JP2022052679A - Ｃａｅモデル流用システム - Google Patents
Ｃａｅモデル流用システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022052679A JP2022052679A JP2020172220A JP2020172220A JP2022052679A JP 2022052679 A JP2022052679 A JP 2022052679A JP 2020172220 A JP2020172220 A JP 2020172220A JP 2020172220 A JP2020172220 A JP 2020172220A JP 2022052679 A JP2022052679 A JP 2022052679A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- model
- dimensional cad
- cae
- input
- registered
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】ＣＡＥモデルの作成工数を削減することで、作成期間を短縮し、作成コストを低減できるシステムを提供すること。
【解決手段】本発明にかかるＣＡＥモデル流用システム０１は、形状特徴量抽出処理１２で入力三次元ＣＡＤモデル２１から形状特徴量を抽出し、検索処理１３で形状特徴量を用いてデータベース０３の中から入力三次元ＣＡＤモデル２１に類似する三次元ＣＡＤモデルとＣＡＥモデルを特定する。座標変換関係計算処理１４で特定された三次元ＣＡＤモデルと入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係を計算し、出力処理１５で特定されたＣＡＥモデルに座標変換関係を適用して変換し入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が適合した出力ＣＡＥモデル２２を出力することを特徴とする。
【選択図】図１
【解決手段】本発明にかかるＣＡＥモデル流用システム０１は、形状特徴量抽出処理１２で入力三次元ＣＡＤモデル２１から形状特徴量を抽出し、検索処理１３で形状特徴量を用いてデータベース０３の中から入力三次元ＣＡＤモデル２１に類似する三次元ＣＡＤモデルとＣＡＥモデルを特定する。座標変換関係計算処理１４で特定された三次元ＣＡＤモデルと入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係を計算し、出力処理１５で特定されたＣＡＥモデルに座標変換関係を適用して変換し入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が適合した出力ＣＡＥモデル２２を出力することを特徴とする。
【選択図】図１
Description
本発明は、与えられた三次元ＣＡＤ形状に位置と姿勢が適合するＣＡＥモデルを出力する検索システムに関する。
特許文献１には、形状が類似した三次元物体を精度良く検索することができる三次元物体データベースを検索する検索システムが開示されている。これは三次元物体からポリゴン情報を抽出し、抽出されたポリゴン情報から特徴量を計算し、計算された特徴量の比較により、三次元物体を検索している。
近年の製品開発には、デジタルエンジニアリングが不可欠であり、三次元ＣＡＤシステムによる設計とＣＡＥによる性能評価シミュレーションを主として、開発期間の短縮と開発コストの低減が行われている。また、グローバル化や市場ニーズの多様化により開発する製品のバリエーションが増加し、さらに、品質や機能に対する法規等の要求基準が厳しくなっているため、製品開発に必要な工数が増加し、デジタルエンジニアリングの活用がさらに進んでいる。製品開発工数の全体に占めるデジタルエンジニアリング関連の作業工数の割合は高く、また、増加する一方であるため、特に、ＣＡＥモデル作成の期間短縮やコスト低減が課題となっている。
かかる課題を解決すべく、三次元ＣＡＤモデルを入力とし、過去に作成されたＣＡＤモデルやＣＡＥモデル等を蓄積したデータベースの中から、一致又は類似するＣＡＥモデルを発見し、発見されたＣＡＥモデルを、入力された三次元ＣＡＤモデルに位置と姿勢を適合させて出力するＣＡＥモデル流用システムを提供する。
本発明のＣＡＥモデル流用システムは、データベース０３に蓄積された登録形状特徴量３２を教師データとして学習するステップ１１と、与えられた入力三次元ＣＡＤモデル２１から形状特徴量を抽出するステップ１２と、入力三次元ＣＡＤモデル２１の形状特徴量を検索条件として、類似形状検索アルゴリズムを用いて一致又は類似する形状特徴量を発見するステップ１３と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録三次元ＣＡＤモデル３１と入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係及び一致度を計算するステップ１４と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録ＣＡＥモデル３３に計算された座標変換関係を適用し、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力するステップ１５を有する。
