基于点云深度学习的加工特征识别方法

TP391.7%TP183; 在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术.针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方法.通过对加工特征表面进行均匀点采样,构建加工特征的点云数据集.使用K近邻算法构建点云的旋转不变表示,提出一种融入几何先验知识的点云分类网络.对于多特征模型的点云数据,提出一种加工特征点集的提取方法和相交特征的分离方法.通过具体实例验证了所提方法的有效性,表明该方法能识别CAD模型中的单一特征和相交特征....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 29; no. 3; pp. 752 - 762
Main Authors 吕超凡, 黄德林, 刘天元, 周亚勤, 鲍劲松
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东华大学 机械工程学院,上海 201620 01.03.2023
Subjects
加工特征识别
三维目标分类
点云
深度学习
Online AccessGet full text
ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2023.03.006

Cover

Abstract TP391.7%TP183; 在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术.针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方法.通过对加工特征表面进行均匀点采样,构建加工特征的点云数据集.使用K近邻算法构建点云的旋转不变表示,提出一种融入几何先验知识的点云分类网络.对于多特征模型的点云数据,提出一种加工特征点集的提取方法和相交特征的分离方法.通过具体实例验证了所提方法的有效性,表明该方法能识别CAD模型中的单一特征和相交特征.
AbstractList TP391.7%TP183; 在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术.针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方法.通过对加工特征表面进行均匀点采样,构建加工特征的点云数据集.使用K近邻算法构建点云的旋转不变表示,提出一种融入几何先验知识的点云分类网络.对于多特征模型的点云数据,提出一种加工特征点集的提取方法和相交特征的分离方法.通过具体实例验证了所提方法的有效性,表明该方法能识别CAD模型中的单一特征和相交特征.
Author 黄德林
周亚勤
吕超凡
刘天元
鲍劲松
AuthorAffiliation 东华大学 机械工程学院,上海 201620
AuthorAffiliation_xml – name: 东华大学 机械工程学院,上海 201620
Author_FL LYU Chaofan
LIU Tianyuan
BAO Jinsong
ZHOU Yaqin
HUANG Delin
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: LYU Chaofan
– sequence: 2
  fullname: HUANG Delin
– sequence: 3
  fullname: LIU Tianyuan
– sequence: 4
  fullname: ZHOU Yaqin
– sequence: 5
  fullname: BAO Jinsong
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 吕超凡
– sequence: 2
  fullname: 黄德林
– sequence: 3
  fullname: 刘天元
– sequence: 4
  fullname: 周亚勤
– sequence: 5
  fullname: 鲍劲松
BookMark eNrjYmDJy89LZWCQNjTQMzQ2tDTTz9JLzswt1jMyMDLWMwAiAzMWBk5DIKVramloyMHAW1ycmQTkmpoZm5uacjIYP52_68muvudNO5_smvhs-8anu5Y9Xbvsyc4Fz2e1PO1a8HT70uedO5_ua3yxvu1px-pn03Y-2zyVh4E1LTGnOJUXSnMzhLq5hjh76Pr4u3s6O_roFhsamJrpGiWZmCQbGpkam6SZmRpYpKYlmRmbmRomJpsZpyabA4UNjY0sLJMNjQ3MzJLNU1KSzQ1NTFOMLIySLUwsU5ONjbkZtCDmlifmpSXmpcdn5ZcW5QFtjM8qzspKrqqqKAH508AY6B9jAGfjXBs
ClassificationCodes TP391.7%TP183
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.13196/j.cims.2023.03.006
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
DocumentTitle_FL Manufacturing feature recognition based on point cloud deep learning
EndPage 762
ExternalDocumentID jsjjczzxt202303006
GroupedDBID 2B.
4A8
92I
93N
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CDYEO
PSX
TCJ
ID FETCH-LOGICAL-s1056-2b44c12534f6508efb63651ac63ec753413289c13066c7ddc7145d282c849ec33
ISSN 1006-5911
IngestDate Thu May 29 04:00:05 EDT 2025
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 3
Keywords 加工特征识别
三维目标分类
点云
深度学习
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1056-2b44c12534f6508efb63651ac63ec753413289c13066c7ddc7145d282c849ec33
PageCount 11
ParticipantIDs wanfang_journals_jsjjczzxt202303006
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2023-03-01
