基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置，涉及机械设计技术领域，包括确定设计需求信息，并将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据；基于预设的第一提取方式从所述第一三维点云数据提取第一特征；基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案；其中，第二三维点云数据基于历史机械设计方案确定。以此可以实现基于历史的设计方案的搜索，节约了设计人员设计方案的时间，提升了工作效率。升了工作效率。升了工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置


[0001]本专利技术涉及机械设计
，尤其是涉及一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置。

技术介绍

[0002]在机械设计领域，存在着大量的历史机械设计方案，当设计工程师拿到一个设计输入时，很多情况下都能在历史机械设计方案库里面寻找到完全满足或部分满足设计要求的历史机械设计方案。通过在已有历史机械设计方案的基础上进行设计，可以极大的降低设计工程师的工作量。如何从历史机械设计方案库中找到满足或部分满足设计输入的历史机械设计方案，传统的做法是基于大量的规则去判断，但是这种做法通用性较差。本方案通过机器学习方法，自动学习设计输入与历史机械设计方案之间的映射关系，从而帮助机械设计人员快速找到满足设计要求的历史机械设计方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置，以缓解了现有技术中存在的设计效率低的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法，包括：
[0005]确定设计需求信息，并将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据；
[0006]基于预设的第一提取方式从所述第一三维点云数据提取第一特征；
[0007]基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案；其中，所述第二三维点云数据基于历史机械设计方案确定。
[0008]在可选的实施方式中，所述设计需求信息包括工件数模、工艺信息以及设计偏好中的一项或多项。
[0009]在可选的实施方式中，所述机械设计方案为夹具的机械设计方案，所述设计需求信息包括车件数模、定位点信息以及焊点信息；所述将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据的步骤包括：
[0010]对所述车件数模进行格式转换；针对转换后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采样，得到所述车件数模的三维点云数据；
[0011]将所述定位点信息以及所述焊点信息中的定位点以及焊点替换为预设体；针对替换后的定位点信息以及替换后的所述焊点信息按照预设的采样算法进行采样，得到所述定位点信息的三维点云数据和所述焊点信息的三维点云数据；
[0012]其中，所述第一三维点云数据包括所述车件数模的三维点云数据、所述定位点信息的三维点云数据和所述焊点信息的三维点云数据。
[0013]在可选的实施方式中，针对转换后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采
样，得到所述车件数模的三维点云数据的步骤，包括：
[0014]针对转换后的所述车件数模，以及所述定位点信息，按照预设的裁剪规则进行裁剪；其中，所述预设的裁剪规则包括保留所述定位点周围指定范围内的区域。
[0015]针对裁剪后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采样，得到所述车件数模的三维点云数据。
[0016]在可选的实施方式中，所述提取方式包括基于预先训练的卷积神经网络模型进行提取，所述预设的第一提取方式与所述预设的第二提取方式相同或不同。
[0017]在可选的实施方式中，基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案的步骤，包括：
[0018]依次从至少一个历史设计方案中选择当前历史设计方案，并针对每个所述当前历史设计方案执行如下步骤，确定与所述第一特征的匹配度，以便于基于所述第二特征与所述第一特征的匹配度确定所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案：
[0019]将所述当前历史设计方案转换为第二三维点云数据；
[0020]基于所述预设的第二提取方式从所述第二三维点云数据中提取得到第二特征；
[0021]将所述第一特征和所述第二特征输入预先训练的全连接神经网络模型中，输出为匹配度。
[0022]在可选的实施方式中，在确定设计需求信息的步骤之前，所述方法还包括：
[0023]确定训练样本集，所述训练样本集中包括正样本和负样本，所述正样本包括设计需求信息样本以及符合所述设计需求信息样本要求的机械设计方案，所述负样本包括设计需求信息样本以及不符合所述设计需求信息样本要求的机械设计方案；
[0024]基于所述训练样本集对所述卷积神经网络模型和所述全连接神经网络模型进行训练，得到训练好的所述卷积神经网络模型和训练好的所述全连接神经网络模型。
[0025]第二方面，本专利技术实施例提供一种基于三维点云的机械设计方案搜索装置，包括：
[0026]转换模块，用于确定设计需求信息，并将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据；
[0027]提取模块，用于基于预设的第一提取方式从所述第一三维点云数据提取第一特征；
[0028]匹配模块，用于基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案；其中，所述第二三维点云数据基于历史机械设计方案确定。
[0029]第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器以及处理器；所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述前述实施方式任一项所述的方法的步骤。
[0030]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述前述实施方式任一项所述的方法。
[0031]本专利技术提供的本专利技术实施例提供一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法及装置。确定设计需求信息，并将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据；基于预设的第一提取方式从所述第一三维点云数据提取第一特征；基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案；其中，所述第二三维点云数据基于历史机械设计方案确定。以此可以实现基于历史的设计方案为搜索，从而节约了设计人员设计方案的时间，同时在一定程度上避免了设计人员重复设计的工作量，提升的工作效率。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1为本申请实施例提供的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的机械设计方案搜索方法，其特征在于，包括：确定设计需求信息，并将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据；基于预设的第一提取方式从所述第一三维点云数据提取第一特征；基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所述第一特征匹配成功的第二特征所对应的历史设计方案为所述设计需求信息所对应的输出机械设计方案；其中，所述第二三维点云数据基于历史机械设计方案确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设计需求信息包括工件数模、工艺信息以及设计偏好中的一项或多项。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机械设计方案为夹具的机械设计方案，所述设计需求信息包括车件数模、定位点信息以及焊点信息；所述将所述设计需求信息转换为第一三维点云数据的步骤包括：对所述车件数模进行格式转换；针对转换后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采样，得到所述车件数模的三维点云数据；将所述定位点信息以及所述焊点信息中的定位点以及焊点替换为预设体；针对替换后的定位点信息以及替换后的所述焊点信息按照预设的采样算法进行采样，得到所述定位点信息的三维点云数据和所述焊点信息的三维点云数据；其中，所述第一三维点云数据包括所述车件数模的三维点云数据、所述定位点信息的三维点云数据和所述焊点信息的三维点云数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，针对转换后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采样，得到所述车件数模的三维点云数据的步骤，包括：针对转换后的所述车件数模，以及所述定位点信息，按照预设的裁剪规则进行裁剪；其中，所述预设的裁剪规则包括保留所述定位点周围指定范围内的区域；针对裁剪后的所述车件数模按照预设的采样算法进行采样，得到所述车件数模的三维点云数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取方式包括基于预先训练的卷积神经网络模型进行提取，所述预设的第一提取方式与所述预设的第二提取方式相同或不同。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征与基于所述预设的第二提取方式从至少一个第二三维点云数据中分别提取的至少一个第二特征进行匹配，确定与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泳荣，宋叶未，李鲲，
申请(专利权)人：上海设序科技有限公司，
类型：发明
国别省市：