（机械设计及理论专业论文）面向图样理解的工程语义获取技术研究.pdf

摘浙江人学坝上学位论文 摘要 f 工程图样信息理解技术是一个计算机视觉、计算机图形学和计算机辅助设 计等研究领域互相交叉的典型课题。这项研究对于建立完整的图像理解体系， 推动现代信息处理技术的发展具有重要的学术意旦j 对满足现代社会进步具有广 泛的应用价值，如在实现2 dc a d 图形数据到3 dc a d 图形数据的转换，从c a d 图形数据中识别产品的设计和制造特征，为零件加工路线计算机辅助分析和设 计提供依据等。1 一 本文研究内容重点放在图样工程语义识别和获取上，在矢量图形数据的基 础上，对图样图形信息进行高层次分析和理解，产生的理解结果可作为图形三 维形体重构或c a p p 的基础。主要内容包含如下几个方面： 、 第一章，讨论了派生于图象理解的图样识别理解技术与派生于c a d c a , 集 成化的2 d 图样特征自动识别两项课题的研究历史、目前的发展状况以及课题的 意义。 第二章，根据图样形成过程，将图样工程语义分为三类，即表达方式工程 语义、投影关系工程语义和尺寸约束工程语义，每类工程语义又根据信息表达 的深度分为显式和隐式两层：然后对各类、各层工程语义进行了详细分析；最 后对三类工程语义之间的关系进行综合讨论，得出结论：表达方式工程语义是 先导，投影关系工程语义是主导，尺寸约束工程语义是向导。 第三章，讨论了如何从d x f 格式的图形数据中获取并组织三类工程语义： 以表达方式工程语义为主建立“基本视图链”和一系列“子视图链”；以尺寸约 束工程语义为主建立一系列“约束状态图形链”、“可能组合线链”：以投影关系 工程语义为主建立一系列“组合相关特征图元元组链”。这些链可以作为图样 高层理解的基础。 第四章，根据图样图形信息组织的特点，即层次性和网络性，提出图样的 关系结构描述模型：层次图元网络。然后利用第三章获取的工程语义，以从属 孔特征为例，由低层到高层逐步建立局部层次图元网络，这个过程实质上是计 算机对图样进行逐步理解的过程。 第五章，本文原型系统的框架、系统流程、数据流程、系统运行实例及实 验结果分析。 第六章，本文总结，探讨了本课题发展方向和今后的工作。 ， 关键词：图样理解，工程语义2 获取，层次图元网络，表达方式，投影关系 尺寸约束 a b s t r a c t浙江人学坝上学位论史 a b s t r a c t 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 i sa ni n t e r s e c t a n t s u b j e c t o fc o m p u t e r v i s i o n c o m p u t e rg r a p h i c sa n dc o m p u t e r a i d e dd e s i g n r e s e a r c ho nt h i sp r o j e c th a s g r e a ta c a d e m i cm e a n i n gf o re s t a b l i s h i n gi n t e g r a t e dt h e o r e t i c a ls y s t e mo fi m a g ea n d p r o m o t i n gm o d e r ni n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y t h ea p p l i c a t i o no f r e s e a r c h e si nt h i sa r e a i s q u i t ei n t e r e s t i n g ：s e m i a u t o m a t e dc o n v e r s i o no fd r a w i n gt oac a dr e p r e s e n t a t i o n c o n , e r t i n gc a df i l e s i nl o w l e v e lf o r m a ti n t ot h er e p r e s e n t a t i o n sb a s e do nf o r m f 色a t u r e s t h i sd i s s e r t a t i o ne m p h a s i z e so nt h ed e f i n i t i o n ，o r g a n i z a t i o na n de x t r a c t i o no f e n g i n e e r i n gs e m a n t i c so fe n g i n e e r i n gd r a w i n g t h em a i np r o c e s si sp e r f o r m i n gh i g h - l e v e l a n a l y s i s o nv e c t o rd a t ai n2 do r t h o g r a p h i cf o r mt h er e s u l tc o u l da c ta s g r o u n d w o