（机械设计及理论专业论文）工程图样层次理解技术的研究及应用.pdf

囊漫天擎蘸圭学位论文籀要 摘要 工程图样盼计算机理解怒一个工程鬓举、认知科学、计算枫视觉以及计算杌 信息处理技术等多个学科交叉的课题，其荚键是挖掘工程图样所凝食的搪关信 息。本文针对嚣栉信患分散镶、隐含性、模糊性的特点，日l 入了鹜梯僚患几何复 杂发戆撅念，慈魏蓥穗主爨瓣了工程整样瓣滢次毽瓣1 支零，瑟通过辩嚣榉售惠戆 分屡组织和基予豳样信息集成的基元体分朕识别得到图样所表达的形体。 第一牵，嚣藏了工程圈襻理解技术鲍发展历程，分撰了其中存农粒闯题， 鹚逸了本文瓣戮究思路纛羔露痰套。 第二章，首先介绍了工獠图样信息的组成，接着提出了图样髂息几何复杂 度的概念，即图样信息中包禽的形体形状特征信息的数鬃，并在此纂础上建立了 圈榉豹层次理殡模羹。 第三章，主器介绍了瀚样信息的层次组织技术，分三个层次辫级成图样信 息的图形信惠秘尺寸信息避行了组织：首先是离教信息的组织，接罄鼹馈息的视 图内组织，然爱魑信息的视圈阏组织。嗣辩还讨论了工裁图样的预处瑗技术。 第四章，介绍了基元体钓特征表示，提出了基于尺寸引导和阁形弓 导的图 样信息集成方法，在此基础上分简单特征慕元体、般特征基元体、复杂特征基 元倦三个层次对熬元体进行了识别，具体讨论了基于尺寸信息弓l 导羽麓单特征基 元钵窝一般黪德嫠元镕谈澍绶零、基予辫形售惠弓 等黪簸杂蒋鬣藜露俸谖弱鼓 术。 第五章，介绍了个以上述研究内容为技术核心的工程图样理解原型系 统，势绘出了著予实镁。 法。 第六牵，总结了本文的工作，并对本课题今詹的发展方向提出了自己的着 【荚链谲】工程霆襻，謦群懑瓣，落次模麓，三维耄建，瓣撵售惑，死褥复杂凄， 屡次理解 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t c o m p m e ri n t e r p r e t a t i o no fe n g i n e e r i n gd r a w i n gi s a ni n t e r s e c t i n gs u b j e c to f e n g i n e e r i n gg r a p h i c s ，c o g n i t i v es c i e n c e ，c o m p u t e rv i s i o na n dc o m p m e ri r t t o r m a t i o n p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y t h ek e yo fe n g i n e e r i n gd r a w i n gi n t e r p r e t a t i o ni st og e tt h e r e l e v a n ti n f o r m a t i o no fd r a w i n g c o n s i d e r i n gt h ed i s p e r s i t y , c o v e r t n e s sa n df u z z i n e s s o fd r a w i n gi n f o r m a t i o n ，w ep r o p o s eal a y e r e di n t e r p r e t a t i o nt e c h n o l o g yf o r e n g i n e e r i n gd r a w i n gb a s e do ng e o m e t r yc o m p l e x i t y t h i st e c h n o l o g yu s e sl a y e r e d o r g a n i z a t i o no fd r a w i n gi n f o r m a t i o na n dp r i m i t i v el a y e r e dr e c o g n i t i o nb a s e do nt h e i n t e g r a t i o no f d r a w i n gi n f o r m a t i o nt og e tt h ee n t i t y i nc h a p t e r1 ，t h ed e v e l o p m e n to fe n g i n e e r i n gd r a w i n gi n t e r p r e t a t i o ni sr e v i e w e d ， t h ee x i s t i n gp r o b l e m sa r ea n a l y z e d ，a n dt h e nt h ec o n t e n to f t h i sp a p e ri si n t r o d u c e d i nc h a p t e r2 ，a tf i r s tw ei n t r o d u c et h ec o m p o s i t i o no fd r a w i n gi n f o r m a t i o n t h e n ， p r o p o s ean e wc o n