CN109872216A - 一种定制家具设计方法和设计装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种定制家具设计方法和设计装置,解决现有家具定制过程中设计效率不能满足生产效率,影响客户体验的技术问题。方法包括:通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束所述备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。符合客户的潜在心理期望和主观需求,使客户获得最大组件范围内的个性化选择余地。在满足客户定制需要的同时保证了家具功能的均衡适用。基于家具组件的标准化和模块化本方法形成的基础数据有利于提高家具定制的自动化水平。可以充分利用现有设计资源成果,将家具定制过程中的客户‑设计师互动环节成本降至最低,进一步提高家具定制的效率和多样性。
Description
技术领域
本发明涉及家具产品制造技术领域,具体涉及一种定制家具设计方法和设计装置。
背景技术
现有技术中,定制家具基于消费者的个性和喜好来设计制造,可以满足消费者大部分的个性需求,并在尺寸、风格、样式和功能等方面较好地匹配户型及室内硬装,但定制家具的生产制造受设计环节的人力资源影响导致生产效率较低、市场需求难以满足。
设计人员在定制设计过程中既是设计师又是客户经理,不仅要有家具设计专业知识,要精通设计和绘图软件,还要与客户保持紧密沟通以充分获取客户的真实需求,更要与安装人员对接以保证定制家具的正确安装并确保安全,这都导致人力成本高昂。而定制家具复杂的设计流程直接造成了设计效率低下、企业生产能力无法充分释放、产品生产交付周期过长、客户体验不佳等问题。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提供一种定制家具设计方法和设计装置,解决现有家具定制过程中设计效率不能满足生产效率,影响客户体验的技术问题。
本发明实施例的定制家具设计方法,包括:
通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束所述备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
本发明一实施例中,所述通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件包括:
接收客户的表达信息,形成所述个人特征数据和所述定制需求数据;
获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据;
通过所述个人特征数据、所述定制需求数据适配所述通用匹配数据确定所述备选家具组件;
本发明一实施例中,所述通过设计规则约束所述备选家具组件的组装包括:
适配与所述个人特征数据匹配的定制家具所述设计规则;
通过所述定制需求数据和所述设计规则匹配所述备选家具组件形成备选家具模型。
本发明一实施例中,所述形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型包括:
提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整所述备选家具模型直至确定定制家具模型。
本发明一实施例中,所述在重新调整备选家具模型时或确定定制家具模型后包括:
将所述备选家具模型或所述定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息。
本发明一实施例中,所述接收客户的表达信息,形成所述个人特征数据和所述定制需求数据包括:
通过交互方式逐步获得客户的所述表达信息;
对客户的所述表达信息进行分类形成个人信息和需求信息;
对所述个人信息向量化形成描述个人偏好的个人特征数据;
对所述需求信息量化形成作为参考阈值的定制需求数据。
本发明一实施例中,所述获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据包括:
利用所述定制需求数据确定家具类别和功能区需求;
利用所述家具类别和功能区需求确定家具组件范围;
根据所述家具组件范围获取家具组件的通用匹配数据。
本发明一实施例中,所述通过所述个人特征数据、所述定制需求数据适配所述通用匹配数据确定所述备选家具组件包括:
在家具组件范围内从通用匹配数据中提取家具组件的特征参数;
比较所述家具组件的特征参数与所述个人特征数据的适配度,确定所述备选家具组件。
