基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.     

多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.     

三维装配模型共性结构发掘方法

为了更好地利用三维装配模型可重用的共性结构信息,减少重复性的劳动,缩短产品的开发周期,提出一种三维装配模型共性结构发掘方法.首先,以三维装配模型各零件的属性邻接图为基础,保持装配特征属性信息,简化非装配特征属性信息,形成属性化装配特征邻接图;然后,基于三维装配模型各零件之间的装配关系,将零件的属性化装配特征邻接图组合形成三维装配模型属性邻接图;其次,通过频繁子图挖掘算法提取三维装配模型的共性结构.最后,以一组夹具模型为例进行实例验证,结果表明该三维装配模型共性结构发掘方法能够准确有效地发掘产品中的共性结构信息,具有良好的应用效果.     

基于子图同构的三维CAD模型局部匹配

针对整体相似性检索算法无法实施精确的局部结构匹配的问题,提出一种基于子图同构的三维CAD模型局部结构匹配算法.该算法通过提取CAD模型的B-Rep信息,将其表示为以面作为节点的属性邻接图.在局部匹配过程中,用户输入的局部结构被表示成"子图".待匹配的整体CAD模型被表示成"大图";则在整体CAD模型中.检索局部结构的问题就被转换成在"大图"中寻找同构"子图"的问题.子图同构是NP完全问题,通过利用CAD模型的面特征将图顶点有效细分,并利用已匹配顶点之间的邻接关系动态裁剪搜索空间,实现了快速的同构匹配.实验结果表明,该算法能实现精确的局部结构匹配,并且检索效率能满足实际应用要求.     

基于面上下文码匹配的CAD模型检索方法

为弥补现有的基于图的形状描述应用图匹配或子图匹配实现CAD模型检索时,存在着检索效率低下或检索结果不够准确的缺陷,提出一种基于面上下文码匹配的CAD模型检索方法。提取CAD模型的B-rep信息生成面属性邻接图;依据面的上下文邻接关系,将模型面属性邻接图转化为上下文层状面属性邻接图,生成面上下文码;由检索模型与数据库模型的面上下文码匹配排除筛选不匹配的面,得到与检索模型相匹配的面。实验结果表明,该方法能够实现CAD模型的整体和局部检索,并且检索效率和精准程度能够满足实际需要。     

基于蚁群算法的三维CAD模型检索

为了更好地实现CAD模型的重用,提出一种利用蚁群算法的三维CAD模型检索算法.通过提取CAD模型的B-rep信息,将模型用属性邻接图来表示;根据如果2个CAD模型存在相似的特征或局部结构,那么CAD模型对应的属性邻接图就应存在公共子图这一原理,利用蚁群算法来检测属性邻接图中的公共子图,从而得到2个CAD模型相似的局部细节特征;然后通过比较相似局部细节特征对CAD模型进行相似性评价.实验结果表明,该算法能较好地实现三维CAD模型检索,检索性能高于通用领域的检索算法,可以实现CAD模型设计和制造知识的重用.     

基于回转面归并的CAD模型局部检索算法

针对不同CAD系统对包含回转面的同一零件的B-rep模型表示存在拓扑和几何上的差异,导致基于图匹配的三维CAD模型局部检索不能有效检索局部结构这一问题,提出一种基于回转面归并的局部检索算法。首先从用户输入的局部结构和待匹配的CAD模型中识别出由两个半面组成的回转面,利用欧拉操作将两个半面归并成一个整面。然后分别建立局部结构和待匹配的CAD模型的属性邻接图,则局部检索问题被转换成子图同构问题。最后利用CAD模型的面特征将图顶点有效地细分,并根据已匹配顶点之间的邻接关系动态裁剪搜索空间,实现了快速的同构匹配。实验结果表明,该算法能消除不同CAD系统生成模型的拓扑异构,实现局部结构的准确匹配,并且检索的效率满足实际要求。     

产品装配体模型的空间结构相似性检索方法

针对因未考虑装配体空间结构而导致的检索结果不符合预期的问题,提出一种基于空间结构匹配的装配体模型检索方法.在运用空间特征点集表示装配体模型的基础上,提出了基于空间点集匹配方法的装配体相似度算法,综合零件属性相似度、零件空间位置相似度得到了装配体相似度.实验结果证明,该方法能够有效地实现产品装配体的相似性检索.     

基于二分图的装配体检索研究

基于事例推理是解决DFA和装配工艺规划问题的有效方法,装配体检索是应用此方法的关键步骤．对装配体中的联结关系进行表达和分类,提出联结关系定量的比较方法,基于二分图理论建立了装配体之间的相似计算模型,给出了装配体检索过程和计算实例．     

基于非精确图匹配的CAD模型搜索方法

为了弥补现有的三维CAD模型搜索方法难以搜索到不同近似程度的相似模型的缺陷,提出一种基于面属性化邻接图非精确匹配的CAD模型搜索方法.首先提取CAD模型中的B-rep信息将CAD模型转化为面属性化邻接图;然后计算目标模型与被搜索模型的面属性化邻接图之间的顶点相容程度矩阵和边相容程度矩阵,并由此建立2个模型相似程度的度量作为选择不同顶点匹配矩阵M的优化目标函数;在对匹配矩阵M进行连续化松弛后,运用Sinkhorn行列交替规范化方法求解匹配优化问题.实验结果表明,采用该方法能够搜索到不同近似程度的相似模型;并且由于避免了具有NP复杂性的精确图匹配过程,检索效率也能满足实际要求.     