c e p to fg e o m e t r yc o m p l e x i t yw h i c hd e n o t e st h en u m b e ro fs h o e c h a r a c t e ri nd r a w i n gi n f o r m a t i o n f i n a l l y , t h em o d e lo fl a y e r e di n t e r p r e t a t i o nf o r e n g i n e e r i n gd r a w i n gi sp r e s e n t e d i nc h a p t e r3 ，l a y e r e do r g a n i z a t i o nt e c h n o l o g yf o rd r a w i n gi n f o r m a t i o ni s i n t r o d u c e d t h eg r a p h i ci n f o r m a t i o na n dd i m e n s i o ni n f o r m a t i o nt h a tc o m p o s et h e d r a w i n gi n f c l r m a t i o na r eo r g a n i z e di nt h r e el a y e r s t h ef i r s to n ei st h eo r g a n i z i n go f t h ed i s c r e t ei n f o r m a t i o n t h es e c o n do n ei sm eo r g a n i z i n go ft h ei n f o r m a t i o ni nt h e s a m ev i e w t h el a s to n ei st h eo r g a n i z i n go ft h ei n f o r m a t i o ni nt h ed i f i e r e n tv i e w s m e a n w h i l e ，p r e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g yo fe n g i n e e r i n gd r a w i n g i sd i s c u s s e d i nc h a p t e r4 ，p r i m i t i v ef e a t u r e se x p r e s s i o na n di n t e g r a t i o nt e c h n o l o g yo fd r a w i n g i n f o r m a t i o nl e db yg r a p h i c sa n dd i m e n s i o n sa r ep r o p o s e d t h e nw er e c o g n i z e p r i m i t i v ef r o mi n t e g r a t e dd r a w i n gi n f o r m a t i o ni nt h r e el a y e r sw h i c ha r es i m p l e p r i m i t i v e ，g e n e r i cp r i m i t i v ea n dc o m p l i c a t e dp r i m i t i v e s i m p l ea n dg e n e r i cp r i m i t i v e r e c o g n i t i o nm e t h o d1 e db y d i m e n s i o ni n f o r m a t i o na n dc o m p l i c a t e dp r i m i t i v e r e c o g n i t i o nm e t h o d1 e db yg r a p h i ci n f o r m a t i o na r ed i s c u s s e di nd e t a i l i nc h a p t e r5 ，t h ep r o t o t y p es y s t e mo fd r a w i n gi n t e r p r e t a t i o ni sd e v e l o p e d ，a n d s o m ee x a m p l e sa r eg i v e n i nc h a p t e r6 ，t h ew o r ko ft h i sp a p e ri ss u m m a r i z e d ，a n dt h ef u r t h e rr e s e a r c hw o r k i sp u tf o r w a r d k e y w o r d s ：e n g i n e e r i n gd r a w i n g ，e n g i n e e r i n gd r a w i n gi n t e r p r e t a t i o n ，l a y e r e dm o d e l ， 3 dr e c o n s t r u c t i o n ，d r a w i n gi n f o r m a t i o n ，g e o m e t r yc o m p l e x i t y , l a y e r e di n t e r p r e t a t i o n i i 浙江大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 计算机和信息技术的发展和应用，使得各行各业都产生了巨大的变化。