以规则为基础的模式识别的自动特征识别综述毕设翻译.doc

此文档收集于网络，如有侵权，请联系网站删除以规则为基础的模式识别的自动特征识别综述Bojan Babic，Nenad Nesic Zoran，Miljkovic机械工程学院，贝尔格莱德大学，玛丽16，11120贝尔格莱德35，2006年3月14日在塞尔维亚收到的；于2007年6月19日收到修订后的表格；采纳于2007年9月13日；2007年10月25日可在线浏览摘要： 自动特征识别（AFR）已经为全面的自动化CAPP系统开发提供了最大贡献。本文的目的是审查解决三大AFR问题的各种方法；（i）从CAD模型提取几何图元；（ii）为特征识别定义一个合适的部分；和（iii）特征模式匹配/识别。一种新型的，详细的开发AFR系统的分类已经出台。本文还为几何特征提取方法进行彻底调查，强调STEP标准的应用，并且最终，在AFR以规则为基础的特征模式识别领域的最新研究报告的审查。我们讨论这些方法的潜力和局限性，并强调进一步研究工作的方向。2007Elsevier B.V. 保留所有权利关键词：；自动化的特征识别；B-rep；STEP; 逻辑规则目录. 介绍. 提取几何特征的方法. 自动化特征识别与基于规则的模式识别的方法.模式识别的语法.状态过渡图和自动机模型. 逻辑规则和专家系统. 基于图形的方法. 凸面外壳体积分解方法. 基于单元的体积分解方法.基于提示的方法.组合方案.结论鸣谢参考文献. 引言生成的CAPP系统，一般来说，应该提供两组功能：（）被包含部分制造信息的CAD系统（低级实体定义-顶点，边，等）定义的部分几何的有效的翻译信息对于工艺规划和CAM（高层实体-孔，槽等）是有必要的。（ii）可行的工艺方案的规定（选择的制造工艺，选用工件大小，选择辅助工具，设置规划，选择，初级加工操作的分组和选择，加工系统的选择，操作顺序和操作序列的优化，刀具的选用，切削参数和条件的选择，刀具路径的选择，优质的检查方法的选用，成本分析，工艺方案元素和数控代码生成和验证的优化）说到第一个功能，有三个策略，他们全部基于形状特征的概念，但在形态特征确定方法上是不同的。（1） 基于特征的设计DBF（2） 自动特征识别AFR（3） 互动形式的特征定义。功能性设计需要形式特征库，不容纳分开的功能存在，但使制造业需求分离。产品模型是仅通过使用库的形式特点形成的。自动化的特征识别包括浏览某些部分代表的类型，旨在寻找表征单数形式的特征类型的信息。在这个领域的所有方法都具有一个唯一的目标：以形成一种能够识别任何可能存在的类型的形状特征的算法，无需制造工程师的任何干涉。互动的形式特征定义是一个用户可以选择特定的功能设置的系统。这些功能设置确定了这些功能和系统的识别参数，使用这些说明，不论是直接在零件的CAD模型中，或者在某些从它发展的结构执行自动识别。在本文中，对数个AFR系统进行了讨论。他们都不得不为这些相互关联的任务提供解决方案：（i）从零件的CAD模型提取的几何特征，这对于特征识别的部分表示是很有必要的。边界表示（B-REP）已经被普遍使用; 建设性的立体几何（CSG）的部分代表是比较少见的用法，并且，同样，一些基于部分线框图表示的研究方法已经有报道了。在以B-rep为基础的系统中，这些特征包括顶点，边和部件的面；在以线框图为基础的系统中，这些特征包括顶点和边；并在以CSG为基础的系统中，这些特征包括几何图元，如球体，圆柱体等等；（ii）部分基于B-rep和线框表示的拓扑连接的几何特征的系统特征识别的表示已经形成，然而在基于CSG几何图元的连接系统是通过布尔代数操作的。一定数量的AFR开发系统都是采用直接浏览形状特征提取的部分CAD模型的方法；（iii）为了匹配形态特征，而这些形态特征由于之前的任务被解决而在部分表示中被识别出来，在形式特征库的模式和在先进和基础的系统的情况下，例如，人工神经网络，知识获取新的模式可被制成无法识别的形式特点。在相关的文献中，下列术语已经常被使用：第一和第二课题的解决方案的术语是特征提取；特征识别第二和第三个课题的解决方案的术语，并且经常作为所有课题的解决方案。笔者有一种意见认为第一课题解决过程中的描述的最合适的术语应该是几何特征提取。对于第二个任务形状特征识别，以及用于所述第三任务模式识别，即在1提出的。作者使用术语来描述知识库预定义的生产形式，这在某种程度上和被识别出的形状特征相匹配。 我们可以在众多的文献资源研究、分析和发展AFR方法，如在2-7中找到的。在这篇文章中，已经提供了一种新颖的详细的分类，这种分类已经考虑并采用了许多方法，尤其是对于每三个提到的任务。表1示出了该分类。在下面的文本中，已经对AFR与逻辑规则为基础的模式识别领域的较新的研究成果作出了评论。基于B-REP部分表示的方法被特别强调，因为以CSG为基础的方法都没有给出有效的结果，这些原因都被Subrahmanyam和Wozny4彻底描述。. 提取几何特征的方法从零件的CAD模型提取几何特征的方法可以分为外部提取和内部提取8。表格1AFR的分类方法提取形状特征 模式识别提取几何特征 识别形状特征. 