(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶部と、
前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出部と、
抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化部と、
閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化部と、
類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示部とを含むことを特徴とする表示装置。
【請求項２】
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する近傍距離グループ化部をさらに含み、
前記類似グループ化部は、
前記近傍距離グループ化部によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第２平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、前記近傍距離グループ化部によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が前記予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化することを特徴とする請求項１に記載の表示装置。
【請求項３】
前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする請求項２に記載の表示装置。
【請求項４】
前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする請求項２に記載の表示装置。
【請求項５】
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第１の長さ以上の長さであるという第１の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが前記第１の長さ以下でかつ予め定める第２の長さ未満の長さであるという第２の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含み、
前記抽出部は、前記複数の評価点抽出条件ごとに評価点を抽出し、
前記閉平面グループ化部、前記近傍距離グループ化部、および前記類似グループ化部は、前記複数の評価点抽出条件ごとにグループ化し、
前記表示部は、前記類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値を、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示することを特徴とする請求項４に記載の表示装置。
【請求項６】
記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が実行する表示方法であって、
記憶部によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶工程と、
抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出工程と、
閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化工程と、
類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化工程と、
表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示工程とを含むことを特徴とする表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元形状データを表示する表示装置および表示方法に関し、より詳細には、３次元形状データの解析結果をグループ化して表示する表示装置および表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＡＤ（Computer Aided Design）を用いて特定の部品を設計する際には、部品の性能あるいは品質を評価するために、応力解析、機構解析、あるいは熱流体解析などの解析が行われる。たとえば部品の強度を検証する際には、応力解析を実行した後、応力の大きさに対応した色を３次元モデルに着色し、ユーザは、着色された３次元モデルの座標軸を画面上で回転させながら、応力が高い部分などの特異な部分を探して評価する。
【０００３】
金型部品の設計においては、ヒケ、ソリ、あるいはショートショットなどの射出成形の成形過程に起因するさまざまな製品形状の問題を予め把握するために、設計段階における製品の３次元モデルを用いて、設計段階では意図しない肉厚の薄肉部あるいは厚肉部を把握することが必要となる。
【０００４】
第１の従来の技術である肉厚測定方法は、被測定物の３次元形状データによって表される各面に設定された測定点からの法線が対向面と交差する点と上記測定点との距離を肉厚の測定値とする。そして肉厚の測定値を色別表示あるいは文字表示し、厚肉部および薄肉部を見つけやすくするものである（たとえば特許文献１参照）。
【０００５】
第２の従来の技術である設計装置は、３次元モデルのサーフェス毎に、各サーフェスから３次元モデルの内側方向へ所定肉厚分だけの厚みをもった形状のオフセットソリッドを生成する。オフセットソリッドの構成部分のうち３次元モデルを含まない部分を差分ソリッドとして、３次元モデルのサーフェス毎に作成する。差分ソリッドが作成された場合、差分ソリッドと３次元モデルとが接触する面である接触サーフェスが、薄肉部を形成するサーフェスであり、その接触サーフェスを３次元モデルとともに画像表示することによって、３次元モデルに含まれる基準肉厚以下の薄肉部を表示するものである（たとえば特許文献２参照）。
