劉振宇 曹珍珍 楊青平 茅 健 張立強

（1.上海工程技術(shù)大學機械與汽車工程學院 上海 201600）（2.成都永峰科技有限公司技術(shù)中心 成都 610000）

1 引言

與一般的機械零件相比，飛機結(jié)構(gòu)件具有更為復(fù)雜的拓撲結(jié)構(gòu)及更高的加工精度要求，包含了大量的復(fù)雜型腔和薄壁結(jié)構(gòu)，而在傳統(tǒng)的數(shù)控加工工藝編程中，需依賴編程人員手動提取加工區(qū)域的幾何信息，造成工作量大、效率低下等問題。特征識別技術(shù)是從飛機結(jié)構(gòu)件的實體結(jié)構(gòu)出發(fā)，融合特征語義，識別出具有一定工程意義的幾何形狀［1］。特征識別技術(shù)是數(shù)字化制造過程中從三維CAD 模型檢測制造信息的關(guān)鍵步驟，是實現(xiàn)CAD/CAPP/CAM 集成的重要途經(jīng)，對于提高飛機結(jié)構(gòu)件的數(shù)控加工效率有重要意義［2］。

特征識別常見的方法可分為三類：基于邊界匹配的方法、基于體分解的方法以及基于學習的方法。第一類為基于邊界匹配的識別方法，其本質(zhì)是按照預(yù)先設(shè)置的特征定義對三維CAD 模型進行邊界搜索及匹配，其內(nèi)容主要包括基于圖［3-4］、基于痕跡［5］、基于規(guī)則［6～7］以及多種方法融合的識別方法［8］；第二類為基于體分解［9～10］的識別方法，與邊界匹配方法相比考慮進了三維模型的體積模式，能夠?qū)崿F(xiàn)任意相交特征的識別量［11］；第三類為基于學習的識別方法，將三維模型轉(zhuǎn)換為特定的數(shù)據(jù)格式，通過機器學習的方式進行特征識別，常見的有基于體素的方法［12］、基于多視圖［13］的方法以及基于點云分割［14］的方法。

第一、二類方法通常用于識別B-Rep模型中的加工特征，能夠識別對象進行簡單快速的表達，其不足是難以處理丟失拓撲特征的stl 等格式，并且存在可擴展性低、識別范圍窄、計算量大、缺乏對輸入三維CAD 模型中的噪聲的容忍度等缺點。與第一、二類方法相比，第三類方法提升了可識別特征的范圍以及識別速度，并增加了對噪聲模型的容忍度。然而，特征識別的關(guān)鍵是從單元級的幾何特征中分辨出與工藝設(shè)計和制造過程相關(guān)的特征［15］，三維CAD 模型為加工特征與輔助特征的集合，基于學習的識別方法難以對兩者進行區(qū)分，降低了在實際生產(chǎn)過程中的實用性。

CATIA 是在汽車與航天領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的CAD/CAM 軟件［16］，CAA（Component Application Architecture）是基于CATIA 平臺的二次開發(fā)工具，本文基于CAA 二次開發(fā)技術(shù)，提取CAD 模型的所有面節(jié)點，并抑制其中的過渡面節(jié)點，對所余節(jié)點進行加工特征與輔助特征的分離，降低特征識別的語義歧義，提高識別的準確率；將分離結(jié)果的點云數(shù)據(jù)輸入至DGCNN 深度學習網(wǎng)絡(luò)，進行加工特征的分類與分割。

2 過渡特征識別與抑制

在進行飛機結(jié)構(gòu)件的工藝設(shè)計時，為了減小機械加工時產(chǎn)生的應(yīng)力，同時兼顧美觀與工藝要求，常在尖邊或尖點處用光滑的曲面代替，這類光滑曲面稱為過渡特征。過渡特征的存在增加了結(jié)構(gòu)件特征拓撲關(guān)系的復(fù)雜度，由于過渡特征是一種僅改變結(jié)構(gòu)件邊界細節(jié)的特征，為了降低特征識別的難度，提高識別的準確率，采用識別并抑制過渡特征的方式，以恢復(fù)結(jié)構(gòu)件原本的拓撲結(jié)構(gòu)。過渡特征的抑制并非改變結(jié)構(gòu)件的真實模型，而是對結(jié)構(gòu)件的特征鄰接圖進行間接抑制來代替對模型的直接抑制。特征鄰接圖是指以結(jié)構(gòu)件的面為節(jié)點，以邊為連接弧構(gòu)建出的表示邊界模式的圖，如圖1。

圖1 結(jié)構(gòu)件特征鄰接圖

基于特征鄰接圖的過渡特征識別與抑制CAA實現(xiàn)步驟如下：

1）獲取當前模型的機械特征，機械特征包含多種拓撲類別CATCell，獲取其中所有的CATFace 拓撲單元，存入容器std：：vectorF_ALL中。

2）獲取拓撲單元CATFace 對應(yīng)的的幾何單元CATSurface，CATSurface 代表產(chǎn)品的幾何面，通過CATSurface 能夠得到準確描述面單元的幾何信息。獲取所有CATSurface 的Tag 值，Tag 值為CAA賦予模型幾何單元不重復(fù)的整數(shù)值，CATSurface與Tag 值為一一映射關(guān)系，構(gòu)建特征鄰接矩陣M_ALL。

