[发明专利]一种基于卷积神经网络的汽车挡风玻璃模具型面设计方法及装置

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的汽车挡风玻璃模具型面设计方法，应用于根据需求玻璃型面生成需求模具型面，其特征在于，包括：

从历史设计方案中获取多组型面，每组所述型面均包括一个玻璃型面和对应的一个模具型面；

分别提取每个玻璃型面的离散点，并获取每个所述离散点的几何特征数据；

获取每个离散点到对应模具型面的法向距离；

根据所有离散点的几何特征数据，以及所述离散点到对应模具型面的法向距离建立卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型的输入变量为离散点的几何特征，输出变量为离散点到对应模具型面的法向距离；

提取需求玻璃型面的离散点，并获取每个所述离散点的几何特征数据；

根据需求玻璃型面离散点的几何特征数据和所述卷积神经网络模型，预测需求玻璃型面上每个离散点到需求模具型面的法向距离；

利用需求玻璃型面离散点的几何特征数据，以及，需求玻璃型面上离散点到需求模具型面的法向距离生成需求模具的型面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取每个玻璃型面的离散点，并获取每个所述离散点的几何特征数据，包括：

针对每个玻璃型面，均按照以下方式提取离散点：

确定所述玻璃型面的最小包围盒；

以最小包围盒的中心点为原点建立所述玻璃型面的三维坐标系，其中，坐标系的x轴平行于最小包围盒的最长边，坐标系的z轴平行于最小包围盒的最短边；

将所述玻璃型面上最长的两条边界线分别作为所述玻璃型面的上边界线和下边界线；

分别对上边界线和下边界线进行p+1等分，并连接上边界线上和下边界线上对应的等分点，获得p条等分线；

获得p个与XOY平面垂直且经过p条等分线中任一条的平面，所述平面与所述等分线一一对应；

获得玻璃型面上与p个平面相交的p条相交线；

对每条所述相交线均进行q+1等分；依次连接p条相交线上对应次序的等分点，获得q条连接线；p条所述相交线和q条所述连接线的交叉点为所述玻璃型面的离散点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别提取每个玻璃型面的离散点，并获取每个所述离散点的几何特征数据，还包括：

(1)在对应玻璃型面的坐标系下获取每个离散点的坐标；

(2)针对每一个离散点，均按照以下方法获得法向量S：

获得离散点与x轴平行的切向量S_x，以及，离散点与y轴平行的切向量S_y；

通过切向量叉乘得到法向量S：S＝S_x×S_y；

(3)针对每一个离散点，均按照以下方法获得平均曲率H：

其中，r₁为经过所述离散点的最大曲率半径；r₂为经过所述离散点的最小曲率半径；

(4)针对每一个离散点，均按照以下方法获得高斯曲率G：

G＝r₁*r₂

其中，r₁为经过所述离散点的最大曲率半径；r₂为经过所述离散点的最小曲率半径；

(5)针对每一个离散点，均按照以下方法获得拱高AH；

拱高为所述离散点到对应等分线的距离：

AH＝Dist(P,l_i),P∈l_i',i＝1,2,…p

其中，离散点P在相交线l_i'上，l_i是与l_i'对应的等分线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个离散点到对应模具型面的法向距离，包括：

针对每一个离散点，均采用以下方式获得所述离散点的法向距离：

获取经过所述离散点且平行于所述离散点法向量的直线与对应模具型面的交点；

将所述离散点与所述交点之间的距离作为所述离散点到对应模具型面的法向距离。