基于改進圖匹配的角盒類零件型腔加工特征自動識別

張生芳 王國慶 馬付建 劉 宇 楊大鵬 沙智華

大連交通大學機械工程學院，大連，116028

0 引言

隨著現代工業的發展，重大裝備復雜結構件中有很多形狀基本類似的零件，除零件的幾何尺寸略有差異外，整個零件的結構、視圖、注釋與制造技術要求基本一致[1]。在多品種、小批量的生產模式下，由于零件標準化程度低，導致在工藝規劃時存在重復勞動且過程復雜。利用數據庫[2]、成組技術[3]以及計算機輔助工藝規劃(computer aided process planning，CAPP)[4]等工業信息化技術，將典型零件資源進行知識重用，可以解決重大裝備中相似零件的重復工藝設計問題。在產品數據信息的共享過程中，如何實現典型零件加工特征的快速識別是實現知識重用需要解決的關鍵問題。

目前，加工特征識別主要為基于圖的識別方法，它利用圖結構來描述零件的拓撲幾何信息，在零件的圖結構中搜索預定義的特征子圖，從而得到相匹配的加工特征。JOSHI等[5]將B-rep描述的零件拓撲幾何信息轉換為屬性鄰接圖(attributed adjacency graph，AAG)，并將AAG分解為邊不相鄰的子圖而加以識別，該方法能識別出所有孤立特征(非交互特征)和某幾種特征交互的情況。崔秀芬等[6]為使零件加工特征識別更加容易，將零件過渡特征以邊過渡、點過渡及混合過渡3種類型進行識別與抑制，提高了過渡特征的識別抑制效率。田富君等[7]對屬性鄰接圖進行二次分解，實現了輕量化模型凸出類特征和凹陷類特征的識別。陶松橋等[8]度量目標三維CAD模型與待搜索三維CAD模型屬性鄰接圖之間頂點和邊的相似度，以搜索相似的三維CAD模型并對其相似程度進行了排序。劉曉軍等[9]綜合考慮加工特征的通透性和開放性，基于主加工面自底向上的特征識別策略，實現了面向板腔類零件機械加工工藝的加工特征識別。為改進基于圖匹配的形狀搜索效果與效率，孫宇航等[10]在圖匹配過程中采用禁忌搜索的啟發式方法，以盡可能地避免重復嘗試，從而滿足模板形狀的搜索要求。耿維忠等[11]根據種子面類型和個數確定過渡邊界類型，將過渡特征的曲面信息轉換為加工特征邊界，利用邊界識別型腔內加工特征及其拓撲關系，有效地提取了模具型腔的曲面加工特征。劉雪梅等[12]將圖分解與特征因子聚類的加工特征識別方法相結合，識別了現有缸體零件相交特征。胡盼旺[13]基于邊界匹配的特征識別算法，采用特征面分解算法分解特征，考慮了正負特征之間的相交問題，以特征組合的方式來構建回轉類零件特征集，實現了一類回轉類零件的孔、槽以及柱面等特征的識別。孫曉龍等[14]基于三維模型的STL文件提取模型法向算子和D2算子特征形成特征描述符，通過度量模型與描述符的相似性實現了鑄件模型的識別與分類。段現銀等[15]針對大型復雜構件特征相交問題，采用分層處理優化模型屬性鄰接圖，通過特征矩陣匹配的方式實現了艙體零件毛坯模型的特征識別。

盡管基于圖匹配的特征識別算法取得了一定的研究成果，但是已定義的零件特征模板難以適應零件種類的擴展。隨著零件形狀的復雜化以及零件表面數量的增加，其拓撲關系更加復雜，匹配搜索效率也隨之降低。此外，基于圖匹配的識別方式仍需人工交互或通過圖匹配方式選取特征起始面。由于個人經驗或其他主觀因素，選取不同的起始面會導致模板匹配效率低甚至匹配失敗。本文分析了一類典型直升機角盒類零件型腔特征起始面與邊界特征面屬性，構建了過渡特征簡化模板屬性鄰接圖。并獲取零件高度點云數據模型，采用高度中值二值化方法分離識別壁邊特征面，同時將部分過渡特征面作為型腔底板特征面加以識別。最后，以屬性鄰接判定的方式搜索側壁特征面，實現了角盒類零件的型腔加工特征面的自動識別。

