邢世海[1]2003年在《工程图样层次理解技术的研究及应用》文中指出工程图样的计算机理解是一个工程图学、认知科学、计算机视觉以及计算机信息处理技术等多个学科交叉的课题，其关键是挖掘工程图样所蕴含的相关信息。本文针对图样信息分散性、隐含性、模糊性的特点，引入了图样信息几何复杂度的概念，在此基础上提出了工程图样的层次理解技术，即通过对图样信息的分层组织和基于图样信息集成的基元体分层识别得到图样所表达的形体。 第一章，回顾了工程图样理解技术的发展历程，分析了其中存在的问题，阐述了本文的研究思路和工作内容。 第二章，首先介绍了工程图样信息的组成，接着提出了图样信息几何复杂度的概念，即图样信息中包含的形体形状特征信息的数量，并在此基础上建立了图样的层次理解模型。 第叁章，主要介绍了图样信息的层次组织技术，分叁个层次对组成图样信息的图形信息和尺寸信息进行了组织：首先是离散信息的组织，接着是信息的视图内组织，然后是信息的视图间组织。同时还讨论了工程图样的预处理技术。 第四章，介绍了基元体的特征表示，提出了基于尺寸引导和图形引导的图样信息集成方法，在此基础上分简单特征基元体、一般特征基元体、复杂特征基元体叁个层次对基元体进行了识别，具体讨论了基于尺寸信息引导的简单特征基元体和一般特征基元体识别技术、基于图形信息引导的复杂特征基元体识别技术。 第五章，介绍了一个以上述研究内容为技术核心的工程图样理解原型系统，并给出了若干实例。 第六章，总结了本文的工作，并对本课题今后的发展方向提出了自己的看法。
岳小莉[2]2002年在《基于多粒度的产品信息获取技术研究》文中进行了进一步梳理产品信息的描述、传递和获取是计算机辅助设计和计算机图形学所要解决的一个基本问题，工程图样理解是基于工程图样的产品信息获取行为，是一个工程图学、计算机图形学、认知行为学以及计算机辅助设计技术等多个研究领域相互交叉的课题，也是近叁十年来计算机应用技术研究中的一个重要方向。 本文通过对已有工程图样理解算法的分析，探讨了其中存在的问题及其原因，将研究内容重点放在基元体的识别、理解方面。在矢量数据的基础上，对工程图样图形信息进行高层分析和理解，挖掘出其中所蕴涵的工程语义，用于基元体相关信息的获取。所产生的结果，可作为形体叁维重构的基础，同时也为CAD／CAPP／CAM系统提供所需要的产品信息。 论文的主要工作包括以下几个方面： 将粒度的思想引入到工程图样理解的分析和研究中，提出基于知识的工程图样信息粒度分析方法，该方法分为叁个步骤，基于认知的图样理解目标分解、面向理解子目标的知识划分、基于知识引导的图样信息分类。图样信息分类涉及图样理解的各个层次，为实现产品信息的智能化获取提供了具有合理组织结构的图样信息资源。 提出了基于分类的工程语义获取技术。在工程语义分类基础上，探讨了叁类工程语义在基于工程图样的产品信息获取中的作用和关系，即表达方式语义是前提，投影关系语义是核心，尺寸约束语义是引导。重点介绍了表达方式语义、投影关系语义和尺寸约束语义的分类获取技术，以及相切组合关系、相贯组合关系、截交组合关系语义的整合获取技术，为后续基元体信息的识别、理解和获取奠定基础。应用该方法可以简化信息获取的复杂程度，提高计算机信息处理的速度和可靠性。 提出了基于形状相似的非相交基元体识别方法。从分析图形的相似性特征、相似性的内涵以及相似性的性质入手，给出了图形相似度的计算方法；借助图的方式对图形的各相似性特征进行描述，并提出了统一的图形特征编码方式，以此实现图形的由“形”到“数”的转换；提出了一种具有层次性的、以图形特征编码为基础、以相似度为依据的图形相似性判别算法。与传统算法相比，该方法在识别非相交基元体上，具有更好的灵活性、可靠性和更高的效率。 