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成立历史第 年

基于三维卷积神经网络的加工特征自动识别方法和系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-116-2032-3611
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06V10/422;G06V10/764;G06V10/82;G06T17/10;G06T17/20;G06F30/17;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明提供一种基于三维卷积神经网络的加工特征自动识别方法和系统,涉及三维模型加工特征识别技术领域。本发明通过对STL文件进行几何拓扑解析和体素化处理,得到binvox文件；将binvox文件转化成numpy数据,存入NPY文件中；再通过预先构建的卷积神经网络模型对NPY文件进行处理,识别出待加工的三维模型的加工特征类别,所述卷积神经网络模型包括8个卷积层、5个池化层、两个全连接层以及一个softmax输出层,所有的卷积层的3D卷积核均为3×3×3,步长为1×1×1。本发明构建了一种基于C3D网络的卷积神经网络模型,所有卷积核大小都为3×3×3,结构简单但识别准确率高,有助于在工业生产上检测并识别加工特征,提高计算机辅助设计工业的效率。
附件下载：  (原始资料备查)

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