一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法及系统，包括：获取产品制造工艺相关的数据库文件

【技术实现步骤摘要】
一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法及系统


[0001]本专利技术属于知识图谱构建
，具体地涉及一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法及系统
。

技术介绍

[0002]制造是指被加工对象不间断地通过生产设备和一系列的加工装置使原材料进行化学或物理变化
、
最终得到产品的过程，其中包含了大量的专业术语，例如线切割
、
冲压
、
车
、
铣
、
刨
、
磨等
。
产品实际制造过程产生大量制造工艺数据，数据类型复杂，格式多样，数据多以结构化与非结构化形式存储
。
[0003]知识图谱是结构化表示知识的一种方法，它以图的形式来描述客观事实及它们之间的联系
。
从本质上来看，知识图谱是一种描述实体
、
实体属性与实体关系的大型语义网络，其中的节点可以代表实体和属性，边可以代表关系
。
[0004]在之前的制造工艺知识图谱构建中，各类实体往往来源于原始数据库中的结构化数据和非结构化数据中的文本数据，知识图谱中的工件类和特征类实体往往也基于文本数据创建，忽略了三维
CAD
模型和图纸数据
。
企业在长期产品制造过程中产生大量的三维
CAD
模型和图纸，这些现存的模型中包含着大量有价值的信息，对于未来产品的工艺设计有着重要的启发作用
。
因此工件的三维
CAD<br/>模型和图纸数据是整个制造工艺数据的基础，基于制造工艺数据中的文本数据难以全面精确地创建工件及其特征类实体，容易造成工件和特征信息的缺损或错误，导致最终构建的知识图谱可利用性不高
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的上述问题，本专利技术的目的在于提供一种面向包含三维
CAD
模型和图纸数据的制造工艺数据的知识图谱构建方法
、
装置
、
系统及介质
。
[0006]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，包括以下步骤：
[0007]S1
：获取产品制造工艺数据资料，建立原始资料数据库；
[0008]S2
：基于原始资料数据库中的制造工艺数据，结合制造工艺领域的专家知识建立本体模型，构建知识图谱模式层及各类实体的关键字词典；
[0009]S3
：根据知识图谱模式层，利用数据抽取模型提取原始资料数据库中制造工艺数据，构建知识图谱数据层；
[0010]S4
：把知识图谱模式层和知识图谱数据层结合起来构建知识图谱，把抽取到的
RDF
三元组输入到图数据库中，存储知识图谱并可视化展示
。
[0011]步骤
S1
中，所述产品制造工艺数据资料包括：以工艺数据库文件形式表示的结构化数据，以文本形式表示的非结构化数据
。
[0012]所述
S2
：基于原始资料数据库中的制造工艺数据，结合制造工艺领域的专家知识建立本体模型，构建知识图谱模式层及各类实体的关键字词典，包括以下步骤：
[0013]S2.1
：将原始资料数据库中的制造工艺数据分为六类：工件数据
、
特征数据
、
制造设备数据
、
制造方法数据
、
工艺装备数据以及语义关系数据；
[0014]S2.2
：根据原始数据库中数据分类结果，结合专家知识和制造工艺数据库实体类型，建立本体模型；
[0015]S2.3
：通过本体模型的方式构建知识图谱的模式层，以描述实体类及之间的关系
。
[0016]所述
S2.2
：根据原始数据库中数据分类结果，然后结合专家知识和企业现有制造工艺数据库实体类型，建立本体模型，包括以下步骤：
[0017]将六类数据抽象为六大类，其中工件数据
、
特征数据
、
制造设备数据
、
制造方法数据
、
工艺装备数据以及语义关系数据依次对应：工件类
、
特征类
、
设备类
、
工艺类
、
工装类
、
关系类，任意一类根据需要设定子类；建立六类实体的关键字词典，词典包括标准关键字及其同义词；
[0018]类的属性包括类属性和实例属性，类属性为各类及其子类共享，所有实例共享对应的类属性，实例属性仅为各个实例所有
。
[0019]所述知识图谱的模式层的本体模型形式化表达为：
[0020]KGPattern
＝
{Entity∪Relation}
[0021]Entity
＝
{W∪F∪M∪O∪E}
[0022]Relation
＝
{(W
i
，
consist_of
，
W
j
)∪(W
i
，
consist_of
，
F
j
)∪(W
i
，
consist_of
，
O
j
)U(O
i
，
[0023]consist_of
，
O
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