本発明のＣＡＥモデル流用システムは、登録三次元ＣＡＤモデル３１、登録形状特徴量３２、登録ＣＡＥモデル３３、ＣＡＥモデル仕様などの登録付帯情報３４から成るデータセット３５を記憶するデータベース０３、及び、入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力し、データベース０３内の登録ＣＡＥモデル３３を特定したうえで、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力する検索処理部０２から構成される。
本発明によれば、製品開発者等によって過去に作成された三次元ＣＡＤモデル、及び、その三次元ＣＡＤモデルから抽出された形状特徴量、三次元ＣＡＤモデルを基に作成されたＣＡＥモデル、その他付帯情報が記憶されたデータベースを検索することによって、検索対象となる三次元ＣＡＤモデルと形状的な類似性を有する三次元ＣＡＤモデルを発見でき、発見された三次元ＣＡＤモデルに関連付くＣＡＥモデルが特定され、入力された三次元ＣＡＤモデルに位置と姿勢が一致するＣＡＥモデルを出力できる。その結果、新規にＣＡＥモデルを作成する必要がなく、流用及び改修でＣＡＥモデルを作成することが可能になり、ＣＡＥモデル作成工数が削減され、ＣＡＥモデル作成期間の短縮及びコストの低減ができる。
図１は、本実施形態にかかるＣＡＥモデル流用システムの構成と処理の流れである。ＣＡＥモデル流用システム０１は、検索処理部０２とデータベース０３から構成される。入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力することで、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置及び姿勢が適合する出力ＣＡＥモデル２２が出力される。出力ＣＡＥモデル２２に対して、必要に応じて修正を加え、ＣＡＥモデルを完成させるため、ＣＡＥモデル作成工数を最小限にすることができる。
このシステムを利用するにあたっては、図２にあるデータベース登録処理の流れに従い、予め十分な量のデータセット３５をデータベース０３に蓄積しておく。
データベース０３は、データセット３５を単位として記憶しており、データセット３５ごとにフォルダに管理してもよいし、データセット３５に含まれるデータの種類ごとにフォルダ管理してもよいし、リレーショナルデータベースシステムを用いて管理してもよい。
データセット３５は、製品を構成する部品の登録三次元ＣＡＤモデル３１に関連付いた登録形状特徴量３２、登録ＣＡＥモデル３３、登録付帯情報３４から構成され、登録形状特徴量３２は、登録三次元ＣＡＤモデル３１を入力とした形状特徴量抽出処理１２により生成し、登録ＣＡＥモデル３３は、登録三次元ＣＡＤモデル３１をもとにＣＡＥモデル仕様に準拠して作成し、登録付帯情報３４は、その部品の部品番号や、ＣＡＥモデルの作成に使用した仕様書のバージョンなど、ＣＡＥモデルを流用し改修する際に必要となる情報を含めてもよい。
検索処理部０２は、入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力することで、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置や姿勢が適合し形状が一致又は類似する流用可能な出力ＣＡＥモデル２２を出力する。
この検索処理部０２を用いて流用可能なＣＡＥモデルを検索するには、まず、データベース０３に蓄積された登録形状特徴量３２を教師データとして機械学習し、次に、入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力し、入力三次元ＣＡＤモデル２１に対して形状特徴量の抽出処理を行う。
形状特徴量は、三次元ＣＡＤモデルの形状から抽出できる特徴を数値化したベクトル量であり、対象となる製品や部品の形状の傾向に合わせて選択することで、検索速度及び検索精度を最適化できる。
入力三次元ＣＡＤモデル２１、又は、登録三次元ＣＡＤモデル３１を入力とした形状特徴量抽出処理１２における形状特徴量を抽出する手法は、例えば、キーポイント周りの情報を記述するキーポイントベースの手法や複数点間の関係を記述する手法や、寸法情報、体積、面積などの形状全体から得られる数値情報を特徴量として用いる手法などがある。
形状特徴量の選択は、検索対象となる部品形状に合わせて検討する必要があり、また、検索時間や検索精度に影響するため、慎重に検討し最適なものを選択する必要がある。
形状特徴量を検索する検索処理１３では、形状特徴量抽出処理１２で抽出された入力三次元ＣＡＤモデル２１の形状特徴量を検索条件とし、類似検索アルゴリズムを用いてデータベース０３内で一致する登録形状特徴量３２を発見し、発見された登録形状特徴量３２に関係付けられた登録三次元ＣＡＤモデル３１、登録ＣＡＥモデル３３、登録付帯情報３４を同一のデータセット３５内に特定できる。類似検索アルゴリズムには、ツリーベースの手法やハッシュベースの手法などがあり、データベース０３に蓄積されるデータの量、要求される検索速度や検索精度の観点で最適な手法を選択する。
