赵庆军[1]2004年在《机械工程图图形检索技术研究》文中进行了进一步梳理将类似产品的成功设计方法应用在新产品设计中，能明显提高设计质量，加快产品开发速度，因此，在新产品的开发中，工程技术人员经常要查询已有的相关设计资料，通过这种方法来借鉴以往的设计方法和经验。工程图包涵了产品设计、加工、安装的详细信息，是制造行业在生产中使用的重要技术文件，如何才能有效地从大量的工程图中检索到类似产品的图纸资料，从而为新设计提供参考是一个具有实际意义的问题。 当前，计算机技术在产品设计中被广泛使用，尽管设计图纸的生成和保存方式都发生了显着的变化，但工程图的检索问题仍然没有被很好地解决。在基于内容的视觉信息检索技术和计算机数据管理技术研究中取得的研究成果为解决这个问题提供了有益的借鉴，使得快速查找所需的设计图纸成为可能。 本论文针对机械工程图的特点，利用已有的研究成果，对机械工程图检索中的有关问题进行了探索，提出了解决工程图图形检索问题的方法。 图形信息是工程图中的主要内容，本课题重点研究了机械工程图中的图形信息，提出了工程图检索系统的总体结构框图，对系统各模块进行了分析，设计了各模块的功能，编制程序实现了关键功能。 为了保证轮廓图形的完整，针对一些会破坏图形完整性的表示方法，分析了视图的特征，提出了对应的轮廓图形恢复方法。研究了CAD工程图形文件的数据存储方式和ObjectARX函数库的使用方法，使用ObjectARX接口函数库编制程序，实现了从AutoCAD图形文件中提取所需轮廓图形信息的功能。 通过研究机械工程图图形的结构特点，将复杂图形分解成为复合图形、链式图形和简单图形的分层结构形式。提出了复合图形、链式图形的提取算法，借鉴链式图形分解为简单图形的实现方法，将描述机件轮廓的复杂图形最终表示为叁种图形在二维空间的组合形式。 论文最后研究了如何有效地记录和组织图形描述信息，给出了图形的相似程度的评判方式及其数学表达形式，并提出了通过图形描述信息匹配来实现图形检索的策略。 上述研究工作发展了工程图计算机检索技术，提供了机械工程图图形检索的实现方法和步骤，为工程图图形检索技术向实际应用发展提供了参考。
刘睿[2]2015年在《机械工程图图形检索技术分析》文中研究指明在机械设计中对于类似的产品设计,可以对之前的经验进行有效地总结和利用,能够提高产品设计的质量,以及缩短设计的周期。而机械工程图非常有效的记录了机械工程的信息,但是,由于机械工程图的资源非常多,就必须用到机械工程图形检索技术,本文就机械工程图图形检索技术进行相关的分析和研究,以期为专业人士提供参考意见。
姜永林, 李勇, 何援军[3]1996年在《树结构参数化设计的搜索策略与算法》文中提出从机械工程图尺寸标注的特点出发，提出了一套新的参数化设计方法，并阐述了尺寸链中各级尺寸的搜索方法、尺寸驱动算法、中心线对称标注尺寸的搜索及尺寸驱动算法．
冯奂[4]2006年在《机械工程图中点划线、粗糙度和形位公差符号的识别技术研究》文中指出工程图纸识别是图像处理、模式识别和人工智能等多种学科的综合应用,直接面向企业需求,具有很高的理论意义和应用价值,是CAD领域的重要课题。经过多年研究,扫描工程图纸识别已经取得较大进展,部分实现像素到矢量的转换。但是,现有的工程图纸识别系统的矢量化结果是以孤立存在的图形基元(直线、圆弧、圆和字符等)为主,这种孤立图元结构的工程图识别结果缺乏矢量之间的逻辑关系、位置关系、拓扑结构关系和工程语义信息等,与高层次的工程图识别理解与智能重用相差较远。要全面实现工程图纸的识别理解与智能重用,完成二维模型到叁维模型的转变,就必须在矢量化基础上进一步识别出工程图中的各种图形符号。