Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние вопроса интеграции автоматизированных систем 10
1.1 Системный анализ подсистем 10
1.1.1 Интеграция автоматизированных систем - основа дальнейшего развития машиностроительного производства 10
1.1.2 Стандарты данных 16
1.1.3 Автоматизированное технологическое проектирование 23
1.1.4 Формализация описания конструкторско-технологических параметров 28
1.2 DXF формат 33
1.3 Представление информации на чертеже детали 36
2 Распознавание конструкторской и технологической информации с электронного чертежа детали 41
2.1 Распознавание объектов 41
2.1.1 Распознавание объекта 41
2.1.2 Представление объектов 43
2.2 Распознавание типов объекта 46
2.2.1 Математические модели распознавания объектов 46
2.2.2 Распознавание конструктивных особенностей объектов 51
2.3 Алгоритм распознавания типов объектов 55
2.4 Моделирование процесса распознавания конструкторско-технологических свойств объектов 57
3 Исследование предложенного алгоритма распознавания 66
3.1 Анализ алгоритма распознавания конструкторско-технологическои информации 66
3.2 Обучение распознаванию образов 67
3.2.1 Проблема обучения распознаванию образов 67
3.2.2 Геометрический и структурный подходы к распознаванию образов 68
3.2.3 Гипотеза компактности 71
3.2.4 Обучение и самообучение. Адаптация и обучение 72
3.3 Блок обучения 74
3.3.1 Алгоритм работы блока обучения 74
3.3.2 База знаний 77
4 Практическая реализация программы 81
4.1 Программная реализация теоретических аспектов 81
4.1.1 Структура программы 81
4.1.2 Модуль преобразования DXF файла 83
4.1.3 Модуль распознавания конструкторско-технологическои информации на чертеже 88
4.1.4 Модуль передачи и вывода данных 89
4.1.5 Программная реализация теоретических аспектов 90
4.2 Этапы работы программы обработки файлов чертежей 95
4.3 Тестирование программы обработки файлов чертежей 100
4.3.1 Верификация программы "IRP" 100
4.3.2 Тестирование программы "IRP" 104
5 Оценка экономической эффективности программы 112
5.1 Расчет стоимости программы 115
5.2 Оценка экономической эффективности программы обработки файлов чертежей 120
Основные результаты и выводы 124
Список использованных источников 126
Приложения 137
- Интеграция автоматизированных систем - основа дальнейшего развития машиностроительного производства
- Математические модели распознавания объектов
- Геометрический и структурный подходы к распознаванию образов
- Модуль преобразования DXF файла
Введение к работе
Диссертация посвящена разработке алгоритмов интеграции систем автоматизации конструкторского и технологического проектирования.
Актуальность темы
Информатизация машиностроительных предприятий страны все более остро обозначает проблему автоматизированной передачи информации между системами различного целевого назначения.
Локальное и, зачастую, хаотичное внедрение САПР, АСТПП, САП ЧПУ в условиях ограниченности средств на их приобретение, широкий диапазон стоимости различных автоматизированных систем (АС) одного и того же назначения, отсутствие четкой стратегии информатизации предприятий и другие факторы приводят к тому, что конструкторам, технологам, разработчикам управляющих программ (УП), диспетчерам приходится многократно заниматься вводом одной и той же информации в различные АС. В результате затраты времени на ввод информации об изделии превышают время автоматической работы систем.
Имеет место и методологическая проблема. Так, большинство конструкторских САПР, обеспечивающих геометрическое моделирование машиностроительных деталей, позволяет отрисовывать траектории движения инструментов в процессе их работы. Однако выбор технологических баз, назначение технологических переходов, выбор режущих инструментов и режимов резания подобными системами не предусматривается. Тем самым исключается возможность автоматизированного проектирования технологии изготовления, предшествующая разработке УП ЧПУ. В то же время имеются модули технологического проектирования.
Таким образом, разработка способов формализации, алгоритмов и
5 моделей интеграции САПР, АСТПП и АСУП является актуальной научной задачей.