次に、発見された登録形状特徴量３２により特定された登録三次元ＣＡＤモデル３１と入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係や一致度などを座標変換関係計算処理１４で計算する。
座標変換関係計算処理１４で計算される座標変換関係及び一致度は、形状から得られる情報を用いて最適な位置と姿勢を求めることによるＩＣＰやＲＡＮＳＡＣなどのレジストレーションアルゴリズムにより計算され、また、検索したい形状範囲に合わせて剛体又は非剛体の座標変換関係を求めるアルゴリズムを選択することができ、計算時間と計算精度を考慮して決定する。
次に、出力処理１５では、座標変換関係計算処理１４で計算された座標変換関係を用いて、特定された登録ＣＡＥモデル３３を変換し、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置や姿勢が適合する出力ＣＡＥモデル２２を生成する。
出力された出力ＣＡＥモデル２２は、データセット３５の登録付帯情報３４に記載されたＣＡＥモデル作成仕様を満たしているため、形状が一致していれば、そのままＣＡＥモデルとしてシミュレーション評価に使用し、仕様バージョンが異なる場合や、個別の仕様がある場合は、出力ＣＡＥモデル２２の一部を改修して使用する。
つまり本発明は、データベース０３に蓄積された登録形状特徴量３２を教師データとして学習するステップ１１と、与えられた入力三次元ＣＡＤモデル２１から形状特徴量を抽出するステップ１２と、入力三次元ＣＡＤモデル２１の形状特徴量を検索条件として、類似形状検索アルゴリズムを用いて一致又は類似する形状特徴量を発見するステップ１３と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録三次元ＣＡＤモデル３１と入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係及び一致度を計算するステップ１４と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録ＣＡＥモデル３３に計算された座標変換関係を適用し、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力するステップ１５を有するＣＡＥモデル流用システムを提供することで、ＣＡＥモデルの作成工数を削減し、ＣＡＥモデル作成期間の短縮とコストの低減を可能にする。
また、本発明のＣＡＥモデル流用システムは、登録三次元ＣＡＤモデル３１、登録形状特徴量３２、登録ＣＡＥモデル３３、ＣＡＥモデル仕様などの登録付帯情報３４から成るデータセット３５を記憶するデータベース０３、及び、入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力し、データベース０３内の登録ＣＡＥモデル３３を特定したうえで、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力する検索処理部０２から構成され、流用可能なＣＡＥモデルを効率よく発見することができる。
本発明のＣＡＥモデル流用システムは、三次元ＣＡＤモデルを入力することで、過去の製品開発で作成した情報を蓄積したデータベースの中から、形状が一致又は類似するＣＡＥモデルを発見し、発見されたＣＡＥモデルを、入力された三次元ＣＡＤモデルの位置と姿勢で出力するため、出力されたＣＡＥモデルを流用することが可能になり、新規にＣＡＥモデルを作成する場合よりもＣＡＥモデル作成工数を削減でき、また、ＣＡＥモデルの作成期間の短縮とコストの低減ができる。
Claims (2)
- データベース０３に蓄積された登録形状特徴量３２を教師データとして学習するステップ１１と、与えられた入力三次元ＣＡＤモデル２１から形状特徴量を抽出するステップ１２と、入力三次元ＣＡＤモデル２１の形状特徴量を検索条件として、類似形状検索アルゴリズムを用いて一致又は類似する形状特徴量を発見するステップ１３と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録三次元ＣＡＤモデル３１と入力三次元ＣＡＤモデル２１との間の座標変換関係及び一致度を計算するステップ１４と、発見された登録形状特徴量３２に関連付けされた登録ＣＡＥモデル３３に計算された座標変換関係を適用し、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力するステップ１５を有するＣＡＥモデル流用システム０１。
- 登録三次元ＣＡＤモデル３１、登録形状特徴量３２、登録ＣＡＥモデル３３、ＣＡＥモデル仕様などの登録付帯情報３４から成るデータセット３５を記憶するデータベース０３、及び、入力三次元ＣＡＤモデル２１を入力し、データベース０３内の登録ＣＡＥモデル３３を特定したうえで、入力三次元ＣＡＤモデル２１に位置と姿勢が一致する出力ＣＡＥモデル２２を出力する検索処理部０２から構成される請求項１記載のＣＡＥモデル流用システム０１。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020172220A JP2022052679A (ja) | 2020-09-23 | 2020-09-23 | Ｃａｅモデル流用システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020172220A JP2022052679A (ja) | 2020-09-23 | 2020-09-23 | Ｃａｅモデル流用システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022052679A true JP2022052679A (ja) | 2022-04-04 |
