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工程圖紙矢量化發展現狀報告(編輯修改稿)

2026-03-02 04:59 本頁面

　

【文章內容簡介】動端到相應的位置。其中主要過程有生成尺寸樹，確定約束域，定義約束屬關系，圖形元素及尺寸標注的精確位置校正。 22 相關工作 1[11] 來自印度的學者 Sekhar Mandal 采用了比較系統的圖像處理方法來進行工程圖紙的重建，具體流程如下： OCR類軟件將圖中所有字符探測出，進行圖文分離工作。 Canny邊緣提取算法，將光柵圖中所有的輪廓表示出來，二值化處理之后就將整幅圖的骨架細化出來。 23 開啟運算來提取特定方向的的圖形元素；采用 1 4的結構元素來提取水平線段， 4 1的結構元素來提取垂直線段用原圖將提取出來的兩幅圖減掉，就可以得到其他任意方向上的線段和弧線。（行程編碼）的方式將圖中的所有點陣圖表示出來，使用和弦特性將圖中所有的直線判斷出而且所有的弧線被當成是多個小線段組成，記錄線段的拐點。提取后的水平線段提取后的垂直線段 24 。然后，根據兩線段之間相間距離的關系來判斷兩條直線是否屬于原來同一直線的兩條邊緣，設定閾值進行判斷如果兩條直線滿足閾值限定，就將兩條線段間的部分進行填充，從而進行矢量圖的重建。重構圖形的閾值化判定過程以及重構線寬信息 25 相關工作 [7][8][9] 識別領域比較有代表性的工作就是香港城市大學 ——劉文印使用基于知識表示的識別方法。首先，在預處理階段，使用開源軟件 Res2Vec進行矢量化，然后使用閾值去噪的方法清除被判斷為噪聲的小短線。其次，定義了四種拓撲關系，分別為直線的相交、平行、垂直（不相交）以及弧線與直線；分別都有精確量化了的參數來表示。 26 ? 再次，提出了一種屬性樹的知識表示方法；同時，提出了 KAA(Knowledge Acquisition Algorithm)——用于知識提取與表示和 KGRA(Knowledge Graph Recognition Algorithm)用于知識推理與識別。 KAA的基本流程如下： 27 KAA算法描述：輸入：組成圖形對象的向量集 (用戶提供的示例 )。輸出：圖形化知識（一顆儲存著每兩個結點間的幾何約束關系和訪問順序的樹）流程： G(V,E)。 G是連通的，轉到第 6步； G分割成 G1， G2， G3 …… Gn顆連通的子樹；； G，同時轉到第 2步，否則停止（ F）。； G的基礎上構造生成樹 ST，用廣度優先的原則遍歷 ST，獲取約束順序 K(c1,c2……c n)； (S)，同時將 G和 K 作為這種對象的知識儲存到知識庫中。 28 由于在識別過程中不可能將向量和已有的知識表示 100%的匹配，所以定義了關于直線和直線，弧線和弧線以及由直線構成的類弧線之間的相似因子的定義。 KGRA算法描述如下：輸入： SV：向量集（構成待識別對象的向量集） KD：知識庫 TL：閾值集，其中包含了長度和數量的容忍范圍變量： CT：識別過程中臨時構造的的樹 SM：標識集（用來標識識別過程中被使用過的向量）輸出： RR：識別結果 ——用 SV來表示的圖形對象的類型。 29 算法過程： KD當中選擇知識樹 K，如果所有的知識都已經試驗過就停止（ F） CT，初始化 SM SV中選擇下一個向量 V，要求這個 V實在沒有在 SM中被標注的。加入 V到 CT中作為根；同時，將 V在 SM中標注，表示 V已經在識別過程中使用過了。 K中選擇下一條邊 E。如果所有的邊已經被訪問過了，而且冗余向量的個數沒有超過容忍限度，就停止（ S），同時將 RR標示為由當前 K來指示的對象類型，

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