本发明一实施例中,所述适配与所述个人特征数据匹配的定制家具所述设计规则包括:
匹配确定家具种类的家具风格的设计规则;
匹配所述确定家具种类的家具功能区的设计规则;
匹配所述确定家具种类的组件布局的设计规则。
本发明一实施例中,所述通过所述定制需求数据和所述设计规则匹配所述备选家具组件形成备选家具模型包括:
利用所述定制需求数据形成家具模型的设计基础指标;
利用所述设计规则形成家具模型的限定指标;
利用所述设计规则形成符合所述设计基础指标的所述备选家具组件的组合家具模型;
利用所述定制需求数据的阈值作用结合与设计规则的偏离度对所述组合家具模型筛选,形成具有优先推荐顺序的一组所述备选家具模型。
本发明一实施例中,所述提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整所述备选家具模型直至确定定制家具模型包括:
将所述备选家具模型作为基准形成展示对象;
通过交互式用户界面获取客户对所述展示对象的表达修改信息;
根据所述表达修改信息形成个人特征调整数据和/或定制需求调整数据;
根据所述个人特征调整数据和/或定制需求调整数据重新形成备选家具模型及对应的展示对象;
客户通过所述备选家具模型的迭代调整过程确定定制家具模型。
本发明一实施例中,所述将所述备选家具模型或所述定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息包括:
以框架为基本单位进行家具组件的拆分;
将所述框架的顺序连接拓扑结构转换为相应材料配合结构的生产基础数据;
在所述生产基础数据上添加附件安装数据;
在所述生产基础数据上添加框架间固定数据;
根据所述生产基础数据、所述附件安装数据和所述框架间固定数据形成所述关键生产信息。
本发明实施例的定制家具设计装置包括:
存储器,用于存储上述定制家具设计方法的处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行所述程序代码。
本发明实施例的定制家具设计装置,其特征在于,用于通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束所述备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
本发明实施例的定制家具设计方法和设计装置通过将客户的个人特征数据和定制需求数据相结合形成备选家具组件的筛选依据,使得从家具组件数据库中获取的匹配组件符合客户的潜在心理期望和主观需求,使客户获得最大组件范围内的个性化选择余地。利用设计规则将个性化的主观需求维持在合理功能和合理架构的范围内,在满足客户定制需要的同时保证了家具功能的均衡适用。基于家具组件的标准化和模块化,本方法形成的定制家具模型数据可以作为工业生产的基础数据来源,有利于提高家具定制的自动化水平。基于设计规则形成的定制家具可以充分利用现有设计资源成果,将家具定制过程中的客户-设计师互动环节成本降至最低,进一步提高家具定制的效率和多样性。
附图说明
图1所示为本发明一实施例定制家具设计方法的流程示意图。
图2所示为本发明一实施例定制家具设计方法中客户数据形成过程示意图。
图3所示为本发明一实施例定制家具设计方法中家具组件形成过程示意图。
图4所示为本发明一实施例定制家具设计方法中设计规则形成过程示意图。
图5所示为本发明一实施例定制家具设计方法中家具组件适配过程示意图。
图6所示为本发明一实施例定制家具设计方法中备选家具模型形成过程示意图。
图7所示为本发明一实施例定制家具设计方法中备选家具模型调整过程示意图。
图8所示为本发明一实施例定制家具设计方法中关键生产信息形成过程示意图。
图9所示为本发明一实施例定制家具设计装置的架构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明白,以下结合附图及具体实施方式对发明作进一步说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的定制家具设计方法包括:
通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
本发明实施例的定制家具设计方法通过将客户的个人特征数据和定制需求数据相结合形成备选家具组件的筛选依据,使得从家具组件数据库中获取的匹配组件符合客户的潜在心理期望和主观需求,使客户获得最大组件范围内的个性化选择余地。利用设计规则将个性化的主观需求维持在合理功能和合理架构的范围内,在满足客户定制需要的同时保证了家具功能的均衡适用。基于家具组件的标准化和模块化,本方法形成的定制家具模型数据可以作为工业生产的基础数据来源,有利于提高家具定制的自动化水平。基于设计规则形成的定制家具可以充分利用现有设计资源成果,将家具定制过程中的客户-设计师互动环节成本降至最低,进一步提高家具定制的效率和多样性。
