智能制造環境下的測量指導

郝學智，張愛梅

（鄭州大學 機械工程學院，鄭州 450001）

智能制造環境下的測量指導

郝學智，張愛梅

（鄭州大學 機械工程學院，鄭州 450001）

論述了在智能制造環境下，自動提取圖形文件中標注信息，通過標注提取的理論分析、方法介紹及實現步驟三方面的詳細論述，并以研究Visual Basic語言對AutoCAD的二次開發為例，將該技術給予實現，并將標注信息匯總，減少人為因素在讀取圖形文件標注信息過程中的誤差，對測量方案制定以及流程卡的制作具有顯著的指導意義。

智能制造；圖形文件；標注信息；測量指導，自動提取

0 引言

智能制造源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。在自動化快速發展的今天，社會對制造業效率以及質量提出了更大的挑戰。而像AutoCAD、SolidWorks、CATIA等計算機輔助設計軟件，它們在工業應用中十分廣泛，擁有降低勞動強度、操作界面友好、圖形編輯和輸出功能強大、繪圖速度和精度高、設計工作高效和設計成果可以重復利用等優點，在設計制造方面發揮著舉足輕重的作用，但仍然存在不足，它是一種通用軟件，不具備專業性，例如它對公差標、尺寸標注、粗糙度標注等各種標注沒有自動提取功能。在工序卡和工藝流程卡制作過程中，就必須從圖紙上的大量信息中篩選并提取有用信息，進而制作規范的工序和工藝流程。但耗費大量人工提取信息的過程效率較低易差生誤差，這就導致供需卡和工藝流程卡制作緩慢，降低了整個零件的設計及制造效率，如果將大量的配合尺寸和公差的標注自動提取，并分類匯總之Excel表格中，不僅可以提高工藝流程卡和工序卡的制作效率，還能有效的、有目的的分配制造流程中的測量工具，進而提高生產效率。

本文以AutoCAD為例，論述了直接從AutoCAD的圖形文件中提取尺寸、公差、粗糙度、引線的標注信息，并將其分類匯總之Excel表格中，并通過VisualBasic給予實現。經試驗運行及企業驗證，準確高效，且對制造流程的指導意義非凡。

1 標注提取的理論與實現

下面以AutoCAD為例，經過形位公差、尺寸公差、粗糙度以及引線公差的標注的原理進行詳細分析，并講述其詳細的實現過程及核心思想。

1.1 形位公差標注的提取

形位公差標注實例圖如圖1所示。

圖1 形位公差標注實例示意圖

形位公差標注是一個很特殊的集合，與一般的圖形元素不同，它是一種匿名塊，在匿名塊中多行文字表現方式為層疊形式，這樣在提取文字內容時就不會丟失公差。形位公差由公差類型、公差值、基準和材料組成，這些元素都放置在一個特征控制框中，用AutoCAD的“爆炸”命令無法將這個匿名塊炸開。但他在模型空間的對象名稱為AcDbFcf，是獨一無二的。所以可以通過匿名塊的名稱選中它，并通過它提取其形位公差標注部分。通過讀取形位公差的TextString屬性，獲取形位公差的“文字替代”內容，如圖1的所示的形位公差的標注文的TextString的值為{Fgdt;j}%%v{Fgdt;n}0.1{Fgdt;m}%%v%%vA%%vB%%v，并經過相應的文字替代，將有用信息正確無誤的輸出到指定文件中。文字替代如表1所示。

表1 形位公差的文字替代

圖1經過文字替代，最終輸出結果為：“位置度，Φ0.1，最大時要求，基準：A，基準： B”。

通過提取形位公差，并經過文字替代，所得結果輸出格式即如上實例所示。

1.2 尺寸及其公差標注的提取

AutoCAD中尺寸標注的形式多種多樣，但是他們確實有一個共同的特點，即所有的尺寸標注都是一個圖塊對象，該圖塊名字都以“*D”兩個字符開頭，所以遍歷所有的塊對象，選取以“*D”名稱開頭的匿名塊。得到標注對象的匿名塊后，就可以遍歷塊中的對象，找到其中的TextString對象，獲取其內容就是尺寸標注的多行文字對象，并輸出即可獲得尺寸標注及公差。

通過程序自動獲取尺寸及公差標注，尺寸標注及公差標注如圖2所示的實例其TextString對象為37.43±0.05，經過文字替代，輸出最終結果為“對稱公差：37.43±0.05”。

圖2 尺寸及公差標注

1.3 粗糙度標注及引線標注的提取

在AutoCAD中，粗糙度文字標注內容以及引線標注（包含螺紋標注）的文字內容就是一個多行文字對象所組成的塊。可以通過遍歷AutoCAD模型空間的塊，將圖元的類型名為AcadMText的屬性讀取，并將其文本信息TextString的內容輸出，即可的得到粗糙度標注或引線標注的文字內容。如圖3所示的為表面粗糙度的標注：

圖3 表面粗糙度標注示例

獲取粗糙度和引線標注的提取，圖3的表面粗糙度標注所讀取的TextString內容為Ra6.3，經過程序處理，最終的輸出內容為“表面粗糙度 Ra6.3 ”。

1.4 標注提取流程圖

標注提取流程如圖4所示。

圖4 標注提取流程圖

1.5 標注提取的核心

標注的提取的核心思想是選擇集的構建。選擇集即對同一類的集合進行選擇操作。選擇集在構建過程中，按照標注的類型不同，根據其特有的屬性，設置不同的變量類型，并根據相應的篩選過濾條件，對不同類型的標注進行分類辨別，提取標注的屬性內容，進而對屬性中的文字對象集中提取，并進行“文字替代”等操作后，將其輸出到指定文件中。

2 實例分析

圖5所示為標注示例，旨在包含在制圖過程中的多種多樣的標注類型。以圖5來驗證程序，圖6為程序運行結果。

圖5 標注示例

3 結束語

程序的運行結果表明，該程序實現了對圖形文件標注中的：尺寸及其公差的標注、形位公差標注、粗糙度標注及引線標注信息準確有效的自動提取，并通過程序與Excel有機結合，將提取結果合理有序、分類統計到Excel表格中。在智能制造過程中，該技術不僅能減少人機交互過程中可能造成的差錯，還可以指導在零件制造過程中檢測流程。將公差和配合尺寸歸類集中，在制造過程中，可根據各個工藝需要達到的精度要求，提前合理的分配檢測工具，提高制造效率，保證制造精度，降低廢品率，達到未雨綢繆的效果。此技術在工藝卡制定、對測量流程的規范、零件檢測和測量工具的分配具有重大指導意義。

圖6 程序運行結果

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Measurement guidance in intelligent manufacturing environment

HAO Xue-zhi, ZHANG Ai-mei

TP317.4

：A

1009-0134(2017)06-0086-03

2017-03-06

郝學智（1990 -），男，河南人，碩士研究生，研究方向為圖形圖像處理。