外部提取方法 1.语法模式识别 逻辑规则 . 内部提取方法 2.状态转换图和自动控制 3.逻辑（IF-THEN）规则和专家系统 4.以图形为基础的方法 5.凸包体积分解 6.基于单元的体积分解 7.基于提示的方法 8.混合方法 人工神经网络. 以图形为基础的方法. 工作面编码. 轮廓线语法方法. 体积分解使用API(应用程序接口)的内部方法的设计可以理解为是软件的一部分，即为了访问拓扑和几何有关的部分信息。如果使用外部方法，零件的CAD模型是从软件输出，而这个软件是以ASCII文件（STEP，IGES，ACIS等）的格式输出的。然后该文件被翻译（使用接口程序写成的Prolog，C +或其他一些程序语言）成适合形状特征提取的零件。尽管有许多基于已经在这里提到的其他无关的数据格式的使用的研究成果，在本文中一个特别关注是STEP，他包括了所有以前的格式的优点。 STEP格式已经被指定通过一系列ISO10303标准。这些标准的目的是提供有关产品的详细信息，以及为所有参与产品生命周期的系统，包括设计，制造，依赖，维护和拆除之间交换的产品数据中性的机制。STEP能够描述零件的几何，拓扑，宽度，与其它部件以适应装配。为了这些目的，STEP是使用正式的规范语言EXPRESS（10，ISO，10303-11），以保证零件的精密性和一致性并有利于模型的发展。当涉及到数据交换，利用标准的ISO，10303（部分21）10中定义的方法，将EXPRESS规范转化为中性ASCII文件。对于每一个应用领域，STEP定义特定的应用程序协议，应用程序描述了范围、用于交换或存档的信息、测试方法和和实施应用的用户指南。这样做的目的是形成一个集成的产品信息数据库，所有参加产品生命周期的受试者可以访问。使用加工特征的工艺规划应用协议是由ISO，10303-224标准（AP224）10定义的。它包含所有的制造所需的零件的信息，包括材料，部件的几何形状，尺寸和公差。在AP224的产品定义包含形状表示以及加工特征的定义。该定义还包含加工前的材料，这对有效的工艺方案的生产实施是非常重要的。STEP标准的应用出现在所有的工业领域。说到的CAx应用程序，所有重要的CAD软件包（例如的Pro / ENGINEER，CATIA的Unigraphics，I-DEAS等）已经将CAD-STEP接口11开发和商业化。一个基于CAPP系统的通用STEP的例子是GPPE（衍生的工艺规划环境），他是在SCRA（南卡罗琳研究机构）开发的。它实现了一个名为快速采集制造零件（RAMP）的技术，他是基于被AP224定义的制造特征的应用。在发达CAPP系统中应用STEP的例子不胜枚举。其中之一是形态特征提取的系统，他是在Bhandarkar and Nagi 11 (Fig. 1)被提出的。在系统中输入的是STEP ASCII文件，而这文件是从用某些支持STEP接口软件设计的零件的模型导出的，然后他是通过一个由C +编写的程序浏览的，这个程序和数据库中的ASCII文件的结构相匹配，而这个数据库是用相应的特定零件的标准开发的。如果在ASCII文件中的结构中，都以在数据库中的模式被发现，它将会被转换为通过AP224定义的适当实体。另一个将AP224用于AFR的有趣的例子在12中描述。该系统由一个基于外部的知识的基础上的专家系统组成的，可以很容易地更新和调整到不同的技术应用。知识是通过使用由StepTools公司开发的ST-开发图形工具采集的，这是用来使STEP ASCII文件提供的信息可视化。系统输出NC代码、工艺规程的格式为*.RTF和*.xml。一些为几何尺寸和公差提取开发的算法的例子已经在13中给出，这些算法当然包含了特定形态特征，并且还有它们的交点的情况。STEP中性格式文件也可以在基于特征的设计系统中实现，但是我们有形状特征的转换，所以不能提取。3基于规则模式识别来实现自动特征识别的方法基于规则模式识别来实现自动特征识别的方法应用了一个共同的基本原则: 部分表示识别的结构,形成了运用表1中给出的方法,使用if - then规则和知识库的一些模式匹配。至关重要的是,这些规则提供了独特的形式功能定义:知识库中一定不存在一种独特的定义的两种形式,或多个定义的一种形式。如果正确地设置,这些系统将提供准确的形式特征识别。这些系统的主要缺点是缺乏知识获取机制,提取的形成特征不能与知识库的任何模式相匹配，这将成了一个严重的问题。有许多系统,使用逻辑开发制造模式识别的方法,从另一个不同的模型的部分表示形式特征进行识别:(1)语法模式识别;(2)状态转换图和自动控制;(3)逻辑规则（if - then）和专家系统;(4)基于图形的方法;(5)凸壳体积分解;(6)单元基体积分解;(7)hint-based方法;(8)混合方法。3.1。语法模式识别在语法模式识别方法中,这部分的模型是用语义原语写的一些描述语言。一组语法,包括一些规则,定义了一个特定的模式。然后使用分析输入句子的语法解析器应用语法部分描述(实体连接形成一个部分)。如果语法符合,那么描述可以分类为相应的类的形式(模式)。