[发明专利]基于深度图像的三维部件相似度计算方法

说明书

本发明公开了一种基于深度图像的三维部件相似度计算方法，该方法通过获取部件的表面深度图、背面深度图以及倒扣区域深度图，进而基于深度图分割特征，包括：凸台特征、槽位特征、孔位特征和倒扣特征：将局部表面深度图与背面深度图中灰度值差值大于第一阈值的区域，定义为凸台特征；将局部表面深度图与背面深度图中灰度值差值小于第二阈值的区域，定义为槽位特征；将图像灰度值等于0的区域，定义为孔位特征；在倒扣区域深度图中，将所有灰度值不为0的点通过聚类算法进行分组，分组后的各连续区域即为倒扣特征；然后分别计算各个特征的相似度，最终获取部件相似度。

技术领域

本发明属于三维部件相似度计算技术领域，具体涉及一种基于深度图像的三维部件相似度计算方法。

背景技术

模具企业在模具生产过程中，储存了大量数字化数据，包括模具设计数模图档、模具物料BOM、零件工艺流程、零件加工工时、模具成本统计信息。由于同类产品通常具有相同或相似的典型结构特征，因此用来制作产品的模具也有明显的同质性。这种特点使得在模具制造过程中可以对历史数据进行重用。例如：

1、模具报价阶段：在系统中筛选同类型产品、并查看图片与尺寸后选择多个相似性较高的产品，综合参考多个产品的设计、加工、材料费用并结合当前模具特点给出预估费用。

2、模具设计阶段：按照产品类型通过文件夹分类储存来管理模具设计图档，在模具设计时，打开过去设计的同类产品模具图档，对比后筛选出一套结构相似度最高的模具，以此套模具为蓝本进行修改复用。

3、工艺设计阶段：通常会将零件典型工艺设计成模板，并按照工件类型及尺寸予以分类；在工艺设计阶段，设计师通过零件类型及尺寸选择一个工艺模板作为参考，并根据零件的实际特征在选定工艺模板上进行调整。

4、加工工时预估阶段：根据零件特征的复杂度，凭经验判断各类加工工艺的大概耗时。

然而，模具历史数据量大且3D数字化模型复杂，依靠人工检索、筛选效率低下，且存在检索及访问困难的问题。此外，人工进行检索对比时，需要辨识的关键信息较多，容易出现遗漏的情况，且主观判断因素使得对比结果可能存在较大偏差。单纯通过产品类型进行分类管理并不完全可靠，同类型产品的外形、尺寸可能存在差异，不同产品也可能存在相似的结构，故基于产品分类进行检索存在检索不够全面的问题。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于深度图像的三维部件相似度计算方法，解决三维部件相似度计算问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于深度图像的三维部件相似度计算方法，包括以下步骤：

获取三维部件的网格模型，得到网格模型的三角面顶点坐标，并存储为顶点文件；

根据顶点文件最小包络盒子尺寸，创建八叉树；

对八叉树单元格中的各三角网格进行并行射线运算，求解单位步距下各x、y坐标位置的深度方向坐标，以获取部件的表面深度图、背面深度图以及倒扣区域深度图；其中倒扣区域为三角网格受到其他网格遮挡，而无法被正向发射的射线直接穿透的区域，在计算时，三角网格的法向与射线方向相反，则被认定为倒扣区域；深度图中，无碰撞点的像素灰度值记为0，深度至最小点记灰度值为A，且满足A＞0；

基于表面深度图和背面深度图提取部件轮廓，并在部件轮廓的内部区域分割特征，包括凸台特征、槽位特征和孔位特征：

①将局部表面深度图与背面深度图中灰度值差值大于第一阈值的区域，定义为凸台特征；

②将局部表面深度图与背面深度图中灰度值差值小于第二阈值的区域，定义为槽位特征；

③将图像灰度值等于0的区域，定义为孔位特征；

基于倒扣区域深度图，分割倒扣特征：