提出了基于形体组合关系的相交基元体信息获取技术。根据已经获取的工程语义，将隐含基元体之间组合关系的相关投影定义为组合因子，由此建立组合关系表，最后借助组合关系表，采用回溯的方法，即从二维的组合因子出发，找出它所隐含的两两基元体在叁维空间中的组合关系，进而对该组合关系的主体—基元体的信息进行识别和获取。由于整个过程是以基元体之间的组合关系为切入点，对基元体的形状类型不做限制，因而具有较广的基元体识别范围。 设计了产品信息获取的策略，包括基于尺寸约束信息引导的图形搜索策略、以目标为驱动的控制策略、以及基于多种约束信息的合成策略。该策略基于实际工程图样，融合了人读图的行为特点，在信息获取的方式和过程方面，具有较为显着的智能化特征。最后，实现了一个基于工程图样的产品信息获取原型系统，并给出了一些实例以说明本文所论述方法的应用情况。
庞连军[3]2006年在《工程图样的R-V转换研究》文中研究表明工程图样R—V(Raster to Vector)转换技术是工程图纸处理集成系统中的一项重要的图形、图像处理技术。该技术旨在将扫描的工程图像转换为与CAD系统相兼容的矢量数据格式。精确的矢量化结果是进一步进行图形理解的基础,然而当前的图纸扫描转换系统均未能取得令人满意的图素识别精度。在矢量化系统中研究如何提高输入数据的质量是提高工程图自动识别技术水平和矢量化系统性能的关键。本文围绕这一课题开展工程图样R—V转换的前期处理技术研究,提出了基于阈值连通的视图划分算法和基于轮廓点匹配的层次划分算法。并用所提出的算法构建了基于图样绘制规则的自动区域化和基于图样线型属性的智能层次化两个图纸扫描转换系统的前置模块。通过这两个模块提高图纸扫描转换系统原输入数据的质量,从而提高了R—V转换精度,并为后续的智能识别与叁维重建提供语义上的指导。 基于阈值连通的视图划分算法的基本思想是根据工程图绘制规则,提出了阈值邻接和阈值连通的概念,将工程图样的基本视图、技术要求以及其它视图等依据制图标准及图形的工程语义,从整体工程图样中识别与区分,再进行标识。 基于轮廓点匹配的层次划分算法的基本思想是根据工程图样的线宽特征,利用轮廓跟踪技术,通过轮廓点对匹配算法,得到图中目标对象的轮廓匹配点对。再引入线宽属性特征因子,运用模糊模式识别的方法,对拾取过程中得到的图素轮廓信息及线型宽度信息进行模糊判别,实现对图形元素的轮廓层和辅助层的分层标识。 实践表明本文提出的算法具有准确率高、抗干扰性强、失真很小等特点,对复杂多样的工程图也取得了良好效果。
李苏红[4]2007年在《基于实体模型的工程图样数字化设计的研究》文中进行了进一步梳理基于实体模型的工程图设计的研究是当前叁维CAD技术研究和应用的一个热点。叁维设计是CAD技术应用的必然趋势。但是,即便是设计从叁维开始,在当前形势下仍需要将叁维模型转换为二维工程图以指导生产。因而,研究由实体模型生成与之相关联的工程图样的数字化设计与表达具有一定的现实意义。本文首先回顾了CAD技术的产生和发展历史,阐述了叁维产品建模技术,重点对基于实体模型的工程图样数字化设计的诸多方面进行了研究和探索,提出了自己的一些研究观点,归纳为如下几点:(1)提出了一种利用叁维CAD技术创建“物体正投影数字模型”的方法,该数字模型是用数字化手段诠释工程图样中正投影视图生成的一种新颖的方法。(2)提出了一种通过共享AutoCAD图形数据在CATIA V5中创建符合国家标准(GB)规定的工程图标准图样的方法,并提出用参数化方法创建系列可重用标准图样的方法。该项研究对推动工程图样设计的标准化和系列化及提高绘图效率具有一定的实用价值。(3)较系统地研究了基于实体模型的工程图的二维表达,包括创建GB规定的各种视图、剖视图、断面图及其他规定画法的实现方法,分析二维表达中出现的各种问题,并针对性地提出相应的解决方案。该项研究是设计重用技术的一个应用,对实现工程图样的规范化绘制有一定的参考价值。
