[發明專利]基于改進的圖注意力網絡識別CAD模型裝配接口的方法

在審

• 申請號: 202011430609.4
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112699915A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 王毅剛;李虹;潘萬彬
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F30/10;G06F16/901;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種用于CAD模型裝配接口識別的方法。本發明包括如下步驟：步驟1：面向圖注意力網絡量化描述CAD模型，得到每個CAD模型的量化描述形式，構成數據集；步驟2：對步驟1中得到的數據集進行篩選，平衡各裝配接口比例；步驟3：基于直推式和聚類策略修改圖注意力神經網絡，并訓練步驟2中得到的數據集。本發明針對目前產品智能設計、裝配規劃以及運動仿真中CAD模型裝配語義重建困難的問題，采用圖注意力網絡的方法進行識別，可以幫助用戶識別CAD模型中用于體現機構語義信息的幾何區域，進而提升產品模型裝配語義、裝配約束、運動機構恢復的智能性，并提升CAD模型重用的效率效果，以及產品裝配規劃設計的效率和效果。

技術鄰域

本發明涉及產品智能設計、裝配規劃、機構語義重建以及運動仿真中的CAD模型裝配接口識別方法，尤其是基于圖注意力網絡的CAD模型裝配接口識別方法。

背景技術

CAD模型中的裝配接口，位于CAD模型表面，且用于與其他CAD模型相接觸，并產生確定的相對運動，是產品(特別是復雜機械產品)機構功能的基本元素。CAD模型上裝配接口的識別，是產品開展智能設計、裝配規劃、機構語義重建、運動仿真非常關鍵的技術。然而，作為體現高層運動語義信息的基本幾何單元，裝配接口在零件上的幾何形狀十分靈活，即使用于實現相同的運動方式，也可以由于具體設計需求的不同而具有不同的幾何外形。

目前，CAD模型裝配接口的識別主要依靠人工處理，費時低效，且對于工作人員的經驗知識要求較高。少量裝配接口自動識別的方法，即基于產品裝配模型中CAD模型之間的裝配約束推理裝配接口，往往只適用于低運動副裝配接口，如旋轉接口、平移接口等，難以適用于高副裝配接口的識別。另外，考慮到通過公共渠道獲得(如網絡模型數據庫)的裝配模型，通常幾何約束并不完整，甚至沒有，此時更加難以采用現有的方法開展裝配接口的自動識別。

針對上述問題，對于經驗關聯的CAD裝配模型接口的識別，適用基于深度神經網絡進行學習和識別。盡管如此，目前深度神經網絡主要用于二維的圖像數據內容進行識別或理解，針對結構不規則的三維CAD模型開展研究的相關工作并不多見，直接能實現本發明目標的相關研究更是少見。

考慮到近些年有少量的圖(深度)神經網絡能夠用于處理邊界表示模型(CAD模型底層的數據結構)，且有較好的分類和識別效果，為此，本發明基于通過改進現有的圖注意力網絡開展CAD模型的裝配接口識別。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于改進的圖注意力網絡識別CAD模型裝配接口的方法。

為了使得發明的技術適用面廣泛，本發明基于CAD模型底層的(公共的)邊界表示方式進行裝配接口識別。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

本發明使用改進的圖注意力網絡訓練數據集，達到識別產品機構語義的目的，為產品機構語義重建做準備，包括如下步驟：

步驟1：面向圖注意力網絡量化描述CAD模型，得到每個CAD模型的量化描述形式，構成數據集；

步驟2：對步驟1中得到的數據集進行篩選，平衡各裝配接口比例；

步驟3：基于直推式和聚類策略修改圖注意力神經網絡，并訓練步驟2中得到的數據集。

進一步的，所述的步驟1中對CAD模型的量化描述，具體包括如下步驟：

1-1.使用圖表示法將CAD模型轉化為圖結構，即無向圖；

無向圖根據CAD模型各個面的鄰接關系建立，其中無向圖中的節點表示CAD模型的各個面，無向圖中的邊表示該邊連接的兩個節點所對應的面之間相鄰；

1-2.賦予無向圖中每個節點以及每條邊以屬性信息，構造屬性鄰接圖；屬性鄰接圖包含圖所對應CAD模型的拓撲信息、幾何信息，主要表現在：