JP2019091445A - 頻繁に使用するパーツ用の自動アセンブリメイト作成 - Google Patents
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Abstract
Description
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- 実世界のオブジェクトのコンピュータ支援設計(CAD)モデルにおける幾何学的エンティティ間のメイトを自動的に作成するコンピュータ実装方法であって、
コンピュータデータベースに格納されたCADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報にアクセスするステップと、
CADモデルパーツを複数のクラスタに分割するステップであり、各クラスタは類似のグローバル形状シグネチャを有するCADモデルパーツを含む、ステップと、
合致可能性プレディクタニューラルネットワークをクラスタの前記CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングするステップであり、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークは、CADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応答して合致可能性情報を提供するように構成される、ステップと、
2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するようにメイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップと、
前記CADモデルに新しいパーツが追加されることに応じて、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定するステップと、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定するステップと、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップと
を含む、方法。 - パーツのエンティティに対するコンテキスチュアルシグネチャは、前記パーツ内のエンティティのコンテキスチュアル位置の数値表現である、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記コンテキスチュアルシグネチャは、前記エンティティの重心と前記パーツの周囲のバウンディングボックスのプレーンとの間の比率を計算することによって計算される、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- CADモデルパーツを複数のクラスタに分割するステップは、
前記コンピュータデータベース内の複数のパーツのそれぞれについて、前記パーツのグローバル形状シグネチャを計算するステップと、
前記パーツの前記グローバル形状シグネチャが閾値量内にある場合、複数のパーツをクラスタリングするステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、他のクラスタと比較して相対的に高い密度を有するクラスタの前記CADモデルパーツに対する前記合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含み、前記クラスタの前記相対的に高い密度は、前記クラスタのパーツがCADモデルで頻繁に使用されることを示す、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、前記CADモデルパーツの全てのエンティティについての合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、それぞれ異なるメイトタイプに対応する、複数の合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップは、(i)頻繁に使用されるパーツを含むクラスタの合致可能なエンティティ、および(ii)前記頻繁に使用されるパーツが合致するパーツのすべてのエンティティを使用して前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップは、
前記CADモデルの前記他のパーツと合致可能な前記新しいパーツの多数のインスタンスを判定するステップと、
前記新しいパーツの前記多数のインスタンス数を作成するステップと、
前記新しいパーツのすべてのインスタンスのエンティティを前記CADモデルの前記他のパーツの異なるエンティティに合致させるステップと
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 実世界のオブジェクトのコンピュータ支援設計(CAD)モデルおよび新しいパーツの幾何学的エンティティ間のメイトを自動的に作成するコンピュータ実装方法であって、
CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングされた合致可能性プレディクタニューラルネットワークにアクセスするステップであり、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークはCADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応じて、合致可能性情報を提供する、ステップと、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定するステップと、
トレーニングされたメイトタイププレディクタニューラルネットワークにアクセスして2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するステップと、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定するステップと、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するステップと
を含む、方法。 - コンピュータ支援設計(CAD)システムであって、
CADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報を格納するように構成されるコンピュータデータベースと、
前記コンピュータデータベースに動作可能に結合されるプロセッサであり、
CADモデルパーツを複数のクラスタに分割し、各クラスタは類似のグローバル形状シグネチャを有するCADモデルパーツを含み、
合致可能性プレディクタニューラルネットワークをクラスタの前記CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングし、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークは、CADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応答して合致可能性情報を提供するように構成され、
2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別するようにメイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングし、
前記CADモデルに新しいパーツが追加されることに応じて、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定し、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定し、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するように構成されるプロセッサと
を備える、CADシステム。 - パーツのエンティティに対するコンテキスチュアルシグネチャは、前記パーツ内のエンティティのコンテキスチュアル位置の数値表現である、請求項11に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、前記コンテキスチュアルシグネチャを前記エンティティの重心と前記パーツの周囲のバウンディングボックスのプレーンとの間の比率を計算することによって計算するように構成される、請求項12に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、
前記コンピュータデータベース内の複数のパーツのそれぞれについて、前記パーツのグローバル形状シグネチャを計算し、
前記パーツの前記グローバル形状シグネチャが閾値量内にある場合、複数のパーツをクラスタリングすることにより
CADモデルパーツを複数のクラスタに分割するように構成される、請求項11に記載のCADシステム。 - 前記プロセッサは、他のクラスタと比較して相対的に高い密度を有するクラスタの前記CADモデルパーツに対する前記合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするように構成され、前記クラスタの前記相対的に高い密度は、前記クラスタのパーツがCADモデルで頻繁に使用されることを示す、請求項11に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、前記CADモデルパーツの全てのエンティティについての合致可能性情報を用いて前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするように構成される、請求項11に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、それぞれ異なるメイトタイプに対応する、複数の合致可能性プレディクタニューラルネットワークをトレーニングするように構成される、請求項11に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、(i)頻繁に使用されるパーツを含むクラスタの合致可能なエンティティ、および(ii)前記頻繁に使用されるパーツが合致するパーツのすべてのエンティティを使用して前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークをトレーニングするように構成される、請求項11に記載のCADシステム。
- 前記プロセッサは、
前記CADモデルの前記他のパーツと合致可能な前記新しいパーツの多数のインスタンスを判定し、
前記新しいパーツの前記多数のインスタンス数を作成し、
前記新しいパーツのすべてのインスタンスのエンティティを前記CADモデルの前記他のパーツの異なるエンティティに合致させるように構成される、請求項11に記載のCADシステム。 - コンピュータ支援設計(CAD)システムであって、
CADモデルパーツに関する情報および関連するメイト情報を格納するように構成されるコンピュータデータベースと、
前記コンピュータデータベースに動作可能に結合されるプロセッサであり、
CADモデルパーツに対する合致可能性情報を用いてトレーニングされた合致可能性プレディクタニューラルネットワークにアクセスし、前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークはCADモデルパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャの入力に応じて、合致可能性情報を提供し、
前記新しいパーツの複数のエンティティのコンテキストシグネチャを前記合致可能性プレディクタニューラルネットワークに入力して前記新しいパーツの合致可能なエンティティを判定し、
トレーニングされたメイトタイププレディクタニューラルネットワークにアクセスして2つのエンティティ間の1つまたは複数のメイトタイプを識別し、
前記メイトタイププレディクタニューラルネットワークに、(i)前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティのコンテキスチュアルシグネチャ、および(ii)前記CADモデルの別のパーツのエンティティのコンテキスチュアルシグネチャを入力して前記エンティティ間の少なくとも1つのメイトタイプを判定し、
前記判定された少なくとも1つのメイトタイプに基づいて、前記CADモデルの前記新しいパーツの前記合致可能なエンティティと他のパーツの前記エンティティとの間に少なくとも1つのメイトを自動的に追加するように構成されるプロセッサと
を備える、CADシステム。
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