基于图的混合加工特征识别方法

李大磊，陈广飞，尹跃峰

(郑州大学 机械工程学院，郑州 450001)

0 引言

自动特征识别是从零件的实体模型中抽取出具有一定工程意义的特征信息［1］，是构成CAD/CAPP 之间的智能接口。自动特征识别思想被Kyprianou［2］提出了以后，受到人们的高度重视，研究成果十分丰硕。

基于图的特征识别方法［3］是应用较多的特征识别方法之一，存在的突出问题是难以有效地识别相交特征［4］，且对通型腔、盲型腔等拓扑不固定特征的识别效果较差。为此，在此方法基础上，Marefat［5］提出了添加虚连接的识别方法，Gao［6］提出了基于广义痕迹的识别方法，陈永府［7］提出了基于特征面分割的识别方法，欧道江［8］提出了基于特征基面的识别方法。这些方法在一定程度上解决了一些问题，但识别效果并不理想。笔者提出一种基于图的混合加工特征识别方法:首先利用插入分割线分割贴合的面的方法以拆分相交特征，然后根据二次曲面特征、由平面组成的特征的边界模式，分别建立相应的特征识别知识库，并应用知识树通过推理识别特征的具体类型。

1 属性邻接图及相关定义

1.1 属性邻接图的定义

基于图的特征识别方法使用面边图表示零件和特征的边界模型。面边图以节点表示模型的面，以节点之间的弧表示面之间的邻接关系。属性邻接图是在面边图的基础上将边的凹凸性表示为弧的属性［3］。图2 为图1 所示零件模型的属性邻接图，其中，0 表示凹边，1 表示凸边，2 表示切边或尖边。

图1 模型

图2 属性邻接图

在属性邻接图中为节点(面)添加面的标识、面的类型和是否由外表面组成实体表面的标识等属性，为弧(边)添加边的类型、边所对应的环编号和边所对应的环是否为外环的标识等属性，就形成扩展属性邻接图。

1.2 其它定义

所有边都为凸边的环称为凸环，所有边都为凹边的环称为凹环。如果凹面外环上的邻接面之间存在以凸边相邻接的情况，则该凹面是贴合的面，如图3a 中的1 面。

2 特征识别的前处理

2.1 抑制过渡特征

在CAD 系统中，圆角等过渡特征的存在改变了原有特征的几何和拓扑关系，增加了特征识别的难度，因此在特征识别之前需要抑制过渡特征。根据文献［9-10］提出的过渡特征间接抑制方法，可在不改变零件模型的前提下，通过对零件邻接图的抑制来代替对零件模型本身的抑制。

2.2 生成独立子集

遍历邻接图，找出所有由面类型为平面的凹面构成的连通子集，将这些连通子集从邻接图中分离出来，形成若干个独立子集。若独立子集中不存在图3 所示的贴合的面，则独立子集只包含一个特征，即为最小条件子图(MCSG)，可直接进行特征识别;否则，表明该独立子集包含相交特征，应在特征识别之前对贴合的面进行合理分割。

2.3 分割贴合的面

特征相交时改变了特征的拓扑结构，高曙明把拓扑变化总结为面贴合、面分割和凹边丢失，并把特征相交分为6 类［6］。其中，有如图3 所示的两类相交特征需先分割贴合的面，然后才能进行特征识别。

图3 两类相交特征

本文采用插入分割线分割贴合的面的方法来拆分上述相交特征，具体方法为:首先从以凸边相邻的面中按一定规则选取面(即参考基准)，然后在实体模型中插入与这些参考基准重合的基准面，每个参考基准对应一个基准面，最后以插入的基准面为分割实体，以贴合的面为被分割实体，插入分割线后，即完成贴合面的分割工作。这种方法的关键在于如何选择作为插入基准面的参考基准。

(1)面贴合

在图3a 所示的相交特征中，只存在着面贴合一种拓扑变化。其中，面1－4 构成一个独立子集，面2和面4 以凸边相邻，面1 和面3 为贴合的面，即被分割实体。对于这类相交特征，可从面2 或面4 中任选一面作为参考基准，插入分割线后，面1 和面3 各被分割为2 个面，如图4a 所示。

(2)面贴合、面分割

图4 插入分割线

对于如图3b 所示的存在着面分割和面贴合两种拓扑变化的相交特征，选择作为插入基准面的参考基准的算法如下:

Step1:将所有被特征分割的面添加到候选参考基准面组A 中。

Step2:从面组A 选择被分割次数最多的面，若存在多个这样的面，只选择其中一个，然后从面组A 中删除该面，并将其添加到参考基准面组B 中。

Step3:遍历面组A 中的面，只要存在与面组B 中某一面以凸边相邻的面，就将该面从面组A 中删除。

Step4:重复Step2 和Step3，直到面组A 中不再包含任何面，面组B 中包含的面即为插入基准面的参考基准。

在如图3b 所示的相交特征中，面7 为贴合的面，即被分割实体，面1 到面6 是被相交特征分割的面。按照上述算法，选择面5 和面6 作为参考基准，插入分割线后，面7 被分割为多个面，如图4b 所示。

2.4 重构邻接图和重新前处理

因为分割贴合的面后模型的拓扑结构和面之间的邻接关系发生改变，所以在分割完所有的如图3所示的贴合的面之后，须重构邻接图，并重新抑制过渡特征和生成独立子集。对于图3a 所示的模型，分割贴合的面并重新生成独立子集后，独立子集的数量由1 个变为2 个，每个独立子集都对应一个通槽特征，实现了相交特征的合理拆分。