r kf o r 3 dr e c o n s t r u c t i o no r p r o v i d ee n g i n e e r i n g i n f o r m a t i o nn e e d e db y c a p p t h em a i nw o r ko f t h ed i s s e r t a t i o ni sa sf o i l o w s i nc h a p t e ri ，w ed i s c u s st h em e a n i n go 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 na n d c u r r e n ts t a t u so ft h i sp r o b l e m ，a n da n a l y z et h ee x i s t i n ga l g o r i t h m sa n dt h e i rp r o b l e m s ， i n c h a p t e ri i ，a c c o r d i n g t ot h e p r o c e s s o ft h e p r o j e c t i o ne x p r e s s i o n ，t h e e n g i n e e r i n g s e m a n t i c sa r ed i v i d e di n t ot h r e e t y p e s ：e x p r e s s i o n m o d ee n g i n e e r i n g s e m a n t i c s p r o j e c t i o n r e l a t i o n e n g i n e e r i n g s e m a n t i c sa n dd i m e n s i o nc o n s t r a i n t e n g i n e e r i n gs e m a n t i c s f u r t h e r m o r e ，e a c ht y p e i sc l a s s i f i e di n t ot w ol e v e l s ：l o w e r e x p l i c i te n g i n e e r i n gs e m a n t i c sa n du p p e rh i d d e ne n g i n e e r i n gs e m a n t i c s e a c ht y p e a n de a c hl e 、e le n g i n e e r i n gs e m a n t i c sa r ed i s c u s s e di nd e t a i l a n dt h ec o n c l u s i o nt h a t e x p r e s s i o n m o d e le n g i n e e r i n gs e m a n t i c si sv a n w a r da n dp r o j e c t i o nr e l a t i o n e n g i n e e r i n gs e m a n t i c s i sl e a d i n ga n dd i m e n s i o nc o n s t r a i n te n g i n e e r i n gs e m a n t i c s i si n s t r u c t i o n a l i sm a d e i nc h a p t e ri l l ，m e t h o d so f e x t r a c t i n ga n do r g a n i z i n ge n g i n e e r i n gs e m a n t i c sf r o m v e c t o rd a t ai n2 do r t h o g r a p h i cf o r ma r ei n t r o d u c e d e x p r e s s i o nm o d e le n g i n e e r i n g s e m a n t i c se x t r a c t i o n p r i m a r i l y i n c l u d e s d i v i d i n gg r a p h i c sb l o c k s ，i d e n t i f y i n g e x p r e s s i o nm o d e l ，e s t a b l i s h i n g r e l a t i o nb e t w e e n g r a p h i c s b l o c k s d i m e n s i o n c o n s t r a i n t e n g i n e e r i n g s e m a n t i c se x t r a c t i o n m a i n l y i n c l u d e s e s t a b l i s h i n g r e l a t i o n b e t e e nd i m e n s i o