[發明專利]一種圖號申請系統和方法

在審

• 申請號: 202210526792.0
• 申請日: 2022-05-16
• 公開（公告）號: CN114862358A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 張輝;羅瑞旭;李坤;張勝文;張春燕;方喜峰;朱成順;沈潔
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06F30/12;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/20
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種圖號申請系統，其特征在于，包括以下模塊：

讀取零部件模型模塊：讀取產品裝配體三維模型，篩除標準件、借用件等無需申請圖號的零部件后，獲取需要申請圖號的新零部件；

零部件名稱預處理模塊：將數據集中的零部件及需要申請圖號的零部件的名稱進行預處理，便于后續算法的運算；

屬性圖號批量申請模塊：將讀取到的新零部件利用機器學習算法批量分配屬性圖號；

屬性圖號審核修改模塊：將申請到的屬性圖號結果展示，并可以進行審核修改；

流水號批量申請模塊：將確認無誤的屬性圖號批量分配流水號；

圖號寫入模塊：將分配流水后得到的完整圖號寫入零部件三維模型屬性。

2.根據權利要求1所述的一種圖號申請系統，其特征在于，所述屬性圖號批量申請模塊包括零部件屬性圖號結果展示及審核界面、交互式修改屬性圖號界面。

3.根據權利要求1所述的一種圖號申請系統，其特征在于，所述流水號批量申請模塊包括流水號申請結果展示界面。

4.一種圖號申請方法，所述方法采用了如權利要求1-3任一項所述的圖號申請系統，其特征在于，包括以下步驟：

(1)根據企業PDM庫中的歷史圖號申請記錄得到高質量數據集，針對名稱相同但屬性圖號不同的零部件進行CNN訓練，得到訓練結果模型集；

(2)打開三維模型裝配體，進入讀取零部件模型模塊；

(3)根據打開的三維模型裝配體，獲取所有的零部件信息，確定所有需要進行圖號申請的新零部件；

(4)進入零部件名稱預處理模塊，將數據集中的零部件名稱與步驟(3)中獲取的需要申請圖號的新零部件進行編碼，以一個N維向量來代表零部件；

(5)在屬性圖號批量申請模塊，對數據集中的零部件及需要申請圖號的新零部件依據其對應的N維向量使用K-means++算法進行聚類劃分，得到若干零部件簇；每個零部件簇內除包含來自數據集中的完整二元組Name，NUMstr，還可能包括若干只含有零部件名稱的殘缺二元組Name，None；

(6)在屬性圖號批量申請模塊，遍歷所有殘缺二元組，對每個新零部件，在其所在的零部件簇中判斷：若無歷史參考項，則利用KNN算法分配屬性圖號；若存在唯一歷史參考項，則分配該參考項的屬性圖號；若存在多個歷史參考項，則利用基于多視圖卷積神經網絡的三維模型檢索技術得到最相似的三維模型，將該最相似三維模型的屬性圖號分配給新零部件；

(7)在屬性圖號審核修改模塊，用戶對申請到的各零部件的屬性圖號進行檢查審核，如有錯誤，則進入交互式修改屬性圖號界面在下拉式菜單中選擇零部件相應的屬性得到正確的屬性圖號；

(8)在流水號批量申請模塊，對每個零部件的屬性圖號連接PDM庫，獲取該屬性圖號的最大值并在此基礎上進行算數加1作為新的流水號賦予對應的屬性圖號；

(9)在圖號寫入模塊，將每個零部件對應的屬性圖號寫入對應的三維模型屬性中。

5.根據權利要求4所述的一種圖號申請方法，其特征在于，所述步驟(1)具體為：

(1.1)讀取企業PDM庫中的歷史圖號申請記錄后進行處理，包括去除流水號，以零部件名稱，屬性圖號二元組的形式進行去重處理，得到高質量數據集；

(1.2)針對零部件名稱相同但屬性圖號不同的二元組，從企業三維模型資源庫中獲取每個零部件的三維模型，以零部件名稱為父類，以屬性圖號為子類，獲取每個零部件二維視圖集；

(1.3)對每個零部件名稱下的若干屬性圖號子類利用MoblieNet卷積神經網絡進行訓練，為每個零部件名稱父類分配一個CNN訓練結果模型。

6.根據權利要求4所述的一種圖號申請方法，其特征在于，所述步驟(3)具體為：

(3.1)根據打開的三維模型裝配體，獲取所有的零部件信息，所述零部件信息包括零部件名稱、零部件是否存在圖號；

(3.2)通過建立標準件名稱詞庫，通過模糊查詢篩選出標準件；

(3.3)根據零部件是否已存在零部件信息，篩選出借用件。最后得到需要進行圖號申請的新零部件。