制造 领域也不例外，随着c a d c a p p c a m 的发展和应用，由传统的制造方式向 以信息集成和系统优化为特征的计算机集成制造方向发展。c a d c a p p c a m 技术是在统一的产品数据模型下进行产品的设计打样、分析计算、工艺规划、工 艺装备设计、数控加工、质量控制、组织备件订货等，不仅从根本上改变了过去 的手工绘图、发图、凭图纸组织生产的技术管理方式，而且还缩短了产品的开发 周期，提高了产品质量，降低了生产成本，极大地提高了生产效率。 随着计算机技术的不断发展和c a d c a p p c a m 在制造领域的不断推 广，使得产品的设计、制造出现了一些新的制造模式，如计算机集成制造系统 ( c i m s ) ，柔性制造系统( f m s ) ，智能制造系统( i m s ) ，生物性制造系统 ( b i o l o g i c a lm a n u f a c t u r i n gs y s t e m ) 等。这些新模式中，往往以三维数据模型作 为其产品数据模型的几何核心，不仅以三维造型技术进行设计，而且在加工中也 采用三维的数据模型。 然而，在现代工业中赖以交流并且表达产品技术信息的载体却是二维的图 形，作为产品的设计、制造的技术数据传递媒介的工程图样仍将大量存在。工程 图样是工程技术人员反映其设计思想的语言，包含着一些国标规定的约定和简 化，通过选择最合理的投影面、剖切位置、剖切方式来表达零件的几何和加工信 息，具有简单、完整、准确等特点，这种以投影原理为基础的工程图样能够表达 的零件几乎是无限的，人类近二百年的使用充分证明了工程图样表征零件的合理 性。但以这种形式表达的信息却不能直接用于c a d c a p p c a m 的集成化的 辅助制造过程中。 因此，如何在采用三维数据模型的新技术和采用二维表达的工程图样之间架 起一座联系的桥梁，是一个迫切需要解决的问题。另一方面，在长期的实践中， 人们积累了无数以手工绘制并以图纸形式存在的工程图样，这些图样都是工程设 计人员知识、经验的结晶，是人类的宝贵财富，如何将这些已有的图纸转移到计 算机中，并转化为易于计算机处理的形式，从而使计算机能够理解这些图样也是 一个值得解决的问题。工程图样的识别理解技术正是在这一背景下出现的。 工程图样的识别理解，是工程图学、计算机视觉、计算机图形学和计算机辅 助设计等多个学科相互交叉的研究课题。根据理解的目标不同，图样的识别理解 可以分为三大类： 1 ) 光栅图像到矢量图形的转化：将工程图样通过扫描仪转换为数字化的光 栅图像，进一步可将得到的光栅图像转化为矢量图形： 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 2 ) 相同空间维数之间的图形理解： 尺寸识别理解及其参数化处理， 包括在二维的工程图样上进行的图形、 在三维模型中进行特征识别： 3 ) 低维空间到高维空间的图形理解：由二维的工程图样重建出三维的形体。 通过各国学者的研究和努力，对于前面两类都有较大的进展并且已有成熟的 产品。但对于低维空间到高维空间的图形理解却是进展不大，远没有得到解决， 这正是本文的主要研究内容。 1 2 研究现状 自2 0 世纪6 0 年代，尤其是自i d e s a w a f l l 于7 0 年代初首次发表关于由工程三 视图重建三维形体的论文以来，三维重建技术这一课题的研究受到了普遍的重 视，其动因主要来自两个方面：一是人工智能领域的研究工作者试图解决工程视 图的机器解释问题，从而拓宽计算机视觉和机器人视觉功能的应用范围：二是从 事c a d c g 的科技人员以此作为计算机辅助几何造型技术的一种新的方法来 研究。 三维重建技术自由i d e s a w a 1 l 提出以来，至今已有三十多年的历史，当中提 出了许多各有特色的算法。主要有以下几种算法： 1 自底向上方法川【2 】【3 【4 】【5 】【6 】【7 】【8 】【9 】【2 4 j 2 7 】 最早由i d e s a w a i j 提出，其主要思想是由二维的顶点生成三维顶点，三维顶 点生成三维边，再由三维边生成三维面并将正确的面组装成三维形体。i d e s a w a 算法的主要步骤是相当直观和合理的，但是在实际的操作中容易出现一些假图 素，因此需要大量的运算来判断和消除实际并不存在的点、线、面、体。自底向 上的识别方法提出最早，研究时间最长，算法最多，能够识别的实体种类也较多， 特别是对于复杂的多面体，这类算法是解决多解和病态解相对较好的方法。 