na n dc o n t r o l l e do b j e c t p r o j e c t i o nr e l a t i o ne n g i n e e r i n gs e m a n t i c s e x t r a c t i o nm a i n l yi n c l u d e se s t a b l i s h i n gt o p o l o g i c a lr e l a t i o na n dp r o j e c t i v er e l a t i o n b e t w e e np r i m i t i v e a l l e n g i n e e r i n g s e m a n t i c se x t r a c t e da r e k e p t i nas e r i e so f p r i m i t i v e g r o u pl i s t s i n c h a p t e ri v ，o r g a n i z a t i o n f o r mo f e n g i n e e r i n gd r a w i n g i n f o r m a t i o ni s d i s c u s s e da n dan o t i o n a ld e s c r i p t i v em o d e lo f e n g i n e e r i n gd r a w i n g 、l a y e r e d - p r i m i t i v e n e t w o r ki s p u t f o r w a r db a s e do nc h a r a c t e r i s t i c so fo r g a n i z a t i o no fe n g i n e e r i n g a b s t r a c t 浙江大学硕士学位论文 d r a w i n gi n f o r m a t i o n t h e nan e wm e t h o do 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 nb a s e d o n l a y e r e d - p r i m i t i v e n e t w o r ka n de n g i n e e r i n gs e m a n t i c si sp u tf o r w a r d i nc h a p t e rv ，w ei n t r o d u c et h es t r u c t u r eo f p r o t o t y p es y s t e ma n dt h eo r g a n i z a t i o n o f d a t a ，t h e ns o m ee x a m p l e sa r eg i v e n i nc h a p t e rv i ，w es u m m a r i z et h ew o r ko f t h i s p a p e ra n dm a k eap r o s p e c t k e yw o r d s ：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 ，e n g i n e e r i n gs e m a n t i c s ，e x t r a c t i o n ， l a y e r e d p r i m i t i v e n e t w o r k ，e x p r e s s i o nm o d e ，p r o j e c t i o nr e l a t i o n ，d i m e n s i o nc o n s t r a i n t 第一章绪论浙江大学硕士学位论史 1 1 引言 第一章绪论 计算机和信息处理技术在自然科学、工程技术各个领域中的应用，是二十 世纪最令人鼓舞的事件之一。计算机图形学、计算机视觉、计算机辅助设计及 制造、虚拟现实等高新技术的出现，极大地改变了人类的生活面貌和工作方式， 而社会的迫切需要又成为推动这些技术快速发展的巨大动力。 在制造业中，从手工设计转换到计算机辅助设计与制造已历时3 0 多年，其 中所面临的一个严重障碍就是大量原有的手工绘制的机械工程图样如何快速地 被转移到计算机里进行处理。机械工程图样是机械制造领域工程人员用于记载 和交流设计制造信息的技术语言，是设计师长期生产实践中积累的知识和经验 的载体。然而，大量图纸资料的积累，给使用和保管造成巨大压力；并且，在 纸介图纸的基础上进行产品的改型设计、图形修改以及描图的工作量也十分可 观。用计算机对产品设计和制造信息进行存储和管理，并在此基础上更新传统 的设计思想，实现设计自动化，改变原有的串行生产方式为并行方式，建立 种全新的设计和生产技术管理体制，是提高产品的设计质量和设计效率、降低 产品的成本、缩短产品的丌发周期、提高企业及其产品在市场上的竞争能力的 主要途径。 利用现有的c a d 工具和设计环境，采用人机交互方式，可以部分地满足纸 介图纸电子化的需求。