申请/专利权人：大连理工大学;大连理工大学宁波研究院

申请日：2021-05-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113139241B

主分类号：G06F30/15

分类号：G06F30/15;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：一种基于图像的车身结构概念模型自动建模方法，属于汽车白车身结构设计领域。本方法是根据某车型二维设计草图，图像中包含车型的侧视图和俯视图，利用已训练好的卷积神经网络模型，自动检测出图像中车身的硬点，之后快速建立此车型的三维结构概念模型。本发明把人工智能技术融入到车身结构设计领域中，可以根据车身图二维设计草图，快速智能建立三维CAD格式的车身概念结构模型，极大的缩短了车身概念设计阶段车身结构建模时间，提高了模型的设计效率，加快了车身概念设计阶段的进度。

主权项：1.一种基于图像的车身结构概念模型自动建模方法，其特征在于，步骤如下：a.训练好具有检测图像中车身硬点功能的卷积神经网络模型，方法如下：1收集不同车型的二维设计草图，二维设计草图中包含车型的主视图和俯视图，定义位置可调节的点，称为车身的硬点；其中主视图包含硬点的X,Z方向上的位置信息，俯视图包含硬点X,Y方向上的位置信息；2分别把每张二维设计草图上车身的硬点手动标注出来，所有标注好的二维设计草图的集合称为数据集；3搭建卷积神经网络模型对数据集进行训练，通过Adam算法进行卷积神经网络模型的迭代以及参数的优化，最终得到的卷积神经网络模型具备自动检测图像中车身硬点的功能，并且有着很好的泛化能力；b.基于卷积神经网络模型检测出的主视图中硬点X,Z方向相对位置信息与俯视图中硬点Y,Z方向相对位置信息，建立局部坐标系，得到每个硬点在三维空间中的X,Y,Z坐标值；硬点的确定原则是：1每个硬点都是参数化的点，能够通过改变坐标值来改变其在空间中的位置；2通过硬点能够确定车的基本结构和形状；3对于某一同款车型，硬点的数量是确定的，每个硬点均代表一定的结构和几何意义；4只需要确定车身的一侧及中部的硬点；c.基于检测出的硬点，连接成一系列形状可调节的曲线，此曲线对应于车身结构概念设计中的梁，这些曲线都是参数化的，对于直线结构需要连接两个硬点的首尾，对于有一定曲率的曲线结构，需要三个或三个以上的硬点；d.根据一系列闭环曲线，生成一些三维曲面，这些曲面对应车身结构概念设计中的车身板面；e.步骤a-d完成后，得到图像中此车型CAD格式的三维几何结构概念模型；所述的一种基于图像的车身概模型自动建模方法利用基于图像的车身概念结构智能建模模块来实现，所述的基于图像的车身概念结构智能建模模块是以PyQt搭建图形用户界面，以OpenCASCADE为几何建模引擎，以包含建模所需的硬点、梁、底盘和板面参数的电子表格为数据库，并定义各种数据交互接口，在创建模型的每一步操作中，数据交互接口都会把数据库中的参数信息读取到模型中，当用户在操作界面对模型手动调整后，数据交互接口会自动将修改的数据储存于数据库，实现数据库中数据与模型的实时更新；基于图像的车身概念结构智能建模模块包括用于检测车身关键点的卷积神经网络模型，设置车身二维设计草图输入接口，卷积神经网络模型读取图像后自动完成关键点检测，并根据关键点信息自动建立硬点三维坐标，然后依次经过硬点、梁、底盘、板面四个模块快速建立参数化三维概念模型，最后输出STEP格式的车身概念模型以及包含模型所有设计参数的电子表格，保证了模型与设计参数的同步化。

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权利要求：

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