2 模型引导方法【l o l 【l l 】【1 2 】【1 3 】【1 4 】【1 5 】 模型引导方法是参照c s g 的造型思想，认为一个零件是由有限的几个基元 体( p d m i t i v e ) 通过并交差运算组合而成的。模型引导方法按照模式匹配的思想 直接对图样进行识别，提取出各基元体，然后生成c s g 树或其它的表达形式， 最后得到零件的实体模型。这种方法又有两种不同的指导思想，一种是从假定的 子体出发，寻找相应的图样元素加以验证，将验证了的子体添加到三维实体中； 另一种是从三维实体出发，通过对已得到实体的不断切削，使其三视图投影逐渐 逼近乃至完全拟合要识别的三视图。后者被称为基于体切削的重建方法，与之相 对应前者可称为子体组合的重建方法。 3 自顶向下方法【”j 【1 7 心1 y o s h i u r a 1 6 】等人最先提出了一种自顶向下的由工程三视图构建三维机械零 件的算法。该算法可处理含有文字注释的工程图样。首先用自然语言处理方法来 处理工程图中的注释，然后提取投影信息，最后把投影信息传至一个自底向上重 建过程来建立三维实体。该算法可重建出由平面、圆柱面、锥面、球面、环面等 多种面型组成的三维实体。 浙江大学硕士学位论文 第一章绪论 4 基于专家系统的重建方法 1 9 】【2 0 1 1 2 9 】 随着三视图识别研究的发展，人们发现单纯从立体几何学和制图原理的角度 进行研究，要识别更复杂的视图越来越力不从心。因此引入其它相关领域的技术 来帮助识别就显得越发重要。由于识别中引入了大量人的知识，很自然地考虑到 从人工智能、专家系统的角度出发，按照人工智能、专家系统研究问题的方法建 立有关识别的知识库、推理机制和搜索策略来进行识别，这就是基于专家系统方 法的识别方法。 5 基于视觉认知机制的重建方法1 2 1 l 3 2 1 该算法类似于模型引导( c s g ) 方法，算法将整个三维实体分成几个基元体 的组合。不同的是，基元不是事先定义好的，而是被限制为能用实体造型中广义 平移操作所能生成的实体。算法利用自底向上( b r e p ) 方法生成实体每一个基 元，再将基元合并成最后的结果实体。在重建过程中出现歧义时，利用剖视图处 理和视觉推理机制加以解决，使得结果实体与人的理解结果更加一致。 有关三维重建的综述性文献可查阅文献 3 4 1 3 5 。纵观现有的算法，从系统 的体系结构和理解策略的角度出发，现有的工程图样识别理解技术和方法可以作 如下分类： 根据体系结构的不同可以分为两类：第一类，程序代码、领域知识和控 制策略等内容融为一体，具有运行效率离的特点，但系统修改和扩展不易，因而 对知识的完备性有较高的要求，基本上属于静态系统；第二类，代码、数据、领 域知识和控制策略等具有结构上的相对独立性，削弱了各部分之间由于内部修改 及扩充所引起的对其它部分的影响，使得系统的扩展简便易行。系统具有动态的 进化特性，但受到人工智能技术的发展水平的制约。 在理解策略上，主要有两种方式：第一类，为自下而上进行处理的系统， 典型的应用如基于自底向上的重建方法。这种处理方式缺乏灵活性与智能性，且 不符合人读图的思维习惯。第二类，为自上而下进行处理的系统，例如基于模型 引导的重建方法以及基于尺寸信息引导的重建方法都属于这一类。应用这种方法 可以提高识别对象的可靠性，通常具有较高的识别和重建效率。 对这个研究课题，虽然提出了各种各样的算法，但这些算法都存在着一定的 局限性，能够识别和重建的实体类型有限。近年来，一些研究者【3 4 1 m j 从较高层 次上对图纸中的尺寸信息以及其中几何元素间关系的识别和理解进行了研究，如 陆国栋】等通过对图样中的语义信息进行分析和层次划分，提出了由“一图、 一树、二链”构成的图形尺寸信息合成网络，并基于此进行形体的三维重建。但 目前这些尚处于探索阶段，离建立系统的理论体系还有一定的距离，但总的一个 趋势是实现以知识为基础的图样智能理解。 1 3 存在的问题 纵观多年的研究，虽然取得了许多卓有成效的成果，提出了许多优秀的算 浙江大学硕士学位论文第一章罐论 法，但总体上进展不是很大，离实际的应用还有很大的距离。从二维到三维的图 形毽解圭要存在淤下静足个润题： 1 在图样信息的分类和特征描述上，难以理解工程图样中各种元素猩图样 理勰中的功能以及不同图元之间鲍关系，缺少从理论层次上建立适会于工程图样 计算机理解的图样信息擂逐方法。 2 过于依赖图样的几何信息，长期徘徊在实际工程图样之外。以往的许多 算浚中，豢楚只筑凡薄翡舞度篷发遴霉重建工幸# 。事实上，王程鹫榉串尺寸标注 和文本标注都提供了大量的信息，而且在图样理解中还要用大量的其他知识( 如 割鬻标准，行业标准等) ，觳此，攀纯的从几 可匏翅度出发是难以壤解图榉匏。 3 。对图样理解中用到的知识缺少整理、研究。工程图样相当予工程语言， 一个没有经过培训的人是很难理解图样的。人们能够理解工程图样，正是因为他 粥静头藏申已育这方瑟懿知识。蚕梯理鼹委是这骜知识斡逡瘸，僮褥兹瑟这方面 的研究不够，缺少对这些知识的整理，并且形成严谨、形式化的描述。而融人们 在搂塑时，跟瞧键熬经验关系 鬻大，经骏越丰塞，理解越容易，嚣 迦，妻羹俺镬 系统具有学习的功能，实现知识的增长也非常值得研究。 