(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＡＤデータのモデリングを方法を評価するＣＡＤデータ評価装置による評価方法において、
入力手段が入力した対象ＣＡＤデータに対し、対象ＣＡＤデータ評価手段が前記対象ＣＡＤデータの評価値として、形状の複雑度およびモデル構造の複雑度をそれぞれ算出し、
検索手段が複数のＣＡＤデータを参照可能に格納しているデータベースから前記対象ＣＡＤデータに関連する参照ＣＡＤデータを検索し、
参照複雑度算出手段が前記参照ＣＡＤデータの評価値として、形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出し、
表示手段が前記対象ＣＡＤデータ評価手段で算出した形状の複雑度およびモデル構造の複雑度と前記参照複雑度算出手段で算出した形状の複雑度およびモデル構造の複雑度と比較可能に表示することを特徴とするＣＡＤデータ評価装置の評価方法。
【請求項２】
請求項１において、前記表示手段は、形状の複雑度をＸ軸、モデル構造の複雑度をＹ軸とするグラフに表示することを特徴とするＣＡＤデータ評価装置の評価方法。
【請求項３】
請求項２において、前記対象ＣＡＤデータと前記参照ＣＡＤデータの各々は形状データを有し、前記表示手段は前記対象ＣＡＤデータと前記参照ＣＡＤデータの各々の形状を表示することを特徴とするＣＡＤデータ評価装置の評価方法。
【請求項４】
請求項１において、前記形状の複雑度はＣＡＤデータに含まれ又は算出される体積と、表面積又は慣性モーメントに基いて得られる値で、前記モデル構造の複雑度はＣＡＤデータのフィーチャ数、寸法数、面数、最小稜線長さの何れかの値であることを特徴とするＣＡＤデータ評価装置の評価方法。
【請求項５】
ＣＡＤデータのモデリング方法を評価するＣＡＤデータの評価装置において、
評価対象の対象ＣＡＤデータを入力する評価データ入力手段と、
入力した前記対象ＣＡＤデータから形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する対象ＣＡＤデータ評価手段と、
複数のＣＡＤデータを参照可能に格納しているデータベースと、
前記データベースから前記対象ＣＡＤデータに関連する参照ＣＡＤデータを検索する検索手段と、
前記参照ＣＡＤデータの評価値として形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する参照ＣＡＤデータ評価手段と、
前記対象ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度およびモデル構造の複雑度と前記参照ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度およびモデル構造の複雑度を、比較可能に表示する表示手段を備えることを特徴とするＣＡＤデータ評価装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記参照ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度とモデル構造の複雑度に対し、前記対象ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度とモデル構造の複雑度が所定範囲に入っているかを判定する判定手段を設けることを特徴とするＣＡＤデータの評価装置。
【請求項７】
受講生によるＣＡＤデータのモデリング方法を評価するＣＡＤデータの評価装置において、
受講生のＣＡＤデータを格納する受講生ＣＡＤデータベースと、前記受講生ＣＡＤデータベースから入力された受講生ＣＡＤデータの評価値として形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出するＣＡＤデータ評価手段と、比較対象となる講師ＣＡＤデータの評価値として形状の複雑度とモデル構造の複雑度を格納する講師データベースと、前記講師データベースから受講生ＣＡＤデータに関連する評価値を検索する検索手段と、前記検索手段で検索された講師ＣＡＤデータの評価値と前記受講生ＣＡＤデータの評価値を比較可能に表示する表示手段を備えることを特徴とするＣＡＤデータの評価装置。
【請求項８】
クライアントとサーバがネットワークで結ばれるＣＡＤデータの評価システムにおいて、
前記サーバは、比較のために参照される複数のＣＡＤデータを格納するデータベースと、
