JP2019091445A5 - - Google Patents

Claims (12)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
11. 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。
12. 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、
    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。