JP5009803B2 - 板金部品モデルのパターン認識 - Google Patents

Description

本発明は、板金部品のコンピュータ支援設計の分野に関する。より詳細には、本発明は板金部品のパターンを認識することに関する。

板金部品のパターンを認識する機能は有用である。パターン認識の１つの用途として、相似部品の検索がある。コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）システムで新たな３Ｄオブジェクト（すなわち、対象オブジェクト）を設計する際、場合によっては相似するオブジェクトを元にして、この相似するオブジェクトを修正することで所望のオブジェクトを作成した方が、新たなオブジェクトを最初から設計するよりも効率的である。相似するオブジェクトから始めるにあたり、ユーザは対象オブジェクトに何らかのタイプの相似点を有するオブジェクトを検索する。

３Ｄソリッドオブジェクトのジオメトリの相似を検出することに対して、数多くの試みがなされてきた。しかし、これまでの試みの中では、板金形状の窪みや中空部分があることにより、板金部品モデルのパターンを認識して、板金部品を正確に比較することに成功したものはなかった。例えば図１を参照すると、同一でない２つのソリッド部品モデル同士が重なり合っており、それらが大きな共通の領域を共有していることがわかる。この場合には、解析によってこれら２つのモデルは相似していると示されよう。

一方図２に示すように、相似する板金部品モデル同士が重なり合ってはいるが、これらがオーバラップしている量は多くはない。このような場合の解析では、これら部品同士は実際には相似していても、相似していないと示されよう。

さらに、部品形状の３Ｄジオメトリ同士を直接比較すると、形状のサイズ、方向性等にとらわれすぎるために正確でなく、また時間がかかる。よって、このように直接比較した場合の検索結果は、多くの場合不明確である。

２００３年３月２５日に発行されたハザマ（ＨＡＺＡＭＡ）らによる米国特許第６，５３９，３９９号で開示されたシステムのような現行のシステムには、相似する板金部品を検索する機能が備わっている。しかしハザマ他によるシステムは、板金部品形状のパターンを認識するのではなく、例えば「部品名」、「更新日」、「材料名」、「機械名」等のテキストによる検索しか行わない。ユーザがテキストではなく形状による部品の検索を所望する場合、例えばユーザには部品の断面図だけしか分かっていない場合や、ユーザには平面形状しか分からない場合等に対しては、ハザマらによるシステムでは不十分である。

さらに、従来のシステムに検索基準を入力することは適切ではない。板金形状に対する従来の検索システムは、検索キーとして完全な板金形状を使用する。この方法では、ユーザは単純な検索を行なうために完全な板金部品を作製する必要がある。これでは正確な部品を設計したことになり、もはや相似部品モデルを見出す必要がない。ユーザが部品を検索するにあたり断面又は２Ｄの平面形状を特定することしかできない場合には、パターン認識機能は非常に有用であり、製造プロセスの時間の節約となる。

以上のことから、本発明は板金部品形状のパターンを認識することに関する。パターン認識を使用して、相似部分の検索を簡便化することができる。本発明の目的は板金部品形状のパターンを認識することである。このようなパターンは、種々のタイプの解析によって認識することができる。一実施形態では、慣性モーメントを板金部品に適用して、部品の特性を判断する。他のタイプの解析を使用して、板金部品の更なる特性（即ち特徴ベクトル）を判断することができる。ユーザは部品の複数の特性を特定して、概観を捕らえることができる。