対象ＣＡＤデータを受信して、該対象ＣＡＤデータから形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する対象ＣＡＤデータ評価手段と、前記データベースから前記対象ＣＡＤデータに関連する参照ＣＡＤデータを検索する検索手段と、前記参照ＣＡＤデータの評価値として形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する参照ＣＡＤデータ評価手段を有し、
前記参照ＣＡＤデータと前記対象ＣＡＤデータの双方から算出された形状の複雑度とモデル構造の複雑度をネットワークを介して前記クライアントの表示手段に送信し、比較可能に表示することを特徴とするＣＡＤデータの評価システム。
【請求項９】
ＣＡＤデータのモデリング方法を評価するためにコンピュータを、
対象ＣＡＤデータを入力する入力手段、前記対象ＣＡＤデータの評価値として、形状の複雑度およびモデル構造の複雑度をそれぞれ算出する対象ＣＡＤデータ評価手段、複数のＣＡＤデータを参照可能に格納しているデータベースから前記対象ＣＡＤデータに関連する参照ＣＡＤデータを検索する検索手段、前記参照ＣＡＤデータの評価値として、形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する参照複雑度算出手段、前記対象ＣＡＤデータ評価手段で算出した形状の複雑度およびモデル構造の複雑度と前記参照複雑度算出手段で算出した形状の複雑度およびモデル構造の複雑度と比較可能に表示する表示手段、
として機能させるためのＣＡＤデータ評価プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は三次元CADデータの再利用しやすさを評価する技術に関する。また、CADシステムのオペレータのモデリングスキルを評価する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
三次元CADシステムを用いて設計対象のCADデータを作成するときには、同じ形状でもいくつかのモデリング方法がある。図１６に示す形状を作成する場合を例に、モデリング方法のバリエーションについて説明する。図示の形状を作成する１つの方法として、図１７に示すように、（ａ）断面を二次元の閉図形で作成し、中心線周りに回転させた後、（ｂ）ボルト穴部分を差演算により繰り抜いて作成する方法がある。また、別な作成方法としては、図１８に示すように、(a)フランジ部分の円筒を作成し、（ｂ）軸部分の円筒を作成してフランジ部と和演算の集合演算で一体化し、(c)穴部分を差演算により繰り抜き、（ｄ）ボルト穴部分を差演算で繰り抜くという方法でも同一の形状が作成できる。
【０００３】
このように、同じ形状のＣＡＤデータを作成するには複数のモデリング方法があり、モデリング方法の違いによってモデルの修正しやすさが異なる。たとえば、図１６のような形状を図１９のように穴の部分を円筒から四角柱に変更しようとした場合、図１７のモデリング方法では、図１７（ａ）の二次元の閉図形から修正しなければならない。一方、図１８のようなモデリング方法では、ステップ（ｃ）の穴あけのときに、円筒形状から四角柱に変更して差演算を実行するだけで、図１９の形状に変更することができる。
【０００４】
製品設計では、設計の途中で設計変更が数多く発生する。このとき、モデルが修正しやすいと設計の生産性が向上する。また、新製品に部品を流用する際に、類似した部品を検索し、その三次元CADデータを修正できると設計の生産性が向上する。しかし、図１７，１８で示したとおり、モデリング方法によっては、修正の工数が大きく異なる。修正の容易なモデリング方法で形状データを作成することにより、モデリング工数を小さくできる。
【０００５】
このようなＣＡＤデータの作成方法の差異は、ＣＡＤシステムのオペレータのスキルに依存する。スキルの高いオペレータは再利用を考えたモデリング方法をとり、修正しやすいモデルを作成することができる。しかし、スキルの低いオペレータは、たとえば図１７のようなモデリング方法を選びがちで、再利用しにくいモデルを作成する。
【０００６】
モデリング方法を評価する従来の技術は、CADシステムを使って、モデルの作成履歴やフィーチャ構造を調べる方法である。また、計算機を用いた評価システムでは、あらかじめ決められたチェック項目、およびそれを組み合わせることにより、モデリングの例外事項、ユーザの作成基準に合致しているかをチェックする方法がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ＣＡＤシステムを使ってモデルの作成履歴やフィーチャ構造を見て人が評価する方法では、１つ１つのＣＡＤデータをＣＡＤシステムに読み込み、フィーチャ構造を調べる必要がある。複雑な形状の場合や、大量のＣＡＤデータを評価する場合には、評価工数が大きいという課題があった。
【０００８】