1 4 本文的研究内容 1 4 1 本文的研究思路 图形理解的关键是挖撅图样中掰蕴含酌所有信恩，只青褥弱了工程图榉蕴含 的全部信息，才能真正理解图样。然而图样信息具商分散性、隐含性、模糊性的 特轰，露露蠢予诗雾凝精予数篷诗葵弱手形象愿维，瓣霾样疑少一个整谘戆认蓼 ， 难以一步就从图样中得到一个形体所需的所有信息。因此，本文将阁样的理解过 程分成若干个层次，由简单到复杂，层层撼进，猴备从以下几个方藤进行艇决： 1 图样的层次理解 诗算投瓣銎襻夔瑾簿，善先缮翻是豸筑属手一个形钵豹整形蠢素帮尺寸元 素，然后从图形和尺寸信息出发识别形体。由于在提取图形和尺寸时，有许多并 不怒真正属于一个形体，嚣是干扰僖息，但计算机不能象人一样能囊动区分哪些 信怠是有用豹，哪黧是没用的，困j 眈，图样的计算机理解直采用分层的过程，先 处理简单的，然后处理复杂的，这样可以利用己得到的形体的信息排除干扰信息。 整个图撵煞诗雾梗壤解过稷霹鼓分为魏下熬三步： 首先是图样信息的提取和组织。 然蜃是摹鞋越得到的售惑燕建出糕于形髂鲍若予个基元体。 最后是旗元体的合成。 对于每步，又是一个分层的过程。如图样信息的提取和组织可以分为三个 层次；离鼗信怠酌缀织，倍息静筏黼内组织，信息豹筏霭潮组织。黼样信惑熬秘 用也是个分层的过程，本文主要按照几何复杂度大小的顺序使用图样信恩。 巍江丈学矮学使论文 第一攀绪论 2 图样信息的层次描述 对于一个形体可以通过形状特征、精度、材料等特征来定义，图样理解的任 务主要是由得到图样的信息设定形体的形状特征。但怒不同的信息中包含形状特 廷羡惑豹数繁怒不弱懿，翔一令豢与一壤壹线菠反骧瓣谊惑量芳不籀霜，瓣魏本 文弓l 入几何复杂度的概念来表示黼榉信息中包含形状特征信息酶数量，可默分为 图形信息的几何复杂度、尺寸信息的几何复杂度、形体表达的几何复杂度。 3 注重尺寸在图样理解中的作用 在机械工稳图样中，尺寸标淀楚机械零件表达的黛簧环节和主要内搿之， 溺寒表示形钵熬准礁大，l 、帮垃嚣。农王程嚣撵孛，投影凌予雀臻或影薅之润熬遮 挡等霞素，透常不完整，瞧尺寸耀辩两言较完整。尺寸的丰富含义主要怒邋j 遣其 尺寸文本来反映的，尺寸文本中除了表示尺寸大小的数字外，往往还含商旗他的 文本，它们都包含着丰富的语义。阎时，尺寸又是和豳形密切相关，建立猩图形 元素之上，所以还必须建立尺寸岛图形之间的关系。 。4 。2 本文戆内窑安撵 通常工稷豳样可以分为机械、电气、建筑和土木等四类，各类图样既有共性 又有很大的不同。由于各类图样的制图标准、表达方法的不同，读图时用剿的知 识也是于差万别，研究一种通用的工程图样理解系统并不现实，因此，本文只以 枧被工程图榉佟为圈楼理解豹对象。机械工程图样楚羧梳壤铡圈援范产擞豹，用 来表这较壤零传，稻对手其毽羲王簇图样，筏穰图器爨鸯实形缝、羹惩热、连续 性、视图尺寸协调性等凡个特点。 本文处理的工程图样是以d x f 格式的文件存在的。图样理解时，从袋示图 样的d x f 文件出发，提取工程图样信息，在图样信息集成的基础上进行潦元体 的识别，并最终在a u t o c a d 环境中进行形体的合成，褥到三维的零件实体。整 个墅弹理勰的蠖絮如图1 1 所示： b j 孽：野j 圈 图i - i 图样理解框架 本文的内容舆钵安 如下： l 。蚕榉爨勰的层次模鍪 工程图样中蕴含的信息非常串富，首先将图样的倍息划分为图形信感和尺寸 信息两部分。同时，引入几何复杂度的概念来表示图形信息和尺寸信息中包含的 形体形状特征信息的数量。最后，提出了图样的层次趣解模型。整个模熬分为两 部分：基于几俺复杂度的图样信息的分层组织，基于黼榉信息集成的基蠢体分层 谈爱。 浙江大学硕士学位论文 第一章绪论 2 工程图样信息的分层组织 从图样中提取信息前，首先需要对工程图样作预处理，建立工程图样的视图 关系链，实现工程图样由二维图纸空间向三维投影空间的转化。然后，将图样信 息分为图形信息和尺寸信息，进行离散信息的组织、信息的视图内组织、信息的 视图间组织。 3 基于图样信息集成的基元体分层识别 任何一个形体，在视图中都表现为一定图形元素和尺寸元素，有时还可以包 括文本。但前面图样信息的分类分层，割裂了图形、尺寸之间的相互关系，因此 需要将图样信息集成后才用于形体的识别。根据形体表达的几何复杂度，将组成 形体的基元体分为简单特征基元体、一般特征基元体、复杂特征基元体三类，具 体探讨了基于尺寸信息引导的简单特征基元体识别和一般特征基元体识别，基于 图形信息引导的复杂特征基元识别。 4 系统的实现 在w m d o w s 2 0 0 0 的平台上，用v c + + 实现了图样信息的分层组织及基元体的 分层识别；然后，在a u t o c a d 2 0 0 0 平台上用o b j e c t a r x 技术实现形体的合成： 最后，给出了一些实际工程图样理解的例子。 瓣汪丈擎蘸士举臻论文露二蕈工穗黧嚣熬麓次理解攘登 第二章工程闺群的层次理解模型 2 。 王稷图样麓信悫组成 工耩丽榉是王程界静技术谢富，律为设计与涮遗中产箍倍崽豹定义、袭达莘籍 传递的主骤媒介，蕴含了一个产黼的完熬信息。工襁图样理解就是提取和分析这 爨售塞，测掰这蹙售意缀到强榉灏表达懿产品。 在零文中，工程蓬襻主要楚搔稳梭工溪銎群，蔽羰工程图襻是按熬狡壤镧嚣 黪甄范采袋遮梳城产最信怠。