然而这种图纸转换方式费时又费工，加之目前正在流通 使用中图纸数量的巨大，新的图纸的积累速度有时甚至超过了c a d 图形数据产 生的速度。这意味着至少在今后较长的一段时间中，图纸转换的需求将继续维 持在较高的水平，而这也正是促使人们去寻找更为方便的图纸转换途径的主要 原因。随着采用光电技术的扫描仪的出现，基于扫描图象的图样识别理解技术 便应运而生。 工程图样的识别理解，是一个计算机视觉、计算机图形学和计算机辅助设 计等研究领域相互交叉的典型课题。从图样识别理解问题的本质分析，图样信 息高层理解过程实质上是一种智力行为，是试图用计算机模拟人类智能的过程， 必然受到人工智能和知识工程学科进展程度的约束，到目前为止，工程图样的 识别理解远未得到解决。 目前，c a d c a m 领域中的一个研究热点：特征自动识别，这是高层图样理 解内容之一。然而我们面临的事实是：到目前为止，大部分的特征自动识别研 究是针对实体模型的，主要解决纯几何模型中的特征识别问题。由于实体模型 产品表示法在信息表示上更为完整，因此，十分自然地就会形成这样的假设： 实体模型能为特征识别提供良好基础，所需要的识别算法也相对简单。不幸的 是2 d 图样是目前大多数产品设计数据的存在形式，因此从2 d 图样中识别特征， 把这些只有比较低层信息的产品模型转化为现代c a d 系统使用的基于特征的产 鹅一帝绪论浙江大学硕士学位论文 品模型，具有重要的现实意义。到这里我们不难发现，派生于图象理解的工程 图样高层信息识别理解研究与派生于c a d c a m 集成化的2 d 图样特征自动识别有 着密切的联系：它们在几何推理和识别过程上十分相似。 1 2 国内外研究概述 1 2 1 工程图样识别理解 工程图样识别理解技术的研究始于7 0 年代末，是计算机视觉、计算机图形 学和计算机辅助设计等研究领域相交叉的一个典型课题，它是继承计算机视觉 研究领域中的图象处理，图象识别和图象分析理解的理论基础和成熟算法，针 对工程图样特点发展起来的一项重要的计算机应用技术。这项技术具有广泛的 应用背景：实现二维c a d 图形数据到三维c a d 图形数据的转换和c a d 图形数 据的特征识别；作为一种c a d 系统的人机交互工具，例如随手画的草图输入； 在数字图书馆和图象数据库系统中，作为一种以图形内容为索引的检索和浏览 工具等等。 通常来说工程图形识别理解技术主要有以下几项内容 ( i ) 图文分割； ( 2 ) 矢量化； ( 3 ) 符号和文字识别； ( 4 ) 图形元素识别； ( 5 ) 图形信息理解； ( 6 ) 基于二维视图的三维重建。 国内外对工程图样理解的各个环节开展了大量的研究，仅仅以单项技术而 言，已提出多种行之有效的算法：细化、矢量化、图文分割、字符识别、尺寸 标注识别等。同时也推出了一些商品化系统，但距实用要求还有一定差距。 可以说，早期的图样识别研究大多集中于如何从图象中提取图形矢量信息 上( 即矢量化) ，而在矢量数据的高层分析和理解方面的工作( 上述的第5 及第 6 步) 相对较少。随着研究的深入，人们认识到，仅仅得到工程图形的矢量化 数据并非图形识别理解的目的，因为这些矢量数据缺乏c a d 应用中的特定语义。 因此有关工程图形信息理解方面的研究相继出现。目前，文献上有记载的这方 面的研究大多集中于对尺寸信息的识别和理解： d o r i 一1 9 8 9 分析了机械工程图中尺寸标注的组成，按照其拓扑结构和功 能，对尺寸标注作了分类，并用网状文法进行尺寸组的描述和识别。 闵一1 9 9 4 在：d o t 卜1 9 8 9 的基础上建立了尺寸标注的各种模式。 l a i 一1 9 9 4 用箭头模型 匹配算法，识别尺寸组中的箭头。以箭头为基础，识别尺寸引出线和尺寸线等 尺寸组成要素。尺寸组识别算法往往采用箭头作为检测入口，因而箭头的识别 就成了尺寸组识别中的重要环节。由于各种求线条骨架点的矢量化算法都会破 坏箭头信息，需要进行区域形状分析进行箭头的识别。此外，对剖面区域，表 第一申绪论浙江人学硕士学位论立 面卡h 糙度符号等也作了识别 高一1 9 9 6 。另外还有对一些机械加工特征的自动识 别 r e q u i c h a9 6 ，l a n g r a n a 一1 9 9 7 ，m e e r a n 一1 9 9 1 ，b o t t o n i 一1 9 9 5 等。 与此同时，工程图样理解的研究直接影响着另一个重要的研究领域，n 由 二维视图重建三维形体，从它的发展过程我们可以发现这一点： 1 ) 基于自下而上，根据制图规则和二维点线对应关系，从二维点和边， 逐步建立三维点，边，面，最后形成三维实体，其中的关键问题是消 除虚假三维图形基元： 2 ) 基于模型引导，将实体分解成一些预定义的比较简单的三维基本体素， 基于这些三维体素的视图投影特征建立识别模型，对输入图形进行体 素模型的匹配识别，恢复子体三维信息； 3 ) 基于体切削，从三维实体出发，通过对实体的不断切削，使该实体的 二维投影视图逐渐逼近所要识别的二维图形； 4 ) 基于自项而下，利用图形中的标注信息指导三维重建 j ) 基于专家系统，把人工智能技术引入到三维重建中。 有关三维重建的综述性文章可参阅 公茂凯一9 2 ，n a g e n g r a 一8 8 。