1 角盒類零件特征分類

直升機上有300多種小型鋁合金結構件，在形狀上可分為角盒、支座、搖臂和鉸鏈等類別。常見的角盒類零件模型如圖1所示，特征如下：

(a)雙側筋板型 (b)左側筋板型

(1)零件整體尺寸較小，其三個方向的最大尺寸小于200 mm(大多數都在150 mm以內)；

(2)為達到預定的剛度和強度要求，采用筋板結構對底板和側壁邊緣處進行支撐，筋板的數量為0～2個，筋板形狀為近似的三角形或梯形，邊緣會有倒圓或倒角特征；

(3)底板、側壁及筋板之間的相互連接面以倒圓或倒角(較為少見)的形式連接，其內外側會有減重凹陷等特征；

(4)底板和側壁上有一個或多個連接孔特征，底面上有時會出現曲面剪切特征。

根據零件的幾何構型可將零件分為雙側筋板型(包含底板、側壁及雙筋板)、單側筋版型(包含底板、側壁及左/右側筋板)、無筋板型(僅包含底板、側壁)3類。

2 基于改進圖匹配的特征識別方法

2.1 基本概念

結合角盒類零件介紹幾個加工特征識別的基本概念。

特征起始面在圖匹配搜索方法中充當起始搜索面的模型特征面。

邊界特征面邊界特征面為限制加工特征的范圍界面。

過渡面由于結構需要，通過過渡操作產生的過渡連接面。

屬性鄰接圖一種零件模型的數據結構，節點表示零件模型的特征加工面，弧表示特征加工面相交而成的邊，面和邊具有一定的屬性，分別附加在節點和弧上。

加工特征角盒類零件型腔加工特征形成型腔包圍面的模型面集合。

簡化模板屬性鄰接圖去除過渡曲面后，以特征起始面為起始，以邊界特征面為邊界，包含加工特征在內的最小化屬性鄰接圖，通常作為圖匹配方法的目標模板。

2.2 過渡特征簡化的模板屬性提取

將三維CAD模型轉化為STEP文件格式，通過提取STEP中的面、邊幾何信息，構建零件的AAG表達拓撲關系。AAG的定義為G=(N，L，A)，其中，N為圖節點集，對應于三維實體中的面f；L為圖連接邊集，表示零件兩個相鄰表面的鄰接邊e；A為L的屬性集，每個e都有相應的屬性值(若兩相鄰面構成凹面，則屬性值為0；若兩相鄰面構成凸面，則屬性值為1)。

角盒類零件中存在因結構特征或減重需求而產生的簡單倒圓角及其組成的復雜過渡特征。這些特征的存在增加了屬性面數量以及屬性面間的拓撲關系數量，進而提高了模板屬性的復雜程度與算法匹配搜索難度?；谀０鍖傩脏徑訄D的定義，將過渡特征進行簡化，進而提取特征面的公有屬性。圖2a～圖2c所示分別為去除過渡曲面后的單邊角盒、雙邊角盒及三邊角盒的典型模型圖及其面標注。圖2d～圖2f所示分別為模型對應的屬性鄰接圖示例，用實線標示兩面的相鄰關系，用虛線標示存在特殊關聯的兩不相鄰面。由于完整的屬性圖過于龐雜，故省略了部分連接邊標示，僅以前后兩面的平行或共軸關系表示一組相互平行或共軸的面。圖2g～圖2i給出了3類模型的型腔特征模板屬性鄰接圖，由其模板屬性鄰接圖可以看出，型腔特征應主要包含：①底板特征面，如圖2a～圖2c的面1；②壁邊特征面，如圖2a～圖2c的面3；③側壁特征面(即與上述兩面均有相鄰屬性的面，同時該面的所有特征點應包含在上述兩面中)，如圖2a的面2滿足要求，而圖2a的面5雖然與兩面均兩鄰，但是存在與兩面相鄰點以外的點，因此面5不是側壁特征面。