模式识别有三个组件，图22。输入字符串代表语义未知语法。如果语法可以归类为一组预定义形式(模式)，形成的语义会被识别。分类是通过形式语法查找完成的。模式语法也是使用语法定义的。句法模式识别要求定义形式原语,同时,提供适用于语法分析(字符串)部分描述的设计模型的自动翻译。这由基普里亚努6引入最早的AFR概念。这种方法更多,更成功地实现了2 D形式特征识别。如果用于3 D特征识别，它需要预先翻译成2 D部分模型。 这些系统之一呈现在15。该系统特别有趣,因为它用一个线框部分表示模型,从AutoCAD *.DXF文件导入。这是为棱柱部分开发的,句法模式识别的案例在实践中不会经常遇到。平行六面体的六个边界平面的线框模型(3D）被翻译成顶点边缘图(2D)。该系统提供了识别若干形式的特性:孔,台阶,槽和突出正交边界的面。孔是一个基本的特征,其他形式都由它得到:台阶是没有两个面的孔,槽是没有一个面的孔,突出正交边界的面是槽和台阶的组合生产的。在扩展,图翻译成形状原语的字符串,使用图3方法所示,然后用字符串匹配知识库中的模式。最近的一个技术,可能包括在语法模式识别的方法是所谓的边缘边界分类(EBC),由伊斯梅尔巴克和朱瑞在一系列的论文(2002 - 2005)中提出。它认为使用固体模型可寻址空间信息,可以识别的固体和一个边界实体的无效边。每个边缘循环识别B-rep模型的一部分,一个EBC模式由一组测试点进行分类的结果形成(靠近边缘，形成循环)实体模型的引用。根据这些测试点符合固体或外层空间,它们将被编码,这些循环中每个代码的字符串形成可用于形式识别特征的模式。这种方法可以运用在识别一些在2 D数控机床生产部分的特征:凹处、槽和台阶组成的平面和/或半圆柱形的面16,圆柱和截锥形特征,无论是棱镜和旋转部件17。这项技术的优势在于，在实践生产中，它除了那些主要面临的影响不会受到几何和拓扑变化影响。这意味着不需要后续处理,甚至在交互特征上也不需要。它的缺点在于形成特征识别复杂的预处理:所有相关几何和拓扑数据的提取,报告适合EBC算法使用的的格式,建立可寻址空间信息和EBC模式创建。 语法模式识别的主要缺点在其应用领域,局限于二维柱状部分,有旋转特征的旋转部分和轴对称旋转零件的体积。这种技术在非轴对称三维零件或非回转类零件车削特征系统中的应用不是很成功,主要是由于纯语法表示的限制。3.2状态转换图和自动控制第一个状态转换图并自动为AFR开发CIMS/ PRO CAPP系统的应用程序，并，是1979年在K. Iwata 2,3 教授的监督下开发出来的。 状态转换图和自动控制和自由语法很相似。如果状态被非终止取代，并且随着终止符号的输入，则可以写语法。零件模型是通过空间扫描形成的。对于回转类零件，零件轮廓扫描是绕其轴线旋转，而对于箱体类零件，零件轮廓扫描是对其某个方向的面的扫描。棱柱零件的AFR CIMS/ PRO表示是表示在A4纸上。一个旋转部件的零件族分类的这种方法实施例（一个复杂的部分，对于复杂的部分语法和语法自动成组技术）是在图4B说明。 3.3逻辑规则和专家系统 亨德森和安德森19提出的这种逻辑方法。一套生产规则，就像C1，C2，C3。CN那样定义形式特征，提供AFR模式。如果满足由一些模式预先设定的条件（C1，C2，C3），则与他们一致的零件的结构被认为是相应的形状特征A。所有在本文的第三章描述的系统实现一个典型模式识别的逻辑方法。在此第3.3节中描述的系统具体是实现提取几何信息的逻辑方法。在这些系统中，没有特定的零件表示需要被几何特征提取定义，同样也适用于所有其它方法。 一个这样的系统的示于9,20。零件的模型是从IGES（图5a）三维实体建模得到的。然后，使用一个实用程序，IGES数据被转换为Prolog。识别过程的第一阶段是提取面和基面，（基面是一个至少有一个相邻的特征凹面的特征面）。然后，测定边界面（图5b）。特征匹配（除了孔）的主要标准形式是数量和边界面的类型。为了满足相同基本条件的面，在附加款中作出了介绍。该系统可识别的特征是槽，盲槽，台阶，拐角台阶，孔，盲孔，锪孔。还有一个非常类似的系统，同时将逻辑规则应用于一组从中性IGES文件中获得的数据，旨在为了棱柱形零件CAPP开发，而这个系统是由Bouzakis和Andreadis21开发的。 下一个应用逻辑方法的实例在22给出了。CSG的零件表示（在研究中较少实践）用于几何特征提取，特征提取是通过使用Visual Basic编写的一个程序浏览SolidWorks应用程序协议接口的*.txt文件，几何特征识别是通过将提取的形状与Oracle数据库的模式匹配而进行的。该系统是为识别棱柱形零件多种形状而设计的，但它不能够识别交叉形式的特征。公认的形式随后用于自动化的过程计划生成。作为一种语法方法的概括，基于规则的方法，已被证明是更为强大并且可以比语法方法处理更多种类的零件。模棱两可的表示和预定义的各种功能需要的规则，使以规则为基础的系统负担过重，缺乏弹性。3.4.基于图形的方法以图表为基础的方法是乔希在19872开发的，目的在于形成一个零件表示，其中包括一个拓扑的信息和零件的一些几何信息。