基于视觉表达的工业设计合理性评估方法研究

佟喆

摘 要： 为了提高工业设计的合理性评估能力，提出一种基于视觉表达和图像分析的工业设计合理性评估方法。以工业设计工件为例，首先采用数字扫描成像技术进行工业设计工件的视觉成像采集，对采集的工业设计工件视觉图像进行中值滤波降噪预处理，然后提取工件的边缘轮廓特征，采用Harris角点检测方法对工件的关键加工点进行定位检测和合理性评估。最后进行仿真测试分析，结果表明，采用该方法进行工业工件设计，对设计的合理性评估的准确性能更好，评价指标更明确。

关键词： 视觉表达； 图像预处理； 工业设计； 合理性评估

中图分类号： TN911.73?34； TN249 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0154?04

Abstract： In order to improve the ability of reasonableness assessment for industrial design， an evaluation method of industrial design rationality based on visual expression and image analysis is put forward. Taking an industrial design workpiece as an example， the digital scanning imaging technology is used to perform visual image acquisition of industrial design workpiece. The median filtering noise reduction preprocessing of the acquired visual image of the industrial design workpiece is carried out. The edge contour features are extracted. Harris corner detection method is adopted to conduct location detection and the rationality evaluation for the key processing points of the workpiece. The simulation test and analysis results show that the method is more accurate for design rationality evaluation of the industrial workpiece and its evaluation index is more explicit.

Keywords： visual expression； image preprocessing； industrial design； rationality evaluation

0 引 言

工業设计对象是批量生产的产品。工业产品的合理性设计能有效提高工业加工的生产效率，特别是对机械工件进行优化设计，能提高工业机械工件加工的精度。工业设计是对产品的实用性、美和环境的合理性融合，工业设计的美学形态问题和视觉特征呈现问题研究是工业设计研究的主要内容[1]。传统的工业设计主要是凭借训练、技术知识进行色彩和产品形状的表达，进行工件的结构、构造、形态、色彩和加工工艺进行评估[2?3]，但是还缺乏一套有效的工业设计的合理性评估机制。采用计算机视觉表达方法进行工业设计的合理性评估具有应用前景，采用计算机视觉表达方法，结合图形与图像处理学，实现对工件产品的结构、构造、形态、色彩的优化设计。

1 工业设计工件的视觉成像采集

用数字扫描技术进行工业设计工件的色彩、形态和构件的合理性评价，结合图像处理技术实现工业设计工件视觉特征的合理性表达，对工业设计工件的结构、构造、形态、色彩合理性设计评估是建立在对工业设计产品工件进行三维数字扫描成像基础上[4]，通过对工业设计工件进行三维数字扫描图像的图像分割和信息融合处理，结合角点检测和关键点标定方法，对工业产品设计的关键信息点的特征点进行准确标定，实现结构、构造、形态、色彩合理性搭配，假设工业设计工件的三维数字扫描成像的像素点信息特征量为，从中选取，， ，…，作为工件工业设计的关键信息特征点，每隔个视觉采样周期进行信息融合和视觉特征提取，得到工业设计工件的视觉成像采集的高维信息融合方程描述为：

式中：为工业设计工件三维数字扫描成像像素级视觉差；为视觉成像扫描的阴影区域融合分量。使用有限体积方法对工业设计工件的视觉成像像素值进行种子点离散处理[5]，用高亮线条和阴影区域方法，得到设计工件的三维视觉扫描的瞬态镜像模型为：

式中：为工件视觉扫描的瞬态边缘轮廓特征；为单一尺度下视觉变化的周期变量，初始化图像分块模型，令。其中：，表示工业产品设计工件三维视觉图像分块位置处的图像边缘信息素。采用齐次坐标变换得到工业设计工件的视觉成像采集的特征数据表达式为：

采用直方图估计方法得到工业设计工件三维数字扫描成像像素级视觉差，在工业设计工件三维数字扫描成像曲面拟合过程中，先寻找工件设计的三维空间，通过关键信息点区域估计方式重构数字扫描图像。

2 工件视觉图像的中值滤波降噪预处理

在上述进行工业设计中工件图像的三维视觉特征提取和图像采集的基础上，进行工件视觉图像的中值滤波降噪，由于工业设计工件三维数字扫描成像模板像素失真导致视觉误差较大，出现噪点，对工业设计工件三维数字扫描成像采用中值滤波进行形态学分割[6]，工件三维数字扫描图像的二值化分离结果为：

通过上述对工件视觉图像的中值滤波降噪预处理，提高了视觉表达的输出信噪比。

3 工业设计合理性评估的视觉表达实现

3.1 工业设计视觉成像的边缘轮廓特征提取

在上述进行了工业设计工件的视觉成像采集和降噪预处理的基础上，提取工件的边缘轮廓特征，采用边缘轮廓特征提取方法对工件的关键加工点进行定位检测和合理性评估，工业设计工件三维数字扫描成像点的数据样本为：

对于，对应的工件边缘轮廓的测量值，用表示4×4的边缘轮廓的平滑参数，即，得到工业设计工件三维数字扫描图像的空间分解迭代式为：

式中，表示工业产品设计的关键信息点模态特征输入数据。采用有限元法对工件的视觉表达信息进行图像像素增强，假设构建工业设计工件三维数字扫描图像的视觉表达的信息动态传递方程满足：

