典型文献
基于图像深度学习的零件加工特征信息提取方法
文献摘要：
针对各类基于模型定义(MBD)的零件模型加工特征的信息集成问题,提出一种多层次提取架构的加工特征全息信息提取方法.通过对零件的结构特点进行分析,以具有制造语义且无法拆分的最简化特征实现加工特征的分类;在阐述提取策略的基础上,构建了基于深度学习图像识别技术的加工特征分类器;依据MBD模型信息标注的特点快速定位、抽取加工特征的拓扑结构,并利用多角度捕捉降维方法将加工特征彩色图像化,在此基础上设计了加工特征多角度图像识别综合分析方法;基于查询视图对MBD模型的标注信息进行过滤,构建了加工特征几何信息双层过滤式提取方法.最后开发了加工特征全息信息提取软件,并以船用柴油机关键件为实例验证了该方法的有效性.
文献关键词：
全息信息;深度学习;图像化处理;特征识别;过滤式提取
中图分类号：
作者姓名：
张胜文;周曦;李滨城;程德俊;陈文笛
作者机构：
江苏科技大学机械工程学院,镇江,212100;江苏省船海机械装备先进制造重点实验室,镇江,212100
文献出处：
引用格式：
[1]张胜文;周曦;李滨城;程德俊;陈文笛-.基于图像深度学习的零件加工特征信息提取方法)[J].中国机械工程,2022(03):348-355
A类：
过滤式提取
B类：
图像深度学习,零件加工,加工特征,特征信息提取,基于模型定义,MBD,信息集成,成问题,全息信息,拆分,征实,提取策略,图像识别技术,特征分类,分类器,快速定位,拓扑结构,降维方法,彩色图像,多角度图像,视图,标注信息,行过滤,几何信息,船用柴油机,关键件,图像化处理,特征识别
AB值：
0.357084
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