CN112036814A - 基于3d检索技术的智能生产管理系统以及管理方法 - Google Patents

基于3d检索技术的智能生产管理系统以及管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了基于3D检索技术的智能生产管理系统以及管理方法，其中智能生产管理系统包括数据预处理模块、数据接收模块、数据存储模块、数据处理模块以及数据匹配模块、加工分配模块和加工报价模块；本发明基于3D检索技术，首先通过神经网络对3D图纸进行特征提取，再通过与预先存储的历史加工零件的报价信息和工厂信息相匹配，即可得到加工工厂推荐表以及加工报价单。本发明将3D检索技术应用于生产的智能管理上，不仅提高了生产效率，且降低了对人的依赖，有利于生产的智能化管理。

Description

基于3D检索技术的智能生产管理系统以及管理方法
技术领域
本发明涉及智能生产管理领域，尤其是涉及基于3D检索技术的智能生产管理方法。
背景技术
三维模型的应用越来越广泛、工业产品设计、虚拟现实、虚拟人、三维游戏、教育、影视动画等都广泛使用三维模型。因此，有数以兆计的三维模型存在，而且每天都有大量的三维模型产生和传播，存在着对三维模型进行分析、匹配与检索的迫切需求，对基于内容的三维模型分析、匹配与检索技术进行研究已变得非常重要。
三维搜索技术早已成熟，可以根据几何外形在整个企业模型数据库(PDM)进行检索，工程师可以直接找到结果，直接调用到三维CAD中，提高设计效率，避免重复设计。在工业制造领域，在获得相应的三维模型后，往往需要技术人员对相应的三维模型进行分解，结合采购部门的数据选择合适的加工的方式(自加工或者委外加工)，同时还需要相应的技术人员给出该模型的大致报价，这需要技术人员根据经验和大量的数据完成，对技术人员的要求高，且时间投入大。
发明内容
为解决以上问题，本发明提出了基于3D检索技术的智能生产管理方法。
本发明的主要内容包括：
基于3D检索技术的智能生产管理系统，包括：
数据接收模块，用于接收3D图纸以及生产影响参数；
数据存储模块，用于存储数据接收模块接收的数据以及历史加工零件的信息；其中，历史加工零件的信息包括历史加工零件的报价数据以及历史加工零件的工厂数据；
数据处理模块，采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取，得到对应的零件特征库；
数据匹配模块，将所述数据处理模块得到的零件特征库与存储的历史加工零件进行比较，得到匹配度最高的历史加工零件的信息；
加工分配模块，由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的工厂数据，形成加工工厂推荐表；
加工报价模块，由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的报价数据，根据预先设计的报价策略，形成加工报价单。
优选的，还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块与所述数据接收模块连接，所述数据预处理模块用于将不同格式的3D图纸进行格式统一化。
优选的，所述数据预处理模块将不同格式的3D图纸进行格式统一化的步骤包括：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
优选的，采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
优选的，生产影响参数包括零件的加工精度、零件材料以及零件加工的数量。
本发明还提出了基于3D检索技术的智能生产管理方法，包括如下步骤：
S1.获取待分析的3D图纸以及生产影响参数；
S2.利用神经网络，对3D图纸进行特征分解，得到零件特征库；
S3.按照设定的3D匹配算法，将零件特征库与预先存储的历史加工零件的信息进行比较，得到相匹配的历史加工零件；
S4.获取S3中相匹配的历史加工零件的报价信息以及相应的工厂信息，得到加工工厂推荐表以及加工报价单。
优选的，获取待分析的3D图纸后，还包括对3D图纸进行格式统一化的步骤。
优选的，对3D图纸进行格式统一化的步骤为：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
优选的，利用神经网络，对3D图纸进行特征分解的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
本发明的有益效果在于：本发明提出了基于3D检索技术的智能生产管理方法，基于3D检索技术，首先通过神经网络对3D图纸进行特征提取，再通过与预先存储的历史加工零件的报价信息和工厂信息相匹配，即可得到加工工厂推荐表以及加工报价单。本发明将3D检索技术应用于生产的智能管理上，不仅提高了生产效率，且降低了对人的依赖，有利于生产的智能化管理。
附图说明
图1为本发明的功能框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明所保护的技术方案做具体说明。
