一种基于型材的图纸识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于型材的图纸识别方法，包括：S1.获取铝型材CAD模图，并提取与铝型材CAD图纸相对应的数据信息；S2.基于行业业务规则，将提取的数据信息汇总归类，并生成可直接用于品质检测的铝型材CAD图纸；S3.对生成的铝型材CAD图纸进行处理，生成铝型材CAD图纸对应的ZFS数据格式文件。本发明专利技术大幅降低品质检测时模板制作的难度，不需要品质部门花费大量人力去制作检测模板的工作。人力去制作检测模板的工作。人力去制作检测模板的工作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于型材的图纸识别方法


[0001]本专利技术涉及图纸识别
，尤其涉及一种基于型材的图纸识别方法。

技术介绍

[0002]铝合金型材（下述简称为铝型材）作为建筑幕墙行业的主要材料之一，材料生产需求通过模具挤压，而模具的制作需要铝型材模图（下述简称CAD图纸）作为依据。但是目前幕墙行业铝型材没有标准化，一个铝材厂家会有成千上万的模图数据。
[0003]铝型材挤压成品需要基于CAD图纸进行品质检测，确保产品生产的尺寸公差、几何公差符合设计要求。
[0004]但是目前市场中常见的CAD图纸识别都是在质检设备中导入CAD图纸进行识别，这个识别过程时间较长，且不能达到批量处理；CAD图纸中包含了大量的有效信息，比如设计轮廓、尺寸标注、公差标准信息、未壁公差、未注圆角、产品信息、生产信息等，现有产品的CAD图纸识别算法都不能完整识别并作用于质量检测。
[0005]针对上述技术问题，本专利技术提出一种基于型材的图纸识别方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于型材的图纸识别方法，通过解析铝材型CAD图纸，基于CAD技术和人工智能识别算法快速且批量的处理图纸中的信息；通过业务规则，整合CAD图纸中的断面、标注、文字、公差、表格等信息，自动生成可直接用于品质检测的测量模板；提高品质检测模板制作效果，降低成本。
[0007]为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于型材的图纸识别方法，包括：S1.获取铝型材CAD模图，并提取与铝型材CAD图纸相对应的数据信息；具体包括：S11.获取待提取的铝型材CAD图纸中的模图，并构建铝型材CAD图纸中模图的提取模板；S12.基于构建的提取模板，采用智能识别算法批量识别铝型材CAD图纸中模图的有效图框，并筛选出有效框图中的主断面；S13.通过主断面的轮廓及行业业务规则筛选出主断面相关的标注数据；S14.根据主断面相关的标注数据，将主断面缩放为原始尺寸；S2.基于行业业务规则，将提取的数据信息汇总归类，并生成可直接用于品质检测的铝型材CAD图纸；S3.对生成的铝型材CAD图纸进行处理，生成铝型材CAD图纸对应的ZFS数据格式文件。
[0008]进一步的，所述步骤S11中构建铝型材CAD图纸中模图的提取模板具体为：读取铝型材CAD图纸中模图的图元信息，并使用图框智能识别算法识别出铝型材CAD图纸中模图的所有图框，根据图元信息和图框提取出铝型材CAD图纸中模图中所需的数
据信息，得到铝型材CAD图纸中模图的提取模板。
[0009]进一步的，所述步骤S12具体为：S121.根据提取模板过滤出铝型材CAD图纸中模图的有效图框，并根据有效图框过滤出有效图元；S122.根据过滤出的有效图元，搜索铝型材CAD图纸中模图的所有主断面；S123.根据搜索出的主断面，得到主断面的轮廓截面数据。
[0010]进一步的，所述步骤S13具体为：S131.检索与主断面相对应的所有局部详图；S132.获取详图的标注信息；S133.判断详图比例关系，并过滤详图中的无效标注；S134.根据详图和主断面的几何特征，确定详图到主断面的变换关系；S135.通过变换关系，将详图标注变换至主断面，完成标注信息。
[0011]进一步的，所述步骤S14具体为：S141.根据标注数据和主断面的位置关系为主断面匹配标注，并分析主断面的标注比例；S142.通过标注比例，将主断面缩放为原始尺寸。
[0012]进一步的，所述步骤S1中还包括：S15.根据提取模板和智能识别算法在有效图框中筛选出未标注的数据信息；S16.根据筛选出的数据信息自动对主断面添加相应的数据信息。
[0013]进一步的，所述步骤S15具体为：S151.采用文字识别算法识别铝型材CAD图纸中的注释信息，并分析注释信息中文字的语义信息；S152.将识别到的文字语义信息组织成业务信息数据。
[0014]进一步的，所述步骤S15中未标注的数据信息包括未标注公差、未标注壁厚、未标注圆角。
