一种槽圆周阵列特征半自动识别方法及系统与流程

1.本发明属于产品数字化设计与制造技术领域，尤其涉及一种槽圆周阵列特征半自动识别方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.槽是一类在机械制造中广泛出现的基本加工特征，按几何形状不同，可进一步分为通槽、盲槽、相交槽等。槽的阵列特征通常出现在传动零件上，如直齿圆柱齿轮的齿槽特征。对槽的特征识别是特征识别问题中一个重要的研究方向。目前，单个槽特征实例的识别方法已较为成熟，但对于槽圆周阵列的特征识别，仍然存在需要解决的技术问题。
4.目前山东山大华天软件有限公司的三维机械加工工艺软件系统svman-m提供了一种边界面约束条件下的槽特征阵列半自动识别方式，一定程度上解决了槽圆周阵列特征识别的问题，但作为约束条件的边界面选取需要较高的操作技巧，若选择不当，仍然容易造成槽圆周阵列特征识别失效。
5.在其他研究机构提出的槽的特征识别的解决方案中，构建属性邻接图与特征库特征矩阵匹配是一种主流的识别方法。此类方法通过对目标的分解构建元特征特征矩阵，利用特征矩阵的特征信息与预定义特征库的特征信息进行比较，从而实现对槽特征的识别，通过对具有相同特征因子的特征进行聚类，可实现阵列特征的识别。但特征矩阵的元素数量是零件面数的平方，当零件面数量较多时，特征矩阵规模较大，需要的存储空间也比较大，可能导致运算效率较低，并且，该类方法对于阵列特征的识别依赖于聚类算法，当聚类参数设置不当时，容易将槽圆周阵列特征与其他形状相似的槽特征混淆。