基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方法

针对光线强度过高或过低情况下的异源图像匹配问题,提出一种基于联合图频谱特征分析的异源图像匹配方 法。首先,采用K 近邻法则计算可见光图像与红外图像中角点的结构关系并构建联合图;接着,基于拉普拉斯分解计算联合图 中邻接矩阵的特征值从而得到邻接矩阵的特征向量,并通过三维重构构建特征函数对;第三,提出一种基于SU SAN -M SER - SU R F最大稳定极值区域检测器,检测特征函数对的极值位置;最后,通过对最大稳定极值区域进行归一化后匹配,可以得到 异源图像的精确匹配结果。实验结果表明,提出的基于联合图频谱特征分析的匹配方法能够解决光强过高或过低情况下的异 源图像匹配问题并取得较优异的匹配率。     

A RKHS interpolator-based graph matching algorithm

We present an algorithm for performing attributed graph matching. This algorithm is derived from a generalized framework for describing functionally expanded interpolators which is based on the theory of reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS). The algorithm incorporates a general approach to a wide class of graph matching problems based on attributed graphs, allowing the structure of the graphs to be based on multiple sets of attributes. No assumption is made about the adjacency structure of the graphs to be matched     

Kronecker product graph matching

In this paper the Interpolator-based Kronecker product graph matching (IBKPGM) algorithm for performing attributed graph matching is presented. The IBKPGM algorithm is based on the Kronecker product graph matching (KPGM) formulation. This new formulation incorporates a general approach to a wide class of graph matching problems based on attributed graphs, allowing the structure of the graphs to be based on multiple sets of attributes. Salient features of the IBKPGM algorithm are that no assumption is made about the adjacency structure of the graphs to be matched, and that the explicit calculation of compatibility values between all vertices of the reference and input graphs as well as between all edges of the reference and input graphs are avoided.     

A matching algorithm between precursory 3D process model and 2D working procedure drawing based on subgraph isomorphism

To meet the urgent requirement of enterprises for three-dimensional (3D) process models, an approach based on subgraph isomorphism is proposed to solve the matching problem between precursory 3D process model and 2D working procedure drawings. First, the projection drawings of the precursory 3D process model are obtained, then the primitives are extracted and the attributed adjacency graph (AAG) is constructed. Finally, by taking the 2D working procedure drawing as the AAG, and the projection drawing as the...     

LSI芯片图象的双子图同构匹配法

本文提出一种用于LSI芯片图象的双子图同构匹配方法.该方法是在芯片分割图象的区 域邻接图上搜索同构匹配结点间的对应关系. 同构匹配算法利用启发信息提高搜索的效率.算法根据专门建立的区域相似性度量和环 境串匹配值这些判据选取同构匹配起始结点. 文中将详细说明双子图同构匹配法的原理,并提供匹配结果.本算法已在实际中采用.     

图像局部区域匹配驱动的导航式拼图方法

为了改善传统拼图拼接过程费时低效、影响拼图趣味性的问题,提出了一种图像局部区域匹配驱动的导航式拼图方法.首先,使用Canny边缘检测算法自动从输入的原始拼图中检测并分割出所有拼图模块.其次,采用D2分布函数和统计直方图,自动构造每个拼图模块的量化描述符.同时,使用属性邻接图描述原始拼图中所有拼图模块之间的拓扑邻接关系.之后,拼接过程中用户若需要帮助,根据用户动态传入(未拼接完成)的当前拼图,采用上述2步提取和描述当前拼图中所有的拼图模块,并基于描述符相似度计算、KM (Kuhn-Munkres)算法和属性邻接图拓扑关系一致性,在当前拼图和原始拼图之间建立拼图模块对应关系.最后,根据对应关系和原始拼图对应的属性邻接图,自动确定并提示用户当前拼图中下一可行的候选模块.开发了相应的原型系统,针对多个常见的拼图开展实验结果表明,所提方法对拼接过程帮助直观、高效,且未降低拼图的趣味性;与主流的电子拼图方法相比,无需实时跟踪,无需事先配备拼图数据库或训练库,可运行于具有拍摄功能的智能设备,适用性更加广泛.     

Graph Matching by Simplified Convex-Concave Relaxation Procedure

The convex and concave relaxation procedure (CCRP) was recently proposed and exhibited state-of-the-art performance on the graph matching problem. However, CCRP involves explicitly both convex and concave relaxations which typically are difficult to find, and thus greatly limit its practical applications. In this paper we propose a simplified CCRP scheme, which can be proved to realize exactly CCRP, but with a much simpler formulation without needing the concave relaxation in an explicit way, thus significantly simplifying the process of developing CCRP algorithms. The simplified CCRP can be generally applied to any optimizations over the partial permutation matrix, as long as the convex relaxation can be found. Based on two convex relaxations, we obtain two graph matching algorithms defined on adjacency matrix and affinity matrix, respectively. Extensive experimental results witness the simplicity as well as state-of-the-art performance of the two simplified CCRP graph matching algorithms.     

基于权重学习的图像最大权对集胚配模型

在图匹配模型中权重的设置对匹配性能有很大影响,但直接计算的权重往往不符合匹配图像的实际情况。为此,参照二次分配问题的图匹配学习思想,给出一阶和二阶最大权对集模型的权重学习计算方法。一阶最大权对集模型直接采用图像特征点作为图的顶点,而二阶最大权对集模型则采用某些特征点之间的连接边作为顶点,2个模型都可以通过Kuhn—Munkras算法求解。一阶最大权对集模型在本质上等价于二次分配问题的线性情况。在CMUHouse数据库上的图像匹配实验结果表明,二阶最大权对集模型优于一阶最大权对集模型,且两者在学习计算时的性能也优于直接计算的情况。