CN116188745A - 一种加工工艺的确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种加工工艺的确定方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取模具零件的3D模型;对3D模型进行分析,确定3D模型的形状特征及加工特征;其中,形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;确定3D模型的标注信息;根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。通过本发明实施例提供的技术方案,可以实现对模具零件的加工工艺进行自动化排配,而且可以提高加工工艺排配的稳定性和一致性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种加工工艺的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在对模具零件进行加工时,需要根据图面形状、公差要求,对模具零件的加工工艺进行排配,并对模具零件的加工工时进行预估。
相关技术中,主要由工艺工时排配员进行工艺工时的人工排配。显然,这需要工艺工时排配员对加工设备、加工标准、加工能力、加工技术、加工工时预估、加工计划排配有非常高的经验。而且这种人工排配方式受排配员心情及所处环境的影响,容易造成同一排配员排配时一致性差和不稳定性,不同工艺排配员的排配结果差异性大。
为了工厂生产的稳定性、工厂成本数据的准确性、工厂自动化加工的连续性,如何高效、稳定地对模具零件的加工工艺进行智能化排配变得至关重要。
发明内容
本发明提供了一种加工工艺的排配方法、装置、电子设备及存储介质,可以实现对模具零件的加工工艺进行自动化排配,而且可以提高加工工艺排配的稳定性和一致性。
根据本发明的一方面,提供了一种加工工艺的确定方法,所述方法包括:
获取模具零件的3D模型;
对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;
确定所述3D模型的标注信息;
根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
根据本发明的另一方面,提供了一种加工工艺的确定装置,所述装置包括:
3D模型获取模块,用于获取模具零件的3D模型;
特征确定模块,用于对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;
标注信息确定模块,用于确定所述3D模型的标注信息;
加工工艺确定模块,用于根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的加工工艺的确定方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的加工工艺的确定方法。
本发明实施例的加工工艺的确定方案,获取模具零件的3D模型;对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;确定所述3D模型的标注信息;根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。通过本发明实施例提供的技术方案,可以实现对模具零件的加工工艺进行自动化排配,而且可以提高加工工艺排配的稳定性和一致性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种加工工艺的确定方法的流程图;
图2是根据本发明实施例二提供的一种加工工艺的确定装置的结构示意图;
图3是实现本发明实施例的加工工艺的确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种加工工艺的确定方法的流程图,本实施例可适用于对模具零件的加工工艺进行确定的情况,该方法可以由加工工艺的确定装置来执行,该加工工艺的确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该加工工艺的确定装置可配置于电子设备中。如图1所示,该方法包括:
S110、获取模具零件的3D模型。
示例性的,可以根据用户的选择指令从3D模型库中选择一个或多个模具零件的3D模型,并从3D模型库中调取选中的模具零件的3D模型。可选的,还可以根据用户的输入信息确定模具零件,然后从服务端加载模具零件的3D模型。需要说明的是,本发明实施例对模具零件的3D模型的获取方式不做限定。
S120、对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征。
在本发明实施例中,对3D模型的结构进行分析,确定3D模型的形状特征。其中,形状特征可以包括3D模型包含的线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及形状特征之间的关联关系。根据3D模型的形状特征确定3D模型的特征信息,其中,特征信息包括独立的形状特征和/或具有关联关系的形状特征组合。然后,进一步确定3D模型的特征信息对应的加工规则,其中,加工规则是用于判断3D模型的特征信息是符合一个工段或多个工段的规则。示例性的,下表为本发明实施例提供的加工规则表:
S130、确定所述3D模型的标注信息。
示例性的,可以将3D模型转化为2D模型,从2D模型中提取3D模型的标注信息。可选的,还可以将3D模型输入至标注信息读取模型中,通过标注信息读取模型确定3D模型的标注信息,其中,标注信息读取模型为预先训练好的用于确定3D模型的机器学习模型。其中,3D模型的标注信息可以包括标注尺寸、公差、文字、说明、标注的位置、表面处理、刻字要求等相关信息。
S140、根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
示例性的,可以将形状特征、加工特征及标注信息输入至预先训练好的加工工艺确定模型中,使加工工艺确定模型对形状特征、加工特征及标注信息进行综合分析,并根据加工工艺确定模型的输出结果确定模具零件的加工工艺。
可选的,根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺,包括:根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述加工特征中的特征信息对应的目标加工工段;根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺。示例性的,根据模具零件的形状特征及标注信息,综合筛选符合加工特征中的加工信息(独立的形状特征和/或形状特征组合)最适合的一个或多个加工工段。然后,从最外形开始排配加工工段,把将加工信息最适合的一个或多个加工工段串联起来,形成模具零件的加工工艺。
