機械工程圖中點劃線、粗糙度和形位公差符號的識別技術研究.pdf

1、工程圖紙識別是圖像處理、模式識別和人工智能等多種學科的綜合應用，直接面向企業(yè)需求，具有很高的理論意義和應用價值，是CAD領域的重要課題。經(jīng)過多年研究，掃描工程圖紙識別已經(jīng)取得較大進展，部分實現(xiàn)像素到矢量的轉換。但是，現(xiàn)有的工程圖紙識別系統(tǒng)的矢量化結果是以孤立存在的圖形基元(直線、圓弧、圓和字符等)為主，這種孤立圖元結構的工程圖識別結果缺乏矢量之間的邏輯關系、位置關系、拓撲結構關系和工程語義信息等，與高層次的工程圖識別理解與智能重用相差較

2、遠。要全面實現(xiàn)工程圖紙的識別理解與智能重用，完成二維模型到三維模型的轉變，就必須在矢量化基礎上進一步識別出工程圖中的各種圖形符號。本文對點劃線、粗糙度符號和形位公差符號的識別技術進行了深入的研究。 本文分析了現(xiàn)有的點劃線識別算法，指出了其局限性，為了克服現(xiàn)有方法的缺陷，本文根據(jù)直線式點劃線和圓弧式點劃線的構造特點和語法規(guī)則，在矢量基礎上，提出了一種基于關鍵圖形特征的識別算法。該算法首先提取一條直線或一段圓弧，將它們作為點劃線的關

3、鍵元素；然后根據(jù)點劃線的語法規(guī)則，由關鍵元素引導，逐步搜索其它構成元素。該算法擺脫了以往僅識別直線式點劃線的模式，對圓弧組成的點劃線也有了很好的識別，提高了該算法的通用性。針對半徑較小的圓或圓弧，本文提出了一種圓的中心線識別算法，以適應點劃線為一條直線的特殊情況，并提高了圓的中心線的識別率。 本文還分析了現(xiàn)有的粗糙度符號識別算法，指出了其局限性，為了克服現(xiàn)有方法的缺陷，本文根據(jù)機械工程圖中粗糙度符號的特點，在矢量基礎上，提出并實

4、現(xiàn)了一種基于關鍵圖形特征和標注字符相結合的識別算法。該方法包括3個步驟：首先尋找該類圖形的關鍵元素；然后根據(jù)該類圖形的具體構造語法規(guī)則，由關鍵元素引導、逐步搜索該類圖形的其它結構元素；最后用字符信息來對該類圖形的有效性做出判定。該算法除了可以識別直線式粗糙度符號外，還可以對基本粗糙度符號和圓型粗糙度符號進行識別，提高了粗糙度符號的整體識別率，解決了粗糙度符號另外兩種形狀的識別問題，由于用字符信息加以輔助判斷，該算法的適應性和容錯性得到進

5、一步提高，此外該算法還具有識別過程簡單、快速等優(yōu)點。 本文討論了在工程圖矢量化后對形位公差符號的識別工作。針對形位公差自身的特點和語法、語義規(guī)則，在矢量基礎上，提出并實現(xiàn)了一種基于關鍵圖形特征和標注字符相結合的識別算法。該方法包括3個步驟：首先尋找該類圖形的關鍵元素；然后根據(jù)該類圖形的具體構造語法規(guī)則，由關鍵元素引導、逐步搜索該類圖形的其它結構元素；最后用字符信息來對該類圖形的有效性做出判定。該方法可以很好的解決形位公差符號的識