泳榮;宋葉未;李鯤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海設(shè)序科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/17
• 分類號(hào): G06F30/17;G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T17/20
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張萌

1.一種基于三維點(diǎn)云的機(jī)械設(shè)計(jì)方案搜索方法，其特征在于，包括：

確定設(shè)計(jì)需求信息，并將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為第一三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

基于預(yù)設(shè)的第一提取方式從所述第一三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一特征；

基于所述第一特征與基于所述預(yù)設(shè)的第二提取方式從至少一個(gè)第二三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中分別提取的至少一個(gè)第二特征進(jìn)行匹配，確定與所述第一特征匹配成功的第二特征所對(duì)應(yīng)的歷史設(shè)計(jì)方案為所述設(shè)計(jì)需求信息所對(duì)應(yīng)的輸出機(jī)械設(shè)計(jì)方案；其中，所述第二三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)基于歷史機(jī)械設(shè)計(jì)方案確定。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述設(shè)計(jì)需求信息包括工件數(shù)模、工藝信息以及設(shè)計(jì)偏好中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述機(jī)械設(shè)計(jì)方案為夾具的機(jī)械設(shè)計(jì)方案，所述設(shè)計(jì)需求信息包括車件數(shù)模、定位點(diǎn)信息以及焊點(diǎn)信息；所述將所述設(shè)計(jì)需求信息轉(zhuǎn)換為第一三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的步驟包括：

對(duì)所述車件數(shù)模進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換；針對(duì)轉(zhuǎn)換后的所述車件數(shù)模按照預(yù)設(shè)的采樣算法進(jìn)行采樣，得到所述車件數(shù)模的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

將所述定位點(diǎn)信息以及所述焊點(diǎn)信息中的定位點(diǎn)以及焊點(diǎn)替換為預(yù)設(shè)體；針對(duì)替換后的定位點(diǎn)信息以及替換后的所述焊點(diǎn)信息按照預(yù)設(shè)的采樣算法進(jìn)行采樣，得到所述定位點(diǎn)信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和所述焊點(diǎn)信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

其中，所述第一三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括所述車件數(shù)模的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)、所述定位點(diǎn)信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和所述焊點(diǎn)信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，針對(duì)轉(zhuǎn)換后的所述車件數(shù)模按照預(yù)設(shè)的采樣算法進(jìn)行采樣，得到所述車件數(shù)模的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的步驟，包括：

針對(duì)轉(zhuǎn)換后的所述車件數(shù)模，以及所述定位點(diǎn)信息，按照預(yù)設(shè)的裁剪規(guī)則進(jìn)行裁剪；其中，所述預(yù)設(shè)的裁剪規(guī)則包括保留所述定位點(diǎn)周圍指定范圍內(nèi)的區(qū)域；

針對(duì)裁剪后的所述車件數(shù)模按照預(yù)設(shè)的采樣算法進(jìn)行采樣，得到所述車件數(shù)模的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取方式包括基于預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行提取，所述預(yù)設(shè)的第一提取方式與所述預(yù)設(shè)的第二提取方式相同或不同。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征與基于所述預(yù)設(shè)的第二提取方式從至少一個(gè)第二三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中分別提取的至少一個(gè)第二特征進(jìn)行匹配，確定與所述第一特征匹配成功的第二特征所對(duì)應(yīng)的歷史設(shè)計(jì)方案為所述設(shè)計(jì)需求信息所對(duì)應(yīng)的輸出機(jī)械設(shè)計(jì)方案的步驟，包括：

依次從至少一個(gè)歷史設(shè)計(jì)方案中選擇當(dāng)前歷史設(shè)計(jì)方案，并針對(duì)每個(gè)所述當(dāng)前歷史設(shè)計(jì)方案執(zhí)行如下步驟，確定與所述第一特征的匹配度，以便于基于所述第二特征與所述第一特征的匹配度確定所述設(shè)計(jì)需求信息所對(duì)應(yīng)的輸出機(jī)械設(shè)計(jì)方案：

將所述當(dāng)前歷史設(shè)計(jì)方案轉(zhuǎn)換為第二三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

基于所述預(yù)設(shè)的第二提取方式從所述第二三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取得到第二特征；

將所述第一特征和所述第二特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出為匹配度。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在確定設(shè)計(jì)需求信息的步驟之前，所述方法還包括：

確定訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集中包括正樣本和負(fù)樣本，所述正樣本包括設(shè)計(jì)需求信息樣本以及符合所述設(shè)計(jì)需求信息樣本要求的機(jī)械設(shè)計(jì)方案，所述負(fù)樣本包括設(shè)計(jì)需求信息樣本以及不符合所述設(shè)計(jì)需求信息樣本要求的機(jī)械設(shè)計(jì)方案；

基于所述訓(xùn)練樣本集對(duì)所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和所述全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練好的所述全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。