また、あらかじめ決められた項目をチェックする評価システムでは、例外事項や作成基準で明確になっているチェック項目しか評価ができないため、適用できるモデルや不具合事例が限られるという課題があった。
【０００９】
本発明の目的は、上記従来技術の課題に鑑み、評価工数を小さくできるＣＡＤデータ評価方法及び装置を提供することにある。また、任意の形状のＣＡＤデータを評価できる評価方法及び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明は、ＣＡＤデータのモデリング方法を評価するＣＡＤデータの評価方法において、ＣＡＤデータを入力し、前記ＣＡＤデータの形状の複雑度を算出すると共に、前記ＣＡＤデータのモデル構造の複雑度を算出することを特徴とする。
【００１１】
また、複数のＣＡＤデータを参照可能に格納しているデータベースから前記対象ＣＡＤデータに関連する参照データを検索し、前記参照ＣＡＤデータの評価値として形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出し、前記対象ＣＡＤデータと前記参照ＣＡＤデータの評価値を比較可能に表示することを特徴とする。
【００１２】
前記評価値は、形状の複雑度をＸ軸、モデル構造の複雑度をＹ軸とするグラフ上に表示する。
【００１３】
また、前記対象ＣＡＤデータと前記参照ＣＡＤデータの各々は形状データを有し、前記評価値の表示位置に該当する形状を表示することを特徴とする。
【００１４】
また、前記形状の複雑度はＣＡＤデータに含まれ又は算出される体積と、表面積又は慣性モーメントに基づいて得られる値で、前記モデル構造の複雑度はＣＡＤデータのフィーチャ数、寸法数、面数、最小稜線長さの何れかの値であることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明のＣＡＤデータの評価装置は、評価対象のＣＡＤデータを指定する評価データ指示手段と、前記評価データ指示手段で指定されたＣＡＤデータから形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する対象ＣＡＤデータ評価手段と、比較対象となる複数のＣＡＤデータを格納するデータベースと、前記データベースから対象ＣＡＤデータに関連する参照ＣＡＤデータを検索する検索手段と、前記検索手段で検索された参照ＣＡＤデータから形状の複雑度とモデル構造の複雑度を算出する参照ＣＡＤデータ評価手段と、前記対象ＣＡＤデータ評価手段と前記参照ＣＡＤデータ評価手段それぞれによる形状の複雑度とモデル構造の複雑度を受け取り、これら複雑度に基づく評価結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、前記参照ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度とモデル構造の複雑度に対し、前記対象ＣＡＤデータ評価手段による形状の複雑度とモデル構造の複雑度が所定範囲に入っているかを判定する判定手段を設けることを特徴とする。
【００１７】
さらに本発明は、クライアントとサーバがネットワークで結ばれるＣＡＤデータの評価システムにおいて、前記サーバは比較のために参照される複数のＣＡＤデータを格納するデータベースと、対象ＣＡＤデータを受信して、該対象ＣＡＤデータと前記データベースの参照ＣＡＤデータ双方の形状の複雑度とモデル構造の複雑度を評価するモデル評価手段を有し、評価結果をネットワークを介して前記クライアントの表示手段に送信することを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明によるＣＡＤデータ評価装置の一実施例を説明する。図２に本発明を適用するＣＡＤデータ評価装置のハード構成を示す。ＣＡＤデータ評価装置は計算機によって構成され、演算装置201、表示装置202、キーボードやマウスなどの入力装置203、プログラムやデータを記憶する記憶装置204、CADデータ等を保存する外部記憶装置205を有している。モデル評価手段は主として演算装置201により形成される。さらに、他の計算機とデータやプログラムをやり取りするための通信装置206を有している。
【００１９】
図１は一実施例によるＣＡＤデータ評価装置の機能ブロック図を示す。CADデータ入力手段101は、オペレータの指示を取り込み、評価をする三次元CADデータを特定する。対象データ評価値算出手段102は、指示された三次元CADデータを読み出し、形状の複雑度に関するパラメータと、モデル構造の複雑度に関するパラメータを算出する。
【００２０】