Family
ID=80948745
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020172220A Pending JP2022052679A (ja) | 2020-09-23 | 2020-09-23 | Ｃａｅモデル流用システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2022052679A (ja) |
-
2020
- 2020-09-23 JP JP2020172220A patent/JP2022052679A/ja active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10176404B2 (en) | Recognition of a 3D modeled object from a 2D image | |
| EP1989685B1 (en) | A method for comparing a first computer-aided 3d model with a second computer-aided 3d model | |
| CN104517112A (zh) | 一种表格识别方法与系统 | |
| JP2001307111A (ja) | 形状解析システム、３次元形状モデルの差分検出システム、類似形状検索システム、形状解析方法、３次元形状モデルの差異検出方法、類似形状検索方法、記憶媒体及びプログラム伝送装置 | |
| CN108573020B (zh) | 融合装配信息的三维装配模型检索方法 | |
| CN108073682A (zh) | 基于参数视图函数查询数据库 | |
| Tam et al. | Deformable model retrieval based on topological and geometric signatures | |
| JP2018005436A (ja) | 回路設計装置及びそれを用いた回路設計方法 | |
| JP2018022476A (ja) | モフォロジー基準によるデータベースの照会 | |
| CN107122183A (zh) | 业务代码生成方法及装置 | |
| Zehtaban et al. | Automated rule-based system for Opitz feature recognition and code generation from STEP | |
| CN112119397A (zh) | 使用机器学习的管道及仪表流程图信息的分类 | |
| Malleswari et al. | Automatic recognition of machining features using STEP files | |
| CN116244333A (zh) | 一种基于代价因子校准的数据库查询性能预测方法及系统 | |
| JP2011248622A (ja) | 類似モデル検索システム及び作業指示再利用システム | |
| JP2018136946A (ja) | ３次元ｃａｄモデル部分検索方法及び３次元ｃａｄモデル検索方法 | |
| CN116414872B (zh) | 基于自然语言识别及知识图谱的数据搜索方法和系统 | |
| JP2022052679A (ja) | Ｃａｅモデル流用システム | |
| CN116681382A (zh) | 物料清单的数据抓取方法、系统以及可读存储介质 | |
| Zehtaban et al. | Beyond similarity comparison: Intelligent data retrieval for CAD/CAM designs | |
| US11176283B2 (en) | Analysis model creation assistance device and analysis model creation assistance method | |
| CN113836378A (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
| Lin et al. | A virtual reality based recommender system for interior design prototype drawing retrieval | |
| Papachristou et al. | An innovative platform for designing and rapid virtual prototyping of garments: The case of i-mannequin | |
| Kazi et al. | Preprocessy: a customisable data preprocessing framework with high-level APIs |