他的设想归功于邻接图-AAG零件（一些实体建模工具）的B-REP模型被转化。AAG是一个图，其中每个弧设为属性0，如果它的节点具有一个凹邻接关系，则设为1，如果他们有凸起的邻接关系，图6a和b。形状特征代表零件AAG和形状特征识别的子图，子图可以与来自数据库的图案相匹配。子图是通过使用逻辑规则进行分析，被称为识别器。这种方法被称为子图同构，并且浏览AAG结构需要一个长期计算过程。另一种方法是图划分/图同构7。特征提取是通过解析AAG中具有所有相邻面凸节点进行（所有弧相交的地方设为属性1），图6C。原本的AAG，有两个主要缺点：应用的可能性很小，多面体（没有弯曲面的多面体）并且不可以提取边界面特征，但只能用于基本面的应用。提取这些只有两个面（如圆柱状突起的顶表面），其相接的连接面，或具有2以上的表面相连接（筒状突起包络）的问题已经由Gavankar和Henderson23研究，并通过使用特殊的算法解决了。该AAG的缺点可以通过多属性邻接图的理念-MAAG被显著改善，其中分配更精确不伦不类邻接关系（例如，如果平面和曲面进行凸角（2708则属性是属性）2）。如果MAAG表示一个矩阵，那么这样的系统被称为多属性邻接矩阵-MAAM。识别过程是在邻接矩阵方案下执行的，这是预先确定每个基本形式方案。 许多通过MAAG实施设计的系统中的一个是由Venuvinod和黄24提出的。这AFR系统特别之处是以下几点：零件的B-REP，其元素从CAD模型中提取的，是用所谓的EWEDS数据结构形成的。 Baumgart在1974年24提出了EWEDS（增强翼形边缘数据结构）的增强版本，图7A。WEDS是边缘类的数据结构，它提供了用一种显式方式提供对象的面，边和顶点的信息。指针每次将每个标记面和他的边界面连接起来。同样，有一个指向它的每一个边界顶点（起点和终点）。每一个边正好出现在两个面的交界处，一次在顺时针方向和一次沿对象外部逆时针的方向。在一个新的EWEDS水平添加一个新的数据，涉及边，面和顶点的附加信息。在这些数据中，有利于识别的过程中，涉及到每个面的最重要的信息与相邻面的凸/凹角的类型。 在新的研究中，Venuvinod，黄及元朗通过MAAM理念25实验，为形状的模式识别寻求“更少的专家系统和多算法”的方法。他们为EWEDS B-REP认定所谓的原始模板功能的描述发明了详细的编码系统。这些功能，其中由定义不能以合理的方式进一步分解的部分，用于识别特征的关系。该过程的结果与含在第一级上的功能关系，原始模板的功能和它们的变化的部分的多层表示第二级，在第三级的面-边MAAG，第五级的EWEDS B-REP结构和第二级的CAD文件。这种结构为更高层次的CAPP特定领域提供了的机会（第一级和第二级），在较低级别相同的几何推理的基础上，从而为每个CAPP域避免了不必要的几何分析的重复。在26的作者通过GCAPPSS系统给出了基于图形的特征识别实现的betokening例子，旨在为并行工程。基于图形的AFR系统一直有交互功能的问题。Marefat和卡什亚普27是第一个尝试通过在零件的图形表示（其代表在两个或多个特征进行交互而消失的面之间的边，图8）中恢复节点之间缺少的弧线来解决这个问题。然而，这种方法常常由于不确定性原因28导致缺少弧的错误设置。而特征交互，不确定性发展为与在这些相互作用特征的拓扑和几何相关联的图案的非唯一性的结果。各种技术已经被开发以研究几何和拓扑证据，其中如果正确使用，可导致特征的不确定性问题的解决并且可以完成特征识别。为处理不确定性问题的两个通用技术和寻找失踪弧的确切集合经常在基于图形的AFR系统中应用：DempsterShafer 理论27,28和贝叶斯概率规则29。在Dempster-Shafer理论中，使用相结合的Dempster规则积累两者的几何和拓扑证据从而获得一组可能的缺失环节，缺少的环节正是从这些可能缺失的环节中识别出来的。这种方法受到计算效率低下的影响，因为它不能同时恢复多个缺少的环节。Ji和Marefat29使用贝叶斯网络扩大了原有算法27从而恢复缺少的弧。这些组合的证据，其由不同的抽象级别的几何关系和拓扑组合而成的，合并以形成一组正确的虚拟链接。这些链接都被扩充以表示对象，使得所得到的超图可以被划分，以获得该对象的特征的空腔曲线图。分层信念网络是在以潜在的虚拟链路存在的假设下建设的，其中，可以通过对不同的假设支持的量影响了信念网络。这种方法能够同时恢复所有丢失的链接和识别改进的识别准确率更复杂的交互功能。然而，它不能完全解决问题。并不是所有的图形为基础的方法都是基于面-边图形的。 Qamhiyah等人30提出了基于环邻接超图的特征提取技术，并专注于获得平面的广义特征。应用这领域的局限是该技术的主要缺点。黄与叶恺提出的系统31专注于所谓的高级别的功能，如stepped，compound和array的特征（图9）。一个功能关系图被用来在用户特定的高级功能模式中组织原始功能。在这样的方式中，至少这些类别的交互特征可被识别，但它需要大量的用户干预，从而减少此特征识别系统的自动化水平。