PublicationDateYYYYMMDD 2023-03-01
PublicationDate_xml – month: 03
  year: 2023
  text: 2023-03-01
  day: 01
PublicationDecade 2020
PublicationTitle 计算机集成制造系统
PublicationTitle_FL Computer Integrated Manufacturing Systems
PublicationYear 2023
Publisher 东华大学 机械工程学院,上海 201620
Publisher_xml – name: 东华大学 机械工程学院,上海 201620
SSID ssib006563755
ssib023646381
ssib001102950
ssib051375755
ssib023167363
ssib036438063
ssib000459500
ssib002258428
Score 2.401191
Snippet TP391.7%TP183; 在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术.针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 752
Title 基于点云深度学习的加工特征识别方法
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/jsjjczzxt202303006
Volume 29
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVEBS
  databaseName: Inspec with Full Text
  issn: 1006-5911
  databaseCode: ADMLS
  dateStart: 20200701
  customDbUrl:
  isFulltext: true
  dateEnd: 99991231
  titleUrlDefault: https://www.ebsco.com/products/research-databases/inspec-full-text
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib000459500
  providerName: EBSCOhost
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwnR09b9QwNCrXhQWBAPGtSuCpOkhsxx-j00tVIWChlbpVSc6BVuKQuENCtxUhBAxIDDCw0IUuCCHEUN0N_Jqm5WfwnuPepZShsFi-5_fh55f4Pfvi5yC4oS2zeWaLdtbNVJvrUsMrlbN2JLSysgsBdO4-kL0nllb47dV4debEZvN0ySC_WQz_eq7kf6wKMLArnpL9B8tOmAIA6mBfKMHCUB7LxiSNiV4kiSEpx1KlJJVEUZJoD9ERSQVJJEkiRAaIEVgxHVfhiGlCpNJAzrFJGQeJkcrEjqF2DAGSQuBJUkXMIlGOj4J6giK0cDhQMlLfZ3kQ8jr8lJgIWUFFS4e_4LqtiU4cK4GsdOh5JgKbVOj7BjyTxFUS0PfgGXHahyANJQCFih01CImmKBppasWg90ktGzvR5IKilRsWTozTFHgpdkhQRIw6GFTjUBJAb26aUDb9asw95g5doaqI3nHmqWXIiQ3mG4MhiAHTHR57EAqCphaDAdOIRhc8d-UIEySZhzBL0LDhZ3AjJ9bez3hH5Ld-1pv7FM6ryDrJrw9QvPs64vtwMnXOr1h_hInoKavT9_6RadzFLhv9jY1iOHw2QDSY5zFp_SwFzmErmDWdu3fuN2N-HTdyOEK8SHXcPDwNMWxjDQsLBCanh50pplpo5HjDCwtgzp84FfjJVDhtjyOglu624skg-WxhqOCto-q543a9Mus9aESGy6eDU35JN2fq9_NMMDN8eDZg1afx7vjt_vPR7vjd3s73arxdfd3eHW3tf3xRvdmqdj7vvx5VPzd_fXtZvfqy92G09-P9uWBlMV1eWGr7C0rafViWiDbNOS9ghcB4iQsdW-aCiTjKCsFsIWMMEKnSBYSJQhSy2y1kxOMuVbRQXNuCsfNBq_e4Zy8Ec6WiVmidRWVpeSxZpnKW6dxyyS3-gXkxuO6VXPMTUH_tqBEvHQvrcnBy-k5cCVqDJ0_tVQitB_k1b_zfuDCWjQ
linkProvider EBSCOhost
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%82%B9%E4%BA%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%8A%A0%E5%B7%A5%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%96%B9%E6%B3%95&rft.jtitle=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E9%9B%86%E6%88%90%E5%88%B6%E9%80%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F&rft.au=%E5%90%95%E8%B6%85%E5%87%A1&rft.au=%E9%BB%84%E5%BE%B7%E6%9E%97&rft.au=%E5%88%98%E5%A4%A9%E5%85%83&rft.au=%E5%91%A8%E4%BA%9A%E5%8B%A4&rft.date=2023-03-01&rft.pub=%E4%B8%9C%E5%8D%8E%E5%A4%A7%E5%AD%A6+%E6%9C%BA%E6%A2%B0%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AD%A6%E9%99%A2%2C%E4%B8%8A%E6%B5%B7+201620&rft.issn=1006-5911&rft.volume=29&rft.issue=3&rft.spage=752&rft.epage=762&rft_id=info:doi/10.13196%2Fj.cims.2023.03.006&rft.externalDocID=jsjjczzxt202303006
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fjsjjczzxt%2Fjsjjczzxt.jpg