程生产实繇孛，制造黉遇过梗城工程圈栉米瑾齄浚 计师的谶计意图，产品的加工和装配等信息。躐瓣它的工程图样相比，机械工程 图样具有以下几个特征：实形憷、封闭性、连续憾、视图尺寸协调性。为了深入 分析梳槭工穗嚣榉掰包含静箔慰，有必要分帮亍一下梳槭王程图榉麓形成i 篷程。瓢 形体的投影滚达过程入手，枫撇工程图栉的形成过穰可戳分力以下四步： ( 1 ) 形髂分祈 对予任何形体而言，总燕w 以认为是由几个撩本立体和扫描体所缀成。基 本立俸链精棱柱、棱锥、潺校、毅锥、球俸、环体，稿搽体包括平移掴绉和回转 搦描。形体分析就是分析一个形体是由哪些基本形状组成的，弄清它们的形状和 舔互之潮辫缀漫关系，确定宅销之嗣熬缀会关系。熟穗交、趣接、稳落、截螺等。 ( 2 ) 考虑裘遮方法 主蘩镪捺形体露嚣放置，溅敬睇个方向 篁兔烹褫强戆投影方瘫，确定税匿煞 个数和类测，采用基本视图还嫩非基本视图；每个视图采用什么表达方法，是直 接投影褫躅逑是众裁、半裁或卷鼹部割等。 ( 3 ) 檄攒投影关系绘捌投影 一黢斑绘制麓零蒋鸯晁个褫鍪上的裰美投影，然磨蒋表示基本藩之瓣戆各耪 缀合方式，诧时涉及各种线型袋示、割韬表示、各种栽定画法鼓及习惯瓣法等。 ( 4 ) 豁淀尺寸 尺寸标波仍然通过形体分村苄法实施，选择合理尺寸基准，一般先标漩器本体 翡定形足专，荐黎注基本体之瀚酌定整尺寸，然嚣栋注形薅懿憨露尺寸。 、 簸上述王程强撵敦缮藏遘猩霉知，王程蚕撵融入了麓鹜燕蓬弱裁嚣黎准、投 影原理、藤法凡倪学、立体a 俺学、有关零转翡缭秘、功戆滋及露遥曩蕊等方嚣 的专业领域知识和其它一般性的知识，由形体的投影、尺寸标注和文字说明等维 成，表达了一个形体的形状，大小及一些加工糟艘树料等信息。对一张实际的机 械工程萄榉搿爝如下弱集合寒潞述： d r a w i n g 一 2 d e n t i t y ，d i m ，t e x t 浙江丈学硕士学链论文第二章工程委样懿蜃敬壤瓣攘垄 其中，2 d e n t i t y 表示图形元素，熄由零件实体的投影线和一些辅助线所组成， 存在一定的约荣关系；d i m 是指尺寸标注，由尺寸引线、尺寸线、尺寸文本等组 成，用来表明零件的真实大小、位溅；t e x t 是指文字说明，文字说明部分主溪包 括零 孛兹一些耪糕、耪疫、热工要求等信息，这部分表达内容多样复杂，懿瑾起 来魄较麻颓，势蘸霉尺寸标注孛豹文字滋羁怼理解图纸表达的零磐影俸魏髂瘸不 大，所以本文鬻不考虑。 要确定一个形体，需要知道这几方面的信息：形状信息、尺寸信息、加工的 精度材料等信息。为此，将工程图样所提供的信息分成三部分：图形信息、尺寸 信息、加工信息，如图2 1 。对予姗工的精度及材料等信息，本文暂不考虑。工 程塑襻瑾簿就憝麸鏊棒兹组残元素滋发，提取这些嚣张蕊惠，最终褥至l 鹭攒掰表 达静形俸。这三部分图样信塞之淘势不是相互分离熬，褥是相互约束豹。农撬取 信息时也并不怒只从图形元素提取图形信息，应用时也并不是只从图形信息得到 形体的形状信息，图样信息实际上是一个整体。 信息的集 成应用 鞠2 - 1 豳样信息组成 f f 在实际鳃王羧疰羯孛，工程餮榉爨子形傣复杂毪秘翻嚣撬范瓣应用，使 等王 程图样信息存程骜较强的分散性、隐含性和模糊性，徽滚一步从图样中褥捌一个 形体的所有信息，因此本文将结食嘲样知识，分层提取、组织这些信息，滕层挖 掘，然后基于游些信息进行形体的识别、重建。 2 。2 面向屡次理熬的工程图样售息几何复杂度表示 在图样理解时，要得到一个形体，首先要确定一个形体的形状特征。在工程 图样中，形体的形状特征是通过图形和尺寸一起来反映的。但是，不同的图形元 素包含的形体彩状特征信息是不同的，如圆与直线所反映的形状信息就不一样； 同样，不同的尺寸元素包含的形体形状特征信息也是不湖的，如直径标浪朔线性 尺寸标注反映豹形状信怠裁不一榉。毽j 毙，嚣要一令能够反浃图样绩息中像会形 浙江大学硕士学位论文 第二章工程图样的层次理解模型 体形状特征信息数量的变量，便于信息的分层和图样的理解。在信息论中，用信 息熵来表达一个信源发出的消息所包含的信息量，这里借用这个概念，我们引入 几何复杂度。所谓几何复杂度就是指工程图样信息中包含的形体形状特征信息的 数量，可以分为图形信息的几何复杂度、尺寸信息的几何复杂度、形体表达的几 何复杂度。 2 2 1 图形信息的几何复杂度 根据机械制图的有关制图标准和规范，工程图样中使用的图形元素是图形种 类和线型的结合。图形种类主要有点、直线、圆、圆弧、曲线等几种。每种图形 元素又可以采用不同的线型，如粗实线、虚线等，每种线型都有其特定的含义。 按照图形元素在工程图样中的作用，图形元素可以分为两类：投影轮廓线和辅助 图线。投影轮廓线主要用来反映形体的形状特征，而辅助图线主要为了表达和读 图而引入，一般不反映形状特征。我们将线型为细点划线、双点划线、双折线的 图形元素称为辅助图线，它们不提供形体的形状特征信息。组成投影轮廓线的图 形元素，如粗实线的直线、圆、圆弧、曲线等，它们提供的几何信息量也不一样， 如圆提供的信息比较丰富，使人很容易联想到是某个回转体的投影，而图样中大 量存在的直线( 分为水平垂直线和一般位置直线) ，它们提供的信息量非常有限， 很难从一根直线联想到某个形体。