【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数控机床相关，更具体地，涉及一种用于机床组件三角网格模型的特征识别方法及系统。
技术介绍
1、数控机床作为工业生产中的关键设备之一，广泛应用于金属加工、零部件加工和装配等领域。在机床的操作过程中，如果发生碰撞事件，可能导致机床受损、工件损坏甚至人身安全事故发生。当前实时碰撞检测算法是基于机床组件的基元模型开发的，需要将机床组件的三角网格(stl)模型转换为由长方体、圆柱和球三种基元组成的基元模型。为了能够将机床组件的stl模型自动分解为基元模型，首先需要有一种识别机床组件stl模型中基元特征的算法。
2、迄今为止，已出现了许多深度学习网络用于模型的特征识别，比如pointnet和pointnet++等，但这些网络通常仅适用于点云或体素模型的输入，且在机床模型上的正确率较低，到目前为止，还缺少一种高效的针对机床组件stl模型的特征识别算法。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种用于机床组件三角网格模型的特征识别方法及系统，解决特征...
【技术保护点】
1.一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，所述利用该法矢量夹角的大小判断相邻三角面是否属于一个平面为：当所述法矢量夹角小于预设平面划分阈值时，相邻三角面属于一个平面。
3.如权利要求1或2所述的一种用于机床组件三角网格模型的特征识别方法，其特征在于，所述平面特征面中曲面小平面按照下列步骤筛选：
4.如权利要求3所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，所述圆柱帽平面的获取按照下列步骤进
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【技术特征摘要】
1.一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，所述利用该法矢量夹角的大小判断相邻三角面是否属于一个平面为：当所述法矢量夹角小于预设平面划分阈值时，相邻三角面属于一个平面。
3.如权利要求1或2所述的一种用于机床组件三角网格模型的特征识别方法，其特征在于，所述平面特征面中曲面小平面按照下列步骤筛选：
4.如权利要求3所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，所述圆柱帽平面的获取按照下列步骤进行；
5.如权利要求4所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，其特征在于，所述曲面特征面的划分方式为：相邻三角面之间的法矢量夹角小于预设曲面划分阈值，则该相邻三角面在同一个曲面上，遍历所有待处理三角面即获得所有的曲面特征面。
6.如权利要求4所述的一种用于机床组件三角网格模型中特征面的划分方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨建中，张诚挚，朱万强，任羿帆，柯于锋，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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