請求項１に係る発明は、プログラムを格納したコンピュータ可読媒体によりコンピュータに、板金製品の特性を特定させる方法であって、特徴ベクトルコードセグメントがコンピュータに、前記板金製品のアンフォールド状態の２Ｄ板金部品とフォールド状態の３Ｄ板金製品の両次元において特徴ベクトルを得させること、
比較コードセグメントがコンピュータに、前記２Ｄ板金部品の特徴ベクトルを別の２Ｄ板金部品の特徴ベクトルと比較させること、前記比較コードセグメントがコンピュータに、前記３Ｄ板金製品の特徴ベクトルを別の３Ｄ板金製品の特徴ベクトルと比較させること、及び、相似コードセグメントがコンピュータに、前記比較に基づいて前記板金製品同士の相似レベルを判断させることを特徴とする方法である。
請求項２に係る発明は、前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の特性抽出方法としてモーメントを適用することにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法である。
請求項３に係る発明は、前記板金部品製品の特徴ベクトルを別の板金部品製品の特徴ベクトルと比較させ、前記比較に基づいて前記板金部品製品同士の相似レベルを判断させることをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項４に係る発明は、前記モーメントが二次モーメントを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項５に係る発明は、前記モーメントが一次モーメントを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項６に係る発明は、前記モーメントを適用することが、３Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項７に係る発明は、前記モーメントを適用することが、２Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項８に係る発明は、前記モーメントを適用することが、３Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することと、２Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することと、をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法である。
請求項９に係る発明は、前記板金製品の少なくとも１つの他の特徴ベクトルを得させることと、正確な相似レベルを判断させるべく特徴ベクトル同士を比較させることと、をさらに含み、前記比較させることが、前記板金製品同士の正確な相似度を判断させるために、前記板金製品の複数の特徴ベクトルを別の板金製品の対応する複数の特徴ベクトルと比較させるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方である。
請求項１０に係る発明は、ユーザが前記複数の特徴ベクトルを選択して、選択された各特徴ベクトルに重みを割り当てることにより、前記割り当てられた重みと前記選択された特徴ベクトルとに基づいて正確な相似度が判断されることを特徴とする請求項９に記載の方法である。
請求項１１に係る発明は、前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の前記特性抽出方法として板金ＣＴスキャン横断を実行させることにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法である。
請求項１２に係る発明は、前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の前記特性抽出方法としてＵＺ解析を実行させることにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法である。
請求項１３に係る発明は、コンピュータに板金製品の特性を特定させるためのプログラムを格納するコンピュータ可読媒体であって、前記板金製品のアンフォールド状態の２Ｄ板金部品とフォールド状態の３Ｄ板金製品の両次元において特徴ベクトルをコンピュータに得させる特徴ベクトルコードセグメントと、前記２Ｄ板金部品の特徴ベクトルを別の２Ｄ板金部品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、前記３Ｄ板金製品の特徴ベクトルを別の３Ｄ板金製品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、前記比較に基づいて前記板金製品同士の相似レベルをコンピュータに判断させる相似コードセグメントと、を備えたことを特徴とするコンピュータ可読媒体である。
請求項１５に係る発明は、前記板金部品製品の特徴ベクトルを別の板金部品製品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、前記比較に基づいて前記板金部品製品同士の相似レベルをコンピュータに判断させる相似コードセグメントと、をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項１６に係る発明は、前記モーメントが二次モーメントを含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項１７に係る発明は、前記モーメントが一次モーメントを含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項１８に係る発明は、前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金部品形状の少なくとも１つの他の特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含み、前記媒体が、正確な相似レベルを判断するべく特徴ベクトル同士を比較する比較コードセグメントをさらに含み、前記比較コードセグメントが、前記板金製品同士の正確な相似度をコンピュータに判断させるために、前記板金製品の複数の特徴ベクトルを別の板金製品の複数の対応する特徴ベクトルとコンピュータに比較させることを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項１９に係る発明は、前記複数の特徴ベクトルのうちユーザが選択した特徴ベクトルと、選択された各特徴ベクトルに対して割り当てられた重みとを受信させる入力受信コードセグメントをさらに含み、前記割り当てられた重みと前記選択された特徴ベクトルとに基づいて、前記正確な相似度が判断されることを特徴とする請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項２０に係る発明は、前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金製品の前記特徴抽出方法として板金ＣＴスキャン横断をコンピュータに実行させることにより導出される特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体である。
請求項２１に係る発明は、前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金製品の前記特徴抽出方法としてＵＺ解析をコンピュータに実行させることにより導出される特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載のコンピュータ可読媒体である。
上術の目的を達成するために、本発明の第１の態様によって、板金製品の特性を特定する方法を提供する。かかる方法は、少なくとも１つの特性抽出方法から導出した特徴ベクトルをコンピュータに得させることを含む。

本発明の一実施形態では、板金製品の特性を特定する方法を提供する。かかる方法は、少なくとも１つの特性抽出方法から導出した特徴ベクトルを得ることを含む。一実施形態では、モーメントの適用が、板金部品の特性抽出方法である。モーメントは一次モーメント又は二次モーメントのうちの少なくとも１つであり得る。

前記方法はまた、板金部品製品の特徴ベクトルを、別の板金部品製品の特徴ベクトルと比較することを含む。板金部品製品同士の相似レベルは、この比較に基づいて判断することができる。

一実施形態では、３Ｄ板金部品形状にモーメントを適用する。別の実施形態では、２Ｄ板金部品形状にモーメントを適用する。さらに別の実施形態では、３Ｄ板金部品形状と２Ｄ板金部品形状にモーメントを適用する。

上記方法はまた、板金製品の少なくとも１つの他の特徴ベクトルを得ることを含み得る。この場合には、特徴ベクトル同士を比較することで、正確な相似レベルが判断される。比較は、板金部品製品同士の正確な相似度を判断するべく、板金製品の特徴ベクトルを別の板金製品の特徴ベクトルと比較することを含む。ユーザは特徴ベクトルを選択し、選択した各特徴ベクトルに重みを割り当てることができる。この割り当てられた重みと選択された特徴ベクトルとに基づいて、正確な相似度が判断される。

別の特徴ベクトルは、板金製品の板金ＣＴスキャン横断を実行することを含む。この特徴ベクトルは、ＵＺ解析の実行を含み得る。

本発明の別の態様では、板金製品の特性を特定するプログラムを格納するコンピュータ可読媒体を提供する。かかる媒体は少なくとも１つの特性抽出方法から導出された特徴ベクトルを得る特徴ベクトルコードセグメントを含む。

一実施形態では、モーメントの適用は板金製品の特性抽出方法である。モーメントは一次モーメント又は二次モーメントのうちの少なくとも１つであり得る。

媒体はまた、板金部品製品の特徴ベクトルを別の板金部品製品の特徴ベクトルと比較する比較コードセグメントを含み得る。次いでこの比較に基づいて、相似コードセグメントが板金部品製品同士の相似レベルを判断することができる。