3 特征识别

鉴于在实际生产过程中，机加工零件的加工特征大多是由平面或柱面、锥面等二次曲面组成的，故本文只探讨由平面和二次曲面组成的特征的识别方法。

常用的知识表述方式有框架、产生式、规则等，由于特征识别知识的复杂性，使用单一表述方法往往难以满足智能化系统的需要。由于树形表具有开放性、易扩展性等优点，且便于对知识进行扩充，故采用树的形式来表述特征识别知识。在邻接图的基础上，提取特征边界模式的相关知识，并以树形表的形式表述。

3.1 二次曲面特征识别

二次曲面特征包含的几何元素和拓扑结构较为固定，可从外环数量、外环的凹凸性和是否由外表面组成实体表面等方面提取特征识别知识。下面以圆柱面特征的识别为例介绍二次曲面特征的识别过程。

通过对常见的圆柱面特征的边界模式的分析，制定如图5 所示的圆柱面特征识别规则表，每条规则的条件部分如下所示:

R1:是否由外表面组成实体表面;

R2:圆柱面包含的外环数量;

R3:外环和邻接边的凹凸性;

R4:圆柱面的切平面是否与其它圆柱面相切。

图5 圆柱面特征识别规则表

图5 中E 表示只有一个外环时环上切边的数量，L1、L2 分别表示凸环和凹环的数量，Y 表示“真”，N 表示“假”。根据上述规则可逐步缩小特征识别的范围，例如，可由规则1 直接判断圆柱面是实体特征还是孔特征。若规则1 的判断结果为真，则可判定该圆柱面属于实体特征;否则，则可判定该圆柱面属于孔特征。按照上述圆柱面特征识别规则的顺序，以知识树形式表述上述规则，如图6 所示。遍历邻接图的圆柱面，按照知识树进行逐级推理，即可识别出具体的特征类型。

3.2 由平面组成的特征的识别

在分离出最小条件子图后，即可利用规则进行特征识别。遍历最小条件子图，若存在被特征分割的面，则首先将原先是同一个面的被分割的面添加到同一个面组中，然后从每个面组中选取邻接面数量最多的一个面，再将面组中的其余面从最小条件子图中删除。MCSG 包含的面数为N，邻接面数量最多的面为M，面M 的邻接面数量为G，邻接面数量等于G 的面数量为k。将特征识别规则写成知识树形式，如图7 所示。

图6 知识树1

图7 知识树2

4 应用实例

借助于SolidWorks 2010 的API 开发包，文中提出的基于图的混合加工特征识别算法已用Microsoft Visual C ++6.0 实现。图8 所示给出了一个测试模型，模型包含9 个特征，在特征识别插件界面中选中一个特征，右边图形区显示该特征对应的加工面，通过它可以直观地检查算法的准确性。所开发的特征识别插件能准确地抑制内圆角过渡特征，自动地分割模型中的贴合的面，合理地拆分相交特征，且能有效地识别模型所包含的通槽、盲槽、通台阶和盲型腔等特征。与现有的特征识别方法相比，该方法避开了虚连接的添加过程和十分耗时的子图匹配过程，不仅提高了加工特征的识别效率，而且提高了拓扑不固定特征的识别效果。

图8 特征识别插件

5 结论

对于由通槽、盲槽等特征相交导致的面贴合或面贴合、面分割等拓扑变化，该方法能合理地拆分相交特征，从而有效地分解出最小条件子图。通过对常见特征边界模式的分析，分别建立相应的特征识别知识库，并应用知识树通过推理识别特征，该方法不仅能识别常见的特征，而且对拓扑不固定的特征也有较好的识别效果。由于此算法是根据不同类型特征的边界模式而分别建立相应的知识库，便于扩展特征识别知识库，具有较好的应用前景。下一阶段研究的方向是提高算法的健壮性，拓宽适用范围，使其能够适用高次曲面的识别。

［1］高曙明. 自动特征识别技术综述［J］. 计算机学报，1998，21(3):282－284.

［2］Kyprianou L K，Shape classification in computer aided design［D］.Cambridge University of Cambridge，1980.

［3］Joshi S，Chang TC. Graph-based heuristics for recognition of machined features from a 3D solid model［J］. Computer Aided Design，1988，20(2):58－66.

［4］张凤军，马骥，高曙明. 混合加工特征识别方法［J］. 计算机辅助设计与图形学学报，2002，14(3):228－229.

［5］Marefat M ，Kashyap R L. Geometric reasoning for recognition of three-dimensional object features［J］. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1990(12):949－965.

［6］Gao S，Shah J J. Automatic recognition of interacting machining features based on minimal condition subgraph［J］.Computer Aided Design，1998，30(9):727－739.

［7］陈永府，黄正东，赵建军，等. 基于特征面分割的自动特征识别［J］. 机械设计，2007，24(9):15－18.

［8］欧道江，王军，孙军，等. 基于特征基面的制造特征自动识别的研究［J］. 组合机床与自动化加工技术，2011(12):25－28.

［9］闫海兵. 飞机结构件复杂加工特征识别技术的研究与实现［D］. 南京航空航天大学，2010:12－17.

［10］刘晓平，吴磊，毛峥强，等. 基于面边图的圆角特征识别与抑制［J］. 工程图学学报，2006，27(3):55－59.