本发明一实施例的定制家具设计方法如图1所示。在图1中,本发明一实施例包括:
步骤100:接收客户的表达信息,形成个人特征数据和定制需求数据。
本领域技术人员可以理解在家具类别划分中同一种类家具可以包括不同的类型家具,不同家具类别的家具可以包括相同或不同的家具组件,一种家具组件可以系列化。例如柜类家具包括储物柜、组合柜、衣柜等,各类型柜可能包括挂件、抽屉、搁板或挡板,抽屉包括材质、造型或装饰等系列变形。
客户的个人特征数据用于形成客户的个人特征信息化标签,体现客户对家具种类、家具类型和家具组件等在设计风格、使用目的和使用习惯等需求上的隐含量化信息。定制需求数据用于形成客户的主观量化信息,包括但不限于家具种类、功能、尺寸大小、风格、材质、使用人数等主观预期量化信息。
步骤200:获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据。
本领域技术人员可以理解对于拼装家具而言存在但不限于可索引的类型数据,可索引的功能划分区域数据,可索引的功能区属性数据,可索引的标准形制组件数据,可索引的组件标准尺寸规格数据等。
家具组件的设计风格、功能要素、使用场景和使用局限等可以采用量化或加权量化的形式形成,并作为确定量化体系的一部分确定标称数据。
家具组件的通用匹配数据至少包括上述可索引数据和确定标称数据以及两者形成的量化复合数据。
步骤300:适配与个人特征数据匹配的定制家具设计规则。
定制家具设计规则包括家具构造中适应客户个人特征和主观需求并对功能与组件造成限制的制约要素。设计规则可以通过家具设计领域的技术专家人工设定形成。还可以通过对已有定制家具设计方案中的家具功能和家具组件进行数据标定,利用机器学习的方式从海量设计方案中获得的设定规律作为设计规则。累积的设计规则数据库中的设计规则包括功能和/或组件间的组合规则、配合规则、回避规则、尺寸规则、位置规则等,以及与个人特征耦合规则、与个人特征排斥规则、需求关联规则、需求优先规则等。
步骤400:通过个人特征数据、定制需求数据适配通用匹配数据确定备选家具组件。
利用定制需求数据与家具组件功能的量化适配确定备选家具组件范围,利用个人特征数据的信息化标签与家具组件相应数据的量化适配确定备选家具组件的需求相似性,并形成满足功能需求的备选家具组件的集合。
步骤500:通过定制需求数据和设计规则适配备选家具组件形成备选家具模型。
通过定制需求数据与设计规则的适配在备选家具组件范围内形成多样性的家具构造结构,根据设计规则对个人特征数据的适配将家具构造结构形成具有优先级的备选家具模型的集合。
步骤600:提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整备选家具模型直至确定定制家具模型。
以备选家具模型为基础形成供客户的展示形象。展示形象包括但不限于多媒体资料、虚拟现实对象或场景、立体影像或交互模型。
通过展示形象与交互手段的结合获取备选家具模型的修改参数。根据修改参数重复上述适配过程直至客户认可展示形象对应的备选家具模型确定定制家具模型。
本发明实施例的定制家具设计方法将定制家具定制过程自动化,通过与客户的简单交互获得定制过程的适配参数,直接为客户提供定制家具模型和相关的生成信息,有效优化了家具定制中的客户需求交互分析、设计过程交互变更,同时提供了与真实家具实物相应的形象展示,保证了客户家具定制的客观体验效果。
如图1所示,本发明一实施例中,在步骤600之后还包括:
步骤700:将定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息。
将定制家具模型的家具构造结构解析为基本框架间的依赖关系,通过数学描述确定的依赖顺序表达家具构造结构。同时根据确定的依赖顺序形成固定元件的布设位置和规格、组件的部件布设位置、组件的基本材质信息、组件的饰面信息等关键生产信息。
本发明实施例有利于降低计算机系统中服务端的运算负荷。
如图1所示,本发明一实施例中,在步骤600重复适配过程中还包括:
步骤800:将备选家具模型的材料配合结构形成关键生产信息。
将备选家具模型的家具构造结构解析为基本框架间的依赖关系,通过数学描述确定的依赖顺序表达家具构造结构。同时根据确定的依赖顺序形成固定元件的布设位置和规格、组件的部件布设位置、组件的基本材质信息、组件的饰面信息等关键生产信息。
