CN117058157A - 一种cad图纸的切割与标注方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种CAD图纸的切割与标注方法，包括如下步骤：通过元素解析器解析DXF文件中的元素并提取出线类型的图像实体；通过切割算法将有关联的线归为一组；将分组后的线重新绘制成DXF文件并生成图片；标注算法依赖CNN卷积神经网络对图像进行识别，识别出每张图片中包含的结构并对结构进行标注，并且根据识别结果持续优化网络提高识别的准确率。本发明通过将输入的图纸依次经过元素解析器、切割算法、绘图算法和标注算法得到正确的切割与标注，高效地完成了图纸相关的重复工作内容的提取，大大地减少人力成本，降低了建筑工人运用图纸的技术门槛，提升工人职业技能水平。

Description

一种CAD图纸的切割与标注方法
技术领域
本发明涉及CAD图纸技术领域，具体来说，涉及一种CAD图纸的切割与标注方法。
背景技术
CAD图纸中有很多重复工作内容需要进行提取并进行系统的设计和分析，传统的提取工作大都需要人力进行，既费时又费力，而且还很容易出错。针对上述问题，目前还没有有效的解决办法。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种CAD图纸的切割与标注方法，能够克服现有技术的上述不足。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种CAD图纸的切割与标注方法，包括如下步骤：
S1通过元素解析器解析DXF文件中的元素并提取出线类型的图像实体；
S2通过切割算法将有关联的线归为一组；
S2的具体步骤如下：
S21切割算法对传入的每一条线进行分析，通过线的起止点和长度绘制出每条线所占据的一个矩形区域，分别以(lx,ly)和(rx,ry)表示该矩形区域的左上和右下两点，取这个矩形两条对角线的交点(midx,midy)，针对每条线得到(lx,lyx,rx,ry,midx,midy)一组共6个属性；
S22引入两个常量c和p，c表示两个矩形区域相交比例的阈值，p代表两条线距离的阈值；
S23针对每一条线有li=(lxi,lyxi,rxi,ryi,midxi,midyi)与其他的线进行计算得到矩形区域相交比例ci和距离pi，将满足ci<c且pi<p的线分为一组；不在一组的线被切割算法抛弃；
S24将图纸中剩下的绘制结构的线传入绘图算法；
S3将分组后的线重新绘制成DXF文件并生成图片；
S4标注算法依赖CNN卷积神经网络对图像进行识别，识别出每张图片中包含的结构并对结构进行标注，并且根据识别结果持续优化网络提高识别的准确率；同时根据整体识别的结果反馈和优化切割算法中的常量c和常量p。
进一步地，S1的具体步骤如下：
S11图纸通过元素解析器提取图纸中所有的线，提取的线包含线的属性，属性以二进制的形式保存在DXF文件中；
S12解析器把这些属性转化为文本形式保存为标准的json数据结构并传入切割算法中。
进一步地，所述线的属性包括形状、长度和起止点坐标。
进一步地，所述切割算法针对TABLES表中定义的LTYPE线进行，解析DXF文件后提取出图纸中包含所有Line类型的图像实体。
进一步地，S3具体步骤如下：
S31根据每组中线的相对位置得到每个结构的上下左右边框4个坐标，将这些坐标作为新图纸的大小来将线的原始坐标按照相对位置平移到新DXF图纸中，使每个结构都位于新DXF图纸的中央位置；
S32将DXF图纸转化成图片格式传入标注算法。
进一步地，步骤S4的结构包括门、窗和墙体。
本发明的有益效果：本发明通过将输入的图纸依次经过元素解析器、切割算法、绘图算法和标注算法得到正确的切割与标注，高效地完成了图纸相关的重复工作内容的提取，大大地减少人力成本，降低了建筑工人运用图纸的技术门槛，提升工人职业技能水平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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所述的CAD图纸的切割与标注方法的系统流程图。
具体实施方式
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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，根据本发明实施例所述的一种CAD图纸的切割与标注方法，包括如下步骤：
S1通过元素解析器解析DXF文件中的元素并提取出线类型的图像实体；