Di Stefano等人32提出了一种基于面邻接的多图形系统，精确地捕获所有那些对零件的制造性重要的特性。例如，该系统可以管理那些不一定是相邻的属性的面之间的相互关系：垂直并行度，同轴度和垂直度。节点和的曲线图的弧的属性被布置，以获得一个唯一的表示，所谓具有广泛工程数据的取向语义识别需要的中间模型。语义结构是基于语义的理念形成的：这意味着该系统可以管理和识别在与此有关的某种加工上下文的几何模型的最小元素。这个系统可以直接从几何模型捕获大量程序的知识，但它取决于人为干预。作者自己提出了将特征识别系统与几何建模系统整合起来，可能是所提出的语义识别方法的改进，特别是在相互作用的功能的结构域，但它甚至会从AFR到设计-by-功能的方法进一步拖动该系统。所有的基于图形的方法需要大量的预处理，以构建表示每个零件和每个原始的应用和在仅多面体份进行处理的图形。即使当它们能成功识别，但不保证该识别功能将被证明适用于制造业上，即，它们将适合于使用于先进的CAPP系统。然而，该基于图形的方法不能有效地解决的主要问题是交互功能的问题。这个缺点可以通过使用各种几何推理的技术来部分地减少。另一种方法是，丰富特征库与尽可能多的交互功能，因为它们是可能的，将它们视为单一功能。这种方法需要大量的计算时间，用于搜索和模式匹配和不给该问题的普遍和完整的解决方案，因为在与上一个功能将发生其中不包括在现有的功能库。从所有这些以图形为基础的方法引起了较大的替代方法，例如体积和hintbased调查，来处理互动特征。基于图形的方法在新兴的方法中使用，其中使用人工智能技术进行模式匹配（AFR系统的第三个任务），办法是因为它们的灵活性和知识获取的能力，可用于实时扩展形式特征库中。3.5.凸包体积分解方法凸包和基于单元的分解是基于将输入模型分解成一组中间量和操作量，以产生特征的两种方法;许多研究人员经常给他们一个独特的名字：体积分解方法（5,6,33,7;等等）。1980年，Kyprianou给出了凸壳方法的原始方法6，但它是Woo于1982年5发起实施的。多面体凸壳是确定的，被周围的零件限制。在该部分和它的凸包之间体积的差被定义为体积的交替总和（ASV）。Kim34提供了融合的方法，启动补救分区程序 - ASV与分区（ASVP），从那时起，他和他的同事（Wang, Waco, Menon, Pariente等）努力为这种方法的实现提供成功的算法。起初，这种方法更成功地得到应用到多面体零件中，由于弯曲对象凸包计算的复杂性。包括该方法的发展过程中所出现的其他问题：如何将交替量转变为零件的形状。Kim的方法中，经过若干修改之后，提出了为了解决上述问题的方法，该方法 由多个步骤组成68：1. 提取的圆柱形孔特征-已经为提取孔（圆柱表面的至少在沿其轴线的一个位置封闭）提供了一种算法，图1中所示。图10A，这是不是原来的工作的一部分;2. 笼形和圆柱形的多面体抽象面 - 另一种算法已被提供用于鉴定圆柱形表面（除了只用一个恒定的半径的孔），图10B;3. ASVP分解，图.10C，改编自35。多面体的凸包是包含该多面体的最小凸点集。凸包不同的是凸壳和多面体之间的正规化设置差异。分解被递归施加到凸壳差，直到它变成凸形，所述分解终止;4.形状特征分解，10D。这一步骤的目的是，以将分解的组分组合成零件的形状的高级别成分。5.转换为加工特征 - 一个positive-to-negative转换应用于分解量的积极成分转换为去除量提供有关加工表面，加工和测序信息负面特征。在这个步骤中几何推理是针对特定的制造工艺不同，正如它呈现在36。在得到一个不令人满意的结果的情况下，备选的加工体可以通过消极特征聚合的方法获得。把以前的步骤与库存成分的加工特征提取结合起来，然后就可以得到机加工零件的积极特征。6.重新安装圆筒和混合信息 - 共混物被恢复到一个特征，如果它存在的面这是该功能的所有部件之间的功能;多种功能之间的其他共混物为相应的隐含关系存储这些功能的面。本系统中，在对几个制造领域的一组各零件（如车铣复合加工或铸造件加工）进行的测试中，产生可喜的成果，文献68提出。然而，该系统可以只处理多面体的功能和圆柱的特点，他们在主方向进行交互，以恒定半径的混合物。有可能产生不令人满意的和别扭的结果的一些其它的缺点。所述ASVP分解完全与特征识别分离，并且不被识别特定类型的特征的目标所指导。在该方法的步骤4中描述相结合的方法往往不能产生可识别的特征。在步骤5中获得的消极部分（加工形式）应始终是凸的。用于聚集原始组分提出的条件不提供该问题的通用解决方案。很多研究团队在AFR系统中用这种做法来做特征识别。ASVP实施的示例已在8进行了描述。Miao等，除了基本形式，形式与功能的自由形式的还面临着与他们可能在2.5和3轴加工中心生产的限制。使用外部方式进行的几何信息（元）提取 - 中性STEP或IGES数据文件是通过B-REP从零件的CAD模型输出的。在ASVP面获得无论是stock（SS）的零件的不同的属性，或者他们在制造业（IS）的一些中间阶段出现。一般组的形式，已作为SS，MS和IS的一个独特的组合被定义为特征的生成属性。