Решение задачи позволит сократить затраты непроизводительного труда, сроки подготовки и освоения новых изделий. Настоящая работа выполнена в рамках г/б НИР № 01000000120 «Разработка интеллектуальных систем автоматизированного проектирования и управления» на кафедре систем автоматизации производства ГОУ В ПО «ОГУ».
Цель работы - повышение эффективности процесса передачи в АСТПП информации, имеющейся на чертеже детали.
Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:
Системный анализ подсистем различного целевого назначения.
Изучение состава и способа хранения информации в наиболее распространенном формате АС конструкторского назначения при интеграции с АСТПП.
Разработка алгоритма распознавания конструкторской и технологической информации.
Разработка метода преобразования информации для использования в АСТПП.
Реализация предложенных алгоритмов в виде программного модуля.
Тестирование программного модуля с целью доказательства полноты и достоверности преобразования информации.
7. Оценка эффективности программы обработки файлов чертежей.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, аналитической геометрии, теории графов, множеств, распознавания образов, баз данных и аппарат полихроматических множеств. При разработке программного обеспечения применялись методы структурного и объектно-ориентированного программирования.
Научную новизну составляют:
- информационная модель детали, отражающая конструкторско-
технологические свойства;
модель процесса распознавания информации, представленной на чертеже в формате DXF;
алгоритм самообучения программы, позволяющий существенно расширить номенклатуру деталей;
формат для хранения данных и программа обработки файлов чертежей.
Практическая значимость работы заключается в разработке программы обработки файлов чертежей «IRP», обеспечивающей преобразование информации с электронного чертежа детали во входной формат АСТПП.
Программа позволяет читать графический формат DXF, хранить информацию во внутреннем формате IRP и передавать в АСТПП, поддерживающие форматы хранения данных MS Office.
Программа обеспечивает полное распознавание графического образа детали и текстовой информации (размеры, отклонения формы и расположения, шероховатость поверхностей, материал детали, технические требования).
При изменении номенклатуры деталей нет необходимости выполнять модификацию программного модуля в связи с самообучением программы при анализе деталей различного типа.
Реализация работы. Результаты диссертационной работы в виде программного обеспечения, инструкций пользователя и методики применения внедрены на МГП «Техмаш», ФГУП «ПО «Стрела».
Программа обработки файлов чертежей и методика распознавания видов и поверхностей деталей через формат передачи данных DXF внедрены в учебный процесс на кафедре систем автоматизации производства ОГУ.
Апробация полученных результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на региональных научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов (г. Оренбург, 2001-2004); международных молодежных научно-практических конференциях «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (г. Уфа, 2001), «Проблемы современного энергомашиностроения» (г. Уфа, 2002); Российской научно-технической конференции «Прогрессивные технологии в транспортных системах» (г. Оренбург, 2002); всероссийских научно-практических конференциях «Актуальные проблемы подготовки кадров для развития экономики Оренбуржья» (г. Оренбург, 2002), «Современные аспекты компьютерной интеграции машиностроительного производства» (г. Оренбург, 2003), «Модернизация образования: проблемы, поиски, решения» (г. Оренбург, 2004); региональной научно-практической конференции «Современные информационные технологии в науке, образовании и практике» (г. Оренбург 2002); международной научно-технической конференции «Современные технологические системы в машиностроении» (г. Барнаул, 2003); всероссийской научно-технической конференции «Моделирование и обработка информации в технических системах» (г. Рыбинск, 2004); на научных семинарах кафедры систем автоматизации производства ОГУ.
Положения, выносимые на защиту:
Формализованное описание конструкторских и технологических параметров детали.
Метод распознавания конструкторской и технологической информации на чертеже детали.
3. Алгоритм распознавания поверхностей объекта.
Алгоритм интеллектуализации процесса самообучения программы при распознавании данных.
Методика и результаты исследования эффективности предло-
8 женных алгоритмов при решении различных задач.
Структура и краткое содержание диссертации
Работа включает введение, пять глав, основные результаты и выводы, список использованных источников из ПО наименований и приложений.
