一种基于视觉分析的图像生成方法及系统与流程

本发明涉及图像处理与计算机辅助设计领域，具体而言，涉及一种基于视觉分析的图像生成方法及系统。

背景技术：

1、在机械产品设计与制造领域，利用计算机系统对二维设计输入图像进行分析并生成三维实体模型已成为普遍做法。这类系统能够接收工程师提供的标准化平面图纸，如零件的正面图、侧面图和剖面图，通过识别几何特征并自动生成对应的三维实体模型，进而导入虚拟模拟环境进行装配检查、运动分析或初步强度评估，显著提高了设计初期验证概念的效率。

2、然而，在实际设计工作中，特别是在概念设计阶段或需要快速修改现有产品时，工程师往往提供非标准化、低精度的二维设计输入图像，例如手绘草图、扫描的旧版蓝图或带有随意标注的打印件。这些非标准化视觉输入可能存在线条不清晰、不连续、笔误、污渍、折痕以及尺寸标注不规范或模糊不清等问题。当现有系统处理这类图像时，其几何特征识别功能面临挑战，可能导致错误判断或无法正确连接几何元素，从而生成存在几何偏差甚至无法形成有效实体的三维模型，迫使工程师花费大量时间进行手动修正，反而降低了整体效率。

3、即便系统通过图像预处理和深度学习技术解决了基本的几何形态识别问题，能够从模糊、不完整的视觉输入中提取相对准确的几何信息并生成大致正确的三维几何体，但这些二维图纸或草图，即使几何信息相对完整，也极少包含关于材料属性、表面处理、制造公差或装配配合等关键物理属性的详细信息。例如，一张草图可能清晰描绘了齿轮的几何形状，但不会直接说明其材料、硬度要求或配合精度。系统在生成三维模型时，只能得到一个纯粹的几何体，缺乏这些对于后续力学模拟、热学分析、疲劳寿命预测或装配间隙分析至关重要的物理参数。这种物理属性层面的信息缺失，使得生成的三维模型在虚拟模拟环境中的应用价值大打折扣，因为没有具体的物理属性，模拟结果将是泛泛的，无法反映真实产品的性能，从而无法提供工程师所需的精细化、定量化分析结果。

4、针对上述问题，现有技术亟需改进。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于视觉分析的图像生成方法及系统，旨在解决现有技术中在处理非标准化二维设计输入图像时，难以准确识别几何特征并生成有效三维模型，以及生成的三维模型缺乏关键物理属性信息，导致在虚拟模拟环境中应用价值受限的问题。

2、本技术的技术方案如下：

3、第一方面，本技术公开了一种基于视觉分析的图像生成方法，包括以下步骤：

4、获取非标准化二维设计输入图像；

5、对非标准化二维设计输入图像进行图像预处理，并从预处理后的图像中提取二维几何轮廓特征；

6、根据二维几何轮廓特征，识别构件的几何形态以及构件的宏观物理属性描述信息；

7、根据几何形态，构建构件的初始三维几何模型；

8、根据几何形态以及宏观物理属性描述信息，确定构件的功能定位与使用环境；

9、基于功能定位与使用环境，获取构件的性能要求，并对性能要求进行重要性排序；

10、基于功能定位、使用环境以及性能要求，推导构件的物理参数；

11、校验物理参数之间的一致性与工程合理性，并根据校验结果对物理参数进行调整；

12、将调整后的物理参数集成至初始三维几何模型，以生成用于虚拟仿真的三维实体模型，并将三维实体模型作为虚拟仿真的输入。

13、通过该技术方案，能够有效处理非标准化二维设计输入图像，不仅能准确识别几何特征并构建初始三维模型，还能进一步推导和集成关键物理参数，生成具备物理属性的三维实体模型，从而显著提升虚拟仿真的准确性和应用价值，解决了现有技术中三维模型缺乏物理属性信息的问题。

14、进一步地，本技术还提出，基于功能定位、使用环境以及性能要求，推导构件的物理参数的步骤包括：

15、根据宏观物理属性描述信息、功能定位、使用环境以及性能要求，从工程数据库中提取构件的初始力学参数、初始物理参数以及初始表面残余压应力；

16、解析构件在使用环境下的工作循环条件，其中工作循环条件包括循环载荷的幅值、循环载荷的频率、周期性温度波动的范围以及周期性温度波动的频率；

17、根据解析出的循环载荷和周期性温度波动，预测构件内部残余压应力随工作循环次数的松弛过程，得到残余应力松弛演进结果；

18、基于残余应力松弛演进结果，调整构件的疲劳极限，以反映构件在长期运行中抗疲劳能力的下降；

19、校验调整后的疲劳极限是否满足构件的性能要求。

20、通过该技术方案，能够通过综合考虑多种因素，更精确地推导构件的物理参数，特别是通过预测残余应力松弛过程并调整疲劳极限，使得对构件长期运行中抗疲劳能力的评估更加准确，从而提高了物理参数推导的可靠性和工程实用性。