本发明实施例有利于降低计算机系统中服务端的运算负荷。
如图2所示,本发明一实施例中,步骤100包括:
步骤110:通过交互方式逐步获得客户的表达信息;
利用通信终端的交互式用户界面可以获得客户输入的表达信息。通信终端可以包括触摸屏一体机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、手机、卖场展示终端等。客户的表达信息包括但不限于性别、年龄、身高、职业、喜好、消费记录等个人画像信息,还包括定制家具的功能、尺寸大小、风格、材质等具体指标信息。
步骤120:对客户的表达信息进行分类形成个人信息和需求信息;
个人信息包括反映客户潜在预期的表达信息,需求信息包括反映客户主观意愿的表达信息,个人信息和需求信息分类中存在信息重叠部分。例如性别、年龄、身高、职业、喜好、消费记录等作为个人信息,家具的功能、尺寸大小、风格、材质等作为需求信息,身高也可以作为需求信息,风格也可以作为个人信息。
步骤130:对个人信息向量化形成描述个人偏好的个人特征数据;
本领域技术人员可以理解,利用向量化(即矢量化)技术可以建立多维度向量空间,对一个对象的多维度特征形成向量量化描述,满足对象间的具体特征差异对比。利用个人信息可以建立针对个人偏好的向量化的个人特征数据。
步骤140:对需求信息量化形成作为参考阈值的定制需求数据。
本领域技术人员可以理解,通过交互式界面或格式化信息可以获得客户的具体需求。具体需求信息可以是对家具某一属性或特征具体要求的范围或优选,可以作为对应属性或特征的阈值,利用需求信息可以建立针对定制目标的量化的定制需求数据。
如图3所示,本发明一实施例中,步骤200包括:
步骤210:利用定制需求数据确定家具类别和功能区需求;
从定制需求数据中获取客户对家具的需求信息,根据需求信息确定家具类别和功能区。例如从需求信息中获得家具种类为柜-衣柜-高立柜,包括被褥区、长衣区、上衣区、裤架区、抽屉区、托盘区等。
步骤220:利用家具类别和功能区需求确定家具组件范围;
根据可索引数据获得相应家具类别和功能区需求的家具组件的选择范围,选择范围包括家具组件种类、同一家具组件种类中的详细分类和详细规格。例如适应高立柜的家具组件包括柜体板材、抽屉板材、搁板板材、门板、挂衣杆、网篮、挂钩、裤架、鞋架、滑轨、五金件等组件种类,每一种类中还包括材质和样式的详细分类和具体规格。
步骤230;根据家具组件范围获取家具组件的通用匹配数据。
家具组件的通用匹配数据包括组件的物理参数和特征参数,其中:
物理参数包括但不限于拓扑结构数据、部件约束数据、尺寸比例数据、最优尺寸数据、零件配置数据等,通常以属性-数值形式存储;
特征参数包括但不限于体现应用环境、应用风格、应用局限等维度的向量量化数据,通常以矩阵形式存储。
如图4所示,本发明一实施例中,步骤300包括:
步骤310:匹配确定家具种类的家具风格的设计规则;
设计规则与个人特征数据中体现的部分或全部偏好相匹配。
家具风格的设计规则包括但不限于家具(例如在色调、整体轮廓、材质等要素与环境相融的)与环境匹配设计规则、与个人体征匹配设计规则和安全性匹配设计规则等。
步骤320:匹配确定家具种类的家具功能区的设计规则;
家具功能区的设计规则包括但不限于区域划分设计规则、区域重叠设计规则、区域重复设计规则和区域限高设计规则等。
步骤330:匹配确定家具种类的组件布局的设计规则。
组件布局的设计规则包括但不限于拼装规则、承重设计规则、排布空间规划设计规则、数量设计规则、角度设计规则和相互遮挡设计规则等。
如图5所示,本发明一实施例中,步骤400包括:
步骤410:在家具组件范围内从通用匹配数据中提取家具组件的特征参数;
基于通用匹配数据获取选择范围内每个家具组件的特征参数,获得表征对应家具组件固有的(通过人工或机器分类确定的)多维度量化特征。
步骤420:比较家具组件的特征参数与个人特征数据的适配度,确定备选家具组件。
基于个人特征数据形成客户预期的应用场景的多维度量化特征,与家具组件多维度量化特征进行比较,根据预设的各维度比较阈值,获得一系列符合客户心理预期的备选家具组件。
如图6所示,本发明一实施例中,步骤500包括:
步骤510:利用定制需求数据形成家具模型的设计基础指标;
定制需求数据中涉及客户主观意愿的数据作为家具整体结构的基本需求需要保证满足。
步骤520:利用设计规则形成家具模型的限定指标;
设计规则是家具形成整体结构时满足客户偏好和实用性的工艺要求需要保证满足。
步骤530:利用设计规则形成符合设计基础指标的备选家具组件的组合家具模型;
