【摘要】：工程圖紙是機械行業(yè)重要的技術資料,凝結著科研人員大量的智慧與心血,對其進行智能識別與三維重建可以有效發(fā)掘與保護其上所載信息。三維重建課題雖然已經(jīng)被提出了40余年,但其依然存在效率低、準確性差與模型有歧義等問題。三維重建課題雖已取得豐碩成果,但仍存在一定的局限性:大多數(shù)的研究是基于dxf與dwg文件,而所需轉化的常為紙質圖紙;大多數(shù)研究所需條件苛刻且需要專門的系統(tǒng)與具有強大運算能力的計算機;對新方法新技術應用不多。針對上述問題本文以法蘭零件為例,提出一種基于工圖圖像的法蘭零件重建方法。方法以工程圖紙為研究對象,對其進行掃描、降噪、分割與細化等處理,然后采用Harris角點識別算法與Hough圓檢測算法提取并統(tǒng)計其上特征。并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡識別并提取零件重建的必要參數(shù),最終實現(xiàn)了法蘭模型的三維重建。(1)文章詳細介紹了工程圖紙的計算機讀取過程,以及掃描所得光柵圖像的灰度化與降噪方法。描述并分析了傳統(tǒng)降噪算法與NL-means算法,通過實驗證明了NL-means算法用于工程圖紙降噪的可行性。(2)文章介紹了傳統(tǒng)定位算法,詳細描述了LSD直線檢測算法的原理,在此基礎上提出了一種基于LSD直線檢測的工程圖紙字符定位方法,并通過實驗證明了其可行性。介紹了經(jīng)典字符識別算法與深度信念網(wǎng)絡,并采用DBN對工程圖紙字符進行識別。(3)本文依據(jù)圖像的可加原理對圖像進行處理,獲得了較易分割的圖像。文章描述了Otsu法與最大熵法分割法的基本原理并且詳細介紹了FOA與BA算法。在此基礎上提出了基于群智能算法的工程圖紙分割方法,可以快速精準分割工程圖紙。(4)對法蘭零件進行深入研究,介紹了法蘭零件的特點及用途。對三維建模軟件SolidWorks做了詳細介紹,詳細描述了其參數(shù)化建模的具體步驟。分析了Harris角點識別的基本原理,并利用其對法蘭零件圖紙進行識別,通過實驗驗證可準確獲取角點信息。分析了Hough圓檢測的基本原理,并利用其對法蘭零件圖紙進行識別,通過實驗驗證,可準確獲取圓信息。描述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理以及利用MATLAB軟件搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡的詳細過程與步驟。在此基礎上采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對法蘭零件的工程圖紙進行識別,獲取了法蘭零件的重建信息。并以此為依據(jù)通過SolidWorks的參數(shù)化建模功能對法蘭零件進行三維重建。綜上所述:本文利用圖像處理、特征識別與神經(jīng)網(wǎng)絡等先進的技術及成果提出了一種法蘭零件的三維重建方法。一定程度上提高了重建效率與精度;本文以紙質圖紙為研究對象一定程度上拓寬了三維重建的實際應用范圍;本文以MATLAB與SolidWorks為平臺不需要設計專門的系統(tǒng)或平臺,有利于二維轉三維的實現(xiàn)與推廣。實驗證明本文方法可有效且快速的重建法蘭零件三維模型,為工程圖紙的三維重建提供了新思路與方法,對后續(xù)研究有一定的指導意義。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TH126
【圖文】：

一般來說通過主視、俯視與側視三個方向的投影既可以清楚準確的表達零件的結構與尺寸。圖1.1 是三維模型平行正投影視圖的示意圖，零件的三維圖形如圖 1.1 左側所示，分別向零件的后、右與下面做投影，得到的投影視圖展開圖如圖 1.1 右側所示，同一零件的投影視圖滿足“寬相等，高平齊，長對正”的投影原則。

（a）噪聲工圖 （b）中值濾波后圖 2.1 噪聲工圖中值濾波前后對比圖NL-Means 算法與傳統(tǒng)算法相比它可以有效的應用圖像的冗余信息進行降噪，這使得其可以有效的去除高斯噪聲，并且可以較好的保護圖像細節(jié)免于模糊。與傳統(tǒng)的圖像降噪算法例如中值濾波、均值濾波與雙線性濾波等相比，NL-Means 算法應用的是圖像全局信息而不是局部信息，其基本原理是首先建立圖像塊，然后以圖像塊為單位遍歷整個圖像，在遍歷的過程中尋找相似的塊，然后求取這些塊的均值賦給要處理的像素。但是事實上如果要采用這種全域搜索的方法，則這一算法的效率是極低的，如果計算一個 256*256 的圖像則需要幾分鐘的時間，占用較大的電腦內(nèi)存。

2.1 噪聲工圖中值濾波前后對比法相比它可以有效的應用圖噪聲，并且可以較好的保護、均值濾波與雙線性濾波等信息，其基本原理是首先建過程中尋找相似的塊，然后求采用這種全域搜索的方法，像則需要幾分鐘的時間，占

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本文編號：2767929