较近的研 究有： d o r i 一9 6 在变量几何、矩阵代数和图论的基础上，试图用组合网络描述 三维物体各组成基元之间的结构关系和拓扑关系，作为三维重建的基础； k u o 一 9 7 在线框描述的基础上，对具有二次曲面机械零件进行三维重建，并提供了多 种解释； 陆- 1 9 9 9 面向实际工程图样，通过对图纸中语义信息的分析和层次划 分，提出了由“一图、树、二链”构成的图形尺寸合成网络，并基于工程语 义进行三维重建。 12 2 二维图形特征识别 特征识别技术，最早是图形学和c a d 专业人士的研究内容之一，主要以 产品的三维模型为识别基础，自动识别产品的工艺制造特征。因为三维模型 具有完整的几何和拓扑信息，是一个较好的工作起点。近些年来，特征自动 识别方面的工作也引起了从事计算机视觉和图形理解研究的人士的注意， 因 为解决这些技术问题的本质有着许多的共同点。关于2 d 特征识别的文献报道 不是很多，但2 d 特征识别具有十分重要的现实意义。因为实际生产过程中大 量使用微机版产品设计c a d 系统，生成的是2 d 产品信息数据。 特征自动识别是一项具有挑战性的工作，识别目标与应用目的密切相关。 从图形中识别零件的特征是非常有用的。在过去二十年中，发展了一些特征 识别算法，大部分是基于体和基于面的，包括模式匹配，实体生长，体分解。 因为图能够表示各种关系结构所以在特征识别中基于图匹配的方法比较多。 第一章绪论浙江大学颂l 学位论史 例如在三维模型问题中，一种流行的方法是把特征定义成由面和边组成的图 结构模式，然后在物体的边界中搜索这些模式。由于特征之间的相交会破坏 特征的图结构模式，用图搜索方法检测相交特征就有困难。【s a k u r a i 1 9 8 8 1 使 用图匹配算法进行特征识别。他们在特征描述上，使用了下述几何信息，如 平行度，垂直度，面的几何信息，面的数量，面的连接性，边和面的分类等。 上述方法中大部分采用自上而下的方式，从物体的实体表示( b r e p ，c s g ) 数据中识别特征。 下面介绍几种主要的特征识别方法。 ( 1 )基于体素分解的特征识别 r e q u i c h a - l 9 9 6 在文中所指的加工特征是指那些能够通过某个加工操作， 从工件毛坯上去除的实体，如孔、槽、穴。特征识别的任务是把零件与毛坯 的体积差进行分解，分解成可与加工操作对应的小实体。这种分解过程实际 上是不断地计算目标状态和起始状态之间的偏差，并运用与机加工对应的操 作来减少偏差。 作者提出用i n c r e m e n t a lf e a t u r ef i n d e r ( i f 2 ) 系统识别相交特征。i f 2 收集 各种束源的证据，如零件边界中的面模式，公差( 如两个面之间的平行度暗 示着槽的存在) 以及属性( 如一条螺纹线通常暗示着孔的存在) 等等。这些 证据作为零件中存在某个加工特征的假设。例如，由圆孔面产生孔假设，出 两个相对平行平面产生槽假设。用黑板结构存储假设。控制机制从议程表中 选择启发性最强的假设，触发特征完整器试图验证该特征假设。但是r e q u i c h a 的论文中对特征的表示方法，以及特征完整性验证的控制策略没有具体的描 述。 高一1 9 9 6 】的特征识别是在二维图形数据特征上进行的。她把零件分解成一 些基本的结构体素，根据这些体素的三视图投影特征，从二维图形数据中恢 复三维体素数据，对三维体素进行布尔运算，重建三维实体。 ( 2 ) 基于规则模式匹配的特征识别 f l a n g r a n a ，1 9 9 7 用了自下而上的模式匹配方式，从物体的二维正交投影视 图中直接识别3 d 特征( 线性扫描，旋转扫描和厚度均匀的特征) 。根据模式 匹配的原理，建立了一组2 d 特征库，用于对矢量化后图形中的图形实体进行 二维几何特征的识别。特征识别的思想是：先识别各个视图中的2 d 特征，然 后把这些2 d 特征与一些预先定义的匹配基元和匹配规则结合，确定3 d 特征。 视图间2 d 特征的匹配规则根据正交投影原理形成。通过从图形中去除无用实 体，使零件的表达更加简洁完整。 l a n g r a n a 的特征识别未利用尺寸标注等有关信息，识别自下而上进行， 以别质量与矢量化结果的准确性密切相关该方法没有解决相交特征的识别 浙江大学倾 + 学位论文 司题。 m e e r a n 1 9 9 3 1 也是用自下而上的方法进行特征识别，与美国p u r d u e 大学 h e n d e r s o n 的方法比较接近。以简单的棱柱体作为实验对象，从d x f 格式的 二维图形数据中，用基于知识的方法识别制造特征，以满足自动工艺规划的 要求。系统的特征识别逻辑用p r o l o g 语言写成。p r o l o g 知识库的事实直 接从d x f 文件中获取。对d x f 文件进行后处理，产生一种内部数据格式， 作为p r o l o g 数据库的输入。处理结果产生l i n e 、c i r c l e 、a r c 等事实 的集合，用于描述图形，为特征识别提供基础。 观察2 d 图形，不难发现许多简单的制造特征，如穴，孔或柱等形状特 征，至少在一个视图中出现。这些特征的表现形式通常是直线、圆弧等元素 组成的封闭环，识别这类封闭环是本文特征识别的基础。