通过预先设定以阈值，实现对视觉成像的边缘轮廓特征提取，工业设计工件视觉表达的边缘轮廓特征提取示意图如图1所示。

3.2 工业设计的视觉表达合理性评估实现

在提取工件的边缘轮廓特征的基础上，采用Harris角点检测方法对工件的关键加工点进行定位检测和合理性评估，工业产品设计工件三维视觉图像总共可划分成K个分块特征区域，工件三维视觉的子空间为：

根据窗口区域的阈值对图像进行Harris角点训练[7]，训练函数为：

定义工业产品设计工件三维视觉图像为，工业设计工件的色彩、形态和构件的合理性搭配先对工业设计工件进行图像像素序列重组，如下：

当输出的工业产品设计工件图像像素特征集满足约束条件：。定义Harris角点信息特征，提取图像关键信息点的统计特征进行角点匹配，工业产品设计工件三维视觉的特征估计的判别函数为：

式中：为工业产品设计工件视觉参量在角点尺度上的估计结果；为种子点附近的工件结构、构造、形态估计结果。基于组合优化理论，对工业设计工件的Harris角点特征进行最小二乘组合拟合，得到工业设计的视觉表达合理性评估状态方程如下：

式中：为关键信息点的信息素值；为不同尺度的区域信息融合控制系数；为三维数字扫描点的欧氏距离。通过上述方式，实现工业设计的视觉表达合理性评估，具体流程如下：

（1） 对工业产品设计工件三维视觉图像进行信息采集和特征提取，对采集的工业设计工件视觉图像进行中值滤波降噪预处理，构建工业产品设计工件三维视觉图像的边缘特征分布区间之间的特征分割系数，以为概率密度泛函进行边缘轮廓特征分割。

（2） 使用三维数字扫描成像的亚像素级进行特征重组，求解不同尺度结构的视觉传达系数。根据工业产品设计工件三维视觉图像的Harris角点检测结果，对工件三维数字扫描成像的频谱分量和作变换，为工业产品设计工件三维视觉图像的灰度级，为连续向量量化矢量特征点的信息组合融合度。

（3） 采用关键信息点区域组合构建候选区域像素特征集，对工件的关键加工点的信息度表示为，并通对两种自适应加权进行特征点扫描。

（4） 对数字扫描图像的第一轮预测结果进行有效性判别的关键信息点标定结果满足判别阈值，结束算法，否则自适应更新迭代补偿，重新进行工业设计的合理性评价迭代。

4 实验测试分析

实验的硬件环境：CPU为Intel Core i3?370，主频为2.93 GHz，内存为2 GB，采用输出信噪比SNR作为工业产品设计工件视觉图像处理后合理性评价的效果测评指标，SNR的计算式为：

式中：是原始工業产品设计工件视觉图像；是通过本文的视觉表达和图像分析处理和工业设计工件的图像。以涡旋叶轮作为工业设计工件，进行视觉表达分析，测试叶轮工件工业设计的合理性，用数字扫描技术进行工业设计工件的色彩、形态和构件视觉特征标定，得到工件的CAD输出视觉图像结果如图2所示。

采用本文方法进行中值滤波降噪预处理，然后提取工件的边缘轮廓特征和Harris角点检测，得到特征提取结果如图3所示。

从图3可见，采用本文方法对工业设计工件进行边缘轮廓特征检测，能有效实现对工件的关键加工特征点的提取和评价，采用Harris角点检测方法对工件的关键加工点进行定位检测和合理性评估。图4为采用不同方法进行工业设计合理性评价的输出SNR对比结果，从图4分析得知，采用本文方法进行工业设计合理性评价的输出信噪比较高，说明准确性较好。

5 结 语

本文研究了工业设计的视觉表达合理性评价问题，提出一种基于视觉表达和图像分析的工业设计合理性评估方法。以涡旋叶轮工件为例，采用数字扫描成像技术进行工业设计工件的视觉成像采集，对采集的工业设计工件视觉图像进行中值滤波降噪预处理；然后提取工件的边缘轮廓特征，采用Harris角点检测方法对工件的关键加工点进行定位检测和合理性评估。测试结果表明，采用该方法进行工业工件设计，对设计的合理性评估的准确性能更好，评价指标更明确，具有一定的应用价值。

参考文献

[1] XIA K， WU Y， REN X， et al. Research in clustering algorithm for diseases analysis [J]. Journal of networks， 2013， 8（7）： 1632?1639.

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[4] MERNIK M， LIU S H， KARABOGA M D， et al. On clarifying misconceptions when comparing variants of the artificial bee colony algorithm by offering a new implementation [J]. Information sciences， 2015， 291（10）： 115?127.

[5] 刘正先，陈丽英.亚声速半开式离心叶轮叶顶间隙的流动特征[J].航空动力学报，2012，27（4）：937?945.

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[7] 肖军，赵远扬，王乐.基于HLLC格式的径向叶轮叶顶间隙流场分析[J].机械工程学报，2013，49（18）：167?176.