【摘 要】
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逆向工程中获得的机械零件3D网格模型不含特征信息以及尺寸参数信息。同样的，网络上传播的海量机械零件3D网格模型通常也不含特征信息和工程尺寸信息，或者存在一定程度上的信息
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逆向工程中获得的机械零件3D网格模型不含特征信息以及尺寸参数信息。同样的，网络上传播的海量机械零件3D网格模型通常也不含特征信息和工程尺寸信息，或者存在一定程度上的信息缺失。识别机械零件3D网格模型的特征，并且将网格模型转化为参数化模型，则可以将模型直接应用于数字化设计中。另一方面，通过对机械零件网格模型的特征识别，可以进行基于特征的零件分类研究，这对于建立超格式的机械零件模型库也是必须解决的关键问题。 在分析现有各种特征识别方法的基础上，针对机械零件3D网格模型，本文提出了一种机械零件特征识别计算的方法，并提出了模型参数化的研究思路，进行了模型的参数化重建基础研究工作。具体的研究工作如下: 首先，基于二面角阈值进行模型特征边的提取，删除冗余的特征边之后，对特征边进行整理排序，使其成为封闭的链环，从而获得模型的封闭特征线。计算特征线中两两特征边之间的夹角，并且根据夹角规律判断特征线的形状;计算特征线的凹凸性;计算特征线中两两特征边的叉积，根据叉积信息判断特征线所在区域为平面或是曲面，判断特征线为内环或是外环。研究3D网格模型的顶点曲率信息，基于封闭特征线，对模型进行区域的分割;基于高斯曲率、平均曲率及主曲率信息的计算对模型的局部区域进行分类，以此判定机械零件常见的局部区域类型。 其次，提出机械零件3D网格模型特征识别算法。分析机械零件特征的特征线形状、凹凸性以及叉积信息，结合机械零件模型特征线上的顶点高斯曲率信息，提出了机械零件特征识别算法，不仅识别了基本体，而且识别了通孔、盲孔、键槽、退刀槽等常见机械零件特征。模型归一化处理之后，对提取出的机械零件模型特征线进行圆拟合，计算圆心坐标及半径，提出初步参数化方法。 最后，根据机械零件3D网格模型的特征识别算法，采用VC++6.0和OpenGL进行程序的开发，建立了机械零件3D网格模型特征识别的实验系统，提取模型特征线，计算模型顶点高斯曲率，实现了机械零件3D网格模型常见特征的识别，验证了特征识别算法的可行性。
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