独立的形式是直接通过模式匹配确认，而互动的形式已先行沿凹边循环解析。系统说明已经在图11A给出了。一个类似的系统已经由Dong和Vijayan70开发。系统使用一个名为面 - 凹边的原始技术从CAD模型提取特征。在这种方法中，可拆卸的物体（从坯料除去多余的材料以生产出成品部分）被表示为一组在一个单一的工具路径除去基本制造特征。有许多可以将整体材料分割成可加工的材料的可替代方案，这些可加工的材料是使用数学优化方案选择的。几何特征和AFR的零件信息的提取是通过零件和它的坯的图形比较进行的。模式匹配过程是基于if - then规则。该系统的说明已在图11B.给出。 1990年，wang开发反向增长方式33，目的是形成一个对交叉形状特征问题更有效的治疗方法，可以被认为是特别复杂的形式或成套的琐碎形式。这种方法通过Nagaraj和Gurumoorthy33开发的系统实施的，也是基于预定义的制造特征。空腔体，关于该零件的最远外表面，被定义，并且在一个重复过程中，充满了预定义的制造原语（长方体，楔形，缸等）。这些原语随后用于CSG树形成，在其结构中，他们可进一步被改组以更好地适应所选择的坯的尺寸。这种方法在设想预制坯方面是特别的。该系统的说明已在图 11C.给出。3.6.基于单元的体积分解方法在基于单元的（或单元）分解方法的所有实例中，基本方法是相同的，并包括三个步骤：（1）整体的可移除量可以作为坯和成品部件之间的不同而被识别;（2）然后可以通过将扩展边界面形成切削面（单元分解）将零件分解到单元体积;（3）具有共同的面或共面的面全部单元体被合并以获得可在单一的刀具路径（单元组成）去除的最大单元。这是很容易注意到表征该方法的基本问题：即使是在一个简单的零件的情况下，多个在步骤（2）中创建的单元可以是非常巨大的，从而可能在步骤（3）导致大量的特征的解释。此问题，被描述为局部几何的全局效应6，在单元分解步骤中产生，其通过整个零件延伸与增量的面相关联系，在到达的区域中，其中加工特征将不能以一个合理的加工顺序扩展。其结果是，大量不必要的单元被创建和基于单元的方法被用来处理这些问题，因为它们可以产生加工特征的多种解释。尽管它没有他最初的想法，樱井和他的同时是这种方法的主要贡献者。在早期他的系统37版本中，他建议将所有的多种解释进行归纳，然后通过图模式匹配来识别。这个系统为具有平面表面和只有有限数量的凸弧形面的零件设计的。大量的单元可能组合（直到n！）导致了大量的时间耗费和其复杂性，也并不是所有的从一个加工点（图12）表述是合理的。在后面的工作中38，他给出详细和非常有效的分解过程算法，也提出了几种启发式规则来解决不合理的结构的问题的算法，这也是基于用于中间凸面体加工的简单形状的铣刀。在39，樱井和Dave提出了另一种算法，不同以前的方法，可以让凹面体，与所有类型的曲面构成的用于对象的单元的方法的应用延伸，但没有完全消除复杂的功能问题。在最近的研究中，Woo和樱井40提出，以减少计算疲劳和改进的基于细胞的方法的适用性的算法的复杂零件的可扩展性的发展。-体积以递归方式等分成较小体积，直到每一个部分有至多16个面。等分面被用来把零件的部分划分为有两个有相似数量面的零件。每个零件然后重被构为最大的部分，并且不包含在一个在另一个部分。然后，一个最大部分的最小非冗余组的研究被提出来。每个零件被检查是否能在3轴加工中心用单次操作来制造，如果是这样，它被认为是一个最大的特征，如果不是，它将被进一步分解。这种方法是在大多数现实世界的零件（当代制造业中，2和3轴加工中心是最多的）中是非常有用的，但超出此限制不适用。另外Woo41为了进一步改善这种方法作出了努力。他研究了局部几何形状的全局效应的问题，为局部面延伸开发算法，而局部面延伸只在凹边缘延伸，从而降低10倍以上的计算复杂度。进一步简化是在单元组合的阶段进行的，通过使用单元种子进行单元收集（它总是存在的最大部分），显著减少可能的解释数量。这种方法的缺点是从原来的方法40继承的，它也受具有凹边缘特征的对象的限制。基于单元的分解方法的应用还有一个例子是曾雅妮和乔希5开发的一个系统，这个系统可使用例如AFR的所谓磨回转零件进行说明。输入的几何信息（B-REP）是ACIS固体建模应用程序协议接口处理后的*.txt文件。在该方法中前两个步骤类似于 Sakurai的方法。在组合阶段，特征量是通过相邻的边界面的方向上扫描一个边界面形成的。方向取决于预定义类型加工操作：旋转（转动）或棱柱形（研磨）。该方法还有一个额外的步骤，不同于棱柱和旋转的结构相区别开来。为了棱形结构单元的AAG表示被制成和模式匹配的执行，而对于旋转结构语法模式识别执行（图13）。此方法扩展了基于单元的方法的超过2轴加工的零件的应用，但并不适用于偏心，不对称和复杂的弯曲的配置文件。这种方法的另一个主要缺点是模式识别的冗余性-一些特征可既识别为圆柱形和棱柱，这主要取决于扫描的方向。最近的一项研究，比AFR有更广泛的应用领域，开辟了基于单元分解的新的视角。