S2通过切割算法将有关联的线归为一组；
S2的具体步骤如下：
S21切割算法对传入的每一条线进行分析，通过线的起止点和长度绘制出每条线所占据的一个矩形区域，分别以(lx,ly)和(rx,ry)表示该矩形区域的左上和右下两点，取这个矩形两条对角线的交点(midx,midy)，针对每条线得到(lx,lyx,rx,ry,midx,midy)一组共6个属性；
S22引入两个常量c和p，c表示两个矩形区域相交比例的阈值，p代表两条线距离的阈值；
S23针对每一条线有li=(lxi,lyxi,rxi,ryi,midxi,midyi)与其他的线进行计算得到矩形区域相交比例ci和距离pi，将满足ci<c且pi<p的线分为一组；不在一组的线被切割算法抛弃；
S24将图纸中剩下的绘制结构的线传入绘图算法；
S3将分组后的线重新绘制成DXF文件并生成图片；
S4标注算法依赖CNN卷积神经网络对图像进行识别，识别出每张图片中包含的结构并对结构进行标注，并且根据识别结果持续优化网络提高识别的准确率；同时根据整体识别的结果反馈和优化切割算法中的常量c和常量p。
实施例中，S1的具体步骤如下：
S11图纸通过元素解析器提取图纸中所有的线，提取的线包含线的属性，属性以二进制的形式保存在DXF文件中；
S12解析器把这些属性转化为文本形式保存为标准的json数据结构并传入切割算法中。
实施例中，所述线的属性包括形状、长度和起止点坐标。
实施例中，所述切割算法针对TABLES表中定义的LTYPE线进行，解析DXF文件后提取出图纸中包含所有Line类型的图像实体。
实施例中，S3具体步骤如下：
S31根据每组中线的相对位置得到每个结构的上下左右边框4个坐标，将这些坐标作为新图纸的大小来将线的原始坐标按照相对位置平移到新DXF图纸中，使每个结构都位于新DXF图纸的中央位置；
S32将DXF图纸转化成图片格式传入标注算法。
实施例中，步骤S4的结构包括门、窗和墙体。为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时，根据本发明所述的一种CAD图纸的切割与标注方法，可以将整张CAD图纸中的元素按照结构切割到多张CAD图纸中去；通过深度学习训练识别算法，将切分后的图纸按照结构分类进行标注，如：门、窗、梁、柱等。
为实现上述目标，本专利提出的方法包括以下几个步骤：
CAD图纸的解析：DXF是AutoCAD公司开发的一种图纸格式，一个主要的DXF文件包含HEADER部分、CLASSES部分、TABLES部分、BLOCKS部分、ENTITIES部分、OBJECTS部分、THUMBNAILIMAGE部分，其中TABLES部分中包含若干符号表的定义。本专利中的切割方法针对TABLES表中定义的LTYPE（线）进行，解析DXF文件后提取出图纸中包含的所有Line类型的图像实体。
图纸的切割：对提取出的所有的线进行分析，把相互关联的线保存到一组，去掉无用的线。按组创建新的dxf文件，每组对应一个文件，把线按照相对位置关系绘制到新创建的文件中，保存文件，把文件生成图片。
图纸的标注：训练深度学习识别算法，对切割后的图纸进行图像识别，识别出图纸中包含的结构，并对结构进行标注，如门、窗、墙体等。
本系统具备4个模块：元素解析器，切割算法，绘图算法，标注算法，输入的图纸需要一次经过4个模块才能得到正确的切割与标注。元素解析器用于解析DXF文件中的元素并提取出线类型的图像实体；切割算法用于将有关联的线归为一组；绘图算法用于将分组后的线重新绘制成DXF文件并生成图片；标注算法接受绘图算法传递的图片，通过AI算法识别图纸中包含的结构并进行标注。
如图1所示，所属实施例分为了元素解析器、切割算法、绘图算法、标注算法共4部分，图纸一次经过这4个部分，最终得到标注后的结果。
CAD图纸中的主要关键要素是由线组成的，图纸经过元素解析器时，会提取出图纸中所有的线，这样在接下来的处理中可以避免文字、尺寸的影响，提取出的线包含线的形状、长度、起止点坐标等属性，这些属性会以二进制的形式保存在DXF文件中，解析器会把这些属性转化为文本形式，并保存为标准的json数据结构，传入切割算法。
切割算法会对传入的每一条线进行分析，有线的起止点和长度等信息可以绘制出每条线所占据的一个矩形区域，分别以(lx,ly)和(rx,ry)表示该举行区域的左上和右下两点，取这个矩形两条对角线的交点(midx,midy)，这样针对每条线，都可以得到(lx,lyx,rx,ry,midx,midy)一组共6个属性。引入两个常量c和p，c表示两个矩形区域相交比例的阈值，p代表两条线距离的阈值。针对每一条线有li=(lxi,lyxi,rxi,ryi,midxi,midyi)，与其他的线进行计算得到矩形区域相交比例ci和距离pi，ci<c且pi<p，则认为两条线属于同一结构，将这两条线分为一组。除此之外整张图纸的外框线和图纸图例之类的线会被算法抛弃，最终只剩图纸中所绘制结构的线，将这些线传入绘图算法。