其中,模具零件的加工工艺可以为一条,也可以为多条,本发明实施例对加工工艺的数量不做限定。示例性的,下表为本发明实施例提供的模具零件的加工工艺表:
可选的,在根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺之前,还包括:获取生产管理系统的工段负载数据;当根据所述工段负载数据确定所述目标加工工段为瓶颈加工工段时,从非瓶颈加工工段中重新确定目标加工工段;其中,所述瓶颈加工工段为工段负载数据大于预设负载阈值的加工工段,所述非瓶颈加工工段为工段负载数据小于或等于所述预设负载阈值的加工工段。示例性的,从生产管理系统中读取工段负载数据,其中,工段负载数据可以理解为生产管理系统中的各个加工工段在当前时间点对应的加工负载(也即加工数据量的大小)。然后,确定目标加工工单对应的工段负载数据是否大于预设负载阈值,若是,则可确定目标加工工段为瓶颈加工工段。其中,目标加工工段为瓶颈加工工段,可以理解为目标加工工段的负载数据已经超标,此时,通过该目标加工工段无法对模具零件的加工工艺进行排配。因此,当根据工段负载数据确定目标加工工段为瓶颈加工工段时,可以从非瓶颈加工工段中重新确定加工特征中的特征信息对应的目标加工工段。
本发明实施例的加工工艺的确定方法,获取模具零件的3D模型;对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;确定所述3D模型的标注信息;根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。通过本发明实施例提供的技术方案,可以实现对模具零件的加工工艺进行自动化排配,而且可以提高加工工艺排配的稳定性和一致性。
在一些实施例中,在对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征之前,还包括:在系统数据库中查找是否存在与所述3D模型匹配的历史加工数据;对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征,包括:当在所述系统数据库中不存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征。可选的,所述方法还包括:当在所述系统数据库中存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,根据所述历史加工数据确定所述模具零件的加工工艺及加工工时。
在本发明实施例中,获取模具零件的3D模型后,可以在系统数据库中查找是否存在与该3D模型匹配的历史加工数据,若是,则可直接从系统数据库中提取与3D模型匹配的历史加工数据,并根据历史加工数据确定模具零件的加工工艺及加工工时。示例性的,若与该3D模型匹配的历史加工数据为与3D模型匹配的各个加工工段及加工工时,则可将各个加工工段串联起来,形成模具零件的加工工艺,并对各个加工工时进行求和,确定模具零件的加工工时。当系统数据库中不存在与3D模型匹配的历史加工数据时,则需要对3D模型进行分析,确定3D模型的形状特征及加工特征,以方便后续根据形状特征和加工特征确定模具零件的加工工艺。
在一些实施例中,在根据所述形状特征及所述加工特征,确定所述模具零件的加工工艺之后,还包括:根据所述3D模型及所述标注信息,确定所述模具零件的加工体积及加工面积;确定所述模具零件的加工信息;其中,所述加工信息包括加工速度、加工方式及加工所用材料;基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时。具体的,可以根据3D模型及标注信息,确定模块零件的加工体积及加工面积。获取模具零件的加工速度、加工方式(粗加工、中加工、精加工)及加工所用材料(刀具、铜线、电极、砂轮等)。然后,根据加工体积、加工面积、加工信息及加工工艺,确定模具零件的加工工时。示例性的,可以将加工体积、加工面积、加工信息及加工工艺输入至预先训练的加工工时确定模型中,根据加工工时确定模型的输出结果,模具零件的加工工时。
在一些实施例中,在基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时之后,还包括:根据所述加工工艺及所述加工工时,确定所述模具零件的加工成本。示例性的,对加工工艺及加工工时进行综合分析,确定模具零件的加工成本,其中,加工工艺越复杂,加工工时越大,加工成本越大。
可选的,组成模具零件的加工工艺的各个加工工段可以用不同的颜色进行渲染,不同颜色代表加工工艺不同的加工工段。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种加工工艺的确定装置的结构示意图。如图2所示,该装置包括:
3D模型获取模块210,用于获取模具零件的3D模型;
特征确定模块220,用于对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;
标注信息确定模块230,用于确定所述3D模型的标注信息;
加工工艺确定模块240,用于根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
可选的,所述加工工艺确定模块,用于:
根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述加工特征中的特征信息对应的目标加工工段;
根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺。
可选的,所述装置还包括:
负载数据获取模块,用于在根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺之前,获取生产管理系统的工段负载数据;
目标加工工段更新模块,用于当根据所述工段负载数据确定所述目标加工工段为瓶颈加工工段时,从非瓶颈加工工段中重新确定目标加工工段;其中,所述瓶颈加工工段为工段负载数据大于预设负载阈值的加工工段,所述非瓶颈加工工段为工段负载数据小于或等于所述预设负载阈值的加工工段。
可选的,所述装置还包括:
历史加工数据查找模块,用于在对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征之前,在系统数据库中查找是否存在与所述3D模型匹配的历史加工数据;
所述特征确定模块,用于:
当在所述系统数据库中不存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征。
可选的,所述装置还包括:
工艺工时确定模块,用于当在所述系统数据库中存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,根据所述历史加工数据确定所述模具零件的加工工艺及加工工时。
可选的,所述装置还包括:
体积确定模块,用于在根据所述形状特征及所述加工特征,确定所述模具零件的加工工艺之后,根据所述3D模型及所述标注信息,确定所述模具零件的加工体积及加工面积;
加工信息确定模块,用于确定所述模具零件的加工信息;其中,所述加工信息包括加工速度、加工方式及加工所用材料;
加工工时确定模块,用于基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时。
可选的,所述装置还包括:
加工成本确定模块,用于在基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时之后,根据所述加工工艺及所述加工工时,确定所述模具零件的加工成本。
本发明实施例所提供的加工工艺的确定装置可执行本发明任意实施例所提供的加工工艺的确定方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图3所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如加工工艺的确定方法。
在一些实施例中,加工工艺的确定方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的加工工艺的确定方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行加工工艺的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种加工工艺的确定方法,其特征在于,包括:
获取模具零件的3D模型;
对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;
确定所述3D模型的标注信息;
根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺,包括:
根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述加工特征中的特征信息对应的目标加工工段;
根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在根据所述目标加工工段确定所述模具零件的加工工艺之前,还包括:
获取生产管理系统的工段负载数据;
当根据所述工段负载数据确定所述目标加工工段为瓶颈加工工段时,从非瓶颈加工工段中重新确定目标加工工段;其中,所述瓶颈加工工段为工段负载数据大于预设负载阈值的加工工段,所述非瓶颈加工工段为工段负载数据小于或等于所述预设负载阈值的加工工段。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征之前,还包括:
在系统数据库中查找是否存在与所述3D模型匹配的历史加工数据;
对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征,包括:
当在所述系统数据库中不存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
当在所述系统数据库中存在与所述3D模型匹配的历史加工数据时,根据所述历史加工数据确定所述模具零件的加工工艺及加工工时。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述形状特征及所述加工特征,确定所述模具零件的加工工艺之后,还包括:
根据所述3D模型及所述标注信息,确定所述模具零件的加工体积及加工面积;
确定所述模具零件的加工信息;其中,所述加工信息包括加工速度、加工方式及加工所用材料;
基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于所述加工体积、所述加工面积、所述加工信息及所述加工工艺,确定所述模具零件的加工工时之后,还包括:
根据所述加工工艺及所述加工工时,确定所述模具零件的加工成本。
8.一种加工工艺的确定装置,其特征在于,包括:
3D模型获取模块,用于获取模具零件的3D模型;
特征确定模块,用于对所述3D模型进行分析,确定所述3D模型的形状特征及加工特征;其中,所述形状特征包括线段、平面、斜面、圆弧、曲面、复合曲面、通孔、不通孔中的至少一个以及所述形状特征之间的关联关系;所述加工特征包括特征信息及所述特征信息对应的加工规则,所述特征信息包括具有关联关系的形状特征组合和/或独立的形状特征;
标注信息确定模块,用于确定所述3D模型的标注信息;
加工工艺确定模块,用于根据所述形状特征、所述加工特征及所述标注信息,确定所述模具零件的加工工艺。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的加工工艺的确定方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的加工工艺的确定方法。
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CN202310268222.0A CN116188745A (zh) | 2023-03-16 | 2023-03-16 | 一种加工工艺的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
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Cited By (1)
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CN116901111A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 广州太威机械有限公司 | 一种外部调节机器人加工参数的方法及系统 |
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- 2023-03-16 CN CN202310268222.0A patent/CN116188745A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN116901111A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 广州太威机械有限公司 | 一种外部调节机器人加工参数的方法及系统 |
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