参照データベース103は、対象CADデータと比較する参照CADデータを複数格納する。参照CADデータ検索手段104は、対象データ評価手段102が入力手段101から受け取った評価用CADデータの属性、または算出した形状の複雑度、あるいはモデルの構造の複雑度を元に比較対象データベース103に格納されているCADデータを検索する。そして、条件の合致するCADデータまたは属性データを取り出す。参照データ評価値算出手段106は、検索手段104で検索した比較対象CADデータまたは属性データから、形状の複雑度およびモデル構造の複雑度を算出する。結果表示手段105は、対象CADデータから算出した形状の複雑度に関するパラメータとモデル構造に関するパラメータと、参照CADデータから算出した形状複雑度およびモデル構造の複雑度を入力とし、比較結果を表示装置202に表示する。
【００２１】
図３はＣＡＤデータの評価結果を比較するための表示形態の一例を示している。横軸に形状の複雑度、縦軸にモデル構造の複雑度をとり、評価結果をプロットする。マーカ301は対象CADデータの評価値、マーカ302は複数の参照データの評価値である。
【００２２】
形状の複雑度は、モデリング方法、すなわち、フィーチャの組み合わせや面の分割方法に依存せず、モデリング対象の形状が同じであれば同じような値をとる指標となる。さらに、凹凸のある複雑な形状ほど高い値となる。たとえば、体積や面積は、モデリング対象が同じであれば、同一になるべき数値である。しかし、これらの指標は、形状の大きさに影響を受ける。したがって、形状の大きさに影響しないように無次元数として正規化する必要がある。形状の複雑度は数１のように求められる。
【００２３】
【数１】
0003831290.tif 000002
体積が同一で、面積が大きくなれば、それだけ入り組んだ複雑な形状であると言える。しかも体積で除することにより、大きさの影響をキャンセルすることができる。形状の複雑度としては、その他に、対象形状を囲む立方体の表面積と対象形状の表面積の比としてもよい。
【００２４】
また、形状の特徴をあらわす指標に慣性モーメントを用いてもよい。慣性モーメントから求める形状複雑度は数２により算出する。慣性モーメントは長さの二乗の物理量である。ここでは、慣性モーメントの平方根を体積の立方根で除して、無次元数としている。
【００２５】
【数２】
0003831290.tif 000003
モデル構造の複雑度は、モデリング操作の複雑さや依存関係の複雑さを反映した指標とする。たとえば、フィーチャ数、寸法数、フィーチャ階層の深さである。また、モデリングの方法に依存する形状データに関する指標でもよい。たとえば、面数はモデリングの仕方に依存する。そのほかに、立体の表現方法である境界表現（Boundary Representation）における稜線（エッジ）の数やその最小長さでもよい。
【００２６】
ここで、フィーチャとは形状を作成するときの単位である。図１６の形状を例に、フィーチャ数の算出方法を説明する。図１７のモデル作成方法では、（ａ）の断面の二次元形状作成により１つのフィーチャが作成される。次に（ｂ）のボルト穴の１つ１つがフィーチャとなる。したがって、図１７のモデル作成方法は、５個のフィーチャで構成されていることになる。一方、図１８の作成方法では、（ａ）、（ｂ），（ｃ）それぞれで1つずつのフィーチャを作成し、さらに、（ｄ）により４つのボルト穴を差演算する。その結果、図１８のモデル作成方法では、７個のフィーチャから構成される形状データを作成する。以上のようにして、フィーチャ数を算出する。
【００２７】
寸法数は、フィーチャを作成する際に指定する寸法を合計していく。例えば図１８の（ａ）の形状であれば、円筒の大きさを決めるために、直径と長さの２つの寸法が必要である。図１８（ｄ）のボルト穴の場合、ボルト穴の径と円周上に配置するための直径寸法の２つが必要である。このように、フィーチャの形と位置を決める寸法を合計することにより、寸法数を算出する。
【００２８】
面数は立体の表現方法である、境界表現（Boundary  Representation）により立体の表面を構成する面の数の合計により算出する。フィーチャの組み合わせ方により、面の区切りが変わってきて、それにともない面の合計数も変わってくる。
【００２９】
稜線の数も同様である。同じような形状において、多くの面で構成されている場合、面の境界部分の誤差で集合演算やCAMにおける工具軌跡の生成等の図形演算が不安定になる場合がある。したがって過大な面数のモデルは再利用性が下がる。
【００３０】
稜線の最小長さも、作成した形状モデルの図形演算に対する堅牢性を示す指標になる。あまりにも短い稜線は、その部分の近くにおける集合演算の精度が不安定になる。したがって、稜線の最小長さが大きいほど、集合演算に対する堅牢性が高く、再利用性の高いモデルであるといえる。
【００３１】