基于备选家具组件的多样性,可以形成一系列符合基本需求和工艺要求的组合家具模型。
步骤540:利用定制需求数据的阈值作用结合与设计规则的偏离度对组合家具模型筛选,形成具有优先推荐顺序的一组备选家具模型。
如图7所示,本发明一实施例中,步骤600包括:
步骤610:将备选家具模型作为基准形成展示对象;
展示对象的局部可以与个人特征数据、定制需求数据、家具组件数据或设计规则数据形成关联,与交互式用户界面配合形成关联展示。
步骤620:通过交互式用户界面获取客户对展示对象的表达修改信息;
表达修改信息可以包括个人特征数据、定制需求数据或设计规则调整数据、家具组件调整数据。
步骤630:根据表达修改信息形成个人特征调整数据和/或定制需求调整数据;
个人特征调整数据和定制需求调整数据与个人特征数据和定制需求数据格式对应,可以是部分更改或全部更改的个人特征调整数据和定制需求调整数据,定制需求调整数据也可以包括对模型局部、组件局部或全部、功能区局部或全部的调整数据。
步骤640:根据个人特征调整数据和/或定制需求调整数据重新形成备选家具模型及对应的展示对象;
重新形成备选家具模型的过程在本发明一个实施例中包括了步骤400与步骤500的处理过程。
重新形成备选家具模型的过程在本发明一个实施例中包括了步骤100、步骤200和步骤300中的处理过程。
重新形成备选家具模型的过程在本发明一个实施例中包括了步骤100、步骤200、步骤300、步骤400与步骤500中的次要步骤。
步骤650:客户通过备选家具模型的迭代调整过程确定定制家具模型。
备选家具模型根据客户的预期进行的迭代调整过程由客户最终确定定制家具模型的形成。
如图8所示,本发明一实施例中,步骤700包括:
步骤710:以框架为基本单位进行家具组件的拆分;
框架作为家具功能区和家具组件(即主要框架类组件)的基本构型,以框架为拆分基础可以有效确定各功能区和主要组件的连接结构和间接顺序,为较小型组件(即实际应用类组件)和独立部件提供定位基础。
步骤720:将框架的顺序连接拓扑结构转换为相应材料配合结构的生产基础数据;
框架的顺序连接拓扑结构可以较好地反映框架间的位置关系和依赖关系,可以获得由组件形成功能区,由功能区形成整体家居轮廓的配合结构数据,进而形成完整的生产基础数据。顺序连接拓扑结构可以采用有向图描述,可以利用有向图的邻接矩阵形成数据结构。
步骤730:在生产基础数据上添加附件安装数据;
生产基础数据可以为较小型的组件和部件提供定位基准使得其他附加材质和部件的安装位置确定,形成附件安装数据。
步骤740:在生产基础数据上添加框架间固定数据;
生产基础数据可以为确定连接关系的框架间的固定或加固位置提供定位基准,形成框架间适应整体配合结构的固定优化方案,形成框架间固定数据。
步骤750:根据生产基础数据、附件安装数据和框架间固定数据形成关键生产信息。
框架顺序连接关系、附件和附属材质的安装位置以及框架间固定连接位置的优化形成了家具的关键生产信息。
本发明一实施例中,步骤800包括步骤710至步骤750的处理过程。
本发明实施例的定制家具设计装置包括:
存储器,用于存储与上述定制家具设计方法处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行上述定制家具设计方法处理过程对应的程序代码。
处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing)数字信号处理器、FPGA(Field-Programmable Gate Array)现场可编程门阵列、MCU(Microcontroller Unit)系统板、SoC(system on a chip)系统板或包括I/O的PLC(Programmable Logic Controller)最小系统。
本发明实施例的定制家具设计装置,用于通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
如图9所示,本发明一实施例中,定制家具设计装置包括:
数据获取模块1100,用于接收客户的表达信息,形成个人特征数据和定制需求数据;
组件适应模块1200,用于获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据;
规则适应模块1300,用于适配与个人特征数据匹配的定制家具设计规则;
组件匹配模块1400,用于通过个人特征数据、定制需求数据适配通用匹配数据确定备选家具组件;
规则匹配模块1500,用于通过定制需求数据和设计规则适配备选家具组件形成备选家具模型;