【０００６】
第３の従来の技術である解析結果表示プログラムは、３次元オブジェクト上に設定された多数のデータ点の座標および解析計算の結果値、たとえば有限要素法を用いて、オブジェクト上に解析メッシュを生成し、節点毎に応力値を計算した結果値を入力とし、該結果値を３次元モデルとして画面上に表示させるプログラムである。該結果値を３次元モデルとして画面上に表示させるとき、３次元オブジェクトを含む空間を複数のグループに区分し、区分されたグループ毎に、各グループ内に含まれる複数のデータ点における前記結果値の最大値をグループ内最大値として抽出する。そして、抽出されたすべてのグループ内最大値を比較し、該グループ内最大値が最大となるグループを特定し、特定されたグループが画面上で可能な限り手前側に表示されるようにビューを調整して表示する。表示される３次元オブジェクトの注目すべき箇所の特定を容易にすることができる（たとえば特許文献３参照）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−３１０６６８号公報
【特許文献２】特開２００２−０６３２１９号公報
【特許文献３】特開２００４−２９５４３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述の第１の従来の技術では、測定点ごとに色別表示あるいは文字表示された３次元モデルによって厚肉部および薄肉部を見つける場合、ユーザが、すべての測定点についてチェックする必要がある。特に、放熱孔あるいはリブなどのように同一形状の繰り返し構造をもつ３次元形状においては、「繰り返される１つの形状に属する測定点の数×繰り返し数」に相当する結果が表示される。したがって、繰り返し構造のように同じ厚さであっても、すべての測定点についてチェックしなければならないという問題があり、チェックに多大な時間を要する。さらに、第１の従来の技術では、３次元モデルの表面に、解析結果に応じた着色をする場合、所望の解析結果を持つ部位を見つけるためには、３次元モデルの座標軸を回転させる操作によって、所望の解析結果に対応する色の部位を自分で探す必要性があり、時間を要する。さらに複雑な形状においては、外部から見えない部位などを見落としてしまうおそれがある。
【０００９】
第２の従来の技術は、サーフェスごとに評価するものであるが、繰り返し構造がある場合には、第１の従来の技術と同様に、繰り返し数分評価しなければならないという問題があり、チェックに時間を要する。
【００１０】
第３の従来の技術は、３次元オブジェクトを含む空間を複数のグループに区分し、解析計算の結果値の最大値を含むグループを、画面上で可能な限り手前側に表示して、これらの欠点を改善するものである。しかしながら、繰り返し構造をもつ３次元モデルに対しては、最大値を含むグループが繰り返し数分存在し、それらをすべて画面上で可能な限り手前側に表示することは困難であり、繰り返し構造について複数回のチェックが必要になる。
【００１１】
本発明の目的は、繰り返し構造を有する３次元形状データの解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができる表示装置および表示方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶部と、
前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出部と、
抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化部と、
閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化部と、
類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示部とを含むことを特徴とする表示装置である。
【００１３】
また本発明は、前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する近傍距離グループ化部をさらに含み、
前記類似グループ化部は、
前記近傍距離グループ化部によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第２平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、
前記閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、前記近傍距離グループ化部によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が前記予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離であり、
前記解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、
前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件であることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第１の長さ以上の長さであるという第１の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが前記第１の長さ以下でかつ予め定める第２の長さ未満の長さであるという第２の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含み、
前記抽出部は、前記複数の評価点抽出条件ごとに評価点を抽出し、
前記閉平面グループ化部、前記近傍距離グループ化部、および前記類似グループ化部は、前記複数の評価点抽出条件ごとにグループ化し、
