JP5009803B2 - 板金部品モデルのパターン認識 - Google Patents
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Description
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。
R(F(F,F)、F(F(F))、F(F)、F(F,F)、F(F))。
R(F(F,F)、F(F(F))、F(F)、F(F,F)、F(F))。
(3(1,2),4(5(6)),7(8)、9(11,10)、12(13))。
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)
(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。
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)
Claims (21)
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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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