迭代调整模块1600,用于提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整备选家具模型直至确定定制家具模型。
如图9所示,本发明一实施例中,还包括:
数据适配模块1700,用于将定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息。
如图9所示,本发明一实施例中,数据获取模块1100包括:
信息接收单元1110,用于通过交互方式逐步获得客户的表达信息;
分类单元1120,用于对客户的表达信息进行分类形成个人信息和需求信息;
第一量化单元1130,用于对个人信息向量化形成描述个人偏好的个人特征数据;
第二量化单元1140,用于对需求信息量化形成作为参考阈值的定制需求数据。
如图9所示,本发明一实施例中,组件适应模块1200包括:
种类确定单元1210,用于利用定制需求数据确定家具类别和功能区需求;
组件范围确定单元1220,用于利用家具类别和功能区需求确定家具组件范围;
组件数据确定单元1230,用于根据家具组件范围获取家具组件的通用匹配数据。
如图9所示,本发明一实施例中,规则适应模块1300包括:
类型确定单元1310,用于匹配确定家具种类的家具风格的设计规则;
规则范围确定单元1320,用于匹配确定家具种类的家具功能区的设计规则;
组建规则匹配单元1330,用于匹配确定家具种类的组件布局的设计规则。
如图9所示,本发明一实施例中,组件匹配模块1400包括:
特征提取单元1410,用于在家具组件范围内从通用匹配数据中提取家具组件的特征参数;
特征匹配单元1420,用于比较家具组件的特征参数与个人特征数据的适配度,确定备选家具组件。
如图9所示,本发明一实施例中,规则匹配模块1500包括:
第一指标确定单元1510,用于利用定制需求数据形成家具模型的设计基础指标;
第二指标确定单元1520,用于利用设计规则形成家具模型的限定指标;
主动设计单元1530,用于利用设计规则形成符合设计基础指标的备选家具组件的组合家具模型;
模型筛选单元1540,用于利用定制需求数据的阈值作用结合与设计规则的偏离度对组合家具模型筛选,形成具有优先推荐顺序的一组备选家具模型。
如图9所示,本发明一实施例中,迭代调整模块1600包括:
展示数据形成单元1610,用于将备选家具模型作为基准形成展示对象;
修改数据接收单元1620,用于通过交互式用户界面获取客户对展示对象的表达修改信息;
模型调整单元1630,用于根据表达修改信息形成个人特征调整数据和/或定制需求调整数据;
迭代调整单元1640,用于根据个人特征调整数据和/或定制需求调整数据重新形成备选家具模型及对应的展示对象;
模型确定单元1650,用于客户通过备选家具模型的迭代调整过程确定定制家具模型。
如图9所示,本发明一实施例中,数据适配模块1700包括:
拆分单元1710,用于以框架为基本单位进行家具组件的拆分;
顺序描述单元1720,用于将框架的顺序连接拓扑结构转换为相应材料配合结构的生产基础数据;
数据附加单元1730,用于在生产基础数据上添加附件安装数据;
结构附加单元1740,用于在生产基础数据上添加框架间固定数据;
信息定制单元1750,用于根据生产基础数据、附件安装数据和框架间固定数据形成关键生产信息。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种定制家具设计方法,其特征在于,包括:
通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束所述备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
2.如权利要求1所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件包括:
接收客户的表达信息,形成所述个人特征数据和所述定制需求数据;
获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据;
通过所述个人特征数据、所述定制需求数据适配所述通用匹配数据确定所述备选家具组件。
3.如权利要求1所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述通过设计规则约束所述备选家具组件的组装包括:
适配与所述个人特征数据匹配的定制家具所述设计规则;
通过所述定制需求数据和所述设计规则匹配所述备选家具组件形成备选家具模型。