前記表示部は、前記類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値を、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示することを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が実行する表示方法であって、
記憶部によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する記憶工程と、
抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する抽出工程と、
閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する閉平面グループ化工程と、
類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する類似グループ化工程と、
表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する表示工程とを含むことを特徴とする表示方法である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、記憶部によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データが記憶され、抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶部に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点が抽出される。
【００１９】
そして、閉平面グループ化部によって、抽出部によって抽出された評価点を対象に、記憶部に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点が、閉平面グループとしてグループ化され、類似グループ化部によって、閉平面グループ化部によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。
【００２０】
さらに、表示部によって、類似グループ化部によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値が表示される。したがって、繰り返し構造を有する３次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。
【００２１】
また本発明によれば、記憶部、抽出部、閉平面グループ化部、類似グループ化部および表示部を含む表示装置が表示方法を実行するにあたって、記憶工程で、記憶部によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶し、抽出工程で、抽出部によって、前記複数の評価点の中から、記憶工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。
【００２２】
そして、閉平面グループ化工程で、閉平面グループ化部によって、抽出工程で抽出された評価点を対象に、記憶工程で記憶された３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化し、類似グループ化工程で、類似グループ化部によって、閉平面グループ化工程でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。
【００２３】
さらに、表示工程で、表示部によって、類似グループ化工程でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する。したがって、コンピュータなどで本方法を用いれば、繰り返し構造を有する３次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、本発明の実施の一形態である表示装置１の構成を示すブロック図である。本発明の表示方法は、表示装置１によって処理され、表示装置１は、たとえばコンピュータシステムによって構成される。
【００２５】
表示装置１を構成するコンピュータシステムは、情報（以下「データ」ともいう）を入力するためのキーボードあるいはマウスなどの入力装置と、情報を出力する液晶パネルあるいはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの出力装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）などの半導体メモリ、あるいは大容量の情報を記憶するためのＨＤＤ（Hard Disk Drive）など、プログラムおよびデータを記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶されるプログラムを実行することによってデータを処理し、表示装置１の機能を実現するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、他の装置あるいは他のコンピュータシステムと情報を送受信するＩ／Ｏ（Input/Output）インタフェースとを含む。
【００２６】
表示装置１に含まれる装置は、これらに限定されるものではなく、表示装置１は、必要に応じて、たとえば、着脱可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク、あるいはＩＣ（Integrated Circuit）カードなどの外部メモリに記憶するデータを読み書きする記録装置、あるいはＬＡＮ（Local Area    Network）などの通信回線を介して情報、たとえばプログラムあるいはデータを送受信する通信装置を含んでもよい。さらに、出力装置として、プリンタなどの印刷装置を含んでもよい。表示装置１に含まれるこれらの装置は、一般的に用いられている装置であり、詳細な説明は省略する。