21、更加具体的，在一些实施方案中，校验调整后的疲劳极限是否满足构件的性能要求的步骤包括：

22、设定疲劳极限的安全阈值；

23、当调整后的疲劳极限低于安全阈值时，发出疲劳风险预警；

24、根据疲劳风险预警，计算构件的当前损伤，并基于当前损伤预测构件的失效时间或失效位置。

25、通过该技术方案，能够通过设定安全阈值并进行疲劳风险预警，及时发现潜在的疲劳失效风险，并进一步预测失效时间和位置，从而为构件的维护和更换提供重要的决策依据，有效避免了突发性失效。

26、在上述基础上，本技术进一步提出了，校验调整后的疲劳极限是否满足构件的性能要求的步骤包括：

27、获取调整后的疲劳极限、初始力学参数以及初始物理参数的离散分布信息；

28、根据离散分布信息，生成构件的多个参数组合样本；

29、对多个参数组合样本中的每一个参数组合样本，校验参数组合样本中的疲劳极限、力学参数以及物理参数是否满足构件的性能要求；

30、根据所有参数组合样本的校验结果，计算构件满足性能要求的概率，并输出概率值。

31、通过该技术方案，能够通过概率统计的方法，对构件的性能满足度进行量化评估，从而为设计和制造提供更具鲁棒性的决策支持，降低了不确定性带来的风险。

32、优选地，根据宏观物理属性描述信息、功能定位、使用环境以及性能要求，从工程数据库中提取构件的初始力学参数、初始物理参数以及初始表面残余压应力的步骤包括：

33、识别构件采用的制造工艺类型；

34、根据制造工艺类型，识别制造工艺对材料表层或近表层结构产生的影响特征；

35、根据影响特征，推导构件的初始表面残余压应力分布；

36、根据制造工艺对材料微观结构的影响，修正初始力学参数和初始物理参数。

37、通过该技术方案，能够通过考虑制造工艺对材料性能的影响，更准确地获取构件的初始力学参数、物理参数和表面残余压应力，从而提高了后续物理参数推导的准确性。

38、在一种实施方式中，根据影响特征，推导构件的初始表面残余压应力分布的步骤包括：

39、识别构件的几何特征；

40、根据识别出的几何特征，划分构件的表面区域，其中表面区域包括几何特征区域和非几何特征区域；

41、针对几何特征区域，根据制造工艺类型和几何特征的局部几何参数，推导几何特征区域的初始表面残余压应力集中分布；

42、针对非几何特征区域，根据制造工艺类型和非几何特征区域的宏观几何参数，推导非几何特征区域的初始表面残余压应力梯度分布；

43、融合几何特征区域的初始表面残余压应力集中分布与非几何特征区域的初始表面残余压应力梯度分布，得到构件的初始表面残余压应力非均匀分布。

44、通过该技术方案，能够通过区分几何特征区域和非几何特征区域，并分别推导其残余压应力分布，最终融合得到构件的初始表面残余压应力非均匀分布，从而更精细地反映了构件表面残余应力的实际情况。

