轴类零件图特征的识别与匹配

作     者：周超 许黎明 乔文俊 时轮 王北辰 ZHOU Chao;XU Liming;QIAO Wenjun;SHI Lun;WANG Beichen

作者机构：上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上海交大智邦科技有限公司上海201306 

基　　金：上海市人工智能创新发展专项(2019-RGZN-01026) 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2022年第38卷第5期

页      码：126-129页

摘      要：现有的二维工程图纸研究多集中于图纸分类与检索、三维模型重建、图纸符号定位与识别等,图纸中具体的语义特征具有复杂多变的特性,致使难以建立一套规则对尺寸标注信息与特征轮廓进行匹配。为实现光栅格式轴类图纸语义特征的自动读取,提出了一种基于轮廊检测的轴类零件图特征识别与匹配方法。通过对图纸进行二值化、开闭运算、Canny轮廊检测、霍夫圆检测等操作,提取并识别图纸中的矩形轮廊和圆弧轮廓;通过分析各个轮廊与周围尺寸标注间的大小与相对位置关系完成匹配。实验结果表明,该方法对符合制图规范的阶梯实心轴图纸的轮廊平均匹配准确率达到89.8%左右。

主 题 词：图纸识别 特征匹配 特征提取 图像处理 

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

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2022.0245

馆 藏 号：203115786...