请参阅图1。本发明提出了基于3D检索技术的智能生产管理系统，包括数据预处理模块、数据接收模块、数据存储模块、数据处理模块以及数据匹配模块，同时还包括加工分配模块和加工报价模块；其中，所述数据预处理模块与所述数据接收模块连接，所述数据预处理模块用于将不同格式的3D图纸进行格式统一化；所述数据接收模块用于接收统一化后的3D图纸以及生产影响参数；而所述数据存储模块与所述数据接收模块连接，用于存储数据接收模块接收的数据以及历史加工零件的信息；所述数据处理模块与所述数据接收单元连接，其采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取，得到对应的零件特征库；所述数据匹配模块与所述数据存储模块和所述数据处理模块连接，其将所述数据处理模块得到的零件特征库与存储的历史加工零件进行比较，得到匹配度最高的历史加工零件的信息；而加工分配模块与所述数据匹配模块连接，其由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的工厂数据，形成加工工厂推荐表；所述加工报价模块也与所述数据匹配模块连接，其由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的报价数据，根据预先设计的报价策略，形成加工报价单。
在其中一个实施例中，历史加工零件的信息包括历史加工零件的报价数据以及历史加工零件的工厂数据。
在其中一个实施例中，所述数据预处理模块将不同格式的3D图纸进行格式统一化的步骤包括：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
在其中一个实施例中，采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
其中，生产影响参数包括零件的加工精度、零件材料以及零件加工的数量。
本发明还提出了基于3D检索技术的智能生产管理方法，包括如下步骤：
S1.获取待分析的3D图纸以及生产影响参数；
S2.利用神经网络，对3D图纸进行特征分解，得到零件特征库；
S3.按照设定的3D匹配算法，将零件特征库与预先存储的历史加工零件的信息进行比较，得到相匹配的历史加工零件；
S4.获取S3中相匹配的历史加工零件的报价信息以及相应的工厂信息，得到加工工厂推荐表以及加工报价单。
优选的，获取待分析的3D图纸后，还包括对3D图纸进行格式统一化的步骤。
优选的，对3D图纸进行格式统一化的步骤为：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
优选的，利用神经网络，对3D图纸进行特征分解的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.基于3D检索技术的智能生产管理系统，其特征在于，包括：
数据接收模块，用于接收3D图纸以及生产影响参数；
数据存储模块，用于存储数据接收模块接收的数据以及历史加工零件的信息；其中，历史加工零件的信息包括历史加工零件的报价数据以及历史加工零件的工厂数据；
数据处理模块，采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取，得到对应的零件特征库；
数据匹配模块，将所述数据处理模块得到的零件特征库与存储的历史加工零件进行比较，得到匹配度最高的历史加工零件的信息；
加工分配模块，由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的工厂数据，形成加工工厂推荐表；
加工报价模块，由所述数据存储模块分别获取所述数据匹配模块输出的匹配度最高的历史加工零件的报价数据，根据预先设计的报价策略，形成加工报价单。
2.根据权利要求1所述的基于3D检索技术的智能生产管理系统，其特征在于，还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块与所述数据接收模块连接，所述数据预处理模块用于将不同格式的3D图纸进行格式统一化。
3.根据权利要求2所述的基于3D检索技术的智能生产管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块将不同格式的3D图纸进行格式统一化的步骤包括：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
4.根据权利要求1所述的基于3D检索技术的智能生产管理系统，其特征在于，采用神经网络，对所述数据接收模块传输来的数据进行特征提取的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
5.根据权利要求1所述的基于3D检索技术的智能生产管理系统，其特征在于，生产影响参数包括零件的加工精度、零件材料以及零件加工的数量。
6.基于3D检索技术的智能生产管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取待分析的3D图纸以及生产影响参数；
S2.利用神经网络，对3D图纸进行特征分解，得到零件特征库；
S3.按照设定的3D匹配算法，将零件特征库与预先存储的历史加工零件的信息进行比较，得到相匹配的历史加工零件；
S4.获取S3中相匹配的历史加工零件的报价信息以及相应的工厂信息，得到加工工厂推荐表以及加工报价单。
7.根据权利要求6所述的基于3D检索技术的智能生产管理方法，其特征在于，获取待分析的3D图纸后，还包括对3D图纸进行格式统一化的步骤。
8.根据权利要求7所述的基于3D检索技术的智能生产管理方法，其特征在于，对3D图纸进行格式统一化的步骤为：通过freeCAD命令行工具将3D图纸统一转化为STL格式。
9.根据权利要求6所述的基于3D检索技术的智能生产管理方法，其特征在于，利用神经网络，对3D图纸进行特征分解的步骤包括：首先从STL文件面信息上均匀取点生成PCL点云文件；然后通过VFH视点直方图特征算法提取PCL点云的VFH特征并保存为特征文件；接着根据特征文件建立FLANN快速最近邻搜索算法索引，最后通过FLANN快速近邻算法从索引中查找最相似的目标。
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