因此，我们用几何复杂度来反映图形元素所包 含的形状特征信息量，从而为图样的层次理解打下基础。图形元素的几何复杂度 为其类型和线型几何复杂度的和，具体见表2 1 和表2 2 。从表中可知，粗实线 圆的复杂度最高，其几何意义也最明显，其次是粗实线圆弧、粗实线的曲线等等。 对辅助图线，将其几何复杂度设为0 。 图样中的图形元素相互之间存在着几何拓扑约束，构成一个个的连通域。将 组成连通域的图形元素的几何复杂度相加，即可得到连通域的几何复杂度。在图 形理解时，按照复杂度由高到低的顺序进行信息的组织和形体的识别。 表2 - l 图形元素类型几何复杂度 图形元素包含的信息几何复杂度 点其他图元的端点，关键点0 水平垂直线轮廓线，中心线，过渡线等1 一般位置直线轮廓线，中心线，过渡线等2 曲线轮廓线，波浪线 3 圆弧回转体投影，相交相贯过渡线 4 圆回转体投影，中心圆5 浙江大学硕士学位论文第二章工程图样的层次理解模型 表2 - 2 图形元素线型几何复杂度 类型分类包含的信息几何复杂度 粗实线可见轮廓线和可见过渡线 1 0 虚线 不可见轮廓线和不可见过渡线 细实线尺寸线、剖面线、指引线、螺纹底线等0 细点划线轴线、对称中心线、轨迹线、节圆、节线 一l 粗点划线特殊要求的线或表面 一l 双点划线极限位置轮廓线、中断表示等一1 双折线表示断裂处的边界线一1 2 2 2 尺寸信息的几何复杂度 尺寸是工程图样的必要组成部分，用来精确地描述零件的结构特征、形状 特征和精度特征，为形体的加工提供依据。一个尺寸通常由以下四个尺寸要素构 成：尺寸界线、尺寸线、尺寸线终端、尺寸文本。工程图样中，尺寸不仅能提供 形体的大小和位置信息，而且还能提供一个形体的形状特征信息，如4 中5 通孔。 一个尺寸能提供的信息主要取决于其尺寸文本，尺寸文本是由特定字符和尺寸数 字所组成，这些特定的字符包含了丰富的语义，如下表2 3 所示。 表2 - 3 尺寸文本 特征尺寸分类包含信息 。 直径尺寸 l 到转体存在 r半径尺寸过渡圆角，回转体 角度尺寸斜面、圆锥体 x o 倒角尺寸 倒角结构 m 、t r 、s 、g 、z g螺纹尺寸螺纹 s r 、s 中球面尺寸球体 q锥度尺寸 么斜度尺寸 纯数字线性尺寸定形、定位 文字，如孔深通孔，沉孔 孔特征 x参数分隔符 连字符 当通过尺寸来反映形体的形状特征信息时，尺寸往往比图形更为直接和有 效，如尺寸4 一6 沉孔1 2 深3 ，直接反映了一个沉孔特征。但是，像这样标注 在图样中并不多，大量存在的是不包含任何特征字符的线性尺寸标注。因此，需 要引入尺寸的几何复杂度，来反映一个尺寸所包含的形体形状特征信息的信息 量。本文将尺寸几何复杂度设为三个值，相应地尺寸被划分为三个层次，如表 2 4 ： 潦援丈学矮士学位论文簿二鼗王程嚣样瓣罄次理解攘垄 袭2 - 4 尺寸信息几何复杂度 尺寸凡傩复杂度 第一垂次静尺寸 2 f第二层次酌尺寸l i第三层次的尺寸 o 第一艨次；尺寸的a 鹰复杂度为2 ，尺寸掇供了宠整的形体特搓信息， 鄹檄獭尺寸就可潋褥到形体。圭鬻是捂一蹙笺合标注，魏魏豹旁注法， 4 - 彤5 深1 0 ，3 - m 6 7 i - i 深1 0 孔深1 2 等。 ， 第二屡次：几何炭杂度为1 ，掇供了部分的形体特征信息，如直径尺 寸、攀经足寸、熊发尺寸、溺建足寸等。 第三簇次：且褥笺杂度蔻0 ，足寸没有提供澎傣瓣任嚣形狻特征馈怠， 仪仪魑用来反映形体的大小和位鬣，主要楚指线性尺寸。 2 2 ，3 彩体表达的足侮簧杂度 从图样的彤成过程可知，一个形体可以看成是由糟干个基元体搿织成豹，这 些熬元体在图样巾褒现为相废的图形元素和尺寸元素的缀合。每个缀成彩体的基 元髂在匿榉孛必须骞反映其澎状特程信患鲍图形和尺寸继患。但是，不霹的基元 俸农濯样中穗躐的图形和尺寸信息是不丽的，有的基元体在图样巾窝完整鹣投 影，有的只宥部分投影，有的具有直接反映其形状特征的尺寸信息，有的没有。 园她可以用几僻炭杂度来表承图榉中表达这些基元体黪铸息量，按几何复杂度， 将缘残形薅瓣蒸零体分受三令燕次：楚孳黪往基元钵、般褥 芷基嚣傣、复杂特 征蘩嚣俸，黧袭2 s 。 袭2 - 5 形体表达的几何夏精度 形体几何复杂度 楚单特援蒸嚣薅 2 一般特征基露体 i 复杂特征蒸嚣体 o 简单特徽纂元体 爰攘簸够遭遂足寸就蹇揍褥鬟冀形状特 蒌楼崽，在羹群审熬图形痞惹 可以很少。擞要是指一黪形体的从属体特征，如一烂采用旁泣法尺寸标注 的通孑l ，沉孔等孔特镪。 一般褥髹萋元傣 楚臻其蠢第二屡次瓣足寸耩注，毽霉要缝会囊黪投影孝筑褥蘩鹃篷奉 体，翔灏柱体。 复杂特征基元体 即炙法从它的尺寸信息中得到其形状信息，通常需要其邋过其投影来 确定。这类形体兹谖剃磁较复杂，翔一些拉 枣髂，截甥俸等。 瓣泼大学硬圭学锭论文 第二章工程鬻襻熬缮次理解攘型 在识别熬元体时，按简蕙到复杂的顺序进行，首先识剐简单特征基元体，然 后是一般特征慕元体和复杂特征基元体。 蓬徉蓬熊静涟程氇藏蘧鬻榉信意熬褥致、缝织、庞糯耱遣稷，这是一个交荔 到难的、分鼷豹避程。图样傣息几何复杂发的引入为从工程图样中挖掘信息和信 息应用提供了方便，有利予倍息的分层缀织和分屡应用。 