В первой главе рассматриваются вопросы интеграции автоматизированных систем конструкторского и технологического назначения, осуществляется их системный анализ.
Во второй главе разрабатывается модель процесса распознавания информации, представленной на чертеже в формате DXF.
Предлагается преобразование информации для последующего использования в АС технологического назначения осуществлять следующим образом. Конструкторско-технологическая информация считывает-ся с файла в формате DXF. Чертеж разбивается на примитивы, затем определяется их взаимное расположение с помощью методов аналитической геометрии. По типу линий и взаимному расположению примитивов делается вывод о назначении элемента детали. Конструктивные особенности детали записываются в виде множества, которое преобразуется в объекты. Их состав и описание представляется в виде таблицы базы данных. Для распознавания графических примитивов использованы векторный и структурный подходы теории распознавания образов, что позволило применять параметрическую настройку.
В третьей главе проведено исследование предложенного алгоритма распознавания. Оно показало, что с помощью данного алгоритма осуществляется отрисовка чертежа. Деталь разбивается на отдельные составляющие блоки, но заполнение базы данных не производится. Как показали расчеты, для распознавания требуется объем оперативной памяти более одного гигабайта. При распознавании одинаковых объектов
чертежа тратится большое количество времени на заполнение базы
данных. Поэтому возникла необходимость в разработке алгоритма интеллектуализации процесса самообучения программы и разработке параметрической системы.
В основу построения модуля обучения заложена система разработанных правил, по которым происходит распознавание конструкторско-технологической информации. Для хранения правил создана база знаний, которая может совершенствоваться и дорабатываться в соответствии с требованиями конкретного предприятия.
В четвертой главе разработаны структура, алгоритмы и реализация программы обработки файлов чертежей «IRP» («Image Recognition Project»). Программная разработка зарегистрирована в отраслевом фонде алгоритмов и программ.
В пятой главе произведен расчет экономической эффективности автоматизации ввода технологической информации.
Разработанный программный продукт позволяет предприятию значительно сократить время на проектирование технологического процесса, так как поставленная задача решается одним человеком - оператором ЭВМ, использующим в своей работе программное средство «IRP», вместо ручного труда нескольких специалистов.
Интеграция автоматизированных систем - основа дальнейшего развития машиностроительного производства
В условиях машиностроительного производства все виды систем автоматизации в той или иной степени должны взаимодействовать друг с другом, а именно система автоматизированного проектирования (САПР или CAD) с системой технологической подготовки производства (АСТПП или САМ), системой управления производством (АСУП). Поэтому в настоящее время остается актуальным решение вопросов, связанных с разработкой передачи информации, представленной в виде обычных документов и машинных кодов. При использовании систем имеется возможность создания интегрированных систем, позволяющих автоматизировать все стадии производственного процесса /9, 15, 18, 30, 36,48,49,51,63/.
Используемые на предприятиях автоматизированные системы (АС) имеют локальный характер, так как внедрялись в разное время для различных целей. Следовательно, возникает проблема - ввода в разные системы одной и той же информации. Наиболее отчетливо видна проблема при совместном использовании автоматизированных систем конструкторского и технологического назначения. Под АС технологического назначения будем понимать: а) САПР ТП, на выходе которой создается маршрутно-операцион-ный технологический процесс изготовления детали; б) САПР УП, на выходе которой создается управляющая программа для станков с ЧПУ. Анализ более 30 систем различного назначения (приложение Б) показал, что существуют два пути передачи информации из конструкторской в технологическую системы проектирования: - автоматизированный, использующий внутренний формат данных сквозных CAD/CAM-систем (в 19,2% исследованных АС); - ручной, при котором осуществляется повторный ввод одной и той же информации в локальные системы различного целевого назначения (80,8% АС). Таким образом, примерно 80% предприятий, внедривших информационные технологии, несут потери из-за неоднократного ручного ввода информации в различные АС, в них отсутствует автоматизированная