本文对点划线、粗糙度符号和形位公差符号的识别技术进行了深入的研究。 本文分析了现有的点划线识别算法,指出了其局限性,为了克服现有方法的缺陷,本文根据直线式点划线和圆弧式点划线的构造特点和语法规则,在矢量基础上,提出了一种基于关键图形特征的识别算法。该算法首先提取一条直线或一段圆弧,将它们作为点划线的关键元素:然后根据点划线的语法规则,由关键元素引导,逐步搜索其它构成元素。该算法摆脱了以往仅识别直线式点划线的模式,对圆弧组成的点划线也有了很好的识别,提高了该算法的通用性。针对半径较小的圆或圆弧,本文提出了一种圆的中心线识别算法,以适应点划线为一条直线的特殊情况,并提高了圆的中心线的识别率。 本文还分析了现有的粗糙度符号识别算法,指出了其局限性,为了克服现有方法的缺陷,本文根据机械工程图中粗糙度符号的特点,在矢量基础上,提出并实现了一种基于关键图形特征和标注字符相结合的识别算法。该方法包括3个步骤:首先寻找该类图形的关键元素:然后根据该类图形的具体构造语法规则,由关键元素引导、逐步搜索该类图形的其它结构元素;最后用字符信息来对该类图形的有效性做出判定。该算法除了可以识别直线式粗糙度符号外,还可以对基本粗糙度符号和圆型粗糙度符号进行识别,提高了粗糙疫符号的整体识别率,解决了粗糙度符号另外两种形状的识别问题,由于用字符信息加以辅助判断,该算法的适应性和容错性得到进一步提高,此外该算法还具有识别过程简单、快速等优点。 本文讨论了在工程图矢量化后对形位公差符号的识别工作。针对形位公差自身的特点和语法、语义规则,在矢量基础上,提出并实现了一种基于关键图形特
闵卫东, 唐泽圣, 唐龙[5]1994年在《工程图尺寸标注的网状文法》文中研究表明机械工程图尺寸标注的识别与理解是最终识别和理解机械工程图的基础．本文以国标ＧＢ４４５８—８４为基础，将尺寸标注分为２７种模式和４８种子模式，并给出了其数学描述．本文详细描述了尺寸标注的基于箭头匹配模式的网状文法．
姜华, 张新访, 王庆文, 周济, 余俊[6]1996年在《机械图形的智能识别》文中指出将人工智能应用于传统的机械图识别，采用面向对象的方法来表达几何知识。在图形的识别过程中采用了自底向上和自顶向下的方法以及分布式问题求解的策略。具有足够信息的局部图形区域被首先识别，并为下一步图形识别积累信息。当积累了足够的证据之后，机械图形实现从部分到整体的识别。
龚子华, 杨新民[7]2005年在《用DAO动态管理机械工程图库》文中研究说明简述了用DAO(Data Access Object)来存取数据库的基本方法,动态管理AUTOCAD二维工程图库,并引入集成系统与AUTOCAD 2000的接口,即时查看与编辑图形几何信息。
参考文献：
[1]. 机械工程图图形检索技术研究[D]. 赵庆军. 大连理工大学. 2004
[2]. 机械工程图图形检索技术分析[J]. 刘睿. 信息系统工程. 2015
[3]. 树结构参数化设计的搜索策略与算法[J]. 姜永林, 李勇, 何援军. 华东工业大学学报. 1996
[4]. 机械工程图中点划线、粗糙度和形位公差符号的识别技术研究[D]. 冯奂. 西北工业大学. 2006
[5]. 工程图尺寸标注的网状文法[J]. 闵卫东, 唐泽圣, 唐龙. 软件学报. 1994
[6]. 机械图形的智能识别[J]. 姜华, 张新访, 王庆文, 周济, 余俊. 机械工业高教研究. 1996
[7]. 用DAO动态管理机械工程图库[J]. 龚子华, 杨新民. 机械设计与制造. 2005