(a)模型1面標注 (b)模型2面標注 (c)模型3面標注

2.3 識別方案

本文將角盒類零件型腔加工特征自動識別方案定義如下。

(1)輸入：一個角盒類零件CATIA模型；

(2)輸出：符合特定模板屬性鄰接圖的相關特征的型腔加工特征識別結果；

(3)識別框架：如圖3所示，首先將三維實體模型轉換為B-rep實體表達，提取面、邊幾何信息，然后將模型的幾何或拓撲屬性添加到相應的圖節點和連接邊上建立面邊屬性鄰接圖。最后，根據典型零件中提取的待搜索加工特征的模板屬性鄰接圖表示模型，以模板圖匹配的方式檢索特征面，從而實現型腔特征識別。

圖3 總體方法框架

3 特征識別算法過程

3.1 壁邊特征面的分離識別

在圖匹配的特征識別方法中，不同初始面對應不同的匹配模板，因此需要人工交互或通過起始面屬性圖搜索以確定起始搜索面[10]。角盒類模型特征多以面積最大的面為底板，側壁、筋板為其連接特征。當底板和側壁面積相差不大時，模型高度越低越有利于提高加工穩定性，采用投影高度低的面作為底板面，同時底板與其連接面最大的差別在于高度方向的差距。因此，本文提出一種基于高度點云數據的壁邊分離特征面識別方法。通過面積向量確定底板特征面以確定投影向量，繼而獲取零件點云模型，依據點云高度特征值對底板特征面及壁邊特征面進行分離識別。

3.1.1投影向量的確定

從角盒類CATIA模型中獲取三角剖分后的STL格式的原始數據樣本，一個完整的三角面片信息包括該面的法向量及三個頂點坐標。可利用三角形三條邊的邊長得到直接求出算三角形面積的海倫公式：

(1)

式中，a、b、c為三角形的三邊長；l為三角形的半周長；S為三角形的面積。

基于法向量及面積主成的三角面片投影向量確定流程如下：

(1)逐個檢索三角面片法向量信息，篩選不重復向量集V={Vi|Vi=(xi，yi，zi)，i∈[1，n]}，其中，Vi為空間三角面片的向量；xi、yi、zi分別為對應向量的x、y、z坐標；n為不重復向量的個數；

(2)依據式(1)，逐個計算三角面片面積Sj，j∈[1，m]，其中，Sj為第j個三角面片的面積；m為三角面片的個數；

(3)計算不重復向量集合下的三角面片面積累加值；

(4)選擇面積累加值最大的不重復向量作為投影向量，將與投影向量垂直的面作為基準面。

3.1.2高度點云數據獲取

根據角盒類零件結構特點，以柵格形式獲取模型高度點云。為保證每個特征面均能被檢索，柵格大小應由零件整體尺寸和最小特征尺寸確定。如圖4所示，在投影面Oxy內零件投影在x、y軸方向上的最小特征尺寸分別為Tx和Ty，對應的零件整體尺寸分別為Lx和Ly，則柵格大小為gx×gy，其中gx、gy分別為x、y軸方向上零件整體尺寸與最小特征尺寸之比，若gx、gy不為整數則需進行向下取整操作。

圖4 柵格點云獲取方式

圖5 點云零件模型

3.1.3高度中值二值化

點云數據通常被視為一個點集，點集內各種目標特征點混合在一起。為了直觀地識別角盒類零件的底板特征面及除底板外的其他壁邊特征面，對角盒類點云數據沿高度方向進行二值化，使數據中零件底板特征面屬性值與其他壁邊特征面屬性值分離。中值二值化的原理是：將當前被識別零件點云的高度中值設定為閾值T，根據T值將點云數據分為兩部分，將高度值大于T值的設置為1表示壁邊特征面，將高度值小于T值的設置為0表示底板特征面，并最終獲得0-1特征數據矩陣。