передача информации из САПР в АСТПП. Несмотря на имеющиеся разработки, проблему передачи данных между системами нельзя считать решенной. Решение проблемы может быть получено путем разработки программного модуля, преобразовывающего информацию из формата САПР в формат АСТПП. Интеграцию систем конструкторского и технологического проектирования (CAD/САМ) можно представить в виде взаимосвязанных инструментальных модулей /18, 21, 51, 65, 69, 76, 93...110/. CAD/САМ -это всеобъемлющий набор средств для автоматизации процессов и технологической подготовки производства, а также различных объектов промышленности. Системы включают в себя полный набор промыш-ленно адаптированных и доказавших свою эффективность программных модулей, функционально охватывающих анализ и создание чертежей, подготовку производства на всех этапах, а также обеспечивающих высокую функциональную гибкость всего цикла производства. Они способны функционировать на различных технических платформах, взаимодействовать с другим производственным оборудованием, обрабатывать данные, полученные путем достижения разработок новейшей технологии. Системы CAD/САМ позволяют в масштабе целого предприятия логически связывать всю информацию об изделии, обеспечивать быструю обработку и доступ к ней пользователей, работающих в разнородных системах. Так же они поддерживают технологию параллельного проектирования и функционирования различных подразделений, согласовано выполняющих в рамках единой компьютерной модели операции проектирования, сборки, тестирование изделия, подготовку производства и поддержку изделия в течение всего его жизненного цикла. Создаваемая системой модель основывается на интеграции данных и представляет собой полное электронное описание изделия, где присутствует конструкторская, технологическая, производственная и другие базы данных по изделию. Это обеспечивает значительное улучшение качества, снижение себестоимости и сокращение сроков выпуска изделия на рынок. По данным /93...ПО/ CAD/САМ системы в зависимости от функциональных возможностей, набора модулей и структурной организации условно разделены на три группы: легкие, средние и тяжелые системы. Легкие системы. Это первый в сложившемся историческом развитии класс систем. К этой категории можно отнести такие системы, как AutoCAD, CAD-KEY, Personal Designer, ADEM. Они, как правило, используются на персональных компьютерах отдельными пользователями. Такие системы предназначены в основном для качественного выполнения чертежей. Также они могут использоваться для двухмерного (2D) моделирования и несложных трёхмерных построений. Эти системы достигли в последнее время высокого уровня совершенства. Они просты в использовании, содержат множество библиотек стандартных элементов, поддерживают различные стандарты оформления графической документации. Системы среднего класса. Сравнительно недавно появившийся класс относительно недорогих трёхмерных CAD систем. К нему относятся системы КОМПАС, AMD, Solid Edge, Solid Works и так далее. Их появление связано с увеличением мощности персональных компьютеров и развитием операционной системы. С их помощью можно решать до 80% типичных машиностроительных задач, не привлекая мощные и дорогие CAD/САМ системы тяжёлого класса. Большинство систем среднего класса основываются на трёхмерном твёрдотельном моделировании. Они позволяют проектировать большинство деталей общего машиностроения, сборочные единицы среднего уровня сложности, выполнять совместную работу группам конструкторов. В этих системах возможно производить анализ пересечений и зазоров в сборках. Системы тяжёлого класса. Такие системы предоставляют полный набор интегрированных средств проектирования, производства и анализа изделий. К этой категории систем можно отнести CATIA, Uni-graphics, Pro/ENGENEER, CADDS5, EUCLID, Cimatron, T-Flex. Они используют мощные аппаратные средства, как правило, рабочие станции с операционной системой UNIX. Системы тяжёлого класса позволяют решать широкий спектр кон-структорско-технологических задач. Кроме функций, доступных системам среднего класса, тяжёлым CAD/САМ системам доступно: - проектирование деталей самого сложного типа, содержащих сложные поверхности; - выполнение построения поверхностей по результатам обмера реальной детали, сглаживание поверхностей и сложных сопряжений; - проектирование массивных сборок, требующих тщательной компоновки и содержащих элементы инфраструктуры (кабельные жгуты, трубопроводы); - работа со сложными сборками в режиме вариантного анализа для быстрого просмотра и оценки качества компоновки изделия.