接着要寻找对应同 3 d 特征的分布在不同视图中的结构实体集合，通过对三组实体进行模式识 别，并把识别结果相互关联起来，从而识别三维特征。用这种方法识别孤立 的简单特征是比较容易的，但不少工程图中，特征间互相干涉，使识别变得 困难。再者，有些类型的特征可能与系统设置的标准模式不匹配，或者识别 系统中根本就没有对这类特征的识别方法。为了能处理这些可能发生的问题 有必要设计一种一般化的工具，用于识别非标准的凸特征或凹特征。 对于具有平面或柱面的棱柱体，如果是孤立的，不存在特征相交现象， 用2 d 轮廓就能很好地勾画出常见的加工特征的特点。作者重点是识别这些孤 立特征，然后是处理相交特征问题。建立了一个用孤立特征构成的特征模式 库，用模式匹配方法进行特征识别。 ， 整个识别过程分为三个阶段 1 ) 识别所有简单的孤立特征，并对特征进行分类。从数据库中删除已识别的 实体环。 2 1 检查余留的组合实体，是否与特征模式的某些部分匹配，即检测相交特征 重建不完全特征。 3 ) 把所有余留的组合实体，分类为凸或凹特征集。 系统的限制性前提是：所有的加工是从零件顶部进行的，这样在俯视图 中就有该加工特征的轮廓形状。系统能识别的简单特征有下列几种：圆孔， 盲孔和通孔；槽，盲槽，或者一端开口，或者两端开口：带圆角的矩形穴； 阶梯；圆形凹槽；螺纹。 例如，对带圆角的矩形穴的识别推理方法是：俯视图中必定存在一个形 ：帙为圆角矩形的环，陔环由两条平行于x 轴的直线和两条平行于y 轴的直线 构成，直线之间是等半径的过渡圆弧。另两个视图中的特征模式都是矩形。 靖一争绪论浙江人学硕士学位论文 需注意三视图间特征的呼应：主视图和俯视图中穴体的长度和定位必须吻合； 主视图和左视图中穴体的深度必须吻合；俯视图和左视图中穴体的宽度必须 吻合。主视图和左视图中的矩形的三条边是虚线，表明在观察者和这些虚线 所代表的物体边缘之间存在材料。对于简单特征，这足以表明该特征是凹特 征。对于复杂的有嵌套特征的事例，需要用广义凸凹特征判断方法加以判断。 对于圆盲孔和圆通孔，俯视图中必定存在一个圆，主视图和俯视图中存 在矩形模式，矩形的垂直边与俯视图中的圆有相切关系。对于通孔，矩形由 两条平行实线和平行虚线构成。对于平底盲孔，矩形由一条实线和三条虚线 构成。对于锥底盲孔，主视图和俯视图中存在的环模式是矩形环与底部相接 触的顶角为1 2 0 度的等腰三角形环。 对于通槽，关键模式是主视图中槽的截面模式。矩形槽的截面模式是： 位于外轮廓边环中的两条等长垂直线，垂直线的底部用水平线相连。系统也 核查，垂直线的顶部之间不存在掩盖槽口的连线。俯视图中的特征模式是实 线构成的矩形环，左视图中的特征模式是底部为虚线的矩形环。 从上述三个事例可见：在特征的三视图模式中，有一个模式是关键模式， 由于关键模式的不同，才能区分不同的特征。非关键模式常常是矩形，但这 也不是一成不变的。它们被用于支持关键模式，提供必要的定义参数；或者 用于区分形状较接近的特征类型。 在识别过程中，每当一个简单特征被识别之后，从数据库中去除对应的 边环，以缩小搜索空间。同时，建立起一个特征数据库，存储被识别特征的 类型，主要尺寸等信息。 该文对处理对象作了比较多的限制。识别中没有利用标注信息，未考虑 剖视图特征模式以及从数据库中去除特征对原有数据拓扑关系的调整和修改 问题。 ( 3 ) 基于图匹配的特征识别 a h s o o n 一1 9 9 8 在识别建筑平面图形中的形状特征时，把形状特征定义为 图形元素( 直线或圆弧) 必须满足的约束集合。存在两类约束：连接约束， 表示两个直线或圆弧端点之间的关系；简单约束，表示其它所有可以被检验 的约束，如宽度，长度等。对每个约束，约束元素指被约束的直线或圆弧， 约束规模指被约束元素的数量。 作者利用网络方法进行形状的识别。该网络表示所有要搜索的子图模型。 模型图被分解成不相连的子图，每个子图是一个网络结点。为避免对子图的 重复搜索，每个子图在网络中只出现一次，即便某个子图可能是几个不同模 型的公共子图。一旦找到这些子图的同构图形，可以把这些同构图形合并， 形成完整模型图的同构图。 箱一帝绪论 浙江大学硕士学位论文 作者通过这种网络，寻找满足某些约束的元素集合，即形状特征。其工 作原理与决策树十分相似，识别问题的关键在于网络的建立。网络建立本身 是一个迭代式递增的过程：顺序地处理每个形状特征；对每个形状特征，只 创建那些网络尚未检验约束的节点。论文未涉及不完整特征的识别问题，以 及形状特征数量增多并且复杂度增加时对网络的影响问题。 目前，在特征识别的顺序方面，主要有两种意见：一种倾向于采用分层 识别方法，先确定特征的大类，然后再经过一系列处理，将特征细分到某个 具体的类别：另一种的观点是先识别出数量不多的非常特殊的并且常常出现 的特征类型。把这两种方式结合起来，可能是种最好的方法。分层方法的 主要问题是广义凸凹特征识别时，由于相交特征的存在而遇到麻烦。先识别 较常见的特殊加工特征类型，可以使余留问题变得简化。 比较各阶段的研究方法，不难看到这样一个规律：即在图样识别和理解过 程中，对各种知识的使用越来越多，也越来越广泛。这些知识主要是某些特定 领域的知识，如制图标准，行业标准等等。