【００２７】
表示装置１は、モデルデータ記憶部１１、解析結果記憶部１２、異常値抽出部１３、評価点グループ化部１４、グループ記憶部１５、および解析結果表示部１６を含む。モデルデータ記憶部１１、解析結果記憶部１２、異常値抽出部１３、評価点グループ化部１４、グループ記憶部１５、および解析結果表示部１６は、表示装置１のＣＰＵが、表示装置１の記憶装置に記憶されるプログラムを実行することによって実現される。
【００２８】
モデルデータ記憶部１１は、確認対象である３次元の形状モデルを表す３次元形状データを記憶する。解析結果記憶部１２は、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに、予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶する。予め定める解析手順は、たとえば応力解析、機構解析、あるいは熱流体解析等の解析手順であり、解析結果の値は、たとえば評価点における法線ベクトルの長さである。解析結果データは、評価点を識別するためのＩＤ（Identification）および評価点の座標などの評価点に関するデータも含む。モデルデータ記憶部１１および解析結果記憶部１２は、表示装置１の記憶装置にこれらのデータを記憶する。
【００２９】
異常値抽出部１３は、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点の中から、解析結果記憶部１２に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。確認項目が複数ある場合は、予め定める抽出条件は確認項目ごとに定められ、異常値抽出部１３は、確認項目ごとに評価点を抽出する。
【００３０】
確認項目は、たとえば、３次元の形状モデルを形成する２つの面に挟まれた部分の厚さである「肉厚」についての確認項目であり、厚い肉厚である厚肉の確認項目および薄い肉厚である薄肉の確認項目の２つの確認項目を含む。肉厚は、法線ベクトルを用いて表され、法線ベクトルは、評価点を含む面に対する評価点における法線方向のベクトルである。「肉厚」についての評価点における法線ベクトルは、評価点を含む面を形成する３次元の形状モデルの内側方向への法線ベクトルであり、肉厚つまり法線ベクトルの長さは、その法線ベクトルの評価点と、その法線ベクトルが最初に交差する前記面上の交差点との距離である。内側方向への法線ベクトルが内向き法線ベクトルである。
【００３１】
予め定める抽出条件は、たとえばユーザによって予め設定される条件であり、たとえば厚肉の確認項目については、法線ベクトルの長さが予め定める第１の長さ以上の長さであるという条件であり、薄肉の確認項目については、法線ベクトルの長さが第１の長さ以下でかつ予め定める第２の長さ未満の長さであるという条件である。
【００３２】
評価点グループ化部１４は、閉平面グループ化部１４１、近傍距離グループ化部１４２、および類似グループ化部１４３を含み、異常値抽出部１３によって抽出された評価点を確認項目ごとにグループ化する。
【００３３】
閉平面グループ化部１４１は、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化する。閉平面は、閉じている周辺によって形成されている平面である。
【００３４】
近傍距離グループ化部１４２は、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを、近傍距離グループとしてグループ化する。２つの法線ベクトルの距離は、一の法線ベクトル上のいずれかの点と、他の法線ベクトル上のいずれかの点との距離のうち、最短の距離とする。２つの法線ベクトルを延伸した２つ直線上の点間の距離のうち最短の距離とすると、近傍でない法線ベクトルの評価点をグループ化する可能性があるので採用しない。
【００３５】
近傍距離グループ化部１４２によるグループ化は、グループ化による効果がない場合、すなわちグループ化によって、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができない場合は行う必要がない。たとえば厚みに直接依存しない「応力」などの解析結果を表示する場合は、対面関係などの近傍距離でも解析結果の値が異なるので、グループ化による効果は小さく、近傍距離グループ化部１４２によるグループ化は行わない。「肉厚」などの厚みについての解析結果を表示する場合は、平行な対面関係では必ず法線ベクトルの長さつまり解析結果の値が同じになるので、グループ化による効果は大きく、近傍距離グループ化部１４２によるグループ化を行う。
【００３６】
類似グループ化部１４３は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める第２平均値変移許容範囲である近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化する。類似グループ化部１４３は、さらに、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部１４２によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、平均値の変移の許容範囲を示す予め定める平均値変移許容範囲である閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。
【００３７】
グループ記憶部１５は、評価点グループ化部１４によってグループ化された評価点の情報を記憶する。グループ記憶部１５に記憶される評価点の情報は、たとえば評価点を識別するためのＩＤ、評価点の座標、測定結果、あるいは解析結果の値などの情報を含む。グループ記憶部１５は、評価点の情報を表示装置１の記憶装置に記憶する。
