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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法

李雨虹 强会英 王洪申 杨笑蕊

李雨虹, 强会英, 王洪申, 杨笑蕊. 小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(3): 358-364. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180323
引用本文: 李雨虹, 强会英, 王洪申, 杨笑蕊. 小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(3): 358-364. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180323
Li Yuhong, Qiang Huiying, Wang Hongshen, Yang Xiaorui. Classification and Retrieval Algorithm of 3D CAD Model based on Wavelet Moment and HMM[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(3): 358-364. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180323
Citation: Li Yuhong, Qiang Huiying, Wang Hongshen, Yang Xiaorui. Classification and Retrieval Algorithm of 3D CAD Model based on Wavelet Moment and HMM[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(3): 358-364. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180323

小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180323
基金项目: 

国家自然科学基金项目 61640207

国家自然科学基金项目 61262045

国家自然科学基金项目 11561042

详细信息
    作者简介:

    李雨虹(1993-), 硕士研究生, 研究方向为概率图模型, 计算机图形学及CAD, lyh205405@126.com

    通讯作者:

    强会英, 教授, 硕士生导师, qhy2005ww@126.com

  • 中图分类号: TP391.72

Classification and Retrieval Algorithm of 3D CAD Model based on Wavelet Moment and HMM

  • 摘要: 为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码;构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch(B-W)算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。
  • 图  1  三维CAD模型

    图  2  三类优化模型的检索效率曲线

    表  1  三维模型组合不变矩的特征值及其编码

    模型 小波矩 仿射不变矩
    W111 W221 W321 W392 W211 W241 I1 I2 I3
    45.718 1
    0
    37.988 43
    0
    72.065 26
    0
    1.30×10-29
    0
    63.580 84
    0
    0.157 478
    0
    1.09×10-7
    0
    4.63×10-35
    0
    58.621 92
    0
    131.28
    3
    109.196 1
    3
    196.843 8
    3
    2.08×10-20
    1
    149.050 7
    3
    0.468 278
    2
    1.10×10-7
    2
    3.30×10-36
    2
    1.656 822
    1
    64.561
    1
    60.940 18
    1
    88.407 02
    1
    4.94×10-16
    3
    76.792 18
    1
    0.366 96
    1
    1.08×10-7
    1
    3.21×10-34
    1
    194.352 8
    3
    231.962
    4
    192.702 4
    4
    283.247 4
    4
    1.53×10-18
    2
    239.355 6
    4
    1.294 493
    4
    1.12×10-7
    4
    1.68×10-34
    4
    202.679 7
    2
    131.024
    2
    113.179 2
    3
    190.794 5
    2
    1.48×10-19
    2
    137.250 6
    2
    0.498 597
    2
    1.10×10-7
    3
    2.12×10-36
    3
    0.913 776
    2
    下载: 导出CSV

    表  2  4种不同算法的正确识别率

    算法 训练样本数 测试样本数 正确识别率
    A 5 50 92%
    B 5 50 84%
    C 5 50 76%
    D 5 50 40%
    下载: 导出CSV

    表  3  din1在优化模型一中的检索结果排序

    表  4  nut1在优化模型二中的检索结果排序

    表  5  screw1在优化模型三中的检索结果排序

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-10-16
  • 刊出日期:  2019-03-05

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