传入绘图算法中的数据不能直接绘制，需要进行坐标转化，根据每组中线的相对位置，得到每个结构的上下左右边框4个坐标，将这个坐标作为新图纸的大小，将线的原始坐标按照相对位置平移到新图纸中，使每个结构都可以位于新图纸的中央位置。之后将DXF图纸转化成图片格式，传入标注算法。
标注算法依赖CNN卷积神经网络对图像进行识别，识别出每张图片中包含的结构，如门、窗、梁柱、墙体等，并且根据识别结果持续优化网络，提高识别的准确率。同时根据整体识别的结果反馈和优化切割算法，优化切割算法中的常量c和常量p，提高切割的准确率。
本发明通过实现CAD图纸的切割与标注，可以提供以下效益：通过对实际围绕着图纸相关的重复工作内容进行提取，并进行系统的设计和分析，将这部分重复的工作内容设计成软件系统，用于一线的施工团队，减少人力成本；降低建筑工人运用图纸的技术门槛，提升工人职业技能水平。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过将输入的图纸依次经过元素解析器、切割算法、绘图算法和标注算法得到正确的切割与标注，高效地完成了图纸相关的重复工作内容的提取，大大地减少人力成本，降低了建筑工人运用图纸的技术门槛，提升工人职业技能水平。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1通过元素解析器解析DXF文件中的元素并提取出线类型的图像实体；
S2通过切割算法将有关联的线归为一组；
S2的具体步骤如下：
S21切割算法对传入的每一条线进行分析，通过线的起止点和长度绘制出每条线所占据的一个矩形区域，分别以(lx,ly)和(rx,ry)表示该矩形区域的左上和右下两点，取这个矩形两条对角线的交点(midx,midy)，针对每条线得到(lx,lyx,rx,ry,midx,midy)一组共6个属性；
S22引入两个常量c和p，c表示两个矩形区域相交比例的阈值，p代表两条线距离的阈值；
S23针对每一条线有li=(lxi,lyxi,rxi,ryi,midxi,midyi)与其他的线进行计算得到矩形区域相交比例ci和距离pi，将满足ci<c且pi<p的线分为一组；不在一组的线被切割算法抛弃；
S24将图纸中剩下的绘制结构的线传入绘图算法；
S3将分组后的线重新绘制成DXF文件并生成图片；
S4标注算法依赖CNN卷积神经网络对图像进行识别，识别出每张图片中包含的结构并对结构进行标注，并且根据识别结果持续优化网络提高识别的准确率；同时根据整体识别的结果反馈和优化切割算法中的常量c和常量p。
2.根据权利要求1所述的CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，S1的具体步骤如下：
S11图纸通过元素解析器提取图纸中所有的线，提取的线包含线的属性，属性以二进制的形式保存在DXF文件中；
S12解析器把这些属性转化为文本形式保存为标准的json数据结构并传入切割算法中。
3.根据权利要求2所述的CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，所述线的属性包括形状、长度和起止点坐标。
4.根据权利要求1所述的CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，所述切割算法针对TABLES表中定义的LTYPE线进行，解析DXF文件后提取出图纸中包含所有Line类型的图像实体。
5.根据权利要求1所述的CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，S3具体步骤如下：
S31根据每组中线的相对位置得到每个结构的上下左右边框4个坐标，将这些坐标作为新图纸的大小来将线的原始坐标按照相对位置平移到新DXF图纸中，使每个结构都位于新DXF图纸的中央位置；
S32将DXF图纸转化成图片格式传入标注算法。
6.根据权利要求1所述的CAD图纸的切割与标注方法，其特征在于，步骤S4的结构包括门、窗和墙体。
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