上記媒体はまた、板金部品製品の少なくとも１つの他の特徴ベクトルを得るコードセグメントを含み得る。この場合、比較コードセグメントは特徴ベクトルを比較して、正確な相似レベルを判断する。比較は、板金部品製品同士の正確な相似度を決定するべく、板金部品の特徴ベクトルを別の板金部品の特徴ベクトルと比較することを含む。特徴ベクトルの中からユーザが選択したものと、選択された特徴ベクトル各々に対して割り当てられた重みとを受け取る受信コードセグメントを提供することができる。この割り当てられた重みと選択された特徴ベクトルに基づいて、正確な相似度が判断される。

別の特徴ベクトルは、板金製品の板金ＣＴスキャン横断を含む。この特徴ベクトルは、ＵＺ解析の実行を含み得る。

本発明のまた別の実施形態では、相似する板金部品形状を検索する方法を提供する。かかる方法は、板金部品形状を示すフリーハンドスケッチの入力と、入力された板金部品形状の少なくとも１つの特徴ベクトルを判断することを含む。かかる方法はまた、入力された板金部品形状の少なくとも１つの特徴ベクトルを、別の板金部品形状の少なくとも１つの対応する特徴ベクトルと比較して、これら板金部品形状同士の相似度を判断することを含む。入力は平面パターンの概略であり得る。入力はまた、断面線を含み得る。

一態様では、入力された板金部品形状に対して複数の特徴ベクトルを判断する。この場合比較は、板金部品形状同士の精巧な相似度を決定するべく、入力された板金部品形状の複数の特徴ベクトルを、他の板金部品形状の対応する複数の特徴ベクトルと比較することを含む。

本発明の別の実施形態において、コンピュータ可読媒体は、相似する板金部品形状を検索するプログラムを格納する。かかるプログラムはキーとなる部品形状として使用される板金部品形状を表すフリーハンドスケッチの入力を受け入れる入力コードセグメントを含む。かかるプログラムはまた、キーとなる部品形状の少なくとも１つの特徴ベクトルを判断する特徴ベクトルコードセグメントを含む。かかるプログラムは、キーとなる部品形状の少なくとも１つの特徴ベクトルを、別の板金部品形状の少なくとも１つの対応する特徴ベクトルと比較して、これら板金部品形状同士の相似度を決定する相似解析コードセグメントをさらに含む。

入力コードセグメントは、平面パターンの概略の入力と、断面線の入力とを受け入れることができる。

一態様では、特徴ベクトルコードセグメントはキーとなる部品形状の複数の特徴ベクトルを判断する。この場合、相似解析コードセグメントは、キーとなる部品形状の複数の特徴ベクトルを、他の板金部品形状の複数の対応する特徴ベクトルと比較して、これら板金部品形状同士の正確な相似度を判断する。

以下図面を参照し、本発明の好適な実施形態の非限定的な例を用いて本発明をさらに詳細に説明する。なお、図面中同様の部分については複数の図面を通して同じ参照番号を付して示す。

本発明による処理方法及びコンピュータ可読媒体の実施形態を以下に詳細に記載する。

まず、本発明は板金部品形状におけるパターンを識別することに関する。識別したパターンは、データベースに格納された板金部品モデルの検索に使用することができる。

本発明の目的は、板金部品形状におけるパターンを認識することである。かかるパターンは、種々のタイプの解析によって認識することができる。一実施形態では、板金部品に慣性モーメントを適用して、部品の特性を判断する。他のタイプの解析を使用して、板金部品の更なる特性(即ち、特徴ベクトル）を判断することができる。ユーザは部品の特性を複数特定することで、概観をつかむことができる。

板金形状の様々な特性を観察することによって、板金部品形状を検索する専用の検索エンジンを定義することができる。３Ｄ形状に対する従来の検索方法の不明確さを克服するために、本発明の態様は２つの次元での特徴抽出を行うことを含む。２つの次元での特徴抽出とは、板金部品の２Ｄ（アンフォールド状態）と３Ｄ（フォールド状態）の両次元から特徴を抽出することを意味する。

本発明のさらに別の態様では、板金正規化技術を提供して、板金部品の種々のサイズ、形状、及び方向性を均一にして比較する。さらに、板金部品の曲げ形成を捕らえる板金ＣＴスキャン方法について記載する。最後に本発明の別の態様では、曖昧とした形状を単純にフリーハンドスケッチしたものから検索を実行するフリーハンド特徴抽出方法を使用する。

本発明のパターン認識は、相似する部品の検索に用いた場合に、従来のシステムに比べて工場での製造プロセスに関して有利となる点を幾つか提供する。例えば本発明は、新たな部品に対する費用の見積もりを行うのに役立つ。本発明はまた、製造プロセスを最適化する。さらに本発明は、相似する新しい部品を作製することに役立つ。本発明によれば、データベースに格納された大量のレガシーデータが、突如として再利用可能なデータとなり、ユーザにとっても大いに価値のあるものとなる。

図３を参照して、本発明の一実施形態を説明する。ステップＳ１０において、データベースに格納された全てのレガシーファイルに対して相似の計算を行う。相似の計算方法については後述することとする。次にステップＳ１２において、算定した相似を、例えばＳＳＰファイル等のファイルに格納する。次いでＳＳＰファイルをレガシーデータファイルと関連付ける。

ステップＳ１４において、ユーザは求めている特徴の入力、又は対象部品の相似に関する入力を行う。ユーザの入力した情報は、キー部品として参照される。ユーザがキー部品を入力する一例の方法としては、既存の部品を選択すること、平面形状をラフスケッチすること、断面線をラフスケッチすること等がある。図４で示す実施形態では、検索キー部品を表示するために、部品グリッドの左上角３０が確保される。このボックス３０は、表示されている他の部品（図示せず）とキー部品を区別するためにハイライト表示される。

