Инженерная графика Изометрические проекция Диаметрическая проекция Комплексные чертежи Чтение чережей моделей Элементы технического рисования Виды конструкторских документов Местные виды Сложные разрезы Сечения

Инженерная графика и начертательная геометрия


Пересечение поверхностей многогранников

При пересечении двух многогранников линия пересечения поверхностей представляет собой ломаную линию.

Если ребра двух призм взаимно перпендикулярны (рис. 205, а), то линия пересечения призм строится следующим образом.

Горизонтальная и профильная проекции линии пересечения совпадают соответственно с горизонтальной проекцией пятиугольника (основания одной призмы) и с профильной проекцией четырехугольника (основания другой призмы). Фронтальную проекцию ломаной линии пересечения строят по точкам пересечения ребер одной призмы с гранями другой.

Например, взяв горизонтальную 1 и профильную /" проекции точки / пересечения ребра пятиугольной призмы с гранью четырехугольной (рис. 205, а) и пользуясь известным приемом построения, с помощью линии связи можно легко найти фронтальную проекцию 1' точки /, принадлежащей линии пересечения призм.

Изометрическая проекция двух пересекающихся призм (рис. 205, б) может быть построена по координатам соответствующих точек.

Например, изометрическую проекцию двух точек 5 и 5,, симметрично расположенных на левой грани пятиугольной призмы, строят так. Принимая для удобства построений за начало координат точку О, лежащую на верхнем основании пятиугольной призмы, откладываем влево от О по оси х отрезок ОЕ,величину которого берут с комплексного чертежа на фронтальной или горизонтальной проекции. Далее из точки Е вниз параллельно оси г откладываем отрезок ЕЕ, равный а, и, наконец, от точки Т7 влево и вправо параллельно оси у откладываем отрезки Г5 и /\5,, равные с/2 Спецификация сборочного чертежа Cпецификация состоит из pазделов, котоpые pасполагаются в следующей последовательности: документация, комплексы, сбоpочные единицы, детали, стандаpтные изделия, пpочие изделия, матеpиалы, комплекты. Hаличие их опpеделяется составом изделия.

Далее от точки ^ параллельно оси х откладываем отрезок п, взятый с комплексного чертежа. Через его конец проводим прямую, параллельную оси у, и откладываем на ней отрезок, равный с. Вниз параллельно оси г откладываем отрезок, равный Ь, и параллельно у — отрезок, равный к

РИС 206

В результате получаем изометрию основания четырехугольной призмы.

Точки 1 и 4 на ребрах пятиугольной призмы можно построить, используя только одну координату г.

Примеры, где требуются подобные построения, показаны на рис. 206, на которых видны линии пересечения поверхностей призм.

При реализации современных систем распознавания текста обычно используются два базовых метода: матричное сопоставление и выделение особенностей.

Метод матричного сопоставления, наиболее простой и распространенный, основан на сравнении того, что «видит» сканер, с библиотекой символьных матриц или шаблонов. В том случае, когда изображение совпадает с каким-либо заранее заданным шаблоном точек с определенным уровнем соответствия, программа оптического распознавания ставит изображению в соответствие символ.

Метод выделения особенностей, известный также как ICR (Intelligent Character Recognition — интеллектуальное распознание символов) или TFA (Topological Feature Analysis — топологический анализ особенностей), не требует строгого соответствия изображений заранее заданным шаблонам. Программы, основанные на данном методе, выделяют основные особенности изображения, такие, как открытые и замкнутые фигуры, диагональные линии, места пересечений и т.д., и сравнивают полученные результаты с библиотекой особенностей символов. Этот метод более гибок, чем матричное соответствие, поскольку может распознавать большее число шрифтов.

Для систем распознавания (OCR) важно не только распознавать текст на микроуровне (т. е. символы алфавита), но и обрабатывать текст на макроуровне, т. е. выделять предложения, абзацы, колонки, таблицы, буквицы, поля, рисунки и т. п. Обработка текста на макроуровне является сложной семантической задачей и требует семантического и стилевого анализа.

Обычно технологии распознавания символов и текста реализуются в виде отдельных программ. В настоящее время в основном используются программы распознавания символов FineReader и CuneiForm.

Речевой ввод текстовой информации. В последние годы все большее распространение получают технологии речевого ввода информации.

Как известно, любое устное сообщение может быть представлено последовательностью фонем и пауз между ними. Поэтому распознавание речи может осуществляться на уровне объединения фонем в слова. Каждое слово при этом рассматривается как элементарный символ речевого сообщения. Распознавание слов происходит в памяти ЭВМ путем сравнения их с эталонами, хранящимися в памяти. Словари эталонов могут насчитывать до нескольких десятков единиц. Главная трудность в реализации подобных устройств — распознавание речи, различающейся (при одном и том же содержании) дикцией человека, интонацией, скоростью произнесения фраз. В настоящее время наилучшие результаты получены с помощью устройств, которые не проводят сразу точное сравнение речевого сигнала с моделью, а отыскивают наиболее близкую по определенному критерию и только затем приближаются к точному соответствию.

Современные устройства речевого ввода делятся на устройства распознавания речи и устройства идентификации говорящего. В рассматриваемых здесь приложениях особый интерес представляют первые. Процедура распознавания при этом сводится к сравнению сигнала на входе устройства с эталонами и определению для каждого эталона меры сходства. Обычно в известных системах в качестве речевого сегмента выбирается слово, так как для него сравнительно просто определить начало и конец, т. е. границы. В этом случае объем словаря соответствует количеству распознаваемых слов.

Основная стратегия решения задачи распознавания речи базируется на заблаговременном формировании информационных описаний речевых сегментов, которые играют роль эталонов.

Аппаратно-программные средства, в рамках которых реализуются программы распознавания речи, называются речевыми процессорами или анализаторами.

Новые программы распознавания речи благодаря усовершенствованным алгоритмам, а также появлению мощных цифровых процессоров и цифровых сигнальных процессоров (DSP) могут работать в операционных средах Windows, OS/2 и других ОС ПЭВМ. Созданы коммерческие программные пакеты для диктовки, распознающие до 30 000 слов (словарный запас, достаточный для обеспечения определенной профессиональной деятельности в редакционно-издательских и подобных системах). В качестве примера можно привести систему Voice Type Dictation, ориентированную на диктовку и редактирование больших текстовых документов.


Машиностроительное черчение