【技术实现步骤摘要】
一种数控机床复杂结构件加工特征识别方法及系统
[0001]本专利技术涉及计算机辅助制造
，尤其涉及的是一种数控机床复杂结构件加工特征识别方法及系统。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展，数控机床的应用越来越广泛，计算机辅助设计（CAD，Computer Aided Design）技术和计算机辅助制造（CAM，Computer Aided Manufacturing）技术的应用也越来越广泛。加工特征识别技术是实现CAD/CAM一体化的重要途径。
[0003]现有技术中，通常需要依靠人工经验来识别加工特征，即需要用户对工件（即结构件）的模型进行观察，并且一一人工识别各个加工特征并进行标注。现有技术的问题在于，通过人工识别各个加工特征并进行标注的方案不利于提高加工特征识别的效率。
[0004]因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种数控机床复杂结构件加工特征识别方法及系统，旨在解决现有技术中通过人工识别各个加工特征并进行标注的方案不利于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数控机床复杂结构件加工特征识别方法，其特征在于，所述数控机床复杂结构件加工特征识别方法包括：获取待识别结构件对应的结构件模型以及描述语句，其中，所述结构件模型是所述待识别结构件的三维模型；对所述描述语句进行语义提取并获得目标语义信息；根据所述目标语义信息和所述结构件模型获取所述待识别结构件对应的目标图像集合，其中，所述目标图像集合中包括多张目标结构件图像，各所述目标结构件图像是在不同视角对所述结构件模型采集获得的二维图像；根据所述结构件图像集合、所述目标语义信息以及预先训练好的加工特征识别模型对所述待识别结构件进行加工特征识别，获得所述待识别结构件对应的目标加工特征信息并输出。2.根据权利要求1所述的数控机床复杂结构件加工特征识别方法，其特征在于，所述描述语句包括优化描述语句和加工特征识别描述语句，所述目标语义信息包括优化描述信息和加工特征识别信息，所述对所述描述语句进行语义提取并获得目标语义信息，包括：根据预先训练好的第一语义识别模型，对所述优化描述语句进行语义识别，获得多个优化关键词，并将所述优化关键词作为所述优化描述信息；根据预先训练好的第二语义识别模型，对所述加工特征识别描述语句进行语义识别，获得多个加工特征识别关键词，并将所述加工特征识别关键词作为所述加工特征识别信息。3.根据权利要求2所述的数控机床复杂结构件加工特征识别方法，其特征在于，所述根据所述目标语义信息和所述结构件模型获取所述待识别结构件对应的目标图像集合，包括：根据所述优化关键词对所述结构件模型进行优化并获得目标结构件模型；在多个不同视角对所述目标结构件模型进行图像采集，获得所述目标结构件图像，其中，所述目标结构件图像的数目不小于4。4.根据权利要求3所述的数控机床复杂结构件加工特征识别方法，其特征在于，所述在多个不同视角对所述目标结构件模型进行图像采集，获得所述目标结构件图像，包括：获取所述目标结构件模型的最小包围盒，将所述最小包围盒的各个顶点和各个包围面中心点分别作为目标视点，其中，一个所述包围面中心点是所述最小包围盒的一个包围面的中心点；获取各所述包围面对应的模型面复杂度，根据所述模型面复杂度和预设的复杂度范围获取各所述包围面对应的视点数目，其中，一个所述包围面对应的模型面复杂度用于体现所述目标结构件模型与该包围面对应的一侧的模型表面起伏变化程度；根据各所述包围面对应的视点数目分别在各所述包围面均匀添加目标视点；将各所述目标视点与目标中心点的连线方向作为各所述目标视点的视角方向，根据各所述目标视点采集获取所述目标结构件图像，并标记各所述目标结构件图像的视点和视角，其中，所述目标中心点是所述目标结构件模型的中心点或所述最小包围盒的中心点。5.根据权利要求4所述的数控机床复杂结构件加工特征识别方法，其特征在于，一个所述包围面对应的模型面复杂度通过以下步骤计算：
根据预设的测量点数目获取所述包围面中的测量点，所述测量点均匀分布在所述包围面中；根据所述测量点获取测量线段，其中，所述测量线段的起点是所述测量点，所述测量线段的终点是所述目标结构件模型表面的一个点，且各所述测量线段所在的直线垂直于所述包围面；计算所述包围面对应的所有测量...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴承科，朱俊丞，刘祥飞，饶建波，徐洪健，安钊，王丽媛，余发国，
申请(专利权)人：中科航迈数控软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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