[发明专利]一种基于形状的零件分类方法

权利要求书

1.一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，首先构建零件描述空间，通过提取三维零件模型的形状信息将零件转化为零件描述空间中的点，进而通过点集聚类实现三维零件模型的分类，以零件描述空间中的点集作为输入，通过聚类算法实现零件的分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

步骤S100：构建零件描述空间C，C为1024维的实数空间；

步骤S200：对于待分类的零件集A，包括n个零件，表示为A＝{a₁,a₂,L,a_n}，将零件a_i转化为零件描述空间C中的点；

步骤S300：将零件集A中的每个零件进行转化，得到零件描述空间C中的点集G＝{g₁,g₂,L,g_n}，G则是A中每个零件在C中的映射。

3.根据权利要求2所述的一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，还包括以下步骤：步骤S400：通过k-means算法对G进行聚类，获得聚类结果CG₁,CG₂,L,CG_k，其中k是零件类型的数量，CG_i中包含的点所对应的零件则为一类零件。

4.根据权利要求2所述的一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，所述步骤S200中在零件表面随机采集点，通过度量点之间的距离形成距离直方图，进而将直方图每个组的高度转化为描述点的坐标。

5.根据权利要求4所述的一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，所述步骤S200主要包括以下步骤：

步骤S201：使用欧几里得距离计算三维零件模型表面两个采样点之间的距离，即对于两个点(x₁,x₂,x₃)和(y₁,y₂,y₃)，它们之间的距离D为：

步骤S202：在零件三维模型表面随机采集两个点，并计算两点之间的距离；取1024²作为采样次数；

步骤S203：直方图中每个组的高度表示了采样点距离值落在该组中的比例，因此，每个组的高度需满足如下要求：

式中：

w_t是第t个组的频数；

步骤S204：在零件描述空间C中构建一个点g_i＝(v_i,1,v_i,2,L,v_i,1024)，令：

v_i,t＝h_t(1≤t≤1024) (4)

以此将零件a_i转化为C中的点g_i。

6.根据权利要求5所述的一种基于形状的零件分类方法，其特征在于，所述步骤S202中构建一个组数为1024的直方图来表示所有采样点距离值的分布；采用等组距连续直方图，其组距d为：

式中：

D_max是采样点距离的最大值；

D_min是采样点距离的最小值。