钟军[5]2002年在《面向图样理解的工程语义模型研究与应用》文中指出工程图样智能理解是一个典型的计算机图形学和计算机辅助设计学等学科的交叉课题。本文从面向工程图样理解的角度，通过工程语义的类别化、层次化和网络化处理，建立了形式化的工程语义集成网络模型，通过工程语义模型的综合应用，挖掘工程图样蕴涵的深层次信息，从而重建工程图样表达的叁维形体信息。 首先，综述工程图样理解的相关内容、特征识别和形体合成等相关研究的进展，阐述本文的研究思路和工作。 其次，在分析工程图样的基础上，建立了工程语义集成网络模型。该模型从类别化的角度分为投影关系语义、尺寸约束语义和表达方式语义，从层次化的角度分为底层语义、中间层次语义和高层语义，从网络化的角度得到各个类别、各个层次之间的语义。对图样的工程语义进行表达和描述。 接着，根据工程语义模型表述，详细分析了各个类别、层次以及类别之间表达的工程语义的特点与内容，然后进行零件的特征分类，从特征识别的角度探讨了工程语义在图样理解的应用，并详细讨论了圆柱体、线性拉伸体、圆柱体的平面截切特征从投影语义、连通域语义、游离图元语义引导识别的应用过程。 最后，实现了工程语义模型，应用于图样理解得到叁维形体。给出了系统实现框架并举了若干实例。
段鹏[6]2006年在《基于基元体模型树的形体合成技术研究及其应用》文中提出工程图样计算机理解，是一个涉及工程图学、认知科学、计算机视觉以及计算机信息处理技术等多个相关学科的课题，在CAD/CAM领域中具有广阔的应用前景。分析这一研究领域的现状，迄今为止的许多方法离实用目标还有相当的距离，然而目前国内外设计及制造领域的现状表明，对工程图样的理解有相当大的市场及应用上的需求。本文针对图样信息分散性、隐含性、模糊性的特点，借鉴数据结构的知识，在图样信息初步处理的基础上，基于基元体模型树对基元信息和合成信息进行处理，使图样信息更有利于形体合成。 第一章，介绍了工程图样理解技术分类及相关内容，同时回顾了其发展历程，分析了其中遇到的主要问题，阐述了本文的研究思路和主要内容安排。 第二章，提出了基于四种不同形体特征零件分类的基元体模型树。在零件分类一一轴套类、叉架类、盘盖类和箱体类的基础上，规划了四类基元体模型树结构；选择尺寸基准，建立XYZ叁方向上的尺寸树，在四类基元体模型树结构的基础上建立基本的基元体模型树。 第叁章，讨论了基元体模型树中基元信息的处理技术。广度优先遍历基元体模型树，搜索基元体双亲子女及其兄弟结点，剔除不存在组合关系的兄弟结点，识别双亲子女结点的包容关系，根据剩余双亲子女兄弟结点间的游离图元，判断它们之间的组合关系并储存。根据截切、相切、相交和相接关系中双亲子女兄弟结点基元体之间各种投影信息，进行基元体虚实性的识别。 第四章，研究了基元体模型树中合成信息的完善与处理方法。依托基元体模型树，讨论了针对基元关系转换——相切关系转为相接关系与截切关系转为相交关系；基元形位调整技术——相接关系位置调整与相交关系形位调整合对合成信息的处理，同时提出了形体合成中基元体生成次序信息的方法。 第五章，介绍了一个以本研究内容为技术核心的工程图样理解原型系统，并给出了若干个经过不同标准分类的实例。 第六章，总结本文工作，并对本课题今后的研究方向提出了自己的看法。
