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,提高了粗糙疫符號的整體識別率,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
【學位單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2006
【中圖分類】：TH126
【部分圖文】：

掃描輸入機械工程圖紙1

家識圖過程的識別方法，因某些特征比較難于提取，本文沒有做更多的研究。本章提出的識別算法主要是針對機械工程圖紙，實驗時采用了大量的機械圖紙進行測試，在各種不同的情況下驗證了算法的可靠性。圖3，5和圖3.7是兩張典型的機械圖紙，經(jīng)過EDRS軟件中點劃線模塊的識別，其結果分別如圖3.6和

西北工業(yè)大學碩士論文第三章點劃線的識別圖3.8所示。實驗結果顯示，本文提出的算法具有較好的適應性和容錯性，且識別率高。圖3.5掃描輸入機械工程圖紙1田3.b點劃城識為Jl箱米

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前1條

1 劉國華;基于工程語義的二維工程圖的特征識別及三維重構[D];山東大學;2007年

本文編號：2825603