自特征识别技术发展到今天,逐渐形成了很多种特征识别方法。其中,使用最多的是基于边界匹配的特征识别方法。尽管如此,特征识别技术仍然没有满足当今智能制造领域的迫切需求。零件模型的复杂性与加工工艺的特殊性,使得工艺人员在寻找最通用的特征识别算法过程中不敢有丝毫松懈,本文在基于图的研究方法基础上,结合特征分解和预定义特征库进行特征匹配,识别回转类零件模型中典型的特征类型。论文主要研究工作如下:(1)针对回转类零件属性邻接图的拓扑信息不够充分的问题,通过定义面节点特性,提出特征基面与特征分割面的概念以及加工特征边界分割限定方法,实现对原有属性邻接图进行扩展,为构造扩展属性邻接图奠定基础,为特征的分解提供重要的理论支撑。(2)针对以往基于图的特征识别过程中存在特征分解不够彻底的情况,对传统特征分解方法进行扩展,重点研究回转类零件中凹槽特征与凸起特征的特征分解过程,提出了基于特征基面的分类特征分解算法。该方法能同时支持对正负特征的分解,从而保证特征分解时加工特征的完整性,避免分解过程中出现加工特征的缺失。(3)为实现特征分解后对加工特征的提取,提出一种基于邻接矩阵的简单图同构算法,该算法按照节点的度序列递减的顺序标记节点序号,之后再进行特征的邻接矩阵匹配。此外,通过结合特征启发式规则创建加工特征的知识库,提升了特征匹配的效率。(4)根据上述理论研究基础,在采用基于ACIS和HOOPS库的具有自主知识产权的三维工艺规划平台Inte3D上,研究开发了识别回转类零件加工特征的原型系统。该系统实现了对回转类中典型特征与部分凸起特征的识别。此外,通过建模与分析工程算例对本文的关键内容及算法进行了验证。