45、在另一种实施方式中，根据解析出的循环载荷和周期性温度波动，预测构件内部残余压应力随工作循环次数的松弛过程，得到残余应力松弛演进结果的步骤包括：

46、识别构件内部的微观缺陷类型、微观缺陷尺寸、微观缺陷空间分布以及晶粒的取向分布特征；

47、根据识别出的微观缺陷类型、微观缺陷尺寸、微观缺陷空间分布以及晶粒的取向分布特征，确定微观缺陷或晶粒取向不均匀性对构件局部应力场的扰动效应；

48、基于扰动效应，修正构件局部区域的材料本构响应，以推导微观缺陷或晶粒取向不均匀性对构件局部残余压应力松弛速率的加速作用或抑制作用；

49、将加速作用或抑制作用集成到构件内部残余压应力的松弛预测中，得到考虑微观不均匀性的残余压应力松弛过程。

50、通过该技术方案，能够通过考虑构件内部的微观不均匀性，更准确地预测残余压应力的松弛过程，从而提高了疲劳寿命预测的精度。

51、作为可选方案，基于残余应力松弛演进结果，调整构件的疲劳极限的步骤包括：

52、获取构件在运行过程中工作环境的温度变化信息和载荷频率变化信息；

53、根据温度变化信息和载荷频率变化信息，修正构件的残余应力松弛速率；

54、基于修正后的残余应力松弛速率，重新计算构件的当前残余应力状态；

55、根据当前残余应力状态，结合构件的材料疲劳损伤累积特性，动态调整构件的疲劳极限。

56、通过该技术方案，能够通过实时获取工作环境参数并动态调整疲劳极限，使得对构件疲劳性能的评估更加贴近实际运行情况，从而提高了预测的准确性和可靠性。

57、为了增强功能，根据当前残余应力状态，结合构件的材料疲劳损伤累积特性，动态调整构件的疲劳极限的步骤包括：

58、获取构件在运行过程中的实时服役环境参数，其中实时服役环境参数包括温度、湿度、腐蚀介质浓度以及载荷谱变化；

59、根据实时服役环境参数，评估构件材料的当前环境损伤程度；

60、根据当前环境损伤程度，修正构件的材料疲劳损伤累积特性；

61、基于修正后的材料疲劳损伤累积特性，结合当前残余应力状态，动态调整构件的疲劳极限。

62、通过该技术方案，能够通过考虑实时服役环境参数对材料疲劳损伤累积特性的影响，进一步提高了疲劳极限动态调整的准确性，使得对构件疲劳寿命的预测更加精细化。

63、第二方面，本技术还公开了一种基于视觉分析的图像生成系统，包括：

64、图像获取模块，用于获取非标准化二维设计输入图像；

65、图像预处理模块，用于对非标准化二维设计输入图像进行图像预处理，并从预处理后的图像中提取二维几何轮廓特征；

66、几何识别模块，用于根据二维几何轮廓特征，识别构件的几何形态以及构件的宏观物理属性描述信息；

67、三维模型构建模块，用于根据几何形态，构建构件的初始三维几何模型；

68、功能环境确定模块，用于根据几何形态以及宏观物理属性描述信息，确定构件的功能定位与使用环境；

69、性能要求处理模块，用于基于功能定位与使用环境，获取构件的性能要求，并对性能要求进行重要性排序；

70、物理参数推导模块，用于基于功能定位、使用环境以及性能要求，推导构件的物理参数；

71、参数校验调整模块，用于校验物理参数之间的一致性与工程合理性，并根据校验结果对物理参数进行调整；

72、模型生成输出模块，用于将调整后的物理参数集成至初始三维几何模型，以生成用于虚拟仿真的三维实体模型，并将三维实体模型作为虚拟仿真的输入。

73、通过该技术方案，能够提供一种集成的系统解决方案，通过模块化的设计，实现了从非标准化二维设计输入图像到具备物理属性的三维实体模型的全流程自动化生成，显著提高了设计效率和虚拟仿真的准确性。

74、有益效果

75、本技术公开的基于视觉分析的图像生成方法及系统，通过获取非标准化二维设计输入图像，并对其进行预处理和特征提取，能够有效应对手绘草图、扫描旧版蓝图等低精度、不规范图像带来的挑战，解决了现有系统在处理这类图像时几何特征识别困难、易产生偏差的问题。

76、在此基础上，本技术进一步根据识别出的几何形态和宏观物理属性描述信息，不仅构建了构件的初始三维几何模型，更关键的是，通过确定构件的功能定位与使用环境，获取并排序性能要求，进而推导出构件的物理参数。这些物理参数经过一致性与工程合理性校验及调整后，被集成到初始三维几何模型中，最终生成了用于虚拟仿真的三维实体模型。该三维实体模型不仅具备准确的几何信息，更包含了材料属性、表面处理等关键物理参数，克服了现有技术中生成的三维模型缺乏物理属性信息，导致在虚拟模拟环境中应用价值大打折扣的不足。

77、因此，本技术的方法能够提供一个具备完整几何和物理属性的三维实体模型，极大地提升了虚拟仿真在力学模拟、热学分析、疲劳寿命预测等方面的准确性和实用性，为工程师提供了精细化、定量化的分析结果，显著提高了设计验证的效率和质量。