[发明专利]一种基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法

权利要求书

1.一种基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立产品三维CAD零件库；

S2、将步骤S1建立的三维CAD零件库中任意格式的零件CAD模型转换为三维点云模型；

S3、将步骤S2获得的三维点云模型经多次无放回-均匀采样为标准点云模型；

S4、对步骤S3的标准点云模型进行归一化、旋转和抖动操作；

S5、将步骤S4处理后的标准点云模型依次输入到点云分类网络和点云检索网络中进行训练，点云分类网络和点云检索网络以PointNet网络为基础框架，采用Max Pooling解决点云的无序性问题；通过T-net网络解决点云的旋转性问题；T-net结构由k*k的输入得到k*k的输出，k为输入维度，利用1*1的卷积实现T-net网络结构全连接，再将mlp得到的256维度特征进行处理，通过定义权重输出k*k的旋转矩阵；在点云检索网络中引入ResNet网络中的残差块结构；

S6、将步骤S5中所有通过点云分类网络和点云检索网络训练的结果保存为.h5文件；

S7、对待识别零件的三维模型进行预处理预处理和标准化；

S8、将步骤S7预处理后的待识别零件三维模型输入步骤S6的.h5文件中，得到待识别零件的所属类别和对应的零件模型；

S9、根据步骤S8的结果重用零件的设计信息、工艺信息、制造信息和检测信息，零件的精确检索由两层网络分步实现，通过步骤S8中的点云分类网络得到零件的类别，然后将零件的模型输入到点云分类网络识别结果对应的点云检索网络中，得到零件模型；最后通过步骤S9调用零件模型的设计信息、工艺信息和检测信息，完成模型重用。

2.根据权利要求1所述的基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，步骤S4中，通过遍历每个点的三维坐标值X，Y，Z，以X、Y和Z中的最大值Fmax和最小值Fmin作为基数进行坐标归一化处理，设置随机数x∈[0,1]，使得三维点云模型在X，Y和Z轴方向上随意旋转角度x*2Π，在X，Y和Z轴上的转动由01随机生成函数确定，通过给坐标点增加高斯噪声实现点云的抖动。

3.根据权利要求2所述的基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，任意坐标值a的归一化处理为：

其中，Fmin＝min{Xmin，Ymin，Zmin}，Fmax＝max{Xmax，Ymax，Zmax}。

4.根据权利要求2所述的基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，点云的抖动具体为：

其中，u，σ²分别为高斯分布的期望和方差。

5.根据权利要求1所述的基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，步骤S6、S8和S9中，点云分类网络通过log_softmax函数得到各点属于加工特征类别的概率，点云检索网络通过softmax得到待识别零件模型与模型库中所有模型的相似度。

6.根据权利要求1所述的基于点云分类网络的零件CAD模型重用方法，其特征在于，步骤S7中，预处理的方法包括格式转换和均匀采样，格式转换将多种格式的CAD模型转换成点云模型，均匀采样在保留零件点云局部空间信息的基础上实现标准化，归一化将坐标值统一到[-1，1]区间，并保持零件点云模型的三维空间结构和比例不变。