基于VGG-CapsNet的零件手绘草图识别模型

作     者：杨钟亮 黄瑞红 陈育苗 张凇 毛新华 Yang Zhongliang;Huang Ruihong;Chen Yumiao;Zhang Song;Mao Xinhua

作者机构：东华大学机械工程学院上海201620 华东理工大学艺术设计与传媒学院上海200237 Department of MaterialsThe University of Manchester Manchester M139PL 北京中丽制机工程技术有限公司北京101111 

基　　金：国家自然科学基金(51905175) 上海市浦江人才计划(2019PJC021) 浙江省健康智慧厨房系统集成重点实验室开放基金(2014E10014) 中央高校基本科研业务费专项资金(2232018D3-27) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2021年第33卷第11期

页      码：1677-1687页

摘      要：针对概念设计阶段现有CAD系统难以通过手绘草图准确匹配对应的零件的问题,提出预训练网络(VGG)与胶囊网络(CapsNet)相结合的零件手绘草图识别模型(VGG-CapsNet).招募了5名设计师绘制零件草图,构建包含标准件和非标件在内的23类零件手绘草图数据集;设计了组间实验与组内实验,分别构建基于VGG-CapsNet的零件手绘草图识别模型,并与rVGG-13模型、rCNN-13模型的识别结果进行比较.实验结果表明,VGG-CapsNet模型在组间和组内实验中的平均准确率均高于其他2种模型,为零件设计知识的检索与重用提供技术支持.

主 题 词：手绘草图 零件识别 胶囊网络 深度学习 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2021.18774

馆 藏 号：203106248...