技术实现要素：

6.为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种槽圆周阵列特征半自动识别方法及系统，基于呈圆周阵列分布的槽的几何属性进行分析，只需要取得一个槽的中心面，即可完成全部槽圆周阵列特征的提取，识别效率高且准确度高。
7.为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
8.一种槽圆周阵列特征半自动识别方法，包括以下步骤：
9.获取待识别零件模型，接收用户针对一个槽的中心面的指定，作为基准特征面；其中，所述槽的中心面即该槽的底面；
10.识别所述基准特征面的全部相邻面，计算每个相邻面与所述基准特征面几何中心之间的距离，将距离最大的相邻面作为参考面；
11.获取参考面的外环边界，即参考面所属曲面区域的外环上的所有边，获取所述参考面相对于外环边界的相邻面；
12.对每个所述相邻面进行中心面校验，得到所有槽的中心面；
13.基于每个槽的中心面，识别槽特征面，得到所述零件的槽圆周阵列特征。
14.进一步地，对每个所述相邻面进行中心面校验包括：
15.记所述参考面的几何中心点为o，所述基准特征面与所述参考面公共边的中点为c0，所述相邻面与所述参考面公共边的两个端点和中点分别为a、b和c；
16.首先判断向量与夹角是否为90度，若是，进一步判断点o到点c的距离与点o到点c0的距离是否相等，若相等，所述相邻面是槽的中心面。
17.一个或多个实施例提供了一种槽圆周阵列特征半自动识别系统，包括：
18.零件模型获取模块，用于获取待识别零件模型；
19.基准特征面指定模块，用于接收用户针对一个槽的中心面的指定，作为基准特征面；其中，所述槽的中心面即该槽的底面；
20.参考面确定模块，用于识别所述基准特征面的全部相邻面，计算每个相邻面与所述基准特征面几何中心之间的距离，将距离最大的相邻面作为参考面；
21.候选中心面获取模块，用于获取参考面的外环边界，即参考面所属曲面区域的外环上的所有边，获取所述参考面相对于外环边界的相邻面；
22.中心面校验模块，用于对每个所述相邻面进行中心面校验，得到所有槽的中心面；
23.单一槽特征识别模块，用于基于每个槽的中心面，识别槽特征面，得到所述零件的槽圆周阵列特征。
24.一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述槽圆周阵列特征半自动识别方法。
25.一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述槽圆周阵列特征半自动识别方法。
26.以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
27.针对具有直通槽结构、且具备呈圆周阵列分布的槽特征的零件，结合该类零件的几何属性，将每个槽的特征识别转换为槽的中心面识别，基于指定的一个槽中心面，确定零件端面，再基于零件端面的圆周特性，确定其他槽的中心面，只需要取得一个槽的中心面，即可完成全部槽圆周阵列特征的提取，即可自动完成对槽的圆周阵列特征识别，对参数的依赖性较低，在实际应用中，用户通常仅需一次鼠标点击操作即可选取此初始条件，提升了槽圆周阵列识别的易用性。
28.并且，上述技术方案属于零件的面-边拓扑查询，算法复杂度低，速度更快，能更好的满足用户对槽圆周阵列特征快速识别的应用需求。
29.中心面的识别充分考虑了零件的典型集合特征，识别效率高且准确性高。
附图说明
30.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
31.图1为本发明一个或多个实施例中所述槽圆周阵列特征半自动识别方法流程图；
32.图2为本发明以槽轮为示例的槽圆周阵列特征、槽的中心面、特征面示意图；
33.图3为本发明以槽轮为示例的中心面校验示意图；
34.图4为本发明一个或多个实施例中所述槽圆周阵列特征半自动识别方法程序实现流程图；
35.图5为本发明一个或多个实施例中所述中心面校验程序实现流程图。
具体实施方式
36.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
37.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
38.在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
39.实施例一
40.本实施例公开了一种槽的圆周阵列特征半自动识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
41.步骤1：获取包含槽圆周阵列特征的零件模型，接收用户针对一个槽的中心面的指定，即该槽的底面，作为基准特征面。
42.本实施例中，基准特征面f0，是指一个槽的底面，槽的底面通常会被用来作为槽的宽度、深度等尺寸标注的基准，并且，也是能够定位一个槽位置的面。图2中以传动零件槽轮为示例，由于槽的底面相邻面多，不仅包含了该槽底面两侧的特征面，还包含了槽轮的端面，将其作为特征识别开始的基准面，有助于快速获取槽轮的其他特征。
43.所述步骤1获取基准特征面后，还对所述基准特征面进行校验，判断所述基准特征面是否为槽的底面。具体地，基于单一槽特征识别方法确定用户指定的所述基准特征面是否能够成功进行槽识别。
44.所述单一槽的识别方法可采用现有技术实现，如三维机械加工工艺软件系统svman-m。这一步的目的是为了避免人工指定中心面时的失误，当指定的面不是中心面时，能够及时报错。
45.步骤2：识别所述基准特征面的全部相邻面，计算每个相邻面与所述基准特征面几何中心之间的距离，将距离最大的相邻面作为参考面。
46.如前文所述，与基准特征面f0相邻的面既可能是槽轮端面，也可能是槽底面两侧的特征面，通常而言，端面的直径会显著大于齿槽的深度，因此，本实施例基于相邻面与基准特征面之间的距离，确定槽轮端面，作为参考面f
ref
，用于进一步寻找其他槽特征。
47.步骤3：识别所述参考面的外环边界，基于所述外环边界，获取所述参考面的相邻面。
48.此处需要说明的是，所述参考面与这些相邻面的公共边的集合即为所述外环边界。
49.步骤4：对所述参考面的相邻面进行中心面校验，得到所有槽的中心面。
50.具体地，对于每个所述相邻面，均通过以下步骤检验是否为中心面：
51.(1)获取所述相邻面与所述参考面的公共边e，并获取所述公共边e的端点a、b和中点c；
52.(2)获取所述公共边相应的向量表示以及参考面几何中心点o到所述公共边中点c的向量表示判断二者夹角是否为90度，若是，进一步执行步骤(3)，若否，所述相邻面不是中心面；
53.(3)获取参考面与基准特征面公共边的中点c0，计算点o到点c的距离以及点o到点c0的距离判断二者是否相等，若相等，则该条公共边e相应的相邻面满足中心面要求，若否，所述相邻面不是中心面。
54.上述中心面校验过程充分考虑了槽特征圆周阵列的特点，能够快速、准确地识别出所有槽的中心面，从而基于中心面得到各个槽的全部特征面。
55.步骤5：基于每个槽的中心面，识别槽特征面，得到所述零件的槽圆周阵列特征。
56.作为一种具体的实施方式，上述槽的圆周阵列特征半自动识别方法主要包括基准特征的中心面输入、获取基准特征的中心面的参考面、对基准特征的中心面校验、获取参考面的外环边界集合、获取参考面的所有对面、对所有对面进行中心面校验、对所有中心面识别槽特征面、输出所有槽特征面。可采用c程序设计语言实现，程序实现流程图如图4-图5。
57.(1)初始化槽的圆周阵列特征几何面集合g、全部槽的中心面集合gc，获取用户输入基准特征的中心面f0，并置
58.(2)查询面f0的全部相邻面，依次计算相邻面几何中心与面f0几何中心之间的距离，将距离最大的相邻面作为参考面f
ref
；
59.(3)对面f0执行中心面校验，若不符合槽中心面要求，则进入(8)，反之，将f0加入中心面集合gc，进入下一步；
60.(4)查询获取参考面f
ref
的外环边界集合e；
61.(5)若集合则从集合e中取出一条边e，获取参考面f
ref
的对面f，反之则进行(7)；
62.(6)若面f∈g,则返回(5)，反之则校验面f是否满足中心面条件，若f不满足中心面条件，则返回(5)，反之则将面f加入中心面集合gc；
63.(7)对中心面集合gc中的每个面，利用单一槽特征识别方法识别槽特征面，将识别出的几何面全部加入集合g；
64.(8)输出集合g，即可完成槽圆周阵列特征半自动识别。
65.中心面校验，具体包括：
66.(1)取边e的两个端点a和b，计算ab的中点c；
67.(2)若向量与向量夹角不等于90度，则进入(6)，反之进入下一步判断；
68.(3)若待校验面f是用户输入的基准中心面f0，则计算向量的长度备用，进入(5)，反之进入下一步判断；
69.(4)若向量与向量长度相等，即则进入(5)，反之则进入
(6)；
70.(5)输出：面f满足中心面条件；
71.(6)输出：面f不满足中心面条件。
72.实施例二
73.基于上述实施例一提出的方法，本实施例提供了一种槽圆周阵列特征半自动识别系统，包括：
74.零件模型获取模块，用于获取待识别零件模型；
75.基准特征面指定模块，用于接收用户针对一个槽的中心面的指定，作为基准特征面；其中，所述槽的中心面即该槽的底面；
76.参考面确定模块，用于识别所述基准特征面的全部相邻面，计算每个相邻面与所述基准特征面几何中心之间的距离，将距离最大的相邻面作为参考面；
77.候选中心面获取模块，用于获取参考面的外环边界，即参考面所属曲面区域的外环上的所有边，获取所述参考面相对于外环边界的相邻面；
78.中心面校验模块，用于对每个所述相邻面进行中心面校验，得到所有槽的中心面；
79.单一槽特征识别模块，用于基于每个槽的中心面，识别槽特征面，得到所述零件的槽圆周阵列特征。
80.实施例三
81.本实施例的目的是提供一种电子设备。
82.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如实施例一中所述的方法。
83.实施例四
84.本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
85.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例一中所述的方法。
86.以上实施例二至四中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
87.上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。