ステップＳ１６において、キー部品の相似を計算する。検索を行なう前に、ステップＳ１８において、ユーザは対象とする相似（即ち検索オプション）と各相似の優先度とを指定する。例えば図４を参照すると、４つの検索オプション４０、即ち３Ｄ、２Ｄモーメント、２Ｄボリューム、内部穴が提示される。主にユーザが板金部品モデルの中で穴に関心を示している場合には、ユーザは内部穴に関連するボックスをチェックすることにより、検索オプションとして内部穴を指定した後、別のスクリーン（図示せず）によって内部穴特徴に高優先度を割り当てる。最後にステップＳ２０において検索を実行し、ステップＳ２２において結果が表示される。

キー部品を入力する一例の方法について、さらに説明する。第１のモードは、ブラウジングモードと呼ばれるものである。

再び図４を参照すると、データベースから部品がアルファベット順に表示される。図４では１つの部品３５だけを示しているが、各ボックス６０に部品を表示させることができる。 所望の部品名５０の隣のチェックボックスをクリックすることによって、ユーザは検索キー部品を選択する。一実施形態では、単一の部品を選択できる。その後、ユーザは検索オプション４０（及び各オプションに対する重み）を選択し、検索開始の指示をする。選択された検索キー部品をキー部品ボックス３０に相似順に示していくことにより、表示が更新される。一実施形態では、相似の優先度によって結果をソートすることができる。

ユーザがキー部品を指定する別の方法は、フリーハンドによる検索であろう。この実施形態では、ユーザはマウス又はタブレットのペンを移動させることにより検索キー形状をラフスケッチすることで、単純なフリーハンドスケッチを作成することができる。入力されるスケッチは、板金形状でなくてもよい。ユーザが検索アプリケーションにイメージをコピー及びペーストすると、キー部品ボックス３０にイメージが表示される。オプションの選択及び結果の表示は、上述のものと同じである。検索はこのラフスケッチに基づいて行われる。

ラフスケッチの作成にあたり、ラフスケッチの入力により部品形状を指定させるユーザインタフェースを提供する。例えばユーザは、マイクロソフト社が提供しているマイクロソフトペイント等の描画アプリケーションにおいて検索部品の平面パターンの概略又は断面線を大まかに描画し、描画したものを任意の色で着色することができる。

別の入力方法では、部品の２Ｄ正投影ビューを使用する。入力された２Ｄビューから３Ｄモデルを作製する困難なプロセスを必要とする従来のシステムとは対照的に、本発明では入力された２Ｄ正投影ビューそのものに基づいて検索を行う。入力された２Ｄ正投影ビューに基づいて検索を行うために、本発明の一態様ではデータベースに格納されたレガシー部品それぞれの２Ｄビューを作成し、この２Ｄビューを部品データと共に格納しておく。一実施形態では、フランジの各ビューのほかに部品毎に３つのビューを作成する。その後、２Ｄの特徴を抽出し、２Ｄ検索を行う。

トレースによる方法も入力として使用することができる。この場合、複雑な部品の図面を紙面で提供する。ユーザは重要な特徴をトレースして、このトレースしたアウトラインを、例えばスキャン等によりコンピュータに入力する。その後、このアウトラインに関して検索を行う。まず図面をスキャンして、例えばビットマップファイル等にすると、ユーザはコンピュータを使って図面の境界点を選択し、これら境界点を繋げていくことで、重要な特徴のアウトラインを作成する。その後、このアウトラインに関して検索を行う。

いくつかの他の入力方法として、部品のシルエット、部品の境界線（すなわち外部境界線）、部品の全体領域、部品のバウンディングボックス、部品のモーメント、及び部品のセントロイド等の検索が挙げられる。

ここで、パターン認識（又は特徴抽出）について記載する。一実施形態では、３Ｄモデルの慣性モーメントを使用する。３Ｄモデルのモーメントは式１で定義される。

式中、ρ（ｘ，ｙ，ｚ）は密度関数、ｌ、ｍ、ｎは自然数、そしてｌ＋ｍ＋ｎはモーメントの次数である。

特徴抽出あるいはジトメトリの比較を行なう前に、正確な比較を行うべく板金形状を均一に正規化する必要がある。本発明の実施形態では、３つのタイプの正規化を実行する。原点に関する正規化では、形状全ての原点として質量中心（すなわちセントロイド）を使用する。体積に関する正規化では、形状全ての体積又は面積として一定値“Ｃ”を使用する。板金形状は略平面であるため、体積は面積に略等しい。方向性に関する正規化では、形状全ての方向性としてセントロイドにおける主モーメントを使用する。（厚みをなくすこと等を含めて）正規化を行った後、周知のように部品をメッシュで表し、このメッシュの解析を行う。

一実施形態では、パターン認識の目的で二次平行移動、拡大・縮小、及び回転不変モーメントを使用する。平行移動に対する不変は、座標系の原点とオブジェクトのセントロイドを整合させることによって得られる。オブジェクトのセントロイドは式２のように示される。

