發(fā)布時(shí)間：2020-07-23 22:33

【摘要】：工程圖紙是機(jī)械行業(yè)重要的技術(shù)資料,凝結(jié)著科研人員大量的智慧與心血,對(duì)其進(jìn)行智能識(shí)別與三維重建可以有效發(fā)掘與保護(hù)其上所載信息。三維重建課題雖然已經(jīng)被提出了40余年,但其依然存在效率低、準(zhǔn)確性差與模型有歧義等問(wèn)題。三維重建課題雖已取得豐碩成果,但仍存在一定的局限性:大多數(shù)的研究是基于dxf與dwg文件,而所需轉(zhuǎn)化的常為紙質(zhì)圖紙;大多數(shù)研究所需條件苛刻且需要專(zhuān)門(mén)的系統(tǒng)與具有強(qiáng)大運(yùn)算能力的計(jì)算機(jī);對(duì)新方法新技術(shù)應(yīng)用不多。針對(duì)上述問(wèn)題本文以法蘭零件為例,提出一種基于工圖圖像的法蘭零件重建方法。方法以工程圖紙為研究對(duì)象,對(duì)其進(jìn)行掃描、降噪、分割與細(xì)化等處理,然后采用Harris角點(diǎn)識(shí)別算法與Hough圓檢測(cè)算法提取并統(tǒng)計(jì)其上特征。并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別并提取零件重建的必要參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)了法蘭模型的三維重建。(1)文章詳細(xì)介紹了工程圖紙的計(jì)算機(jī)讀取過(guò)程,以及掃描所得光柵圖像的灰度化與降噪方法。描述并分析了傳統(tǒng)降噪算法與NL-means算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了NL-means算法用于工程圖紙降噪的可行性。(2)文章介紹了傳統(tǒng)定位算法,詳細(xì)描述了LSD直線檢測(cè)算法的原理,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于LSD直線檢測(cè)的工程圖紙字符定位方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了其可行性。介紹了經(jīng)典字符識(shí)別算法與深度信念網(wǎng)絡(luò),并采用DBN對(duì)工程圖紙字符進(jìn)行識(shí)別。(3)本文依據(jù)圖像的可加原理對(duì)圖像進(jìn)行處理,獲得了較易分割的圖像。文章描述了Otsu法與最大熵法分割法的基本原理并且詳細(xì)介紹了FOA與BA算法。在此基礎(chǔ)上提出了基于群智能算法的工程圖紙分割方法,可以快速精準(zhǔn)分割工程圖紙。(4)對(duì)法蘭零件進(jìn)行深入研究,介紹了法蘭零件的特點(diǎn)及用途。對(duì)三維建模軟件SolidWorks做了詳細(xì)介紹,詳細(xì)描述了其參數(shù)化建模的具體步驟。分析了Harris角點(diǎn)識(shí)別的基本原理,并利用其對(duì)法蘭零件圖紙進(jìn)行識(shí)別,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可準(zhǔn)確獲取角點(diǎn)信息。分析了Hough圓檢測(cè)的基本原理,并利用其對(duì)法蘭零件圖紙進(jìn)行識(shí)別,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,可準(zhǔn)確獲取圓信息。描述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理以及利用MATLAB軟件搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)過(guò)程與步驟。在此基礎(chǔ)上采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)法蘭零件的工程圖紙進(jìn)行識(shí)別,獲取了法蘭零件的重建信息。并以此為依據(jù)通過(guò)SolidWorks的參數(shù)化建模功能對(duì)法蘭零件進(jìn)行三維重建。綜上所述:本文利用圖像處理、特征識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)的技術(shù)及成果提出了一種法蘭零件的三維重建方法。一定程度上提高了重建效率與精度;本文以紙質(zhì)圖紙為研究對(duì)象一定程度上拓寬了三維重建的實(shí)際應(yīng)用范圍;本文以MATLAB與SolidWorks為平臺(tái)不需要設(shè)計(jì)專(zhuān)門(mén)的系統(tǒng)或平臺(tái),有利于二維轉(zhuǎn)三維的實(shí)現(xiàn)與推廣。實(shí)驗(yàn)證明本文方法可有效且快速的重建法蘭零件三維模型,為工程圖紙的三維重建提供了新思路與方法,對(duì)后續(xù)研究有一定的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TH126
【圖文】：

一般來(lái)說(shuō)通過(guò)主視、俯視與側(cè)視三個(gè)方向的投影既可以清楚準(zhǔn)確的表達(dá)零件的結(jié)構(gòu)與尺寸。圖1.1 是三維模型平行正投影視圖的示意圖，零件的三維圖形如圖 1.1 左側(cè)所示，分別向零件的后、右與下面做投影，得到的投影視圖展開(kāi)圖如圖 1.1 右側(cè)所示，同一零件的投影視圖滿足“寬相等，高平齊，長(zhǎng)對(duì)正”的投影原則。

（a）噪聲工圖 （b）中值濾波后圖 2.1 噪聲工圖中值濾波前后對(duì)比圖NL-Means 算法與傳統(tǒng)算法相比它可以有效的應(yīng)用圖像的冗余信息進(jìn)行降噪，這使得其可以有效的去除高斯噪聲，并且可以較好的保護(hù)圖像細(xì)節(jié)免于模糊。與傳統(tǒng)的圖像降噪算法例如中值濾波、均值濾波與雙線性濾波等相比，NL-Means 算法應(yīng)用的是圖像全局信息而不是局部信息，其基本原理是首先建立圖像塊，然后以圖像塊為單位遍歷整個(gè)圖像，在遍歷的過(guò)程中尋找相似的塊，然后求取這些塊的均值賦給要處理的像素。但是事實(shí)上如果要采用這種全域搜索的方法，則這一算法的效率是極低的，如果計(jì)算一個(gè) 256*256 的圖像則需要幾分鐘的時(shí)間，占用較大的電腦內(nèi)存。

2.1 噪聲工圖中值濾波前后對(duì)比法相比它可以有效的應(yīng)用圖噪聲，并且可以較好的保護(hù)、均值濾波與雙線性濾波等信息，其基本原理是首先建過(guò)程中尋找相似的塊，然后求采用這種全域搜索的方法，像則需要幾分鐘的時(shí)間，占

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