一般に、形状が複雑になれば、その複雑さを表現するために、モデルの構造も複雑になる。例えば、複雑な形状を作成するためには、多くのフィーチャを作成する必要がある。したがって、形状の複雑度とモデル構造の複雑度には正の相関関係があると考えられる。しかし、モデリング方法によっては、必要以上にフィーチャを作成したり、逆にいくつかのフィーチャに分けるべきところを１つのフィーチャで作成したりすると、相関関係から外れる。
【００３２】
図３のマーカ３０１は対象モデルの形状複雑度、モデル構造複雑度に従ってプロットした例である。マーカ３０２等の△のマーカはデータベース103に格納されている参照モデルデータの形状複雑度、モデル構造複雑度に沿ってプロットしたものである。このように、マーカ301が参照モデルデータ群に近いところにあれば、対象モデルのモデリング方法は参照モデリング方法と大きくは違わないということがわかる。
【００３３】
図４に別の評価結果の例を示す。ここでは、対象モデルの評価値であるマーカ401は、参照モデルの評価値であるマーカ群302とかけ離れている。このように、相関の低い位置にある場合には、同様な形状にもかかわらずモデリング方法が大きく異なることがわかる。
【００３４】
参照ＣＡＤデータベース103は、参照ＣＡＤデータから取り出し、または算出した属性値のテーブルで構成する。図５は属性値によるデータベース103のデータ構造を示し、参照ＣＡＤデータから算出あるいは抽出されて格納されている。部品名はＣＡＤデータに記録されている部品名属性あるいは、ファイル名を取り出して格納する。体積、表面積、慣性モーメントは、ＣＡＤシステムが備える幾何演算機能を利用して算出する。フィーチャ数、寸法数、面数は、それぞれ３次元ＣＡＤデータを構成する部分形状であるフィーチャ、モデルデータに含まれる寸法、モデルデータの形状をあらわすソリッドモデルの面をそれぞれ数え上げることで算出する。
【００３５】
図６に対象データ評価値算出手段の処理フローを示す。対象データ評価値算出手段102は形状複雑度とモデル構造複雑度を算出する。処理2001では、例えば、ＣＡＤデータから体積および表面積をＣＡＤシステムの幾何演算機能で算出し、数１により形状複雑度を算出する。処理２００２では、例えばモデルデータを構成するフィーチャ数の総計を算出して、モデル構造の複雑度として出力する。なお、参照データ評価値算出手段106も、図６と同様の処理手順で、参照ＣＡＤデータの形状複雑度、およびモデル構造複雑度を算出する。
【００３６】
結果表示手段105は、図３や図４のグラフ表示を表示装置に出力するために、対象モデルと参照モデル双方の評価値を受け取る。図７にデータテーブルの構造を示す。データテーブルは、対象データの部品名、形状複雑度、モデル構造複雑度を、対象データ評価値算出手段102から受け取る。また、参照データの部品名、形状複雑度、モデル構造複雑度を、参照データ評価値算出手段106から受け取る。
【００３７】
図８に表示手段による別の表示例を示す。（ａ）は、それぞれのＣＡＤデータから取得した画像データをあわせて表示する例である。形状の画像を合わせて表示することにより、対象形状801と同じような形の参照形状802と、形状複雑度、モデル構造複雑度が同じような値をとっても対象形状は異なる参照形状803とを容易に区別できるようになる。
【００３８】
このとき、参照ＣＡＤデータベース103には、図５のData１〜Data4にＣＡＤシステムの画像取得機能により取得した画像データを格納しておく。また、対象ＣＡＤデータからも画像データを取得し、図７の対象データ欄に格納する。
【００３９】
参照データベース103に大量の形状データが格納してある場合には、評価値算出手段102から対象ＣＡＤデータの属性値あるいは、形状の複雑度やモデル構造の複雑度を受け取り、検索手段104において予めふるいにかける。これにより、評価値算出手段１０６に渡すデータ量を抑制するので、表示結果の表示が速くなると共に見やすくなる。
【００４０】
ふるいにかける方法は、検索手段104により、たとえば参照データの部品名が「フランジ」であれば、参照データベース103から部品名に「フランジ」を含むデータのみを取り出すことにする。絞込みの別な方法としては、モデルの作成日時を指定したりしてもよい。さらに、評価値算出手段102で算出した形状複雑度およびモデル構造複雑度に近いモデルデータを、参照データベース103から絞り込んでも良い。たとえば、評価値算出手段102で算出した形状複雑度のプラスマイナス２０％の範囲とする。
【００４１】