オブジェクトのセントロイドに固定した座標系回りのモーメントは、中心モーメントとして知られている。式３は中心モーメントμ_ｌｍｎを算出する式である。

平行移動に対する不変と共に拡大・縮小に対する不変は、式４で示すスケール係数で二次中心モーメントを割ることにより求められる。

最後に回転に対する不変に関しては、式５で示す回転行列が対角となるように、オブジェクトに固定した座標軸を方向付ける。

この座標軸の回転は、Ｍの固有ベクトルから得られるが、これによりオブジェクトの主軸が座標軸に沿って整列することになる。

モーメント不変量は二次モーメントから得られ、平行移動、拡大・縮小、及び回転に対して不変である。それらは式６で示す特性方程式の係数である。

ここで、ａ、ｂ、及びｃは３つのモーメント不変量であり、それらの値を式７から式９に示す。それらは特徴ベクトルを形成し、これを用いて形状比較を行うことができる。

モーメント不変量と同じように、二次主モーメントもパターン認識のために使用することができる。式６で示す特性方程式の３つのルートを見出すことにより、二次主モーメントが求められる。なお、二次モーメントは対称的な部品を相似として示す傾向がある。よって、二次モーメントは対称的な部品を見出すために使用することができる。

代替的特徴又は付加的特徴を抽出することもできる。複数の特徴を使用することを、複数特徴ベクトル（ＭＦＶ）と呼ぶ。ＭＦＶの概念を用いることで、検索結果が精密なものとなる。その相似に対して正規化した複数特徴ベクトルを用いれば、ユーザは検索の精度を上げることができる。代替的特徴抽出は、２Ｄ（平面）慣性モーメント、トポロジーチャート、及び断面図を含む。

一実施形態では、各タイプの解析を使用して、以前に格納された板金部品形状、即ちレガシーデータの各々の特性を判断する。特性はＳＳＰファイルに格納する。各相似をＸＭＬ要素としてＳＳＰファイルに記載することができる。ファイルの一例を図１１に示す。

検索を行なうために、システムはユーザの指定した部品の相似（例えば、ラフスケッチによって入力されたもの）を算定し、この算定された情報を各ＳＳＰファイルにおいて比較する。システムは対称部品に相似する部品をリストする。

フリーハンドによる入力からの特徴抽出について説明する。フリーハンドスケッチから特徴ベクトルを抽出するために、スケッチの境界を検出する必要がある。境界内の面積は、スケッチの体積であると考えられる。ラフスケッチから検出を行った後、二次モーメントを抽出する。図５を参照すると、平面形状の二次モーメントは３つの要素、ｄｘ、ｄｙ、ｄｚを有するベクトルである。ベクトルは０．０＜ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ＜１．０と正規化し、大きさを１に設定する。さらに検出された面積も正規化する。

代替的特徴又は付加的特徴も、フリーハンドスケッチから抽出することができる。例えば、２Ｄの回転が発生する場合がある。通常、板金部品のアンフォールド状態の２Ｄ図面を、ユーザは水平方向又は垂直方向のいずれかに方向付けている。形状を所定回数反転及び回転させて元の方向性を確保すれば、アンフォールド状態の形状の比較を使用することができる。

上記のように、フリーハンドスケッチから特徴を抽出した場合には、この抽出した特徴をレガシー板金形状から抽出した同じ特徴と比較した後に、その結果を表示することができる。

図６は３Ｄ形状の二次モーメントを示しており、これを特徴ベクトルとして使用することができる。部品の二次モーメントは３つの要素ｄｘ、ｄｙ、ｄｚを有するベクトルである。ベクトルを０．０＜ｄｘ、ｄｙ、ｄｚ＜１．０と正規化し、大きさを１に設定する。

特徴ベクトルとして面積を使用する場合は、二次モーメント回りに方向性を持たせたアンフォールド状態の板金形状の比較を行う。

一実施形態では、曲げ線によって面同士がどのように繋がっているかを示すトポロジーチャートを相似として定義する。図７Ａに示す一例の部品のトポロジーチャートの計算について、以下に記載する。

まず、曲げ線属性を格納するレガシーファイル中の平面データから曲げ線を検出する。図７Ｂは部品の曲げ線を示す。例えば曲げ角、曲げ方向(前方／後方）、及び曲げフランジタイプ（フランジ／内側タブ）等の曲げ線属性のいくつかを、図１３Ａで示すように一時領域に格納する。

次に、図７Ｃに示すように曲げ線に基づいて面を検出する。その論理はよく知られているため、ここでは詳述しない。図１３Ｂに示すように、各面に隣接する曲げ線の数とそれらの順序（例えば反時計回りを、一時領域に格納する。面のアウトラインを所定の方向（例えば、反時計回り方向）にたどると、曲げ線の順序が検出される。

この曲げ線の順序は面の繋がる順序であるが、これについては後述することにする。

図７Ｃに示す面及び曲げ線は、図８Ａに示すトポロジーチャートとして示される。トポロジーチャートは図８Ｂに示すように正規化される。トポロジーチャートは以下のルールによって正規化される：最大の曲げ線数を有する面を底面として定義する。候補が複数ある場合には、最初に検出した面を底面として定義する。

トポロジーチャートをテキスト文字列によって記載することができるが、その際“Ｒ”は底面を、“Ｆ”は底面でない面を示す。括弧( )は、底面からの深度を示す。図８Ｂで示すトポロジーチャートに対応する文字列の一例は、以下の通りである：
Ｒ（Ｆ（Ｆ，Ｆ）、Ｆ（Ｆ（Ｆ））、Ｆ（Ｆ）、Ｆ（Ｆ，Ｆ）、Ｆ（Ｆ））。