圖6所示為圖5對應高度點云二值化的0-1矩陣，其中0-1矩陣值代表相應面的特征值，投影面較大的面會占據多個特征值相同的投影柵格?？梢罁紦嗤卣髦档拿?，將0-1矩陣進行數據合并，形成面節點特征數據集Fs=(H，R)，其中H為面的特征值集合，R為相應面的特征值所占據的投影空間點柵格位置集合。圖6中0-1矩陣合并后的面節點特征數據集Fs包含7個面節點數據，其中fs1表示面f1的面節點特征數據，h1=1表示面f1的特征值為1，r1={(1，1)}表示面f1的類型值對應特征值h1占據1個投影空間點，柵格位置為(1，1)。

圖6 點云二值化0-1矩陣

3.2 模板屬性匹配搜索

基于改進圖匹配的角盒類零件型腔加工特征識別方法的關鍵是：依據過渡特征簡化的模板屬性對特征底板特征面、壁邊特征面及與二者具有關聯屬性的側壁特征面集進行匹配搜索。具體步驟如下：

(1)輸入需要識別的角盒類CATIA零件模型，提取面、邊幾何信息，對面邊屬性進行編號，構造AAG數據集，獲取所有模型面集F={f1，f2，f3，…}；

(2)將CATIA零件模型轉換為STL數據，確定投影向量，提取柵格高度點云數據，獲取高度點云集合P，并對其進行二值化處理獲取0-1矩陣，將0-1矩陣合并后得到面節點特征數據集Fs；

(3)根據面節點特征數據集Fs，判斷底板特征面集Fd={fd1，fd2，fd3，…}和壁邊特征面集Fw={fw1，fw2，fw3，…}；

(4)遍歷剩余面集Fr=F-Fd-Fw，并遍歷剩余面集Fr中每個面的鄰接屬性，若在底板特征面集Fd和壁邊特征面集Fw中，均有與當前被檢索面存在鄰接屬性的面，則將當前被檢索面存入備選面集Ft；

(5)獲取底板特征面集Fd與壁邊特征面集Fw面集的點集組合Vd∩Vw，逐個遍歷備選面集Ft中面的點集Vt，若Vt中所有點均存在于Vd∩Vw中，則將當前被檢索面存入側壁特征面集Fc，直至所有備選面集遍歷完畢；

(6)獲取所有型腔特征面Fd∩Fw∩Fc。

3.3 算法分析

本文針對角盒類零件型腔特征的圖匹配問題，在初值選擇上依據向量面積主成選擇底板面作為特征起始面，避免了典型匹配節點的起始搜索面不合適問題。在模板屬性匹配搜索過程中，依據過渡特征簡化的模板屬性，對特征底板特征面、壁邊特征面及與二者具有關聯屬性的側壁特征面集的匹配搜索，從而將模板一一匹配問題轉化為面特征屬性判斷，不存在分叉匹配的問題。若u為壁邊圖節點數，s為底板圖節點數，則側壁節點搜索匹配次數為t′=q-u-s，遠小于全匹配搜索次數。

4 實例驗證

為驗證本文基于改進圖匹配的特征識別方法的有效性，對現有100多件直升機角盒類零件的特征識別效果進行了測試，現給出3個包含過渡特征面的典型工程識別實例，其基本拓撲信息如表1所示。

表1 角盒類零件拓撲信息

4.1 單邊角盒識別實例

圖7a所示為實例1的單邊角盒零件模型，同時標出了由型腔視角可見的特征面，該模型在投影面上的零件整體尺寸Lx、Ly分別為100 mm和25 mm，x方向最小特征尺寸為底板倒圓角12 mm，y方向最小特征尺寸為側壁厚度3 mm，向下取整后可確定投影柵格尺寸為gx×gy=8×8。圖7b所示為單邊角盒零件模型所對應的中值二值化0-1矩陣，將0-1矩陣進行合并后的面節點特征數據集包含{1，2，4，5，11}共5個面，對應的特征值為{0，0，1，1，1}。其中由數值0代表的底板特征面集{1，2}和由數值1代表的壁邊特征面集{4，5，11}均可被對應查詢確定。在剩余可見標注面集{3，6，7，8，9，10}中，僅面3與上述識別出的兩類特征面相鄰且不存在兩面以外的點，因此面3為側壁特征面。