Математические модели распознавания объектов
Любое изображение, которое возникает в результате наблюдения какого-либо объекта в процессе обучения, можно представить в виде вектора, а значит и в виде точки некоторого пространства признаков. Если при показе изображений возможно однозначно отнести их к одному из двух (или нескольких) образов, то тем самым утверждается, что в некотором пространстве существует две (или несколько) области, не имеющие общих точек, и что изображения — точки из этих областей. Каждой такой области можно приписать наименование, то есть дать название, соответствующее образу /16, 20, 22, 37, 39, 66/.
Заранее считается известным лишь только то, что требуется разделить две области в некотором пространстве и что показываются точки только из этих областей. Сами эти области заранее не определены, то есть, нет каких-либо сведений о расположении их границ или правил определения принадлежности точки к той или иной области.
В ходе обучения предъявляются точки, случайно выбранные из этих областей, и сообщается информация о том, к какой области принадлежат предъявляемые точки. Никакой дополнительной информации об этих областях, то есть о расположении их границ, в ходе обучения не сообщается. Цель обучения состоит либо в построении поверхности, которая разделяла бы не только показанные в процессе обучения точки, но и все остальные точки, принадлежащие этим областям, либо в построении поверхностей, ограничивающих эти области так, чтобы в каждой из них находились только точки одного образа. Иначе говоря, цель обучения состоит в построении таких функций от векторов-изображений, которые была бы, например, положительны на всех точках одного и отрицательны на всех точках другого образа. В связи с тем, что области не имеют общих точек, всегда существует целое множество таких разделяющих функций, а в результате обучения должна быть построена одна из них.
Если предъявляемые изображения принадлежат не двум, а большему числу образов, то задача состоит в построении по показанным в ходе обучения точкам поверхности, разделяющей все области, соответствующие этим образам, друг от друга. Задача эта может быть решена, например, путем построения функции, принимающей над точками каждой из областей одинаковое значение, а над точками из разных областей значение этой функции должно быть различно.
Знание всего лишь некоторого количества точек из области недостаточно, чтобы отделить всю область. Действительно, можно указать бесчисленное количество различных областей, которые содержат эти точки, и как бы ни была построена по ним поверхность, выделяющая область, всегда можно указать другую область, которая пересекает поверхность и вместе с тем содержит показанные точки. Однако известно, что задача о приближении функции по информации о ней в ограниченном множестве точек, существенно более узкой, чем все множество, на котором функция задана, является обычной математической задачей об аппроксимации функций. Решение таких задач требует введения определенных ограничений на классе рассматриваемых функций, а выбор этих ограничений зависит от характера информации, которую может добавить "учитель" в процессе обучения. Одной из таких подсказок является гипотеза о компактности образов.
Наряду с геометрической интерпретацией проблемы обучения распознаванию образов существует и иной подход, который назван структурным, или лингвистическим /16, 20, 22, 37, 39, 66/. Лингвистический подход на примере распознавания зрительных изображений заключатся в следующем: - Выделяется набор исходных понятий — типичных фрагментов, встречающихся на изображениях, и характеристик взаимного расположения фрагментов — "слева", "снизу", "внутри" и так далее. Эти исходные понятия образуют словарь, позволяющий строить различные логические высказыва ния, иногда называемые предположениями. - Построение описания этих образов просматривая конечное и по воз можности небольшое число объектов из каждого образа. Эти описания долж ны быть столь полными, чтобы решить вопрос о том, к какому образу при надлежит данный объект. При реализации лингвистического подхода возникают две задачи: задача построения исходного словаря, то есть набор типичных фрагментов, и задача построения правил описания из элементов заданного словаря. В рамках лингвистической интерпретации проводится аналогия между структурой изображений и синтаксисом языка. Стремление к этой аналогии было вызвано возможностью использовать аппарат математической лингвистики или синтаксические методы. Использование аппарата математической лингвистики для описания структуры изображений можно применять только после того, как произведена сегментация изображений на составные части, то есть выработаны слова для описания типичных фрагментов и методы их поиска. После предварительной работы, обеспечивающей выделение слов, возникают собственно лингвистические задачи, состоящие из задач автоматического грамматического разбора описаний для распознавания изображений. При этом проявляется самостоятельная область исследований, которая требует не только знания основ математической лингвистики, но и овладения приемами, которые разработаны специально для лингвистической обработки изображений.