4.如权利要求1所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型包括:
提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整所述备选家具模型直至确定定制家具模型。
5.如权利要求4所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述在重新调整备选家具模型时或确定定制家具模型后包括:
将所述备选家具模型或所述定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息。
6.如权利要求2所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述接收客户的表达信息,形成所述个人特征数据和所述定制需求数据包括:
通过交互方式逐步获得客户的所述表达信息;
对客户的所述表达信息进行分类形成个人信息和需求信息;
对所述个人信息向量化形成描述个人偏好的个人特征数据;
对所述需求信息量化形成作为参考阈值的定制需求数据。
7.如权利要求2所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述获取与定制需求数据适配的家具组件的通用匹配数据包括:
利用所述定制需求数据确定家具类别和功能区需求;
利用所述家具类别和功能区需求确定家具组件范围;
根据所述家具组件范围获取家具组件的通用匹配数据。
8.如权利要求2所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述通过所述个人特征数据、所述定制需求数据适配所述通用匹配数据确定所述备选家具组件包括:
在家具组件范围内从通用匹配数据中提取家具组件的特征参数;
比较所述家具组件的特征参数与所述个人特征数据的适配度,确定所述备选家具组件。
9.如权利要求3所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述适配与所述个人特征数据匹配的定制家具所述设计规则包括:
匹配确定家具种类的家具风格的设计规则;
匹配所述确定家具种类的家具功能区的设计规则;
匹配所述确定家具种类的组件布局的设计规则。
10.如权利要求3所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述通过所述定制需求数据和所述设计规则匹配所述备选家具组件形成备选家具模型包括:
利用所述定制需求数据形成家具模型的设计基础指标;
利用所述设计规则形成家具模型的限定指标;
利用所述设计规则形成符合所述设计基础指标的所述备选家具组件的组合家具模型;
利用所述定制需求数据的阈值作用结合与设计规则的偏离度对所述组合家具模型筛选,形成具有优先推荐顺序的一组所述备选家具模型。
11.如权利要求4所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述提供备选家具模型的展示形象,根据对展示形象的相应修正参数重新调整所述备选家具模型直至确定定制家具模型包括:
将所述备选家具模型作为基准形成展示对象;
通过交互式用户界面获取客户对所述展示对象的表达修改信息;
根据所述表达修改信息形成个人特征调整数据和/或定制需求调整数据;
根据所述个人特征调整数据和/或定制需求调整数据重新形成备选家具模型及对应的展示对象;
客户通过所述备选家具模型的迭代调整过程确定定制家具模型。
12.如权利要求5所述的定制家具设计方法,其特征在于,所述将所述备选家具模型或所述定制家具模型的材料配合结构形成关键生产信息包括:
以框架为基本单位进行家具组件的拆分;
将所述框架的顺序连接拓扑结构转换为相应材料配合结构的生产基础数据;
在所述生产基础数据上添加附件安装数据;
在所述生产基础数据上添加框架间固定数据;
根据所述生产基础数据、所述附件安装数据和所述框架间固定数据形成所述关键生产信息。
13.一种定制家具设计装置包括:
存储器,用于存储与权利要求1至12任一定制家具设计方法的处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行所述程序代码。
14.一种定制家具设计装置,其特征在于,用于通过客户的个人特征数据和定制需求数据适配备选家具组件,通过设计规则约束所述备选家具组件的组装,形成符合个人特征和定制需求的定制家具模型。
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