智能制造环境下的测量指导

郝学智，张爱梅

（郑州大学 机械工程学院，郑州 450001）

智能制造环境下的测量指导

郝学智，张爱梅

（郑州大学 机械工程学院，郑州 450001）

论述了在智能制造环境下，自动提取图形文件中标注信息，通过标注提取的理论分析、方法介绍及实现步骤三方面的详细论述，并以研究Visual Basic语言对AutoCAD的二次开发为例，将该技术给予实现，并将标注信息汇总，减少人为因素在读取图形文件标注信息过程中的误差，对测量方案制定以及流程卡的制作具有显著的指导意义。

智能制造；图形文件；标注信息；测量指导，自动提取

0 引言

智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。在自动化快速发展的今天，社会对制造业效率以及质量提出了更大的挑战。而像AutoCAD、SolidWorks、CATIA等计算机辅助设计软件，它们在工业应用中十分广泛，拥有降低劳动强度、操作界面友好、图形编辑和输出功能强大、绘图速度和精度高、设计工作高效和设计成果可以重复利用等优点，在设计制造方面发挥着举足轻重的作用，但仍然存在不足，它是一种通用软件，不具备专业性，例如它对公差标、尺寸标注、粗糙度标注等各种标注没有自动提取功能。在工序卡和工艺流程卡制作过程中，就必须从图纸上的大量信息中筛选并提取有用信息，进而制作规范的工序和工艺流程。但耗费大量人工提取信息的过程效率较低易差生误差，这就导致供需卡和工艺流程卡制作缓慢，降低了整个零件的设计及制造效率，如果将大量的配合尺寸和公差的标注自动提取，并分类汇总之Excel表格中，不仅可以提高工艺流程卡和工序卡的制作效率，还能有效的、有目的的分配制造流程中的测量工具，进而提高生产效率。

本文以AutoCAD为例，论述了直接从AutoCAD的图形文件中提取尺寸、公差、粗糙度、引线的标注信息，并将其分类汇总之Excel表格中，并通过VisualBasic给予实现。经试验运行及企业验证，准确高效，且对制造流程的指导意义非凡。

1 标注提取的理论与实现

下面以AutoCAD为例，经过形位公差、尺寸公差、粗糙度以及引线公差的标注的原理进行详细分析，并讲述其详细的实现过程及核心思想。

1.1 形位公差标注的提取

形位公差标注实例图如图1所示。

图1 形位公差标注实例示意图

形位公差标注是一个很特殊的集合，与一般的图形元素不同，它是一种匿名块，在匿名块中多行文字表现方式为层叠形式，这样在提取文字内容时就不会丢失公差。形位公差由公差类型、公差值、基准和材料组成，这些元素都放置在一个特征控制框中，用AutoCAD的“爆炸”命令无法将这个匿名块炸开。但他在模型空间的对象名称为AcDbFcf，是独一无二的。所以可以通过匿名块的名称选中它，并通过它提取其形位公差标注部分。通过读取形位公差的TextString属性，获取形位公差的“文字替代”内容，如图1的所示的形位公差的标注文的TextString的值为{Fgdt;j}%%v{Fgdt;n}0.1{Fgdt;m}%%v%%vA%%vB%%v，并经过相应的文字替代，将有用信息正确无误的输出到指定文件中。文字替代如表1所示。

表1 形位公差的文字替代

图1经过文字替代，最终输出结果为：“位置度，Φ0.1，最大时要求，基准：A，基准： B”。

通过提取形位公差，并经过文字替代，所得结果输出格式即如上实例所示。

1.2 尺寸及其公差标注的提取

AutoCAD中尺寸标注的形式多种多样，但是他们确实有一个共同的特点，即所有的尺寸标注都是一个图块对象，该图块名字都以“*D”两个字符开头，所以遍历所有的块对象，选取以“*D”名称开头的匿名块。得到标注对象的匿名块后，就可以遍历块中的对象，找到其中的TextString对象，获取其内容就是尺寸标注的多行文字对象，并输出即可获得尺寸标注及公差。

通过程序自动获取尺寸及公差标注，尺寸标注及公差标注如图2所示的实例其TextString对象为37.43±0.05，经过文字替代，输出最终结果为“对称公差：37.43±0.05”。

图2 尺寸及公差标注

1.3 粗糙度标注及引线标注的提取

在AutoCAD中，粗糙度文字标注内容以及引线标注（包含螺纹标注）的文字内容就是一个多行文字对象所组成的块。可以通过遍历AutoCAD模型空间的块，将图元的类型名为AcadMText的属性读取，并将其文本信息TextString的内容输出，即可的得到粗糙度标注或引线标注的文字内容。如图3所示的为表面粗糙度的标注：

图3 表面粗糙度标注示例

获取粗糙度和引线标注的提取，图3的表面粗糙度标注所读取的TextString内容为Ra6.3，经过程序处理，最终的输出内容为“表面粗糙度 Ra6.3 ”。

1.4 标注提取流程图

标注提取流程如图4所示。

图4 标注提取流程图

1.5 标注提取的核心

标注的提取的核心思想是选择集的构建。选择集即对同一类的集合进行选择操作。选择集在构建过程中，按照标注的类型不同，根据其特有的属性，设置不同的变量类型，并根据相应的筛选过滤条件，对不同类型的标注进行分类辨别，提取标注的属性内容，进而对属性中的文字对象集中提取，并进行“文字替代”等操作后，将其输出到指定文件中。

2 实例分析

图5所示为标注示例，旨在包含在制图过程中的多种多样的标注类型。以图5来验证程序，图6为程序运行结果。

图5 标注示例

3 结束语

程序的运行结果表明，该程序实现了对图形文件标注中的：尺寸及其公差的标注、形位公差标注、粗糙度标注及引线标注信息准确有效的自动提取，并通过程序与Excel有机结合，将提取结果合理有序、分类统计到Excel表格中。在智能制造过程中，该技术不仅能减少人机交互过程中可能造成的差错，还可以指导在零件制造过程中检测流程。将公差和配合尺寸归类集中，在制造过程中，可根据各个工艺需要达到的精度要求，提前合理的分配检测工具，提高制造效率，保证制造精度，降低废品率，达到未雨绸缪的效果。此技术在工艺卡制定、对测量流程的规范、零件检测和测量工具的分配具有重大指导意义。

图6 程序运行结果

[1] 张晋西.VisualBasic与AutoCAD二次开发[M].1版.北京:清华大学出版社,2002.95-232.

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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

郝学智（1990 -），男，河南人，硕士研究生，研究方向为图形图像处理。