本申请公开了一种零件加工特征识别方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息；将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征；识别所述规则描述特征对应的零件类型，并将识别出的所述零件类型作为所述待识别零件模型的零件类型。本申请提供的技术方案，能够提高复杂特征识别的效率、准确率以及可识别特征的数量。以及可识别特征的数量。以及可识别特征的数量。
【技术实现步骤摘要】
一种零件加工特征识别方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及零件加工特征识别
，具体涉及一种零件加工特征识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]相关技术中，对加工特征识别的识别方法主要采用基于属性邻接图的匹配方法，但是对于一些较为复杂的特征很难进行识别，因此在工程应用中往往需要有经验的用户进行人工识别，标注未识别的复杂特征。对于复杂的零件模型，人工识别所占用的时间往往要大于匹配方法所识别的时间。此外，不同技术人员的人工识别存在误差，这种误差往往会直接影响到后续的加工。
[0003]因此，需要另一种能够识别复杂特征的特征识别方法，缩短人工识别所用时间以提高特征识别的效率和准确率。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施方式提供了一种零件加工特征识别方法、装置及电子设备，能够提高复杂特征识别的效率和准确率。
[0005]本申请一个实施方式提供一种零件加工特征识别方法，所述方法包括：接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息；将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征；识别所述规则描述特征对应的零件类型，并将识别出的所述零件类型作为所述待识别零件模型的零件类型。
[0006]在一个实施方式中，在接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息之前，所述方法还包括：获取待识别零件模型，并利用预设系统判断所述待识别零件模型的零件类型；若所述预设系统无法识别所述待识别零件模型的零件类型，生成语义提示信息，以引导用户基于所述语义提示信息输入所述语义描述信息。
[0007]在本实施方式中，若所述预设系统判断出所述待识别零件模型的零件类型，将识别出零件类型的零件模型输出。
[0008]在一个实施方式中，所述将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征，包括：提取各条语义描述信息的描述特征，针对提取的描述特征，在语义规则库生成对应的标准语义描述信息；将所述标准语义描述信息按照SWRL规则转换为规则描述特征，所述规则描述特征存储于语义规则库中。
[0009]在一个实施方式中，所述识别所述规则描述特征对应的零件类型按以下方式进行识别：对所述语义规则库中的历史规则描述特征进行搜寻，以搜寻出组成所述规则描述特征的历史规则描述特征；将搜寻出的历史规则描述特征所对应的零件类型的组合，作为所述规则描述特征对应的零件类型。
[0010]在本实施方式中，若所述语义规则库中的没有组成所述规则描述特征的历史规则描述特征，对所述规则描述特征按照SWRL规则，对加工特征所包括的面/边以及所述的面/
边之间的拓扑关系，生成新的规则描述特征，对所述新的规则描述特征生成对应的新的标准语义描述信息，将所述新的规则描述特征与所述新的标准语义描述信息进行关联，并将关联的所述新的规则描述特征和所述新的标准语义描述信息更新到语义数据库。
[0011]在本实施方式中，所述方法还包括：将加工特征所包括的面/边以及所述的面/边之间的拓扑关系所确定的零件模型作为所述规则描述特征对应的零件类型。
[0012]本申请实施方式提供的加工特征识别方法，通过对待识别的零件模型进行语义描述，并按照特定的规则对语义描述信息转换为规则描述特征，以规则描述特征对应的零件类型作为零件模型的零件类型，在对具有复杂特征的类型的零件模型进行识别时，不用人员对识别不出的复杂特征进行几何信息的标定，避免了由于人员对复杂特征进行几何信息标定时，由于人员的技术水平问题导致的误差，从而提高了复杂特征识别的效率和准确率，并且提高了可识别特征的数量。
[0013]本申请一个实施方式提供一种零件加工特征识别装置，所述装置包括：语义描述接收单元，用于接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息；规则描述特征转换单元，用于将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征；零件类型识别单元，用于识别所述规则描述特征对应的零件类型，并将识别出的所述零件类型作为所述待识别零件模型的零件类型。
[0014]本申请一个实施方式提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述零件加工特征识别方法。
[0015]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述零件加工特征识别方法。
附图说明
[0016]通过参考附图会更加清楚的理解本申请的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本申请进行任何限制，在附图中：
[0017]图1示出了本申请一个实施方式中零件加工特征识别方法步骤示意图；
[0018]图2(a)示出了本申请一个实施方式中一个组合孔特征的正视图；
[0019]图2(b)示出了本申请一个实施方式中一个组合孔特征的立体图；
[0020]图3示出了本申请一个实施方式中零件加工特征识别装置的功能模块示意图；
[0021]图4示出了本申请一个实施方式中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为使本申请实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。
[0023]如图1所示，本申请一个实施方式提供一种零件加工特征识别方法，该方法可以应用于特征识别规则系统中，或者也可以应用于运行有该特征识别规则系统的电子设备中。所述方法可以包括以下步骤。
[0024]S1：接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息。
[0025]在本实施方式中，待识别零件模型可以是尚未进行零件类型辨别的零件模型。针对该待识别零件模型，用户可以通过自身对零件结构的认知，向特征识别规则系统中输入一条或者多条语义描述信息。该语义描述信息可以是从组成待识别零件模型的面与面之间的连接关系以及面的特点等方面来对待识别零件模型进行描述的自然语句，也可以是组成零件模型的各个加工特征对零件模型进行描述的自然语句。例如，该自然语句可以是加工特征f含面x和面y，面x是圆柱面、面y是球面，面x和相邻面a凸连接且面x和面y凹连接。
[0026]在一个实施方式中，考虑到特征识别规则系统可以对结构比较简单的零件模型直接进行识别，而无需用户输入语义描述信息。鉴于此，在特征识别规则系统接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息之前，特征识别规则系统可以获取待识别零件模型，并利用预设系统判断所述待识别零件模型的零件类型。
[0027]在实际应用中，该预设系统可以是基于简单结构的零件模型训练得到的系统。例如，可以对沉头孔、通孔等零件模型的特征进行提取，并通过神经网络，对提取的特征进行训练，从而得到能够辨别简单结构的零件模型的预设系统，通常而言，该预设系统可以专用于辨别简本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种零件加工特征识别方法，其特征在于，所述方法包括：接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息；将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征；识别所述规则描述特征对应的零件类型，并将识别出的所述零件类型作为所述待识别零件模型的零件类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收针对待识别零件模型输入的一条或者多条语义描述信息之前，所述方法还包括：获取待识别零件模型，并利用预设系统判断所述待识别零件模型的零件类型；若所述预设系统无法识别所述待识别零件模型的零件类型，生成语义提示信息，以引导用户基于所述语义提示信息输入所述语义描述信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述预设系统判断出所述待识别零件模型的零件类型，将识别出零件类型的零件模型输出。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各条所述语义描述信息按照指定规则转换为规则描述特征，包括：提取各条语义描述信息的描述特征，针对提取的描述特征，在语义规则库生成对应的标准语义描述信息；将所述标准语义描述信息按照SWRL规则转换为规则描述特征，所述规则描述特征存储于语义规则库中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述识别所述规则描述特征对应的零件类型按以下方式进行识别：对所述语义规则库中的历史规则描述特征进行搜寻，以搜寻出组成所述规则描述特征的历史规则描述特征；将搜寻出的历史规则描述特征所对应的零件类型的组合，作为所述规则描述特征对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥瑞，程少杰，吴超，
申请(专利权)人：上海优集工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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