[发明专利]一种构建三维CAD模型的语义级部件模板的方法

摘要

本发明提供了一种构建三维CAD模型的语义级部件模板的方法，建立三维CAD模型部件包围盒数据集，生成语义级部件三维兴趣域，通过深度神经网络对其进行挑选融合，从而实现三维CAD模型的抽象表达。主要包括三大步骤，步骤一：建立三维CAD模型语义部件的包围盒数据集，根据三维CAD模型语义部件的分布以统计的方式提取三维兴趣域；步骤二：收缩三维兴趣域，使其与三维CAD模型贴合；步骤三：利用深度神经网络，根据输入的三维CAD模型和三维兴趣域，计算出每个三维兴趣域的语义分类和回归参数；步骤四：根据三维兴趣域的分类可信度进行初步筛选，然后进行融合、去重，得到最终的语义级部件模板。本发明实验验证，具有可行性、准确性和通用性，可用于诸多高层次的三维模型抽象与分割中。

主权项

1.一种构建三维CAD模型的语义级部件模板的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立一个三维CAD模型语义部件的包围盒数据集，统计每个语义下部件的分布规律与尺寸分布，将每个语义部件的空间点坐标与尺寸全连接，得到所有的三维兴趣域；(2)根据三维CAD模型本身对第一步的三维兴趣域集合做进一步的调整，删去与三维CAD模型无交点的三维兴趣域，收缩其余的三维兴趣域至与三维CAD模型贴合；(3)把三维CAD模型输入到深度神经网络中得到特征图，在特征图上根据三维兴趣域进行池化操作，计算输出每个三维兴趣域的语义分类以及平移、放缩、旋转的回归参数；(4)根据深度神经网络输出的三维兴趣域的分类可信度进行初步筛选，再将筛选出的结果进行分组，最后对每一个分组进行融合和去重，得到最终的语义级部件模板。