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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116306218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211621898.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统是由方喜峰;支辰羽;朱永辉;张胜文;程德俊;龚婵媛;李坤;罗瑞旭设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统，所述方法包括视图的自动选择、智能选择图幅、视图比例调整、视图位置合理排布、自动标注尺寸、自动生成BOM表，所述系统包括建立三维模型及工程图信息数据库模块、读取零部件模型模块、零部件模型数据预处理模块、零部件模型信息计算、匹配、预测模块和工程图出图模块。本发明通过利用文本相似性检索技术、图像相似性检索技术以及KNN算法，调用相应的SolidWorksAPI函数，实现对工程图的自动出图，并保证视图的正确性、尺寸的规范性、布局的合理性，节省了大量人工手动出图的时间，将图纸设计人员从枯燥、重复的简单劳动中解放出来，缩短了产品的研发周期。

本发明授权一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法，其特征在于，包括以下步骤： 1视图的自动选择：将企业已有模型的属性及相关图纸信息整理并存储到SQLserver数据库中，利用文本相似度计算将所需出工程图的模型名称与数据库模型名称相匹配，调取数据库中相应图纸并截取工程图视图，利用均值Hash算法对所需出工程图模型的各视图图像进行相似性检索，在模型基准不统一的情况下实现工程图视图的正确选择；具体为： 1.1文本相似度计算； 新建SQLserver数据库，以模型名称、模型文件大小、视图个数、图幅为列名建立数据表，收集整理企业已有的模型及相应的工程图纸，将其对应信息导入数据表中； 读取数据表中的数据并进行预处理，以多元数组模型名称、模型文件大小、视图个数、图幅的形式将数据进行去重，同时利用停用词库，对数据进行去除停用词处理，得到更加完善的数据作为数据集；然后建立关键词词库，提取需要出工程图的模型的名称，与数据集中模型名称一同进行分词处理； 将数据集中的模型名称按分词后得到的关键词表进行One-hot编码，即使用N位状态寄存位对N个状态进行编码，并且只有一位有效，以此建立编码数据集；再对需要出工程图的模型名称分词后得到的关键词，按编码数据集的关键词表顺序进行One-hot编码，将数据二值化； 将离散特征的取值扩展到欧式空间后，利用余弦相似度算法，计算数据集中模型名称与需要出工程图的模型名称的相似度，得到数据集中与之最接近的模型名称，后续步骤中将该模型名称所对应的模型称为相似模型，计算公式如下： 其中，n维向量为编码后数据集数值的映射，n维向量为编码后需要出工程图模型名称的值的映射；余弦值越大、结果越接近1，表示两向量间的夹角越小，文本的相似度越高；反之，结果若越接近0，则文本的相似度越低； 1.2图片相似度计算； 打开需要出工程图的模型，调用UpdateStandardViewsViewName函数调整模型视图方向，再通过SaveAs3NewName,SaveAsVersion,Options函数将模型的六个基本视图方向的图像保存为PNG格式，在下述步骤中，将此图像称为检测图像； 收集并整理所有模型的工程图视图，并以PNG图像格式保存在对应模型名称的文档中，将这些文档建立数据库以供检索调用；获取步骤1.1中匹配到的相似模型的模型名称，提取所对应文件名的视图图像，在后续步骤中将此图像称为模板图像； 调用image.resize函数对模板图像及检测图像的尺寸进行重新设置，摒弃由图像尺寸或比例所产生的差异；调用image.convert函数对模板图像和检测图像的模式进行转换，将图像灰度化处理；利用OpenCV提供的函数计算两个图像像素点的灰度平均值，然后将每个像素点的灰度值与灰度平均值做差值计算，结果大于0，记为1，结果小于等于0，则记为0，由此生成二进制数组；将计算得到的64位二进制数组转化为向量，通过汉明距离来比较两个图像间的相似度，公式如下： 其中，a表示模板图像所对应的向量，b表示检测图像对应的向量，计算得到的值越小，表示汉明距离越近，两图像越相似； 依次将模板图像与所对应的N个检测图像比较，从检测图像中计算出最为接近的视图图像，实现对工程图视图的智能选择； 2智能选择图幅：将SQLserver数据库中数据进行预处理，对所需出工程图的三维模型提取合适的特征值，利用KNN算法训练、预测，得到最适合的图幅，调用SolidWorksAPI函数完成相应操作； 3视图比例的调整：通过控制视图包络框与图纸边界的比例来确定主视图的比例大小，对所有基本视图遍历，使视图比例统一于主视图，对局部视图的比例进行特殊设置，通过调用SolidWorksAPI接口，编写相应程序，完成对工程图纸比例的设置； 4视图位置的合理排布：确定主视图的位置，根据视图总个数、图纸边界，以主视图为基准对其余各视图进行等间距排布，实现视图位置合理排布； 5自动标注尺寸：在三维模型中调整、修改标注尺寸，插入所需注释，将三维模型尺寸自动投影到二维工程图中，并根据布局自动排列尺寸； 6自动生成BOM表：根据图幅的大小确定BOM表相应的定位点，调用相应API函数完成BOM表的自动生成。

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