2 ，3 王糕潮样凄次理解模型戆表达 工程图样的理解是人对图的一种认知行为，是从= 维的三视图戚多视图中识 爨、理解产麓戆设诗、热薹壤惑，并以越建立粳应三缨形倦戆过稳。入读图懿过 糕蹩一个卡分笈象戆过程，絮鹭走要求读鬻者其冬疆法凡餐知识，熬悉各类典羹 零件的二维袭遮特点，了解瀚家标准中对备种简化谶法和省珞画法的约定，利用 视觉提供的彤体信息，然尉通过并行的思维方法，将有芙的信息综合运用，最终 完全理勰圈榉。蕊要用计算枫完成图样的撰解则具有棚当丈的难度。人谯读图时， 谯往先对瀚榉襄有一个宏溅瓣试识鞍理翳，然居在谈掰绷节。磊诗冀梳帮缺少这 种能力，戮为窀精于数傻计冀，弱予知识的推理_ 羊疆袋遮，难以形成辩图样的宏瘸 认识和理解。躐此，本文提如图样层次理解的方法，其主要思想是按照简单到复 杂的原则，先处瑷简单信息，秀处理复杂傣息，先识别简单的形体，然屠再识别 复杂形簿，邃榉瓣爨一拿好处是还霹鞋琵邂邑莰蘩熬彩体的信患来撵导来谖鬟熬 形体。整个联次理解的模型- 酊以分为两部分：基于几何艇杂度的工程图样信息的 分层组织，蒸予图样信息集成的基元体分屡识别。具体如图2 2 所承： 图形毽瓣熬关键，是辫襻镶塞熬提取、缝织、运越。越诗算橇瓣富，一嚣始， 王疆蓬徉哭建没露任 莓王稷懑义戆鹜影耧文字戆缀合，不链免诗冀筏掰理解。嚣 此，可以采用分屡组织的方法，逐步使这姥信息从离敞煎j 有序，从没有工程意义 到鼹有工程意义，从而为计算机所理解。图样信息的分层组织分为三层：离散图 榉缓惠鹣缀缓，镶惑懿援蕊内鳃织，信息粒视图间缀织。萼冬每一层内瓣信息按尼 簿复杂凌遴行撵侉，如离散的图形信患，按凡谤复杂爱可以得到灏链、鹰弧链。 每个缀成形体的基元体都是图样中黯图形元素和尺寸元素的缀念，因此需要 将得到图形傣患釉尺寸信崽避行集成，通过尺寸信息弓l 替或图形倍感的引导进彳予 萋元薅豹谖麓。程识慰基嚣搭辩，必了燹蠢效魏裂爝这撩售患，爨妖缝谖裂出形 体，也采用分滕的原则：免利用尺寸信息弓 导识别出简单特征基元体和一般特征 基冗体，然后利用图形信息引导识别出复杂特征基元体。在使用尺寸或图形信息 聪，又按照见缁复杂度由大副小盼暇序进行。 图撵瑾瓣怒一个卡分笈杂瓣逑程，穆这个避糕分必耱予个垂次，一方嚣鸯嚣 予图样信患的掇取、组织，男一方萄也有利于基本体的识别，而且还可以和用已 得到的形体信息。 浙江大学硕士学位论文第二章工程图样的层次理解模型 r 3 一一 基元体合成 i 兰三! ! 竺苎苎竺! 竺i 一- - 7f - - 一 基元体的分层识别 r = 二= 二一一_ = 兰i 一一三_ = = 二二二l 简单特征基元体l f 一般特征基元体jj 复杂特征基元体l 望型f 一l 塑型r _ 一1 望型l “一一 + 一 信息分层组织 “l l 一 信息的视图问组织 图形元素投影关系链 三个方向尺寸树 l j o 一 一二= | l 一 信息的视图内组织 厂萄赢 i ，一 离散信息组织 基于几何复杂度的 离散图形信息组织 基于几何复杂度的 离散尺寸信息组织 2 4 本章小结 图2 - 2 图样层次理解模型 工程图样计算机理解的关键是图样信息的提取、组织和应用。本文首先将工 程图样的信息分为图形信息和尺寸信息。然后引入几何复杂度的概念，表示图样 信息中蕴含的形体形状特征信息的数量。最后，提出了图样理解的层次模型a 图 样的理解是一个十分复杂的过程，不可能一步就重建出形体，为此按照分层的思 想，逐步从图样中提取、组织信息，按信息几何复杂度大小的顺序利用这些信息 识别出基元体并且由基元体的合成得到形体。 巍汪大学矮圭学袋论文 第兰章工程垂撵落意瓣分蒜缮织技术 第三章工程圈样信息的分层组织技术 3 ，1 工程豳祥预楚瑾 本文中所处理的工程图样是以d x f 文件的形式提供的。在 d x f 文件中图形数 据的存放是澎序的，也没有任何工程意义。工程图样的预处理就是将这热图形数 据按视图划分，得到图样的视图袭达方式，实现图样幽二维的图纸坐标系向三维 投影空润坐辍系转换。 3 1 1 工穰豳样数据的读入 d x f 文件a u t o d e s k 公司提供的，在工程中应用比较广泛，己成为了攀实上 的标准，因必本文选用它作为图榉的输入文件。d x f 文件是具有特殊掺式的 a s c i i 玛文转，巍多夺节瑟缀或，每令节又可以分为多令缝。一个爽鍪熬d x f 文 件由下表3 一l 掰示的几个节组成。猩d x f 文 隼中缀为矮小翦组成单位，镣个缀在 文件中占据两行，第一行为组码，是一个整数值；第二行是组值，它的数据类型 取决于组码的数值。d x f 文件的缀码分成很多类，每类组码都有确定的用途，并 且决定了其棚成的组值类型。 表3 1d x f 文传吝节包含信息 甍名播述雹禽镶慧 标题节h e a d e r记录了黼形的一般信息，包括a u t o c a d 数据痒舨本譬和 大量的系统变量。 类节 c l a s s e s保存由威用程序定义的类信息，丽这些类的实例出现谯块 节、实体节以及对象节中。 表节强b l e s符号表僚惠。 袭苓8 l o c k s撼述强澎孛瑟毽含靛袭懿定义敦块中旋实髂信塞。 i 实体节e n 啊t i e s描述构成辫形的所有图形实体释块引用，不包括块内的实 体。j 对象节 o b j e c t s包含图形数据库中所有非图形