一种基于渐进式功能增强网络的物理模型材料识别方法

摘要

本发明公开了一种基于渐进式功能增强网络的物理模型材料识别方法，其特点是采用渐进式功能增强网络，实现每个模型的对象级语义分割，将得到标记对象信息的RGB‑D数据作为输入，利用基于经验预测的物理模型材料识别方法，实现对实际物理模型的对象级材料分布信息。本发明与现有技术相比具有自动根据三维数字模型的功能描述对其进行结构分割，进而利用机器学习技术获取实际物理模型功能与材料分布的对应关系，最终实现对三维模型进行多材料智能分布计算，大大提高了产品设计和制造的效率，方法简便，进一步减少设计师人工成本，经济、高效，具有良好的应用前景。