[0015]进一步的，所述步骤S2中将提取的数据信息汇总归类具体为：搜索铝型材CAD图纸中的表格信息，并基于表格信息筛选出几何公差表格以及业务信息表格，并提取几何公差以及业务信息，将提取的几何公差以及业务信息进行汇总归类。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：1、大幅降低品质检测时模板制作的难度，不需要品质部门花费大量人力去制作检测模板的工作；2、是实现自动检测的重要一环，从产品设计完成后即可以使用CAD图纸识别算法功能将模板进行识别入库，后期即可进行品质检测；3、由于模板信息都来源于CAD图纸，数据更准确、全面。
附图说明
[0017]图1是实施例一提供的一种基于型材的图纸识别方法流程图。
具体实施方式
[0018]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0019]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于型材的图纸识别方法。
[0020]实施例
[0021]本实施例提供一种基于型材的图纸识别方法，如图1所示，包括：S1.获取铝型材CAD模图，并提取与铝型材CAD图纸相对应的数据信息；S2.基于行业业务规则，将提取的数据信息汇总归类，并生成可直接用于品质检测的铝型材CAD图纸；S3.对生成的铝型材CAD图纸进行处理，生成铝型材CAD图纸对应的ZFS数据格式文件。
[0022]本实施例通过解析铝材型CAD图纸，基于CAD二开技术和人工智能识别算法快速且批量的处理图纸中的信息；通过业务规则，整合CAD图纸中的断面、标注、文字、公差、表格等信息，自动生成可直接用于品质检测的测量模板；提高品质检测模板制作效果，降低成本。
[0023]在步骤S1中，获取铝型材CAD模图，并提取与铝型材CAD图纸相对应的数据信息；具体包括：S11.获取待提取的铝型材CAD图纸中的模图，并构建铝型材CAD图纸中模图的提取模板；具体为：S111.通过C++语言和CAD二次开发技术，使用用户可以在CAD端识别图纸，并提取识别的铝型材CAD图纸中模图的图元信息，将提取的图元信息组织成RB树结构，以增加搜索效率，且通过C++语言和CAD二次开发技术使得整体操作简单快速；S112.根据CAD图纸框图的特征，使用图框智能识别算法识别出铝型材CAD图纸中模图的所有图框；图框智能识别算法是根据图框特征，分析图纸图元几何特征，识别出图框。
[0024]S113.根据预先设置的提取信息，根据图元外包盒的包含关系筛选出所有框图中的目标图框，根据目标图框，筛选出所需的目标图元；本实施例中提取信息设置包括：表格中业务字段信息、图表公差表格本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于型材的图纸识别方法，其特征在于，包括：S1.获取铝型材CAD模图，并提取与铝型材CAD图纸相对应的数据信息；具体包括：S11.获取待提取的铝型材CAD图纸中的模图，并构建铝型材CAD图纸中模图的提取模板；S12.基于构建的提取模板，采用智能识别算法批量识别铝型材CAD图纸中模图的有效图框，并筛选出有效框图中的主断面；S13.通过主断面的轮廓及行业业务规则筛选出主断面相关的标注数据；S14.根据主断面相关的标注数据，将主断面缩放为原始尺寸；S2.基于行业业务规则，将提取的数据信息汇总归类，并生成可直接用于品质检测的铝型材CAD图纸；S3.对生成的铝型材CAD图纸进行处理，生成铝型材CAD图纸对应的ZFS数据格式文件。2.根据权利要求1所述的一种基于型材的图纸识别方法，其特征在于，所述步骤S11中构建铝型材CAD图纸中模图的提取模板具体为：读取铝型材CAD图纸中模图的图元信息，并使用图框智能识别算法识别出铝型材CAD图纸中模图的所有图框，根据图元信息和图框提取出铝型材CAD图纸中模图中所需的数据信息，得到铝型材CAD图纸中模图的提取模板。3.根据权利要求2所述的一种基于型材的图纸识别方法，其特征在于，所述步骤S12具体为：S121.根据提取模板过滤出铝型材CAD图纸中模图的有效图框，并根据有效图框过滤出有效图元；S122.根据过滤出的有效图元，搜索铝型材CAD图纸中模图的所有主断面；S123.根据搜索出的主断面，得到主断面的轮廓截面数据。4.根据权利要求3所述的一种基于型材的图纸识别方法，其特征在于，所述步骤S13具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙显峰，陈中利，娄诣科，宣燕飞，
申请(专利权)人：杭州筑峰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：