一个为整体产品开发42的多视图特征造型系统，他具有实用的解决方案（SPIFF建模系统）已经被代尔夫特理工大学以Willem Bronsvoort为首的一个研究小组开发出来。它的核心是语法单元模型，一个集成了所有特征模型43的功能的非流形几何模型。它代表的几何形状是一组任意形状的不几何重叠的单元体积。每个单元包含与它重叠的每个特征的信息，并且每一个单元表面上包含与它重叠的特征面的信息。一个单元还包含是否表示材料或空隙和单元面两侧是否有材料，或只有一个侧面（特征边界单元）。所有这些信息都存储在为每个单元和单元面准备的“雇主列表;它指示每个视图的特征和特征面。单元的性质是由在该视图中它们44之间与单元重叠的特征，在所有建模操作中，特征语义被非常好地定义和维护。术语特征在其发展阶段被特地用于表示不同型号的产品。单元表示被设计为可替代传统的B-rep的模型（也许甚至更有价值的，就像在45显示的那样），因为它是和之前无关的（独立于特征创建的顺序），它可以存储一些附加的特征信息，包括一些不属于所述对象边界的面。这样定义的模型，采用基于约束求解的几何推理，可在特定的特征模型被转换以在不同的产品开发阶段使用：理论阶段，装配阶段，零件的细节和制造计划，并和后来的特征识别。特征识别算法分为四个阶段42：形状识别，参数确定，特征提取和特征识别。这种方法，由于在产品开发的不同阶段和特征定义的相异性的一致性，可以解决先前基于细胞的AFR方法的应用（计算复杂性）问题，但由于基于现代建模的B-REP参数，它会得到更大的普及，直到商用单元建模的出现。3.7.基于提示的方法基于提示的方法已被开发以解决形状特征的任意相互作用的问题，并提出了一个逻辑方法和-体积组合的方法或基于图形的方法。关于所设想的零件的拓扑，几何和启发式信息被用作特定形状特征的存在。最大体积特征然后被构建以测试其有效性。该方法是由Vandenbrande和Requicha46提出的，在一个叫做面向对象特征查找器（OOFF）系统，这个系统是专门用来处理交叉的特征的，由于外观类型的不同，基于面、边和顶点等不适合于大多数的实际问题的确切模式，这个系统已经开发了许多方法。笔者所定义的precence rule“，这表示一个产生了一些特征的加工操作应该在零件边界都留下了痕迹，即使该特征与另一个特征交叉。这促使了在该领域的一些其他相关的研究员47给这种方法起了一个名称：trace-based。对于任何特征，一个最小的特征边界的不可缺少的部分可能是定义，其中，当在标称零件的几何形状被发现，可能为该特征的潜在存在提供了线索。在更近期的研究48中，该系统进行了改进，如直接的用户输入，公差和属性，和设计特性。该系统已更名为IF2（集成增量功能查找），以反映其将按功能设计和自动特征识别相结合的能力。和OOFF相反，在耗时和繁杂的计算过程中，IF2使用启发式算法来生成一个只针对用户需求的方案。最新版本的IF2系统49有只通过刀具数据库识别制造特征的功能，以使整体CAPP系统的测序过程更加容易。许多其他研究人员都致力于研究提升这类特征识别完整性的方法，同时也包含如何提升算法的效率，提示额外用处的信息。Meeran50给出了这种系统的一个例子 。该系统的重点是零件正投影和等角投影的形状特征识别，不能从自动化视觉检测系统的输入获得其暗纹。输入到该系统的是工程制图投影的图形表示。这表示是第一次通过配置文件检索，在正交视图确定二维轮廓，然后它通过特征完成阶段，这个阶段是它与这些二维轮廓建立相关联的联系。如果这些特征不能仅使用正交视图建立，要轴测图一起才行。该方法使用所谓的分而解释策略：而不是整个附图的详尽分析，使用从等距视图分析得到的提示信息将该系统在图纸上划分为几个部分。McCormack和 Ibrahim 51在他们的研究中提出了MAAM概念，采用提取外部几何信息的方法（中性数据格式，IGES和STEP，或*.DXF），并用简单的模式，和该零件检测到的特征的多种解释相匹配。Sommerville，Clark和Corney引入了一个有趣的新颖的方法来从实体模型提取提示，根据一个源自人类观察者的眼睛光线的概念。从该观点出发，射线发出并与实体模型的不同表面的交点从而确定各种类型的特征。该技术，也被称为以观察者为中心的方法可以成功地识别不同类型的正交特性，使用了在CT（计算机断层）医学扫描仪应用的同样的原理。该算法，在52详细介绍了，他有几个缺点，正如作者自己指出的：大量含有很多重复值的提示，如果被选择的集合的视点不足，小的特性可能由线索生成过程中被遗漏，并发现特征的边界面的过程在像圆环这类特征的情况下得到不好的结果。3.8.混合的方法Gao和Shah 53在他们的论文中，里面有一个从AAG开发的不同类型的图相关的定义和术语的一个广泛的综述，提出了一个将传统的基于图形的识别与基于提示的识别相结合的方法。作者们接受了Marefat和Kashyap27提出的虚拟链路（即一种边，不包含在零件的B-REP，而是作为特征相互作用的结果。）的概念，并用它们的属性去扩展属性邻接图（EAAG ）。他们的算法使用预定义特征库（台阶，盲台阶，槽，倒角等）和复合特征库，其他特征可通过一组启发式规则被形成。