[发明专利]基于图谱理论的三维CAD模型双层检索方法

摘要

本发明提出一种基于图谱理论的三维CAD模型双层检索方法，采用双层检索，第一层为“粗”检索，首先依据模型的边界将其分割为一组包含数量较少的、有工程意义的、由一些相互连接的面组成的区域特征集合；依据图谱理论对区域集合进行向量化表征，建立谱向量集合，将模型检索转化为完全二分图的最佳匹配问题，快速缩小相似模型的范围，选出与待检索模型最为相似的前N个模型。第二层为“精”检索，在第一层检索结果的基础上进行，提取检索出的相似模型的面属性编码集合，与待检索模型进行精确匹配。该方法兼顾模型检索的精度和效率，易于实施，适用于三维模型的快速检索。

主权项

1.一种基于图谱理论的三维CAD模型双层检索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对于待检索模型以及模型库中的每个模型，根据三维CAD模型的B‑rep模型信息建立对应的属性邻接图G，G＝{V,E,A,D}；其中V表示节点集合，且对于模型的每个面都有唯一的节点与之对应；E表示边集合，对于模型中相邻两个面都有唯一的连线与之对应；A表示模型的属性信息集合，包括面属性和边属性；D表示每个节点的度；根据属性邻接图中节点的凹凸性以及边的凹凸性，通过合并优化算法对模型进行分割，将模型分割成具有工程语义的局部区域集合；步骤2：通过以下步骤构建双层检索机制，对模型进行快速匹配与检索：步骤2.1：采用图谱理论以向量形式描述每个模型属性邻接图的拓扑结构信息：依据公式计算各区域的拉普拉斯矩阵L；其中u和v表示属性邻接图中的两个节点，d(u)和d(v)分别表示节点u和v的度，l(u,v)表示拉普拉斯矩阵L中的元素；步骤2.2：对每个模型进行向量化表示：计算模型各区域拉普拉斯矩阵L的特征值，并按照降序排列，得到模型分割后各区域的谱向量SpV，其中SpV＝[λ1 λ2 … λm],λ1≥λ2≥…≥λm；以所有模型中最长的区域谱向量为基准，对其他谱向量进行“末位补0”处理；修正后的区域谱向量为SpV'，其中，SpV'＝[λ1,λ2,…,λm,0…0]；将每个三维CAD模型的表示转化为向量集合A，其中，A＝{SpV'1,SpV'2,…,SpV'n}；步骤2.3：将待检索模型与模型库中的每个模型进行粗检索：步骤2.3.1：计算待检索模型P与模型库中某一模型Q的粗差异度：利用公式ωij＝dist(SpV'(Pi),SpV'(Qj))＝||SpV'(Pi)‑SpV'(Qj)||2   (2)计算模型P中的区域i与模型Q中的区域j的差异度，其中SpV'(Pi)表示模型P中区域i的谱向量，SpV'(Qj)表示模型Q中区域j的谱向量；解算出模型P包含的所有区域与模型Q包含的所有区域的最佳匹配对，使得区域对之间的差异度之和最小，从而得到模型P和模型Q的粗差异度Sd(P,Q)；步骤2.3.2：重复步骤2.3.1，得到待检索模型P与模型库中每个模型的粗差异度，得到与待检索模型P粗差异度值最小的前N个模型；步骤2.4：将待检索模型与步骤2.3得到的N个模型进行精检索：步骤2.4.1：对于待检索模型与步骤2.3得到的N个模型，分别提取模型的面编码集合Fcode，Fcode＝{ftype,fcon,fra}；其中ftype表示面的类型，取值范围为[1,5]，表示平面、圆柱面、圆锥面、球面及其他；fcon表示面的凹凸性，取值范围为[1,4]，表示为平面、凸面、凹面及其他；fra表示面的相对面积，由公式计算，其中A_ft表示模型中第t个面的面积，表示模型中所有面的面积之和；步骤2.4.2：计算待检索模型P与步骤2.3得到的N个模型中的某一模型Q的面属性差异度：模型P中第j个面和模型Q中第k个面的属性差异度为：其中表示模型P中第j个面的第a个属性，表示模型Q中第k个面的第a个属性，a的取值范围为[1,3]，分别代表面的类型f_type、面的凹凸性f_con和面的相对面积f_ra；模型P的第j个面和模型Q的第k个面的差异度为：若模型P包含p个面，模型Q包含q个面，则模型P和模型Q的面属性差异度Sf(P,Q)为：步骤2.4.3：利用公式S(P,Q)＝ω1×Sd(P,Q)+ω2×Sf(P,Q)   (7)计算模型P和模型Q的精差异度S(P,Q)，ω1和ω2为权值，ω1≥0,ω2≥0,ω1+ω2＝1；步骤2.5：根据精差异度S(P,Q)从步骤2.3得到的N个模型中确定检索结果。