各曲げ線の順序に対する全てのトポロジーチャートを識別することが好ましい。以下に示すものは図８Ｃに対応するものである：
Ｒ（Ｆ（Ｆ，Ｆ）、Ｆ（Ｆ（Ｆ））、Ｆ（Ｆ）、Ｆ（Ｆ，Ｆ）、Ｆ（Ｆ））。

曲げ線ＩＤもテキスト文字列として記述することができる。図８Ｃを表す文字列は以下の通りとなる：
（３（１，２），４（５（６）），７（８）、９（１１，１０）、１２（１３））。

別のタイプの特徴はＣＴスキャン横断であるが、この場合には複数の輪郭ジオメトリを特徴ベクトルとして使用する。換言すれば、曲げ線グループによって作製される断面図を相似として定義する。ここで、図１０Ａに示す部品の計算について記載する。

まず、図１０Ｂに示すように部品における全ての曲げ線ベクトルを位置付ける。図１０Ｃに示すようにこれらのベクトルを正規化し、曲げ線を要素毎にグループ化する。換言すれば、平行である線同士を同じグループとする。その後表を作成するが、この表は図１３Ｃに示す表と同様である。

トポロジーチャートと曲げ線グループを使用して、曲げ線の連続性を検索する。曲げ線シーケンスは、エッジ面毎に検索する。このサンプルの曲げ線シーケンスは以下のように定義される：
グループ１（ＢＬ１，ＢＬ３，ＢＬ９，ＢＬ１１）
グループ１（ＢＬ２，ＢＬ３，ＢＬ９，ＢＬ１１）
グループ１（ＢＬ１，ＢＬ２）
グループ１（ＢＬ６）
グループ２（ＢＬ４，ＢＬ１２，ＢＬ１３）
グループ３（ＢＬ５）
グループ３（ＢＬ１０）
グループ４（ＢＬ７，ＢＬ８）

曲げ線属性の表(図１３Ａに示す）を再検討することによって、曲げ線シーケンスは以下のテキスト文字列で記述される。
（ｎ）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ，ＦＰ，ＦＰ，ＦＰ）
ここで(n)は曲げ線グループ、（Ｆｌａｎｇｅ）は外側フランジ、（Ｔａｂ）は内側タブフランジ、Ｆ−は前方曲げ、Ｂ−は後方曲げ、−Ｐは垂直方向曲げ、−Ａは鋭角曲げ、そして−Ｏは鈍角曲げを示す。

よって、曲げ線シーケンスは以下のように定義される：
グループ１（ＢＬ１，ＢＬ３，ＢＬ９，ＢＬ１１）⇒（１）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ，ＦＰ，ＦＰ，ＦＰ）
グループ１（ＢＬ２，ＢＬ３，ＢＬ９，ＢＬ１１）⇒（１）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＢＯ，ＦＰ，ＦＰ，ＦＰ）
グループ１（ＢＬ１，ＢＬ２）⇒（１）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ，ＢＯ）
グループ１（ＢＬ６）⇒（１）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＯ）
グループ２（ＢＬ４，ＢＬ１２，ＢＬ１３）⇒（２）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ，ＦＰ，ＢＰ）
グループ３（ＢＬ５）⇒（３）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ）
グループ３（ＢＬ１０）⇒（３）（Ｔａｂ）（ＢＰ）
グループ４（ＢＬ７，ＢＬ８）⇒（４）（Ｆｌａｎｇｅ）（ＦＰ，ＦＰ）

ＣＴスキャンの別の態様はＵＺ表示を含む。このアルゴリズムでは、断面の隣接する３本の線を１つのセットとして、各セットについて検討する。図１２Ａでは、線１００、１０２、及び１０４をまず検討する。これら最初の３本の線はＵ形状から構成されることがわかる。その後次の３本の線（すなわち、１０２、１０４、１０６）について検討する。これら３本の線はＺ形状から構成されることがわかる。隣接する３本の線を１セットとする各セットを検討するまで、このプロセスを継続して行う。解析結果では、図１２Ａに示す断面に対するパターンは、ＵＺＵＺＵパターンとなる。

図１２Ｂでは、線２００、２０２、及び２０４を解析する。最初の３本の線はＵ形状から構成されることがわかる。その後次の３本の線（すなわち、２０２、２０４、２０６）について検討する。これら３本の線はＺ形状から構成されることがわかる。隣接する３本の線を１セットとする各セットを検討するまで、このプロセスを継続して行う。解析結果では、図１２Ｂに示す断面に対するパターンは、ＵＺＵＺＵパターンとなる。

ＵＺ解析は、部品を比較する際の一要因である方向性をなくしている。例えば、図１２Ａと図１２Ｂに示す鏡像部品は、それら両部品が同じＵＺパターンを有するため、相似するように見える。一実施形態では、パターンの格納は、０をＵに対応させ、１をＺに対応させたビットストリームを作成することを含む。前記例では、対応するビットストリームは０１０１０となる。

