基于質(zhì)量評價(jià)的矢量化工程圖后處理技術(shù)研究.pdf

1、工程圖自動(dòng)識別技術(shù)旨在將掃描工程圖像轉(zhuǎn)換為與各種CAD系統(tǒng)相兼容的矢量數(shù)據(jù)格式,精確的矢量化結(jié)果是進(jìn)一步進(jìn)行圖形理解的基礎(chǔ),然而當(dāng)前的圖紙掃描轉(zhuǎn)換系統(tǒng)均未能取得令人滿意的圖素識別精度,矢量化結(jié)果中的錯(cuò)誤只能依靠人工交互校正,校正錯(cuò)誤的時(shí)間往往遠(yuǎn)大于矢量化的時(shí)間.研究如何提高矢量化系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)的質(zhì)量對提高工程圖自動(dòng)識別技術(shù)的水平和矢量化系統(tǒng)的性能及實(shí)用化程度有著重要的理論和應(yīng)用意義.該文圍繞這一主題開展矢量化工程圖的后處理技術(shù)研究,提出"

2、基于識別質(zhì)量評價(jià)"的矢量圖素錯(cuò)誤自動(dòng)判別和校正的解決方案,使得圖紙掃描轉(zhuǎn)換系統(tǒng)不但具有產(chǎn)生矢量化數(shù)據(jù)的能力,而且具有對所產(chǎn)生的矢量數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)分析和自適應(yīng)校正的能力.該文重點(diǎn)討論了圖素質(zhì)量評價(jià)器的設(shè)計(jì),提出采用圖素識別質(zhì)量特征因子來表述圖素的識別質(zhì)量,并以矢量圖素對應(yīng)的光柵圖元作為約束矢量圖素的模板或公差帶,以此提取反映識別質(zhì)量的特征因子,結(jié)合模糊理論的有關(guān)概念定義各種特征因子的表達(dá)式;圖素的識別質(zhì)量特征因子作為圖素識別質(zhì)量評價(jià)器

3、的輸入,由評價(jià)器經(jīng)過處理后輸出對圖素識別質(zhì)量的評判結(jié)果.該文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直線圖素識別質(zhì)量評價(jià)器,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后可以取得類似人眼判斷的評判效果,由于各識別質(zhì)量特征因子在定義的時(shí)候一般都取的是和圖素線寬的相對比值,因此該文提出的方法對于掃描工程圖的分辨率的影響不敏感.對于圓弧型圖素,則重點(diǎn)研究了常見的錯(cuò)誤模式—偽圓弧的檢測和校正技術(shù),首先檢測偽圓弧對應(yīng)的光柵圖元輪廓上的角點(diǎn),并以這些角點(diǎn)對圖元輪廓進(jìn)行分段,再逐段分析.在獲得

4、對圖素識別質(zhì)量的評價(jià)之后,質(zhì)量較差的圖象被輸入到錯(cuò)誤自動(dòng)校正器進(jìn)行錯(cuò)誤校正處理,該文提出"二次矢量化"的錯(cuò)誤校正思想,二次矢量化是在初步矢量化所獲得知識的基礎(chǔ)之上,取得初始參數(shù),并在跟蹤過程中動(dòng)態(tài)校正參數(shù),在跟蹤結(jié)束時(shí)引入跟蹤終止檢測探針以消除光柵圖像中黑白噪音的影響,使得算法具有較強(qiáng)的抗噪音干擾能力,校正后的圖素仍需進(jìn)行質(zhì)量評價(jià),未能通過評價(jià)的圖素需遞歸執(zhí)行二次矢量化算法.該文最后一部分詳細(xì)討論了圖形二維重建的關(guān)鍵技術(shù),包括識別圖素間