【００３８】
解析結果表示部１６は、評価点グループ化部１４によってグループ化された各類似グループの解析結果の値、たとえば類似グループに含まれる評価点の解析結果の値の平均値を、各確認項目の類似グループごとに後述する表示画面５０に表示する。解析結果表示部１６は、表示画面５０を表示装置１の液晶パネルあるいはＣＲＴなど情報を表示する装置に表示する。
【００３９】
本実施の形態のモデルデータ記憶部１１および解析結果記憶部１２は、記憶部であり、異常値抽出部１３は、抽出部である。閉平面グループ化部１４１は、閉平面グループ化部であり、近傍距離グループ化部１４２は、近傍距離グループ化部であり、類似グループ化部１４３は、類似グループ化部である。解析結果表示部１６は、表示部である。
【００４０】
図２は、表示装置１が解析結果の表示を行う確認対象であるキャビネットの一部２を示す図である。キャビネットの一部２は、放熱孔２１が形成された９つの放熱孔部２０が基材２２に形成されている。
【００４１】
図３は、閉平面グループ化部１４１によってグループ化する放熱孔部２０についての閉平面グループ４１の例を示す図である。閉平面３０ａ，３０ｂは、放熱孔部２０を形成する２つの平行な閉平面である。閉平面３０ａは、異常値抽出部１３によって抽出された８つの評価点、つまり評価点３１ａ１〜３１ａ８を含む。各評価点３１ａ１〜３１ａ８には、内側方向の法線ベクトルが形成され、たとえば評価点３１ａ１には、法線ベクトル３２ａ１が形成されている。法線ベクトル３２ａ１の長さは、評価点３１ａ１と、法線ベクトル３２ａ１が閉平面３０ｂと交差する点との距離である。
【００４２】
閉平面グループ化部１４１は、閉平面３０ａの評価点３１ａ１〜３１ａ８のうち、同じ解析結果の値、つまり法線ベクトルの長さが同じである評価点を閉平面グループとしてグループ化する。図３に示した例では、評価点３１ａ１〜３１ａ８の各法線ベクトルが同じ長さであるので、評価点３１ａ１〜３１ａ８が閉平面グループ４１ａとして、閉平面グループ化部１４１によってグループ化されている。
【００４３】
図４は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化する放熱孔部２０についての近傍距離グループ４２の例を示す図である。近傍距離グループ化部１４２は、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が、予め定める基準長未満の閉平面グループを近傍距離グループとしてグループ化する。予め定める基準長は、たとえばユーザによって予め設定される長さである。
【００４４】
図４に示した例では、２つの閉平面グループ４１ａ，４１ｂが示されており、近傍距離グループ化部１４２は、閉平面グループ４１ａに含まれる評価点３１ａ１についての法線ベクトル３２ａ１と、閉平面グループ４１ｂに含まれる評価点３１ｂ１についての法線ベクトル３２ｂ１との距離Ｌａｂ１が「０」であるので、近傍距離グループ４２としてグループ化する。図４に示した例は、平行な対面関係にある面上の評価点についての近傍距離グループ４２の例であり、法線ベクトルが同一直線上になる２つの法線ベクトル間の距離Ｌが「０」となるので、その２つの法線ベクトルの評価点を含む閉平面グループが近傍距離グループ化部１４２によってグループ化される。
【００４５】
図５は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化する対象が正方形柱３である場合の近傍距離グループ４２の例を示す図である。図５に示した例は、正方形柱３の各側面に評価点があり、２つの法線ベクトルが平行ではない例である。この場合も、２つの法線ベクトル間の距離Ｌが予め定める基準長未満の近隣関係にあれば、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化される。たとえば、側面３０ｘ上の評価点３１ｘ１の法線ベクトル３２ｘ１と、側面３０ｙ上の評価点３１ｙ１の法線ベクトル３２ｙ１との距離Ｌｘｙが、予め定める基準長未満であれば、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化される。
【００４６】
図６は、類似グループ化部１４３によってグループ化する放熱孔部２０についての類似グループ４３の例を示す図である。類似グループ化部１４３は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化された近傍距離グループ４２のうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が、予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化する。類似グループ化部１４３は、さらに、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部１４２によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が、予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。予め定める近傍距離平均値変移許容範囲および予め定める閉平面平均値変移許容範囲は、たとえばユーザによって予め設定される値である。
【００４７】