いくつかの特徴ベクトルについて詳細に説明したが、本発明は上述の特徴ベクトルに限定されない。よって、本発明の範囲内には更なる特徴ベクトルが存在すると考えられる。更なる特徴ベクトルの例として、一次モーメント、種々のジオメトリパラメータ、例えばバウンディングボックス、アスペクト比等を挙げることができる。さらに製品パラメータ、即ち材料のタイプ、材料の厚み等の製品の特性についても、特徴ベクトルとして使用できる。例えば、内部穴の形状やその数等、内部穴についても特徴ベクトルとして使用することができる。

相似に対する見解は、コンピュータシステムとユーザとでは非常に異なる。よって、ＭＦＶを選択して検索に使用し、各ベクトルに重みを付与することにより、相似に対する見解を表現することができる。

相似の計算を行う一例のプロセスについて記載する。この例では、特徴抽出オペレーションによって３つの値（例えば式７から式９を参照されたい）が得られるが、これらをＸ値、Ｙ値、Ｚ値として示すことができる。よって、部品に対して抽出した各特徴は、３Ｄ特徴空間にプロットすることができる。この例では３Ｄ特徴空間について述べるが、特徴抽出オペレーションによって特徴空間の次元数も決定づけられることを理解されたい。例えば、領域特徴抽出の場合は一次元特徴空間となる。

上記例に戻って、任意の２つの部品同士の間の３Ｄ空間における距離を計算することにより、相似を算定することができる。より詳細には、検索対象のキー部品の特徴ベクトルと同様に、レガシー部品各々の特徴ベクトルを３Ｄ空間にプロットする。キー部品の相似ベクトルとレガシー部品各々の相似ベクトルとの距離を計算する。特徴空間において最も近い部品が、最も相似した部品であることを示す。

複数の相似を使用する場合には、ユーザはそれぞれの特徴ベクトルに対して重みを割り当てることができる。この重みに基づいて、距離を合計する。一実施形態では、距離は正規化しない。ただし空間の大きさがわかっている場合には、距離を正規化することもできる。

実施形態をいくつか例示して本発明を説明したが、使用した用語は本発明を限定するものではなく、記載上及び説明上のものである。本発明の態様における範囲及び主旨を逸脱することなく、添付の特許請求の範囲（現在の特許請求の範囲及び補正した特許請求の範囲）内で変更を行うことができる。特定の手段、材料、及び実施形態に関して本発明を説明してきたが、本発明は開示した特定のものに限定されるのではなく、その範囲は添付の特許請求の範囲内にある全ての機能上同等の構造、方法、及び使用に及ぶ。

本発明の種々の実施形態によれば、本明細書に記載した方法は、コンピュータプロセッサ上で実行するソフトウェアプログラムのようなオペレーション向けのものであると意図する。アプリケーション固有の集積回路、プログラム可能なロジックアレイ、及びその他のハードウェアデバイスをはじめとする（ただし、これらに限定されない）専用のハードウェア実行も同様に、本明細書中に記載した方法を実行するように構成することができる。さらに、分散処理若しくは構成要素／オブジェクト分散処理、並列処理、又はバーチャルマシン処理をはじめとする（ただしこれらに限定されない）代替的なソフトウェア実行も、本明細書中に記載した方法を実行するように構成することができる。

なお、本明細書に記載した本発明のソフトウェア実行は、例えばディスクやテープ等の磁気媒体、ディスク等の磁気光学若しくは光学媒体、又はメモリカード若しくは１つ以上の読取り専用(不揮発性）メモリ、ランダムアクセスメモリ、その他のリライタブル（揮発性）メモリ等を収容するその他のパッケージ等のソリッドステート媒体のような、有形の格納媒体に任意に格納される。電子メール又はその他の内蔵型の情報アーカイブ若しくはアーカイブセットに添付されるデジタルファイルは、有形の格納媒体と同等の配布媒体とみなす。従って、本発明は本明細書中に列記した有形の格納媒体又は配布媒体、及び本明細書中のソフトウェア実行を格納する、技術的に認識された同等物及び後継の媒体等を含むものとする。

本願明細書は、米国特許出願第１０／９７１，１２４号（２００４年１０月２５日出願）の全内容を参照し、その記載を含むものとする。

オーバラップしたソリッド形状を示す図である。 オーバラップした板金形状を示す図である。 板金部品相似データベースを作成して、相似部品を求めてデータベースを検索する、本発明の一態様によるプロセスを示す図である。 本発明の一態様による一例の相似部品検索スクリーンのディスプレイを示す図である。 本発明の一態様による２Ｄ部品の特徴ベクトルを示す図である。 本発明の一態様による３Ｄ部品の特徴ベクトルを示す図である。 図７Ａは、本発明の一態様による部品を示す図である。 図７Ｂは、本発明の一態様による部品の識別された曲げ線を示す図である。 図７Ｃは、本発明の一態様による部品の識別された面及び曲げ線を示す図である。 図８Ａは、本発明の一態様によるトポロジーチャートを示す図である。 図８Ｂは、本発明の一態様による正規化したトポロジーチャートを示す図である。 図８Ｃは、本発明の一態様による曲げ線を含む正規化したトポロジーチャートを示す図である。 本発明の一態様による複数の候補底面を有する部品を示す図である。 図１０Ａは、本発明の一態様による部品を示す図である。 図１０Ｂは、本発明の一態様による曲げ線ベクトルを示す図である。 図１０Ｃは、本発明の一態様によるグループ化した曲げ線ベクトルを示す図である。 図１０Ｄは、本発明の一態様によるグループ化した曲げ線ベクトルを部品に重ね合わせたものを示す図である。 本発明の一態様による一例のＳＳＰファイルを示す図である。 図１２Ａは、本発明の一態様によってＵＺ解析される部品断面を示す図である。 図１２Ｂは、本発明の一態様によってＵＺ解析される部品断面を示す図である。 図１３Ａは、本発明の一態様による曲げ状態と曲げデータとの関係を示す図である。 図１３Ｂは、本発明の一態様による曲げ状態と曲げデータとの関係を示す図である。 図１３Ｃは、本発明の一態様による曲げ状態と曲げデータとの関係を示す図である。