每个特征都是通过其（EAAG）和其他数据（特征参数，获得方向，障碍物面等）来定义。子图组件，称为最小条件的子图（MCSG），从零件EAAG中产生，并用作特征提示。在使用广泛的几何推理进一步处理后，MCSGs通过恢复他们丢失的链接被以一个可识别的形式完成。此系统中，当应用到具有平面和圆柱面的零件，已被证明能够识别两个不相交的（分离的）和交互特征，并为每组的交互特征提供不同的解释。然而，这一类特征的局限性只是提出了一个显著的缺点。一个研究小组（Corney, Clark, Little, Tuttle）他们来自Heriot-Watt大学，苏格兰，英国，花了数年时间开发一个特征识别系统，被称为特征查找54，他们有一个基于图形搜索的算法。首先，该算法已经能够解释的多面体单面部件的几何形状，但是，它后来55,56被扩展成可以处理要求一个以上加工方向的多面组件，如由圆柱面界定的凹凸面（以及平坦面）和开放特征如槽。FeatureFinder的最新版本已经能够识别在各种机械零部件的各种特征。该系统已被设计为可以在固体加工包装中使用，并可以从指定的刀具接近方向识别特征。在四个不同的步骤，该算法产生一组制造特征的实体，其中每一个实体代表被制造操作除去的材料。第一步表示通过一个工艺方案选择的工具方法（方案）。其次，生成一个横跨构件的每一个垂直面的路径的闭链（“垂直”面是一个位于一个与逼近方向平行的平面）。然后，对于每个加工方向，路径被连接以形成表示2D特征体的二维轮廓的封闭循环。在最后的步骤中，用户交互再次被用来选择哪个周期将被用于创建特征量。一旦有效的周期产生，二维轮廓被扫描到由用户手动定义循环的高度。只有平面实体可以被认为是为实体构造而扫描的并且草稿也许会阻止其成功应用。对于多面组件，用户必须在给定方向中观察哪个是合适的路径（可见）。 人工干预，要求提供该工具方法的方向，周期选择和可视性的信息，应该被认为是一个主要的缺点，因为它降低了特征识别过程的自动化水平;但它也可以被认为是一个优点，因为在这样的方式下确定的实体共享一组共同行动，这在工艺设计的后续阶段是有用的，如测序制造操作。虽然主要是基于图形的，在本次审查的这种方法被分类为是混合的方法，因为它的由辅助工具驱动的多步推理特征和实体结构，这是实体方法的属性，人为干预，这被以痕迹为基础的方法所广泛推广。Ye等57提出了基于面部边缘EAAG的AFR系统，旨在从模制零件的平面，二次和自由曲面识别出分离的和相互作用的底切特征。它需要把面特性和分型线作为表示切削层的痕迹。为了处理自由曲面的面属性，一个凸包算法已经研制成功。这个系统被一套广泛用于痕迹形成的规则所支持，并已被证明是成功地应用在这种有限的区域。开发出更多通用系统的尝试，目前已发表在58。这种方法为特征痕迹使用一个AAG ，他被分解以限制和组织搜索空间。痕迹，以子图的形式，都是从被分解的图组件提取出来的。它们指示的特征是否是2.5D，或3D。为了降低产品模型复杂度，并且能同时提取特征，删除现有的一个2.5D特征边界的方法被提出。该痕迹是以图表的形式被提取的，但该特征是以三个几何算法完成的（是基于2.5D特征和3D实体的算法）。该基础建成和资料完成算法为特征生成最大实体，而3D实体生成算法提取零件的3D部分。该混合系统，除了基于图形和痕迹的组合，增加了实体分量，完成了特征的几何形状，而不是在丢失的链接的恢复过程中完成图形组件。作者们描述了成功应用于NIST的设计资源库几个测试零件的例子，但基于痕迹的任何其他系统，这也需要用户干预并且似乎是冗长的。有几个混合AFR系统的例子，他把基于图形的方法和凸形轮廓立体分解的特性相结合起来。其中之一是在59中描述的系统，它采用改进的归属邻接图（AAG），以促进分离或相互作用消极特征的表示和识别。AAG的修改，是通过把“参考面”（在凸包概念的基础上确定的）加入AAG进行的，在特征检测与识别的过程中提供更多的线索。两种一般特征类型，即凹陷和突起的特征，是由参考面确定的。其基本特征，如插槽，孔被修改过的AAG（被作者称为RAAG）表示，并且其他任然无法被识别的特征被认为是交叉特征。特征识别，也是基于虚拟链路的概念，是通过重建必要的边界面启用的，而这些边界面可能由于交互特征而丢失。特征的提取是通过将所识别的特征的空腔体加到零件的原始体而简化的。这个系统展示了一个处理交互特征的显著能力，但只能处理那些特征库中预定义的特征。这就是为什么它需要它的模式识别功能的重新设计（AFR的第三个任务），并转移对人工智能技术的使用。另一个基于图形的和凸包的混合方法的例子是一个由Sundararajan和Wright 60开发的一个系统。它引入了所谓的open-edge的理念，以促进特征邻接的信息。该系统能够处理棱柱零件，甚至一些不规则形状的特征，但只有那些可沿坐标轴的六个基本方向加工的特征。不规则形状的特征被定义类似于2.5D特征例如平面轮廓，但用来代替一个底部不规则形状表面的深度。覆盖面，定义为在表面上的边界框的面的不规则曲面的投影，和平坦面一样用于进行递归下降。不规则形状特征和周边特征之间的