図９に参照データの絞込みの処理手順例を示す。検索手段104における参照データの形状複雑度で絞込みをするときの処理手順である。ステップ９０１では、評価値算出手段102より対象データの形状複雑度を取得する。ステップ９０２において、参照データベース103に格納された比較ＣＡＤデータを順次呼び出し、ステップ902からステップ906を繰り返す。ステップ903では、参照データベース103からＣＡＤデータを読み出す。ステップ904では、参照（比較対象）のＣＡＤデータの形状複雑度を算出する。ステップ905では、参照データの形状複雑度が、対象データの形状複雑度に対して予め設定した条件を満足するか判定する。例えば評価対象ＣＡＤデータの形状複雑度に対して±２０％以内を満たすならばステップ906に進み、比較対象の属性データを評価値算出手段106に渡す。絞込条件を満たさなければ、参照データを評価値算出手段106には出力せず、ステップ902に戻る。以上の処理手順で参照（比較対象）データを絞り込む。
【００４２】
このように、評価モデルの評価値をもとに絞込みをすると、参照データベース103より、形の大きく異なるデータが引き出されてくる可能性がある。その際は、図８のように評価対象の三次元ＣＡＤデータの画像、および参照データベース103から取り出した比較対象の三次元ＣＡＤデータの画像をプロットすることにより、評価が容易になる。すなわち、図８（ａ）のように，同じような形状が周囲にあれば、参照データベース内のモデリング方法と評価対象の三次元データのモデリング方法はほぼ同一であることがわかる。一方、図８（ｂ）のように、評価対象の三次元ＣＡＤデータをプロットした結果、対象図形801の周囲にある参照データベース内のデータが、評価対象と大きく異なる場合には、参照データベース内のモデリング方法と異なる可能性が高い。このようにして、評価結果のプロットに三次元形状の画像を合わせてプロットすることにより、評価結果の比較が容易になる効果がある。
【００４３】
図１０にＣＡＤデータ評価装置の操作画面例を示す。データ入力ウィンド1001は、ＣＡＤデータ入力手段101からの入力により表示される。オペレータは評価したい三次元ＣＡＤデータを含むファイルの名称やファイルシステム上の位置をパス名として入力し、ＯＫボタンを押す。ＯＫボタンが押されると、評価値算出手段102、検索手段104、評価値算出手段104及び表示手段105が図９の処理手順により起動される。この結果、評価データを表形式に表示したウィンド1002や、形状複雑度とモデル構造複雑度をそれぞれ縦軸または横軸にしたグラフ表示ウィンド1003が画面上に表示される。ユーザはこの表示結果に基づいて対象データの評価指数と、参照データの評価指数を見比べて、比較対象データとモデリング方法がほぼ同じか異なるかを判定する。比較対象データに、モデルの再利用を考慮した手本となるモデルデータを格納しておくことにより、評価が容易になる。
【００４４】
本発明の別な実施例を説明する。図１１は、モデリングの講習で受講生が作成したＣＡＤデータのモデリング方法を評価するモデル評価手段の機能ブロック図である。受講生が作成したモデルは受講生データベース1101に格納しておく。一方、手本となる講師が作成したＣＡＤデータは講師データベース1103に格納しておく。講師データベースは、課題が同じであれば共通であるので、ＣＡＤデータから算出した形状複雑度、モデル構造複雑度をあらかじめ算出して格納しておいても良い。
【００４５】
受講生データベース1101に格納されているＣＡＤデータは、評価データ作成手段1102により、形状複雑度、モデル構造複雑度を算出する。講師データ検索手段1104では、受講生の評価データと講師の評価データを合わせて、評価結果表示手段1105に送る。評価結果表示手段1105は、評価データを受け取り、表示装置202に受講生の評価データと講師の評価データを画面上に表示させる。
【００４６】
図１２は、図１１のモデル評価手段による表示画面の一例である。横軸に形状複雑度をとり、縦軸にモデル構造複雑度をとる。講師データの評価結果はマーカ１２０１のように黒丸でプロットし、受講生の評価結果はマーカ1202のように三角形で示し、教師データの評価結果と受講生の評価結果が区別できるように表示している。マーカ1202のように教師データの評価結果と近い受講生データと、マーカ1203のようにモデル構造の複雑度が小さい受講生データや、マーカ1204、1205のようにモデル構造の複雑度が大きい受講生データなどが、容易に区別して評価できる。
【００４７】
マーカ1203の受講生のモデルは、たとえば複雑な断面のスケッチで形状を作成することにより、フィーチャ数が極端に少ないモデリング方法をしているのがわかる。このような受講生にはスケッチの作り方を再教育すべきであることがわかる。一方、マーカ1204、マーカ1205のようにモデル構造複雑度が極端に大きい受講生のデータは、たとえばボルト穴や角丸め等、同じ寸法を持ち一つのフィーチャで作成すべきところをバラバラに作成している可能性が高い。これらの受講生には、パターンフィーチャの使い方や角丸めのモデリング方法を指導すべきであることがわかる。