这是因为随着工程图识别研究的发 展，人们发现仅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。而从图样识别理解问题的本质分析，图纸信息高层理解过程实际上是一种 模拟行为，是试图用计算机模拟人类认知的过程，因此必然受到基于认知机理 的人工智能和知识工程等学科进展程度的影响。 现在，工程图识别研究正在以知识为基础的理解性识别方面进行各种探索， 现有的各种方法都对解决问题的某一侧面作了尝试，从中积累了许多经验，为 进步从系统上整体建立完整的理论体系打下了基础。 1 3 存在的问题 多年来，由于各种因素和困难，图样识别理解领域的研究进展十分缓慢， 以至于不少人从根本上怀疑用现有的计算机体系和模式识别理论是否能实现图 纸的识别和理解。要回答这个问题，首先需要对人和计算机做一个比较分析。 人是一种具有智慧的生物，他通过感觉器官采集大量的外部世界的各种信 息，这些信息并不是单独地孤立地存储在人的大脑中，而是经过人脑的组织加 工后以互联的方式保存在人脑中。人脑不是一个状态固定的静止不变的系统， 而是随着人在学习中知识和经验的不断累计和更新而不断地动态地演变着的系 统。人除了具有抽象思维能力外，还具有形象思维能力，而且后者在人的思维 过程中所占的比例要大得多。 传统的计算机是按冯诺伊曼原理，用逻辑规则进行计算的。它有极强的算 术和逻辑运算功能，现在的运算速度已可达到每秒数亿次，其结果的精确和可 靠程度更是人所无法企及的。然而在试图用计算机解决需要形象思维的应用问 题时，它的能力却十分低下。这是由于冯诺伊曼计算机固有的缺陷：局域式信 搪一章绪论 浙江大学硕士学位论文 息存储，串行程序式离散符号处理，处理器与存储器分离，存储器与所存内容 分离。现代数字计算机仅能处理结构性问题，这类问题可以使用数学语言清楚 而且严格地加以描述，并且可以将处理步骤转变成计算机指令和程序。而对非 结构问题，人们无法用符号描述自己对这类问题的认识，因而难以用计算机加 以处理。客观世界处于不断发展和变化的过程中，人对客观世界的认识也不断 地变化和发展。计算机仅仅靠设计者预先输入的知识是不够的，还需要具备被 动学习和主动学习的能力，以及联想记忆能力和分布式并行信息处理能力。 人工智能的出现，使得计算机模拟人的智能行为成为可能，即从人工智能、 专家系统的角度出发，按照其研究问题的方法建立有关识别的知识库、推理机 制和搜索策略来模拟人类解决问题的方式。由于在图样识别和理解过程中涉及 到大量的领域知识( 如制图标准、行业标准等) 和识别规则( 即有时需要用到 人的识别和理解行为，用计算机进行处理时需要将之转化为一系列的规则) ，因 此引入人工智能和专家系统的方法和思想就成为一种必然的趋势，即基于专家 系统方法的识别方法。 到目前为止，学术界普遍认为工程图识别理解这一难题还远未得到解决。 总的来看，工程图形识别方法主要存在以下问题： f 1 ) 由于单一的细化和矢量化过程，工程图中各种元素的功能以及元素之阳j 的关系难以理解，缺少从理论层次上建立的工程图图象信息特征的描述方 法和适合于工程图理解的工程图形信息特征的描述方法。 ( 2 ) 现有方法未能从人类认知过程出发确定工程图图形理解问题的本质，指 导图形理解知识的总结，元知识的归纳，推理和控制策略的制定。 ( 3 ) 不少研究者把图文分割，图形组成元素识别与理解，图形校正这些处 理分开进行，带来了图象目标误识可能性的增加和继之而来的图形校正工 作量的增多等问题。这种分层的处理方法与我们所试图模仿的人类以集成 方式展开的感知过程是相矛盾的，而理想中的集成工作方式在系统实现方 面也存在各种困难。 ( 4 ) 在利用制图标准、几何约束、拓扑约束、投影关联约束、图形和符号 之间的约束以及图形的工程意义增加对图形元素之间关系的识别和理解 上，仍停留在探索阶段，未形成种明确的解决问题的理论或方法。 1 4 本文的研究内容 本文主要针对1 3 存在的问题( 4 ) ，展开研究和讨论。本文认为，要解决上 述存在的问题，需要从图样的工程语义入手进行分析。在画法几何学、立体几 何学和正投影原理的基础上，结合制图标准、机械行业标准、人的读图思维以 及现有图样识别理解的相关方法，能站在一个较高的层次上来挖掘图样识别理 解这一难题的本质问题所在，从而找到一条既符合人的读图思维，又适合于计 第一章绪论 浙江大学硕士学位论文 算机处理的有效途径。 我们研究内容重点放在工程语义信息单元的识别和处理方面。在矢量数掘 的基础上，对工程图样图形信息进行高层分析和理解。本文在总结前人工作的 基础上，基于 陆一1 9 9 9 1 的研究，工作围绕如下主题展开： f 1 ) 分析专业领域知识如机械制图规范和标准、正投影原理、画法几何知识、 立体几何知识、零件的结构知识和制造工艺知识在机械工程图样上的表现形 式，即工程语义。并对工程语义进行了分类提取和综合提取，并把提取所得 信息重新组织，这些提取信息可以用作图样高层理解的基础。 ( 2 ) 分析零件图图形信息组织形式，根据零件图图形信息在组织上的特点， 即层次性和网络性，本文提出了机械零件图关系结构描述模型层次图元 网络。 ( 3 ) 利用获取和重新组织的工程语义信息逐步建立层次图元网络，这个建立 过程是由局部到整体、由低层到高层对图样逐步理解的过程。