Claims (21)

1. プログラムを格納したコンピュータ可読媒体によりコンピュータに、板金製品の特性を特定させる方法であって、
   特徴ベクトルコードセグメントがコンピュータに、前記板金製品のアンフォールド状態の２Ｄ板金部品とフォールド状態の３Ｄ板金製品の両次元において特徴ベクトルを得させること、
   比較コードセグメントがコンピュータに、前記２Ｄ板金部品の特徴ベクトルを別の２Ｄ板金部品の特徴ベクトルと比較させること、
   前記比較コードセグメントがコンピュータに、前記３Ｄ板金製品の特徴ベクトルを別の３Ｄ板金製品の特徴ベクトルと比較させること、及び
   相似コードセグメントがコンピュータに、前記比較に基づいて前記板金製品同士の相似レベルを判断させることを特徴とする方法。
2. 前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の特性抽出方法としてモーメントを適用することにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記板金部品製品の特徴ベクトルを別の板金部品製品の特徴ベクトルと比較させ、
   前記比較に基づいて前記板金部品製品同士の相似レベルを判断させることをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記モーメントが二次モーメントを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 前記モーメントが一次モーメントを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
6. 前記モーメントを適用することが、３Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
7. 前記モーメントを適用することが、２Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
8. 前記モーメントを適用することが、３Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することと、２Ｄ板金部品形状に前記モーメントを適用することと、をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
9. 前記板金製品の少なくとも１つの他の特徴ベクトルを得させることと、
   正確な相似レベルを判断させるべく特徴ベクトル同士を比較させることと、をさらに含み、
   前記比較させることが、前記板金製品同士の正確な相似度を判断させるために、前記板金製品の複数の特徴ベクトルを別の板金製品の対応する複数の特徴ベクトルと比較させるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. ユーザが前記複数の特徴ベクトルを選択して、選択された各特徴ベクトルに重みを割り当てることにより、前記割り当てられた重みと前記選択された特徴ベクトルとに基づいて正確な相似度が判断されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の前記特性抽出方法として板金ＣＴスキャン横断を実行させることにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 前記コンピュータに特徴ベクトルを得させることが、前記板金製品の前記特性抽出方法としてＵＺ解析を実行させることにより導出される特徴ベクトルを得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. コンピュータに板金製品の特性を特定させるためのプログラムを格納するコンピュータ可読媒体であって、
    前記板金製品のアンフォールド状態の２Ｄ板金部品とフォールド状態の３Ｄ板金製品の両次元において特徴ベクトルをコンピュータに得させる特徴ベクトルコードセグメントと、
    前記２Ｄ板金部品の特徴ベクトルを別の２Ｄ板金部品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、
    前記３Ｄ板金製品の特徴ベクトルを別の３Ｄ板金製品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、
    前記比較に基づいて前記板金製品同士の相似レベルをコンピュータに判断させる相似コードセグメントと、を備えたことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
14. 前記特徴ベクトルコードセグメントが、前記板金製品の前記特性抽出方法としてモーメントを提供させることにより導出される特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
15. 前記板金部品製品の特徴ベクトルを別の板金部品製品の特徴ベクトルとコンピュータに比較させる比較コードセグメントと、
    前記比較に基づいて前記板金部品製品同士の相似レベルをコンピュータに判断させる相似コードセグメントと、をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
16. 前記モーメントが二次モーメントを含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
17. 前記モーメントが一次モーメントを含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。
18. 前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金部品形状の少なくとも１つの他の特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含み、
    前記媒体が、正確な相似レベルを判断するべく特徴ベクトル同士を比較する比較コードセグメントをさらに含み、前記比較コードセグメントが、前記板金製品同士の正確な相似度をコンピュータに判断させるために、前記板金製品の複数の特徴ベクトルを別の板金製品の複数の対応する特徴ベクトルとコンピュータに比較させることを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
19. 前記複数の特徴ベクトルのうちユーザが選択した特徴ベクトルと、選択された各特徴ベクトルに対して割り当てられた重みとを受信させる入力受信コードセグメントをさらに含み、前記割り当てられた重みと前記選択された特徴ベクトルとに基づいて、前記正確な相似度が判断されることを特徴とする請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。
20. 前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金製品の前記特徴抽出方法として板金ＣＴスキャン横断をコンピュータに実行させることにより導出される特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
21. 前記特徴ベクトルをコンピュータに得させるコードセグメントが、前記板金製品の前記特徴抽出方法としてＵＺ解析をコンピュータに実行させることにより導出される特徴ベクトルをコンピュータに得させることをさらに含むことを特徴とする請求項２０に記載のコンピュータ可読媒体。

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