【００４８】
従来は、ＣＡＤシステムを使って１つ１つのモデルデータを詳細に見る必要があった。しかし、本発明によるＣＡＤデータ評価装置では、大量の受講生のデータに対しても容易に評価ができるので、問題のある受講生のモデリング方法に対応した指導ができる。
【００４９】
図１３に本発明の別な実施例を示す。ネットワークを介してモデル評価装置を利用する場合の例である。クライアント側の計算機1301に対象データ入力装置101およびＷＥＢブラウザ等の表示手段1303を有し、サーバ側の計算機1302にモデル評価手段1304、参照データベース103および表示手段105を有している。モデル評価手段1304には、図１の評価値算出手段102、検索手段104及び評価値算出手段106を含んでいる。
【００５０】
これにより、クライアント側には特別なソフトウェアを備える必要なく、サーバ側に対象モデルデータを送り、その結果をサーバ側からクライアント側に送信し、ＷＥＢブラウザ1303で表示することができる。さらに、図示の点線のようにクライアント側の計算機1301に、対象データの評価値算出手段102を設け、評価値のみをサーバ側に送って参照データとの比較を行なうことも可能である。クライアント側で評価値を算出することにより、サーバ側にＣＡＤデータを送付する必要がなくなるので、インターネットを介した評価システムにおいて、安全にモデルの評価をサーバ側に委託することができ利点がある。
【００５１】
図１４に本発明の更に別の実施例を示す。図１のモデル評価手段の構成に判定手段を加えた構成である。すなわち、評価対象のＣＡＤデータが再利用容易か否かを区別する判定手段2301を有している。判定手段2301は、対象データの形状複雑度、モデル構造複雑度に対して、一定の範囲に入っているかどうかを判定する。判定結果は、たとえば図１５のように表示する。（ａ）は対象データの評価値が参照データ評価値の一定範囲内で再利用容易であれば、たとえば対象マーカ301のように白丸で表示させる。（ｂ）は再利用困難な場合で、対象マーカは黒丸で表示する。
【００５２】
【発明の効果】
本発明によれば、ＣＡＤシステムを用いることなくＣＡＤデータのモデル構造を評価できるために、評価工数を短縮できる効果がある。
【００５３】
また、本発明によれば、複数のモデルの評価結果を１つの画面で閲覧できるため、大量のＣＡＤデータを短時間に評価できる効果がある。
【００５４】
さらに、本発明によれば、形状の複雑度とモデル構造の複雑度により評価するために、任意の形状のＣＡＤデータを評価することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例によるＣＡＤデータ評価装置の機能ブロック図。
【図２】本発明を適用するＣＡＤデータ評価装置のハード構成図。
【図３】評価結果の一例を示す表示図。
【図４】他の評価結果を示す表示図。
【図５】参照データベースのデータ構造図。
【図６】評価値算出手段の算出手順を示すフローチャート。
【図７】評価結果を表示するための表示データ構造図。
【図８】形状データを用いて評価結果を表示する表示図。
【図９】絞込条件による参照データの形状複雑度算出手順を示すフローチャート。
【図１０】ＣＡＤデータ評価装置の画面構成例を示す表示図。
【図１１】本発明の他の実施例によるＣＡＤデータ評価装置の構成図。
【図１２】図１１の構成による評価画面の表示図。
【図１３】本発明の別の実施例によるＣＡＤデータ評価装置の構成図。
【図１４】本発明の更に他の実施例によるＣＡＤデータ評価装置の構成図。
【図１５】図１４の構成による評価画面の表示図。
【図１６】ＣＡＤデータの一例を示す斜視図。
【図１７】ＣＡＤデータの作成方法を示す説明図。
【図１８】ＣＡＤデータの作成方法の他の例を示す説明図。
【図１９】図１６の変形例のＣＡＤデータを示す斜視図。
【符号の説明】
１０１…ＣＡＤデータ入力手段、１０２…対象データ評価値算出手段、１０３…参照ＣＡＤデータベース、１０４…検索手段、１０５…表示手段、１０６…参照データ評価値算出手段、２０１…演算装置、２０２…表示装置、２０３…入力装置、２０４…記憶装置、２０５…外部記憶装置、２０６…通信装置、１３０１…クライアント、１３０２…サーバ、１３０３…ＷＥＢブラウザ、１３０４…モデル評価手段、２３０１…判定手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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