一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，包括以下步骤：获取零件模型数据集，提取其中的点云数据，并划分为训练集与测试集。该点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，与传统点云处理方法相比，采用启发式点云采样，结合点云数据的几何信息与拓扑信息，使点云数据表达的零件信息更丰富；基于纯分类方法无法区分同类零件的相似度，而纯表征方法无法凸显零件的语义信息的问题，本发明专利技术通过结合两种方法，使模型能够同时考虑零件的分类语义信息和表征信息，从而更加准确地计算零件之间的相似度，利用聚类算法实现嵌入表示的降维，减少了特征表示的维度，提高了模型的计算效率和存储效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体为一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法。

技术介绍

1、在cad/cam中，建模技术是将现实世界中的物体及其属性转化为计算机内部数字化表达的原理和方法，是定义在计算机内部表示的数字模型、数字信息以及图形信息的工具，是产品信息化的源头。建模特征被誉为cad/cam发展的里程碑，它作为产品开发过程中各种信息的载体，除了包含零件的几何拓扑信息外，还包含了涉及制造等过程所需要的一些非几何信息。

2、因此，建模特征包含丰富的工程语义，他是在更高层次上对几何形体上的凹腔、孔、槽等的集成描述；

3、step（standard for the exchange of product model data）全称是产品模型数据交换标准，自成为国际标准（iso10303）以来，step文件作为三维cad通用文本中间交换格式，在几何数据交互中起着重要作用。

4、特别地，step文件是一种用于描述brep（边界表示）模型数据的通用格式，能够精确地表示零件的几何和拓扑信息，使其在不同cad系统之间的交换和共享成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述步骤一中具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述步骤三中具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述其中N为点云采样点个数，B为批次；

5.根据权利要求4所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述步骤四中具体步骤如下：

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【技术特征摘要】

1.一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述步骤一中具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述步骤三中具体步骤如下：

4.根据权利要求3所述的一种点云分类及表示学习模型的零件相似度计算方法，其特征在于，所述其中n为点云采样点个数，b为批次；

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