図６に示した例は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化された場合であり、２つの近傍距離グループ４２が示されている。いずれの近傍距離グループ４２も、同じ形状の放熱孔部２０についての近傍距離グループであり、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が１６個で等しい。さらに、各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の平均値は、各評価点の法線ベクトルの長さの平均値であり、いずれの法線ベクトルの長さも同じであるので、解析結果の値の平均値の差は「０」である。したがって、類似グループ化部１４３は、評価点の数が等しく、かつ評価点の解析結果の値の平均値の差が予め定める平均値差未満であるので、２つの近傍距離グループ４２を類似グループ４３としてグループ化する。
【００４８】
図７は、解析結果表示部１６によって表示するキャビネットの一部２についての表示画面５０を示す図である。表示画面５０は、リスト表示ウィンドウ５１およびモデル表示ウィンドウ５２を含む。
【００４９】
リスト表示ウィンドウ５１は、類似グループ化部１４３によってグループ化された各類似グループの解析結果の値を、各確認項目の類似グループごとにリスト表示するウィンドウある。各類似グループの解析結果の値は、番号が付されて表示される。図７に示したリスト表示ウィンドウ５１には、肉厚測定での例が示されており、類似グループを識別するための番号、その類似グループの平均肉厚値、および確認項目の種別、たとえば薄肉および厚肉の種別が示される。図７には、３つの類似グループについて示されており、番号「１」の類似グループは、薄肉の確認項目について平均肉厚値が０．５ｍｍの類似グループであり、番号「２」の類似グループは、薄肉の確認項目について平均肉厚値が０．７ｍｍの類似グループであり、番号「３」の類似グループは、厚肉の確認項目について平均肉厚値が１．５ｍｍの類似グループである。図７に示したリスト表示ウィンドウ５１には、３つの類似グループの解析結果の値が示されているが、４つ以上の類似グループの解析結果の値があれば、それらについても表示される。
【００５０】
モデル表示ウィンドウ５２は、確認対象である３次元の形状モデルを、リスト表示ウィンドウ５１で選択された類似グループについて、その類似グループに含まれる評価点が属する閉平面を強調して、たとえば周囲の色と異なる色に着色して表示する。リスト表示ウィンドウ５１での類似グループの選択は、たとえば画面に表示されるポインタをマウスなどによって移動して、目的の類似グループの番号などに位置付けてクリックすることによって選択する。図７に示したキャビネットの一部２の例では、リスト表示ウィンドウ５１の番号「１」の類似グループの解析結果の値の評価点を含む放熱孔部２０の閉平面が強調表示されている。
【００５１】
図７に示したキャビネットの一部２の例は、９つの放熱孔部２０を含み、１つの放熱孔部２０は１６個の評価点を有しているので、評価点の総数は、１４４個になる。すなわち、各放熱孔部２０は、８つの評価点を含む２つの閉平面を有し、放熱孔部２０の数が９個であるので、評価点の数は、評価点の数「８」と閉平面の数「２」と放熱孔部２０の個数「９」とを乗算した１４４個になる。本実施の形態では、前述のように閉平面グループを類似グループにグループ化することによって、ユーザが確認する数を１４４個から１個に減らすことができ、異常値の評価点を短時間で確認することができる。
【００５２】
このように、モデルデータ記憶部１１および解析結果記憶部１２によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データがそれぞれ記憶され、異常値抽出部１３によって、複数の評価点の中から、解析結果記憶部１２に記憶される解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点が抽出される。
【００５３】
そして、閉平面グループ化部１４１によって、異常値抽出部１３によって抽出された評価点を対象に、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点が、閉平面グループとしてグループ化され、類似グループ化部１４３によって、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。
【００５４】
さらに、解析結果表示部１６によって、類似グループ化部１４３によってグループ化された類似グループごとに解析結果の値が表示される。したがって、繰り返し構造を有する３次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。
【００５５】
さらに、近傍距離グループ化部１４２によって、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループが、近傍距離グループとしてグループ化される。
【００５６】
そして、類似グループ化部１４３によって、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループが、類似グループとしてグループ化される。
【００５７】
閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部１４２によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループが、類似グループとしてグループ化される。
【００５８】
したがって、閉平面グループをさらに近傍距離グループにグループ化することによって、ユーザがチェックすべき解析結果の数をさらに低減することができ、解析結果の確認をさらに短時間で行うことができる。
【００５９】
さらに、法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの内側方向への内向き法線ベクトルを含み、前記内向き法線ベクトルの長さは、前記内向き法線ベクトルの評価点と、前記内向き法線ベクトルが最初に交差する面上の交差点との距離である。そして、解析結果の値が、前記内向き法線ベクトルの長さであり、予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件である。したがって、内向き法線ベクトルの長さによって決められる条件たとえば肉厚によって評価点を抽出することができ、同じ繰り返し構造の肉厚について短時間で確認することができる。