田路[7]2004年在《工程图样信息编码技术研究与应用》文中认为工程图样计算机理解，是一个工程图学、计算机图形学、认知科学、信息科学以及计算机辅助设计技术等多个研究领域相互交叉的课题，在CAD／CAM领域中具有广阔的应用前景。分析这一研究领域的现状，然而迄今为止的许多方法离实用目标还有相当的距离。本文从信息量化的角度，提出了图样信息编码技术并将其应用到图样理解中，使得图样理解更好地集成计算机数值运算的优点，为工程图样智能理解提供一条新的解决途径。 第一章，介绍了工程图样理解技术分类及相关内容，同时回顾了其发展历程，分析了其中遇到的主要问题，阐述了本文的研究思路和主要内容安排。 第二章，研究了图样信息的量化描述形式。分析了图样信息的表达规律及其所承载的工程语义功能，在此基础上借鉴信息论中有关自信息理论，提出了将工程图样信息近似量化的编码模型——工程图样的图素信息度，并根据工程语义的分类，将图素信息度具体分为图形信息度、尺寸信息度与尺寸约束信息度，为从信息量化的角度来研究图样理解奠定了数值运算基础。 第叁章，提出了基于编码的图样信息建模技术。在图样信息建模预处理工作的基础上，以视图为参照单元，结合图素信息度分别为图样的图形信息和尺寸信息建立组织模型，为后继的图样信息编码技术在基元识别的应用奠定了基础。 第四章，讨论了编码技术在图样理解的关键环节——基元识别中的具体应用。在介绍形体特征表示的基础上，结合图样信息组织模型，利用尺寸约束信息度建立了游离图元的搜索计算模型，提出了基于游离图元的基元关系引导识别策略；利用图形信息度与尺寸信息度分别提出了连通域引导的基元识别策略与尺寸引导的基元识别策略。 第五章，介绍了一个以本研究内容为技术核心的工程图样理解原型系统，并给出了若干个经过不同标准分类的实例。 第六章，总结本文工作，并对本课题今后的研究方向提出了自己的看法。
侯培栋[8]2012年在《船舶结构防火智能CAD系统的设计与实现》文中研究说明船舶结构防火设计是在舱室布置图的基础上进行的,舱室数量较多且涉及到耐火分隔等级的配置等诸多因素,设计工作量大。此外,该设计方式较为规范,设计过程有规律可循。如果能够结合船舶结构防火设计相关的知识和经验开发专用的自动设计系统,就可以显着地提高设计效率和设计质量。本文运用AutoCAD二次开发技术,并结合SQL Server数据库设计了船舶结构防火智能CAD系统的总体方案,将该系统分为图形理解、耐火等级获取和结果输出叁个模块。利用面向对象技术建立了系统的对象模型,将设计工作转化为对对象模型的操作,提高系统的可靠性和可重用性；运用图形理解技术提取基础图纸表达的舱室结构信息,并按照预定义的类将其动态实例化为设计对象,实现了设计对象与图纸实体结构信息的一一对应；再利用专家系统相关理论将设计相关规范通过合适的知识表示方式组建为知识库,通过程序调用知识库中规则的形式自适应设计出各舱壁与甲板的耐火分隔等级；最后利用ActiveX二次开发技术,根据之前系统的设计结果在基础图上实现防火分隔图与绝缘布置图的自动绘制以及绝缘材料的自动统计。船舶结构防火智能CAD系统雏形已经完成,实现了预期功能。运行结果表明方案可行,技术正确,经进一步的完善即可应用于实际设计工作中。
裘尧波[9]2007年在《工程图纸扫描图像矢量化方法的设计与实现》文中提出工程图纸矢量化方法是把扫描后的工程图像文件转换为图形文件,既能大幅度减少存储空间,又可以灵活、高效地复用已有工程图,有利于叁维重建,具有重要的实用价值。基于单义域的矢量化方法把图像表示为单义域和单义域间的拓扑关联形成的邻接图,从整体上把握图像的结构,表达层次较高,宏观性好,在抗噪和处理速度上具有明显的优越性。