3）獲取CATSurface 的指針pSur，利用CATSurfaceTools 接 口 中的GetConstantRadiusInfo 函數(shù)，對pSur指向的幾何特征面進行過渡面判定，得到過渡面節(jié)點Tag.x=｛Tag.x1，Tag.x2，…，Tag.xn｝。

4）定位所有的Tag.x 節(jié)點，刪除矩陣M 中Tag.x對應(yīng)的行與列，判斷刪除過渡節(jié)點后aij值的變動形況，得到更新后的鄰接矩陣M_INIT，由M_INIT 映射出的幾何體即為恢復(fù)了原本拓撲結(jié)構(gòu)的飛機結(jié)構(gòu)件模型。剔除容器F_ALL 中的Tag.x 節(jié)點，得到std：：vectorF_INIT容器。

3 輔助特征面的剝離

飛機結(jié)構(gòu)件具有結(jié)構(gòu)類型復(fù)雜、拓撲不固定的特性，通過對過渡特征的抑制，在保持結(jié)構(gòu)件主要特征的基礎(chǔ)上簡化了結(jié)構(gòu)件模型，為了進一步減小無關(guān)特征面在識別過程造成的語義歧義影響，將剔除過渡面后的加工特征面分為兩類：加工特征面與輔助特征面。

其中加工特征面決定了結(jié)構(gòu)件的內(nèi)部拓撲結(jié)構(gòu)，輔助特征面決定了結(jié)構(gòu)件的外部輪廓特性。在制定工藝決策時，加工特征面主要影響結(jié)構(gòu)件加工的刀具類型、刀路規(guī)劃等因素，通常是精加工或半精加工時的加工對象；而輔助特征面則是毛坯開粗、裝夾等工序中的主要工作對象，在特征識別過程中需要將輔助特征面剝離出來，判斷邊的凹凸性是進行輔助特征面剝離的關(guān)鍵步驟。

3.1 邊的凹凸性判別

設(shè)結(jié)構(gòu)件實體模型的兩個鄰接面F1、F2，F(xiàn)1與F2的相交邊e以及夾角Θ，當0<Θ<180°時，稱e為凹邊；當180°<Θ<360°時，e為凸邊。邊的凹凸性由兩相交面的外法線單位向量、交線切線的單位向量以及交線所在環(huán)的屬性確定。

鄰接邊凹凸性的判斷公式如下：

式中，n1、n2分別為面F1、F2外法線向量，t 為兩面交線的切線向量且切線方向與n1應(yīng)嚴格滿足右手定則。當m>0時，鄰接邊為凸邊；當m=0時，鄰接邊為相切邊；當m<0時，鄰接邊為凹邊。

3.2 加工特征與輔助特征的定義

當面的外環(huán)環(huán)邊均由凸邊構(gòu)成，且環(huán)邊不屬于其他面的內(nèi)環(huán)，稱該面為輔助特征面，其余為加工特征面。加工特征決定了飛機結(jié)構(gòu)件的拓撲復(fù)雜程度，輔助特征在組成加工特征的各個面的延展方向上加以限制，構(gòu)成了飛機結(jié)構(gòu)件的輪廓界限。加工特征識別的本質(zhì)是對構(gòu)成拓撲結(jié)構(gòu)面單元的語義組合的識別，輔助特征并非影響拓撲結(jié)構(gòu)的主要因素，因此將加工特征與輔助特征進行分離并對加工特征進行研究，減少了特征識別過程中的語義歧義，降低了識別難度。

在容器F_INIT 中除去非特征面，剩余面稱為特征面，存入容器F_P 中。重置M_INIT 中的元素屬性，存為矩陣M_P，在矩陣M_P 中，Tag.1～Tag.m為CATSurface特征面節(jié)點的標簽值，m 為特征面的個數(shù)。aij表示Tag.i節(jié)點與Tag.j節(jié)點的鄰接關(guān)系，aij取值0，1或2，當aij=0時，兩節(jié)點不相鄰；當aij=1時，兩節(jié)點為凸邊連接；當aij=2 時，兩節(jié)點為凹邊連接。其中，i，j∈［1，2，…，m］。當矩陣M_P 中某行或某列的值不包括1 時，則由該行或者該列特征面節(jié)點組成的加工特征稱為單一特征，否則稱為相交特征，相交特征由多個單一特征復(fù)合而成。