本文主要以从 属体孔特征来说明建立局部层次图元网络的过程。 ( 4 ) 设计了一个实验原型系统。系统对所提出的图形理解方法进行了实验性 验证，系统输入的数据是d x f 图形数据，只包含几何信息，不包含拓扑信 息。 第章村l 槭丁程幽样的丁程语义 史 浙江大学殒4 学位论 2 1引言 第二章机械工程图样的工程语义 在生产过程中，设计师用能够准确表达物体形状的图形和各种标注来全面 表达设计对象，按照机械制图规范产生图样。制造者根据机械制图规范来理解 工程图样所表达的内容，了解设计师的设计意图，获取关于产品加工要求、部 件装配等信息，并根据产品加工制造经验对这些信息进行再处理，形成产品工 艺、质量检验等信息，组织管理产品的生产过程。 工程图样在产品设计和制造过程中所起的上述作用，表明图样内容在专业 技术人员头脑中的映射，不是停留在直线、圆弧等几何或字符级描述上，而是 基于这些描述，根据制图知识和图样相关的专业知识，产生图样的工程意义级 描述。 本章基于 陆1 9 9 9 提出了机械工程图样的工程语义( 简称工程语义) 的定 义，仍按 陆1 9 9 9 1 把工程语义分为三类，每类分为两个层次，然后对各类、各 层1 ：程语义以及各类、各层工程语义之间的关系和地位进行了详细的讨论。 2 2 机械工程图样工程语义分析 2 2 1 工程语义与图样的形成 工程图样一般分为机械、电气、建筑和土木四类。各类图样有共性，又有 较大的不同。在机械图样中，一个零件的表达是用这个零件在若干个投影面上 的正投影视图来表示的，机械图样跟其它图样相比，具有几个显著特征：实形 性、封闭性、连续性、视图尺寸协调性 陆一1 9 9 9 p 1 3 】。 为了深入分析机械工程图样所表达的信息，有必要从机械工程图样的形成 过程即形体投影表达过程入手，形体投影表达过程可以分为以下四大步骤： ( 1 ) 形体分析：首先对组合体进行分析，看它是由哪些基本形状组成，弄 清楚它们的形状和它们之间的相互位置，并彻底弄懂各表面的相互位置关系。 ( 2 ) 选择主视图和考虑表达方法：主要考虑：形体如何放胃，主视图投影 方向选择，视图个数，视图类型( 基本视图还是非基本视图) ：每个视图采用 什么表达方法( 采用直接投影视图还是全剖、半剖或者局部剖) 等。 ( 3 ) 根据投影关系绘制投影：一般应从形状特征明显的视图开始，先画主 要部分，后画次要部分；先画看得见的部分，再画看不见的部分；先画圆弧， 后画直线。一般先绘制基本立体的在几个视图上的相关投影，然后再表示基本 立体之剐的各种组合方式。绘制过程中涉及各种线型表示、剖切表示、各种规 定画法以及习惯 画法等。 筇一章 机减t 程幽佯的t 程语义 浙江夫学坝士学位论业 ( 4 ) 标注尺寸：尺寸标注仍然通过形体分析法实施。首先合理选择尺寸基准， 考虑设计要求，直接标主要尺寸；考虑工艺要求，标注一般尺寸。一般先标注 基本立体的定形尺寸，再标注基本立体之间的定位尺寸，然后标注组合形体的 总体尺寸。 从该过程的分析可知，图样的形成过程中，融入了制图规范和标准、正投 影原理、画法几何学、立体几何学、关于零件结构和功能以及制造工艺等方面 的专业领域知识和其它一般性的知识。我们把这些专业领域知识和其它一般性 的知识在机械工程图样的表现形式统称为机械工程圈样的工程语义，以下简称 工程语义。 2 2 - 2 工程语义的分类与分层 由投影表达过程可知，工程语义具有隐含性、经验性和习惯性等特点，因 此语义的形式化比较困难。与投影表达过程相对应，本文仍按 陆一1 9 9 9 将工程 语义分为三类：表达方式工程语义、投影关系工程语义和尺寸约束工程语义， 每一类工程语义根据信息表达的深度分为显式和隐式两个层次。 1 尺寸约束工程语义 尺寸约束工程语义的表现形式( 即尺寸标注) 比较直观，但它涉及零件的 结构、工艺等方面的知识，而且尺寸约束必须施加于图形，或者更准确地说， 必须施加于三维形体才能体现尺寸的约束工程语义，所以其实质内容的获取又 显得比较复杂。 1 ) 显式尺寸工程语义 显式尺寸工程语义指尺寸本身。每一个尺寸可以作为一个实体而存在，从 尺寸工程语义本身来看，尺寸数字( 尺寸文本) 直接表示了尺寸的不同种类，尺 寸界线、尺寸线的表示也与具体尺寸有关。根据前缀特征和后缀特征大致可以 判别可能的单元体类型，如表2 1 所示。 表2 一l 尺寸的特征 尺寸前级特征后缀特征可能的基本体 直径尺寸 。 无圆柱、圆锥、环 球体直径s 中无球体 半径尺寸 r 无圆柱 球体、仁径s r无球柱 螺纹尺寸 m 、t r 、s 、g 、z g 无螺纹 线j 生尺寸无无如后具体分忻 角度尺寸无斜面 例角尺寸无圆锥 第二币机械t 程凹样的 亡程语义浙江大学硕士学位论文 2 ) 隐式尺寸工程语义 隐式尺寸工程语义又称尺寸功能工程语义，它是体现尺寸与图形之间的关 系的工程语义。尺寸约束工程语义只有在尺寸对具体形体施加约束时才能真舡 体现出来，隐式尺寸工程语义揭示了尺寸与图形之间的关系，二维尺寸实际表 示的是三维基本立体之间的关系。 尺寸标注中需注意以下三种情况中所隐含的工程语义： ( 1 ) 与结构特征有关的隐式尺寸工程语义 过渡特征标注：对称结构或具有相同尺寸的相同结构只标注其中一个，如 图2