Геометрический и структурный подходы к распознаванию образов
Программа считывает данные из файла, сохраненного в формате DXF. На наш взгляд преимуществами использования данного формата являются: - в большинстве CAD/САМ систем обработка осуществляется в данном формате; - описание формата является стандартизированным и открытым для использования; - файл имеет удобное представление информации для частичной или полной обработки. Файл DXF, как описано выше, состоит из секций заголовка, таблиц, примитивов, блоков. В каждую секцию записываются отдельные элементы: реквизиты, примитивы и другое. Обработка файла сводится к циклическому считыванию строк при обработке текстового файла. Представим обработку файла в виде последовательности этапов. На первом этапе производится подготовка файла к чтению. Для обработки задается цикл - за каждую итерацию считывается по одной строке, пока программа не достигнет конца файла. На втором этапе происходит преобразование данных в файле. Информация, хранимая в массивах строк, не является полезной для непосредственного использования в расчетах и отображения и требует большого количества оперативной памяти и ресурсов процессора для обработки. Для уменьшения объема используемой оперативной памяти при работе программного средства распределим данные по четырем информационным динамическим массивам данных типа "строка" (string). Каждый массив соответствует разделу файла в формате dxf: - массив "header" (данные из раздела заголовка); - массив "tables" (данные из раздела таблиц); - массив "blocks" (данные из раздела блоков); - массив "entities" (данные из раздела примитивов). В результате обработки создаются типовые массивы, необходимые для процесса распознавания. На третьем этапе осуществляется считывание секции "примитивы". Большую роль в формате DXF играют коды, которые являются числовыми значениями от 0 до 200. Каждый из них несет определенный смысл. Например, 9 - окончание описания элемента, 0 - окончание описания секции и так далее. Все данные упорядочены по следующему принципу: сначала пишется код, на следующей строке - значение. Код от значения отличается тем, что перед цифрой стоит пара пробелов. Последовательная итерационная обработка каждого массива с целью определения совокупностей однотипных элементов выполняется со следующими признаками: - элемент не указывает сам на себя; - один из элементов является продолжением другого; - элементы пересекаются. На четвертом этапе осуществляется проверка достижения конца файла. Вся первичная информация об открытом файле объединена и упорядочена в файле свойств "Properties". Все данные разделены на следующие категории: - общие (имя файла, размер файла); - заголовок (информация из раздела "заголовок" файла); - типы линий; - слои; - файл в ASCII коде. На пятом этапе производится прорисовка примитивов с учетом всех параметров и таблиц. При выполнении пятого этапа осуществляется проверка корректности исходного файла. В основе лежит визуальное сравнение исходного чертежа в AutoCAD и рисунка, полученного программой. Алгоритм работы данного модуля представлен в виде рисунка 4.2. Следует отметить, что наличие на чертеже нескольких видов не вносит каких-либо изменений в процедуру преобразования DXF файла. Более того, другие виды позволяют уточнить распознаваемые образы на следующих этапах работы с файлом. В основу построения модуля распознавания конструкторско-технологической информации на чертеже в формате DXF положены математические модели и алгоритм распознавания типов объектов, описанные в главе 2. Определим этапы работы модуля распознавания. На первом этапе происходит распознавание типов объектов. После загрузки файла в программу и его обработки в оперативной памяти находятся данные трех типов: - внутренние настройки среды, которые включают переменные масштабирования, перемещения, интерфейса; - информационные массивы представляющие собой таблицу слоев и таблицу линий; - типовые массивы для хранения примитивов. Каждый элемент массива являются записью, в которой указываются координаты, размеры, слой, типы линий.
Модуль преобразования DXF файла
Верификация - это процесс, предназначенный для определения выполнения программного средства (ПС) и его компонентами требований и условий, наложенных на них в предыдущих этапах жизненного цикла ПС /25, 26, 29, 58, 96/.