【００６０】
さらに、予め定める抽出条件は、前記内向き法線ベクトルの長さが予め定める第１の長さ以上の長さであるという第１の抽出条件と、前記内向き法線ベクトルの長さが第１の長さ以下でかつ予め定める第２の長さ未満の長さであるという第２の抽出条件とを少なくとも含む複数の評価点抽出条件を含む。そして、異常値抽出部１３によって、複数の評価点抽出条件ごとに評価点が抽出され、閉平面グループ化部１４１、近傍距離グループ化部１４２、および類似グループ化部１４３によって、複数の評価点抽出条件ごとにグループ化され、解析結果表示部１６によって、類似グループ化部１４３によってグループ化された類似グループごとの解析結果の値が、各評価点抽出条件でグループ化された類似グループごとに表示される。したがって、肉厚が厚い評価点あるいは肉厚が薄い評価点など複数の項目について、表示することができ、複数の確認項目について短時間に確認することができる。
【００６１】
上述した実施の形態では、確認項目の例示として、肉厚について説明したが、３次元形状の凹部などの隙間の距離であるクリアランスを確認項目にすることもできる。クリアランスについても、肉厚の場合と同様に、法線ベクトルを用いて表される。クリアランスについての評価点における法線ベクトルは、３次元形状の外側方向への法線ベクトルであり、クリアランスである外側方向への法線ベクトルの長さは、その法線ベクトルの評価点からその法線ベクトルが最初に交差する対向面上の交差点までの距離である。評価点から予め定める距離、たとえばその３次元モデルの最長辺の長さの範囲に対向面がない場合は、クリアランスがないものとする。外側方向への法線ベクトルが外向き法線ベクトルである。
【００６２】
このように、法線ベクトルは、その法線ベクトルの評価点が含まれる面を形成する３次元の形状モデルの外側方向への外向き法線ベクトルを含み、前記外向き法線ベクトルの長さは、前記外向き法線ベクトルの評価点が含まれる面に対向する対向面があるときは、前記外向き法線ベクトルの評価点と、前記外向き法線ベクトルが前記対向面と交差する点との距離である。そして、解析結果の値が、前記外向き法線ベクトルの長さであり、予め定める抽出条件は、前記外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件である。したがって、外向き法線ベクトルの長さによって決められる条件たとえばクリアランスによって評価点を抽出することができ、同じ繰り返し構造のクリアランスについて短時間で確認することができる。
【００６３】
図８は、表示装置１が実行する解析結果表示処理の処理手順を示すフローチャートである。解析結果表示処理は、３次元の形状モデルを形成する面上の評価点を、予め定める抽出条件で抽出した後グループ化し、グループ化された類似グループの解析結果を、各確認項目の類似グループごとに表示する。たとえば表示装置１の液晶パネルあるいはＣＲＴなどの情報を表示する装置に表示されるメニュー画面から、解析結果表示処理の開始が選択されると、ステップＡ１に移る。
【００６４】
解析結果表示処理の前処理工程として、モデルデータ記憶部１１によって、３次元の形状モデルを表す３次元形状データを、予め表示装置１の記憶装置に記憶し、解析結果記憶部１２によって、その３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに、予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを、予め表示装置１の記憶装置に記憶しておく。
【００６５】
ステップＡ１では、異常値抽出部１３は、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データを読込む。ステップＡ２では、異常値抽出部１３は、解析結果記憶部１２に記憶される解析結果データを読込む。ステップＡ３では、異常値抽出部１３は、解析結果の値が異常値である評価点を抽出する。具体的には、異常値抽出部１３は、読込んだ解析結果データに含まれる評価点に関するデータが示す評価点から、複数の確認項目のうちの１つの確認項目について、予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。たとえば厚肉の確認項目および薄肉の確認項目がある場合、先ず厚肉の確認項目について、予め定める抽出条件、たとえば解析結果の値が予め定める第１の長さ以上である評価点を抽出する。
【００６６】
ステップＡ４では、閉平面グループ化部１４１は、閉平面グループ化処理を行う。具体的には、閉平面グループ化部１４１は、モデルデータ記憶部１１に記憶される３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち、解析結果の値が一致する評価点を閉平面グループとしてグループ化する。
【００６７】
ステップＡ５では、近傍距離グループ化部１４２は、近傍距離グループ化処理を行う。具体的には、近傍距離グループ化部１４２は、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループについて、一の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルと、他の閉平面グループに含まれる評価点における法線ベクトルのうちのいずれか１つの法線ベクトルとの距離が予め定める基準長未満の閉平面グループを近傍距離グループとしてグループ化する。
【００６８】
