تولید سامانه هوش مصنوعی پیشرفته برای شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

2 استاد، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

در فرآیند تولید یک قطعه به کمک کامپیوتر، اطلاعات مورد نیاز ماشین‌آلات ساخت برای قطعه‌ایی که مدل طراحی آن مشخص شده است، ایجاد می‌شود. برای تهیه دستورالعمل‌های ماشین‌کاری قطعات، اطلاعات طراحی بر حسب الگویی به نام فیچر بیان می‌گردد. در این تحقیق با کمک روش یادگیری عمیق، یک سامانه هوش مصنوعی برای شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری معرفی شده است. روش معرفی شده در این تحقیق با کمک شبکه‌های کانولوشنی دو بعدی در یادگیری عمیق تولید شده است و قادر به شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری در تصویر یک قطعه‌کار می‌باشد. نوآوری‌ این تحقیق علاوه بر معرفی یک روش قدرتمند کاربردی و جدید در شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری در حوزه طرح‌ریزی فرایند به کمک کامپیوتر، شناسایی فیچرهایی است که در یک قطعه‌کار دارای تداخل هندسی می‌باشند که روش‌هایی قبلی شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری قادر به حل این مشکل نبوده‌اند. همچنین بی نیازی از فایل‌های مختلف اطلاعات خروجی طراحی به کمک کامپیوتر و استفاده از تصویر یک قطعه‌کار برای شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری از قابلیت‌های روش معرفی شده در این تحقیق می‌باشد. توانمندی‌ دیگر سامانه تولید شده قابلیت شناسایی فیچرهای ماشین‌کاری با فرمت‌های مختلف تصویر از قبیل تصویر با خطوط مرزی، نمایش هندسه جامد، تصویر قطعه‌کار با متریال مختلف و نیز تصویر گرفته شده با دوربین‌های عکاسی معمولی از طریق دوربین تلفن همراه و غیره از قطعه‌کارهای مکانیکی می‌باشد. دقت تشخیص فیچرهای ماشین‌کاری در تصویر یک قطعه‌کار با استفاده از روش پیشنهادی 88 درصد و خطای تشخیص 1/0 اندازه‌گیری شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Development an advanced neural network for recognition of machining feature

نویسندگان [English]

  • Naser Mohammadi 1
  • Mohammad Javad Nategh 2
1 Mechanical Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
2 Mechanical Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
چکیده [English]

In the process of producing a part with the help of computer aided manufacturing, the required information is created for the workpieces whose design model is specified. To prepare machining instructions, the design information is expressed in a pattern called a feature. In this research an advanced artificial intelligence system has been introduced to identify machining features with the help of deep learning method. The proposed method has been prepared with the help of two-dimensional convolutional networks in deep learning. It can identify machining features from the image of a workpiece. The innovations of this research, in addition to introducing a powerful practical and new method for automatic machining features recognition in the field of computer aided process planning, is identifying features that have geometric interference in a workpiece. The previous methods of automatic machining features recognitions have not been able to solve this problem. Furthermore, the lack of need for different CAD output files and the use of an image of a workpiece to identify machining features are the capabilities of the system introduced in this research. Other capabilities of the proposed method are the ability to identify machining features with different image formats such as image with wire frame format, constructive solid geometry format, image of workpiece with different materials and taken with ordinary cameras such as mobile cellphone camera and other imaging devices. The accuracy of detecting machining features in the image of a workpiece is measured %88 and detection error is measured 0.1 using proposed method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Computer aided Process planning
  • Machining features
  • Deep learning
  • Convolutional neural networks
[1] Babic BR, Nesic N, Miljkovic Z. Automatic feature recognition using artificial neural networks to integrate design and manufacturing: Review of automatic feature recognition systems. Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing: AI EDAM. 2011 Aug 1;25(3):289.
[2] Zhang Z, Jaiswal P, Rai R. Featurenet: Machining feature recognition based on 3d convolution neural network. Computer-Aided Design. 2018 Aug 1;101:12-22.
[3] Babic B, Nesic N, Miljkovic Z. A review of automated feature recognition with rule-based pattern recognition. Computers in industry. 2008 Apr 1;59(4):321-37.
[4] Brousseau E. Intelligent techniques for automatic feature recognition in CAD models. Cardiff University (United Kingdom); 2005.
[5] Devireddy CR. Feature-based modelling and neural networks-based CAPP for integrated manufacturing. International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 1999 Jan 1;12(1):61-74.
[6] Shi Y, Zhang Y, Xia K, Harik R. A Critical review of feature recognition techniques. Computer-Aided Design and Applications. 2020;17(5):861-99.
[7] Prabhakar S, Henderson MR. Automatic form-feature recognition using neural-network-based techniques on boundary representations of solid models. Computer-Aided Design. 1992 Jul 1;24(7):381-93.
[8] LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, Haffner P. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE. 1998 Nov;86(11):2278-324.
[9] Shi P, Qi Q, Qin Y, Scott PJ, Jiang X. A novel learning-based feature recognition method using multiple sectional view representation. Journal of Intelligent Manufacturing. 2020 Jan 22:1-9.
[10] Yeo C, Kim BC, Cheon S, Lee J, Mun D. Machining feature recognition based on deep neural networks to support tight integration with 3D CAD systems. Scientific reports. 2021 Nov 12;11(1):1-20.
[11] Balu A, Ghadai S, Lore KG, Young G, Krishnamurthy A, Sarkar S. Learning localized geometric features using 3d-cnn: An application to manufacturability analysis of drilled holes. arXiv preprint arXiv:1612.02141. 2016 Dec 7.
[12] Lambourne JG, Willis KD, Jayaraman PK, Sanghi A, Meltzer P, Shayani H. BRepNet: A topological message passing system for solid models. InProceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2021 (pp. 12773-12782).
[13] Colligan AR, Robinson TT, Nolan DC, Hua Y, Cao W. Hierarchical CADNet: Learning from B-Reps for Machining Feature Recognition. Computer-Aided Design. 2022 Jun 1;147:103226.
[14] Moreno-García CF, Elyan E, Jayne C. New trends on digitisation of complex engineering drawings. Neural computing and applications. 2019 Jun 1;31(6):1695-712.
[15] Zhao Y, Deng X, Lai H. A deep learning-based method to detect components from scanned structural drawings for reconstructing 3D models. Applied Sciences. 2020 Mar 19;10(6):2066.
[16] Bolón-Canedo V, Remeseiro B. Feature selection in image analysis: a survey. Artificial Intelligence Review. 2019 Aug 9:1-27.
[17] Redmon J, Divvala S, Girshick R, Farhadi A. You only look once: Unified, real-time object detection. InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2016 (pp. 779-788).