本文在前人工作的基础上,在视觉生理学和认知心理学的知识指导下,提出了基于单义域的综合生长矢量化方法,通过种子单义域,向上对高层的矢量图元和向下对底层的像素进行综合判断,择优生长,而获取完整图形(线段、圆弧)。文中还描述了按照图元的关键特征综合生长提取虚线和点划线的过程。论文的后半部分详细描述了“工程图纸扫描图像矢量化软件”Vector 1.0版的设计过程。该软件采用面向对象方法进行设计,考虑到当前矢量化识别的精度有限,增加手动编辑功能,最大限度辅助矢量化识别。该软件包含扫描图像输入模块、矢量格式输出模块和人机界面的设计。多幅扫描工程图样的测试结果表明该软件实用、有效。线、弧提取是工程图纸扫描图像矢量化的基础工作。实际上,工程图样还蕴含丰富的结构和功能信息,如图形之间和图形文本之间的逻辑关联。它们将是进一步研究的对象。
石文莹[10]2012年在《图形特征阈值分割及其矢量化的研究》文中研究表明工程图纸自动识别技术是工程图纸处理集成系统中一项重要的图形、图像处理技术。但是以前的工程图纸大多是采用手工绘制的形式，这些图纸是企业重要的技术资料，然而由于是纸质图纸，给保存和检索方面造成了很大的障碍，且还不能方便的应用到后续设计之中。工程图纸自动识别技术旨在将扫描的工程图样转换为与CAD系统相兼容的矢量数据格式，将扫描所得到的光栅图像加以处理、分析和识别并最终转换成矢量图形的格式，这样就能够方便的修改和编辑。工程图纸自动识别不仅可以实现对工程图纸的有效、自动输入，还可以在计算机中建立起图形数据库以及减缩CAD系统的开发周期。本文对已有的成果进行了相关分析，综合利用了计算机图形学、模式识别及数字图像处理等学科的理论知识，对工程图纸扫描图像自动识别的各主要组成部分的算法与实现进行了研究，包括图像分割、图像去噪、图文分离、图像细化、图形矢量化及数字字符的识别。其中，图像分割部分对现有的几种阈值分割方法进行了比较，并改进了迭代法；图像去噪部分则是采用自适应滤波方法去除二值图像的噪声；图文分离采用包围盒技术将图像中的字符从二值图中分离出来；图像细化对细化的要求比较高，传统的Hilditch法容易产生畸变，本文采用索引表细化法避免了这种情况；矢量化本文提出了采用基于细化的方法和自适应网格相结合的方法，解决了传统基于细化方法容易在交叉处产生畸变的情况。本文对字符识别也进行了研究，主要是针对工程图中的数字识别，通过对BP神经网络进行的改进，设计了一个数字识别系统。本文在工程图自动识别中进行了算法的改进，并进行了相关的实验和分析，对工程图纸自动识别技术的研究有一定的理论意义和实用价值。
参考文献：
[1]. 工程图样层次理解技术的研究及应用[D]. 邢世海. 浙江大学. 2003
[2]. 基于多粒度的产品信息获取技术研究[D]. 岳小莉. 浙江大学. 2002
[3]. 工程图样的R-V转换研究[D]. 庞连军. 西安建筑科技大学. 2006
[4]. 基于实体模型的工程图样数字化设计的研究[D]. 李苏红. 吉林大学. 2007
[5]. 面向图样理解的工程语义模型研究与应用[D]. 钟军. 浙江大学. 2002
[6]. 基于基元体模型树的形体合成技术研究及其应用[D]. 段鹏. 浙江大学. 2006
[7]. 工程图样信息编码技术研究与应用[D]. 田路. 浙江大学. 2004
[8]. 船舶结构防火智能CAD系统的设计与实现[D]. 侯培栋. 大连理工大学. 2012
[9]. 工程图纸扫描图像矢量化方法的设计与实现[D]. 裘尧波. 上海交通大学. 2007
[10]. 图形特征阈值分割及其矢量化的研究[D]. 石文莹. 合肥工业大学. 2012
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