ステップＡ６では、類似グループ化部１４３は、類似グループ化処理を行う。具体的には、類似グループ化部１４３は、近傍距離グループ化部１４２によってグループ化された近傍距離グループのうち、各近傍距離グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各近傍距離グループに含まれる評価点の解析結果の値の近傍距離グループごとの平均値が予め定める近傍距離平均値変移許容範囲内にある近傍距離グループを、類似グループとしてグループ化し、さらに、閉平面グループ化部１４１によってグループ化された閉平面グループのうち、近傍距離グループ化部１４２によって近傍距離グループにグループ化された閉平面グループを除いた残余の閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。
【００６９】
ステップＡ７では、評価点グループ化部１４は、複数の確認項目のうちのすべての確認項目について異常値の抽出を終了したか否かを判定する。すべての確認項目について異常値の抽出を終了すると、ステップＡ８に進み、すべての確認項目について異常値の抽出を終了していないと、ステップＡ３に戻る。たとえば厚肉の確認項目および薄肉の確認項目がある場合、厚肉の確認項目については異常値を抽出したが、薄肉の確認項目については、まだ異常値を抽出していないと、ステップＡ３に戻る。厚肉の確認項目および薄肉の確認項目について異常値を抽出すると、ステップＡ８に進む。ステップＡ８では、解析結果表示部１６は、各類似グループの解析結果を、各確認項目の類似グループごとに表示して、解析結果表示処理を終了する。
【００７０】
図８に示した解析結果表示処理のフローチャートにおいて、記憶工程は、解析結果表示処理の前処理工程であり、抽出工程は、ステップＡ３であり、閉平面グループ化工程は、ステップＡ４であり、近傍距離グループ化工程は、ステップＡ５であり、類似グループ化工程は、ステップＡ６であり、表示工程は、ステップＡ８である。
【００７１】
このように、図８に示した解析結果表示処理のフローチャートにおいて、前処理工程で、３次元の形状モデルを表す３次元形状データ、およびその３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する面上の複数の評価点ごとに予め定める解析手順によって解析された解析結果の値を表す解析結果データを記憶し、ステップＡ３で、複数の評価点の中から、前処理工程で記憶された解析結果データが示す解析結果の値が予め定める抽出条件を満たす評価点を抽出する。
【００７２】
そして、ステップＡ４で、ステップＡ３で抽出された評価点を対象に、前処理工程で記憶された３次元形状データが示す３次元の形状モデルを構成する閉平面ごとに、各閉平面に含まれる評価点のうち解析結果の値が一致する評価点を、閉平面グループとしてグループ化し、ステップＡ６で、ステップＡ４でグループ化された閉平面グループのうち、各閉平面グループに含まれる評価点の数が等しく、かつ各閉平面グループに含まれる評価点の解析結果の値の閉平面グループごとの平均値が予め定める閉平面平均値変移許容範囲内にある閉平面グループを、類似グループとしてグループ化する。
【００７３】
さらに、ステップＡ８で、ステップＡ６でグループ化された類似グループごとに解析結果の値を表示する。したがって、コンピュータなどで本方法を用いれば、繰り返し構造を有する３次元形状の解析結果について、ユーザがチェックすべき解析結果の数を低減することができ、解析結果の確認を短時間でかつ確実に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の実施の一形態である表示装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】表示装置１が解析結果の表示を行う確認対象であるキャビネットの一部２を示す図である。
【図３】閉平面グループ化部１４１によってグループ化する放熱孔部２０についての閉平面グループ４１の例を示す図である。
【図４】近傍距離グループ化部１４２によってグループ化する放熱孔部２０についての近傍距離グループ４２の例を示す図である。
【図５】近傍距離グループ化部１４２によってグループ化する対象が正方形柱３である場合の近傍距離グループ４２の例を示す図である。
【図６】類似グループ化部１４３によってグループ化する放熱孔部２０についての類似グループ４３の例を示す図である。
【図７】解析結果表示部１６によって表示するキャビネットの一部２についての表示画面５０を示す図である。
【図８】表示装置１が実行する解析結果表示処理の処置手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７５】
１  表示装置
２  キャビネットの一部
３  正方形柱
１１  モデルデータ記憶部
１２  解析結果記憶部
１３  異常値抽出部
１４  評価点グループ化部
１５  グループ記憶部
１６  解析結果表示部
２０  放熱孔部
２１  放熱孔
２２  基材
３０，３０ａ，３０ｂ，３０ｘ，３０ｙ  閉平面
３１，３１ａ１〜３１ａ８，３１ｂ１，３１ｘ１，３１ｙ１  評価点
３２，３２ａ１，３２ｂ１，３２ｘ１，３２ｙ１  法線ベクトル
４１，４１ａ，４１ｂ  閉平面グループ
４２  近傍距離グループ
４３  類似グループ
５０  表示画面
５１  リスト表示ウィンドウ５１
５２  モデル表示ウィンドウ５２
１４１  閉平面グループ化部
１４２  近傍距離グループ化部
１４３  類似グループ化部
【図１】
0004974796.tif 000002
【図２】
0004974796.tif 000003
【図３】
0004974796.tif 000004
【図４】
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【図５】
0004974796.tif 000006
【図６】
0004974796.tif 000007
【図７】
0004974796.tif 000008
【図８】
0004974796.tif 000009