4 加工特征分離

4.1 特征面點云離散

借助離散器CATCellTessellator，將F_M 容器中的特征面離散為點云，其操作步驟如下。

設(shè)置步長step、弦高seg 及向量夾角Angle，獲取離散器CATCellTessellator的指針對象*p；獲取特征面容器F_M=｛f1，f2，…，fn｝，遍歷容器內(nèi)元素并依次載入離散器，即p->AddFace（fi），i∈［1，n］。每載入一個特征面，運行一次離散器，即p->Run（）；運行之后即得到特征面的離散結(jié)果，共包括八類離散類型，即p->GetFace（Para1，Para2，…，Para8）。獲取關(guān)于離散點CATTessPointIter 的結(jié)果，并根據(jù)該類的成員函數(shù)GetNbPoint（）及GetPointXyz（）分別得到點云的數(shù)量及三維坐標值；將得到的數(shù)據(jù)保存為XML文件，XML又稱可擴展標記語言，可對結(jié)構(gòu)化的文檔信息進行高效處理，是互聯(lián)網(wǎng)中進行信息表示和交換的事實標準［16］。

4.2 基于DBSCAN算法的特征分離

DBSCAN 算法是一種基于點云密度的無監(jiān)督聚類算法，鄰域半徑Eps 及密度閾值MmPts 為DBSCAN 算法中的兩個重要參數(shù)。假設(shè)以某點為圓心，以Eps 值為半徑作鄰域，當鄰域內(nèi)的點數(shù)大于等于MmPts 值時，稱該點為核心點；當鄰域內(nèi)的點數(shù)小于MmPts 值，且該點位于核心點的鄰域內(nèi)時，稱為該點為邊界點；當鄰域內(nèi)不存在點時，稱該點為噪聲點。如圖2，設(shè)Eps＝r，MmPts＝4，則a、c 點為核心點，b點為邊界點，d點為噪聲點。

圖2 DBSCAN聚類示意圖

DBSCAN 算法優(yōu)點在于可在具有噪聲的空間點云數(shù)據(jù)中得到任意形狀的點云簇，本文采用DBSCAN算法對拓撲結(jié)構(gòu)不固定的飛機結(jié)構(gòu)件點云數(shù)據(jù)進行聚類，分離出單一特征與相交特征，其中，相交特征由多個單一特征組合而成。

5 算例驗證

本文開發(fā)平臺為VS2008 與CATIA V5 R21，采用C++編程語言，借助CAA 二次開發(fā)工具，實現(xiàn)對過渡特征的識別和抑制、加工特征與輔助特征的分離以及離散點云計算工作，并基于DBSCAN算法對加工特征中的單一特征與相交特征進行分離，實現(xiàn)算法驗證及界面開發(fā)。如圖3 所示，其中點過渡面6個、邊過渡面23個。

圖3 點過渡面（左）與邊過渡面（右）

對獲得的過渡特征進行抑制，并獲取抑制后模型特征面的點云數(shù)據(jù)，step值設(shè)置為1，共得到8703組點云坐標，輸出至XML文檔。在CAA中，對點云數(shù)據(jù)的可視化需要通過構(gòu)建B-Rep模型的3D臨時顯示曲面來實現(xiàn)，或配置對應(yīng)版本的PCL進行可視化操作，過程較為復(fù)雜。本文通過提取XML 文件中的點云數(shù)據(jù)，選擇Matlab實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)的可視化操作及DBSCAN 算法的實現(xiàn)，分離結(jié)果如圖4 所示。

圖4 單一特征與相交特征

DGCNN 是一種具有旋轉(zhuǎn)魯棒性的點云深度學習網(wǎng)絡(luò)，可對離散后的點云模型進行分類與分割。首先，通過spatial transform 塊將輸入的點云數(shù)據(jù)進行標準化，提高了點云數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)魯棒性，再通過DGCNN 模型架構(gòu)對標準化的點云數(shù)據(jù)進行處理，模型架構(gòu)包括分類模型及分割模型。利用DGCNN網(wǎng)絡(luò)對相交特征點云進行分類與分割，其中單一特征包括四個：方形通孔、圓形通孔、封閉槽和開口槽，而相交特征則由多個孔、槽特征相交而成，分割結(jié)果如圖5所示。

圖5 相交特征分割結(jié)果

6 結(jié)語

在CAD/CAPP/CAM 集成系統(tǒng)中，CAD 系統(tǒng)輸出產(chǎn)品的實體模型或設(shè)計特征，CAPP 系統(tǒng)則需要以產(chǎn)品的加工特征為輸入單元，而飛機結(jié)構(gòu)件具有拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜且不固定的特點，使得系統(tǒng)之間的工藝信息交流與轉(zhuǎn)換變得困難。本文結(jié)合CAA 二次開發(fā)技術(shù)，定義了飛機結(jié)構(gòu)件的加工特征與輔助特征，并對兩者進行剝離；針對加工特征，采用DBSCAN 算法將其分離為單一特征與相交特征，并將分離的點云數(shù)據(jù)帶入DGCNN 網(wǎng)絡(luò)進行分類分割；最后，通過開發(fā)CATIA 插件進行驗證，結(jié)果表明了該方法的有效性。