F
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
M
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
E
j
)∪(O
i
，
order
，
O
j
)∪(W
i
，
assemble
，
O
j
，
assemble
，
W
j
)∪}
[0024]以上式子中：
KGPattern
指知识图谱模式层的形式化表达模型，
Entity
指模式层描述的实体集合，
Relation
指模式层描述的关系集合；
W
表示工件类，
F
表示特征类，
M
表示设备类，
O
表示工艺类，
E
表示工装类，
R
表示关系类；语义关系包括
consist_of、order、assemble
；其中，
consist_of
表示包含，...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
：获取产品制造工艺数据资料，建立原始资料数据库；
S2
：基于原始资料数据库中的制造工艺数据，结合制造工艺领域的专家知识建立本体模型，构建知识图谱模式层及各类实体的关键字词典；
S3
：根据知识图谱模式层，利用数据抽取模型提取原始资料数据库中制造工艺数据，构建知识图谱数据层；
S4
：把知识图谱模式层和知识图谱数据层结合起来构建知识图谱，把抽取到的
RDF
三元组输入到图数据库中，存储知识图谱并可视化展示
。2.
根据权利要求1所述的一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，其特征在于，步骤
S1
中，所述产品制造工艺数据资料包括：以工艺数据库文件形式表示的结构化数据，以文本形式表示的非结构化数据
。3.
根据权利要求1所述的一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，其特征在于，所述
S2
：基于原始资料数据库中的制造工艺数据，结合制造工艺领域的专家知识建立本体模型，构建知识图谱模式层及各类实体的关键字词典，包括以下步骤：
S2.1
：将原始资料数据库中的制造工艺数据分为六类：工件数据
、
特征数据
、
制造设备数据
、
制造方法数据
、
工艺装备数据以及语义关系数据；
S2.2
：根据原始数据库中数据分类结果，结合专家知识和制造工艺数据库实体类型，建立本体模型；
S2.3
：通过本体模型的方式构建知识图谱的模式层，以描述实体类及之间的关系
。4.
根据权利要求3所述的一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，其特征在于，所述
S2.2
：根据原始数据库中数据分类结果，然后结合专家知识和企业现有制造工艺数据库实体类型，建立本体模型，包括以下步骤：将六类数据抽象为六大类，其中工件数据
、
特征数据
、
制造设备数据
、
制造方法数据
、
工艺装备数据以及语义关系数据依次对应：工件类
、
特征类
、
设备类
、
工艺类
、
工装类
、
关系类，任意一类根据需要设定子类；建立六类实体的关键字词典，词典包括标准关键字及其同义词；类的属性包括类属性和实例属性，类属性为各类及其子类共享，所有实例共享对应的类属性，实例属性仅为各个实例所有
。5.
根据权利要求3所述的一种面向多模态数据的制造工艺知识图谱构建方法，其特征在于，所述知识图谱的模式层的本体模型形式化表达为：
KGPattern
＝
{Entity∪Relation}Entity
＝
{W∪F∪M∪O∪E}Relation
＝
{(W
i
，
consist_of
，
W
j
)∪(W
i
，
consist_of
，
F
j
)∪(W
i
，
consist_of
，
O
j
)U(O
i
，
consist_of
，
O
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
F
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
M
j
)∪(O
i
，
consist_of
，
E
j
)∪(O
i
，
order
，
O
j
)∪(W
i
，
assemble
，
O
j
，
assemble
，
W
j
)∪}
以上式子中：
KGPattern
指知识图谱模式层的形式化表达模型，
Entity
指模式层描述的实体集合，
Relation
指模式层描述的关系集合；
W
表示工件类，...

【专利技术属性】
技术研发人员：于子淳，王宇，王挺，曾鹏，邵一凡，武琼，
申请(专利权)人：沈阳智能机器人创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：