Цель верификации ПС достигается посредством последовательного выполнения комбинаций из просмотров, анализов. Разработки тестовых сценариев и процедур последующего выполнения этих процедур. Просмотры и анализы должны обеспечивать оценку точности, полноты и верифицируемости требований, архитектуры ПС и исходного текста программ.
Тестовые сценарии предназначены для проверки внутренней непротиворечивости и полноты реализации требований. Выполнение тестовых процедур должно обеспечивать демонстрацию соответствия испытываемых программ исходным требованиям. Исходная информация для процесса верификации включает системные требования исходного средства, требования к ПС и архитектуре, данные о прослеживаемости требований, исходный текст программ, исполняемый код, а также планы верификации и квалификационного тестирования ПС.
При анализе качества программ различают дефекты и ошибки. При тестировании программы сначала обнаруживаются вторичные ошибки, то есть последствия некоторых исходных дефектов. Эти причины обнаруживаемых затем исходных аномалий классифицируются как первичные дефекты программ. Локализация и корректировка таких первичных дефектов необходимы для устранения вторичных ошибок, обнаруживаемых в результатах функционирования программ или в выдаваемых потребителю данных.
Для обеспечения высокого качества ПС необходимо решить две задачи: - обеспечить соответствие исходным требованиям на систему всей совокупности разработанных требований к характеристикам программного средства, его компонентов и модулей; - создать программные модули, функциональные компоненты и программное средство, соответствующие требованиям. Разработанным при решении первой задачи. Первая задача решается методами верификации и последовательного прослеживания сверху вниз взаимного соответствия требований при их детализации, начиная от требований к функциям системы и кончая требованиями в спецификациях к программным компонентам и модулям ПС. Для решения второй задачи применяются методы тестирования и последовательной интеграции модулей и комплекса программ снизу вверх до полного соответствия программного продукта исходным требованиям к системе. Основная цель верификации ПС состоит в том, чтобы обнаружить, зарегистрировать, устранить дефекты и ошибки, которые внесены во время последовательной разработки или модификации требований к программным компонентам разных уровней. Тестирование используется для анализа процесса и результатов исполнения программ. Тестирование программы обычно условно разделяют на 3 раздела: а) тестирование на получение информации; б) тестирование на обработку информации в процессе работы про граммы; в) тестирование на вывод информации. При работе в современных операционных средах тестирование программного продукта должно включать следующие этапы: 1) процесс запуска программы, инициализация переменных среды, открытие файлов настроек; 2) работа с программным интерфейсом, оценка работоспособности его функциональных элементов; 3) тестирование на обработку информации в процессе работы программы; 4) тестирование на вывод информации; 5)тестирование на передачу информации; 6) тестирование на закрытие программы, корректное сохранение настроек. Проводилось тестирование с системами T-Flex и Компас. Ядром Техно Про является MS Access. Разработана структура базы данных этой системы (рисунок 4.14). После анализа этой структуры были определены поля записей и таблицы для передачи конструкторско-технологической информации с электронного чертежа Описание основных таблиц базы данных приведено в виде рисунка 5.15. Ядром Компас является MS Excel. Передача данных осуществляется успешно. При разработке технологического процесса в Компас - Автопроект заполнение базы данных происходит вручную. Использование программы обработки файлов чертежей "IRP" позволяет сократить время определения кон-структорско-технологической информации на электронном чертеже детали, а также при заполнении полей записей базы данных технологического процесса.
Тестирование осуществлялось на деталях типа тел вращения. Оно показало, что программа «IRP» правильно распознает виды поверхностей, находит и определяет фрагменты технических требований к поверхностям. Результаты работы программы сводятся в табличный вид, и затем осуществляется передача данных в форматы офисных приложений. Анализ работы программы с такими системами, как T-Flex и Компас, показал возможность передачи данных из конструкторской системы в технологическую.
В целом проведенные исследования и тестирование программы обработки файлов чертежей «IRP» подтвердили преобразование и передачу конструкторско-технологической информации с электронной модели чертежа в технологические системы проектирования.