(a)模型面標注

4.2 雙邊角盒識別實例

圖8a所示為雙邊角盒零件模型，它在投影面上的零件整體尺寸Lx、Ly分別為70 mm和26 mm，x方向最小特征尺寸為側壁厚度3 mm，y方向最小特征尺寸為筋板厚度1.5 mm，向下取整后投影柵格尺寸為gx×gy=23×17。雙邊角盒零件模型的中值二值化矩陣如圖8b所示，將0-1矩陣進行合并后的面節點特征數據包含{1，2，4，5，7，9，11，13，14，15，20，21，23，24}共14個面，對應的特征值為{0，0，1，1，1，1，0，0，0，0，0，0，1，1}。其中壁邊特征面{4，5，7，9，23，24}均可被對應特征值1逆向查詢獲得。由于角盒類零件的復雜特征需求，會存在如面16、17和18的微小畸形面，故在0-1矩陣中不存在相應的特征值。在識別過程中，將微小畸形面作為其相鄰面的附屬屬性進行處理，如面17作為面6的附屬面，面16作為面14的附屬面。由于面18與面16、17均相鄰，故依據面積最大原則，將面18與面16同作為面14的附屬面，最終型腔特征面的識別結果如表2所示。

(a)模型面標注

表2 雙邊角盒識別結果

4.3 三邊角盒識別實例

為進一步驗證本文識別方法的效率及可靠性，對圖9a所示的一類復雜三邊角盒零件模型的型腔特征進行識別，該模型在投影面上的零件整體尺寸Lx、Ly分別為150 mm和130 mm，x方向最小特征尺寸為筋板厚度2.5 mm，y方向最小特征尺寸為側壁厚度2.5 mm，由此可確定投影柵格尺寸為gx×gy=60×52。三邊角盒零件模型的中值二值化矩陣如圖9b所示，最終識別結果如表3所示。

(a)模型面標注

表3 三邊角盒識別結果

以上展示了三種角盒類型腔的識別過程，并給出了對應三種面集識別結果。本文方法能夠區分圓角過渡面屬性，搜索效果符合工程實際的要求，有效避免了基于圖匹配的特征識別方法在模型結構比較復雜時出現全局至局部的搜索過程中效率過低以及在未指定特征起始面或特征起始面選擇不一時的錯誤識別問題。利用高度點云數據能夠有效分離壁邊特征面和底板特征面，并將比較圖節點和連接邊屬性的復雜匹配過程轉換為側壁特征面的簡單判別檢索過程，針對三類角盒類零件型腔特征識別問題，本文方法具有良好的魯棒性。

5 結論

(1)從零件模型中提取高度點云，以高度中值分離識別型腔壁邊面，本文利用角盒類零件型腔壁邊面點云數據沿高度方向分離的特點，避免了傳統圖匹配特征識別時需首先針對過渡特征進行識別與抑制的過程。

(2)基于最小特征尺寸及柵格狀的高度點云獲取方式保留了零件型腔壁邊特征的完整信息。以模型面數目及特征值對0-1特征矩陣進行合并，保證了型腔面特征識別的完整性與高效性。

(3)本文提出的基于改進圖匹配的特征識別方法從簡化模板屬性鄰接圖中提取型腔特征面公有屬性，結合點云高度特征壁邊分離識別底板面特征和壁邊特征面，以公有屬性判斷的方式識別側壁特征面。相較于用傳統模板圖屬性識別拓撲不固定角盒類零件，本文方法具有更好的魯棒性。

本文方法實現了角盒類零件型腔整體特征面集的識別，可為工藝優化問題提供原始依據，針對型腔面集不同類型的分類描述及識別仍需進一步研究。