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三维CAD模型检索技术研究现状与发展趋势 【摘要】对目前三维CAD模型检索技术的研究现状和发展趋势进行了的综述。首先从文本检索、内容检索和语义检索三个方面对三维CAD模型检索技术国内外研究现状进行了全面论述；分析总结了现有三维CAD模型检索系统及三维CAD模型检索技术的应用；最后对三维CAD模型的检索技术存在的问题及未来的发展方向进行了展望。 关键词：三维CAD模型；内容检索；语义检索 3D CAD model retrieval: state-of-the-art review and future trends Key words 3D CAD model; content-based retrieval; semantic-based retrieval 引言 随着信息化建设的不断深入，基于三维模型的产品设计与制造已成为我国制造业的主流模式，由于产品三维模型具有可视化、数字化和虚拟化等特点，使其成为产品开发各环节(CAD、CAE、CAPP、CAM等)不可或缺的基础载体[1]。研究和统计分析表明，在新产品开发中，约40%是重用过去的部件设计，约40%是对已有设计部件的微小修改，而只有约20%是完全新的设计[2]。因此，如何方便、准确、快速地获取已有产品三维模型的相似性设计成果，并加以有效重用，是提高设计效率、缩短产品开发周期的关键之一，通过三维模型检索技术可以实现企业产品三维模型资源的多粒度、精确化、个性化快速聚类，为产品设计过程中各类设计成果的重用提供一种全新的支持手段。 本文首先简单介绍了三维CAD模型检索技术的体系结构，并对目前国内外一些优秀的检索算法进行了归纳整理，比较了它们的优缺点，然后对三维CAD模型检索系统及应用进行了讨论，最后对目前研究中存在的问题和未来发展方向的进行了展望。 三维CAD模型检索体系结构 三维CAD模型检索技术是利用能够反映CAD模型文本、形状、特征及语义信息自动建立索引，从而达到检索三维模型的目的。其通常包括模型库组织、预处理、特征提取、相似性度量、索引结构、用户查询接口、相关反馈等多项关键技术。 图 1 检索系统的体系结构 三维CAD模型检索首先从CAD模型中自动计算并提取模型的特征信息，建立模型的信息索引，然后在多维索引空间中计算待查询模型与目标模型之间的相似程度，实现对三维模型数据库的浏览和检索，检索系统的框架如图 1所示，通常一个完整的模型检索系统主要包括以下几个方面： 信息提取，CAD模型包含的信息由文本、几何形状、拓扑结构、表面信息及特征语义等信息，这些信息往往比较复杂且不易获得，因此如何有效地提取这些信息来描述CAD模型成为三维CAD模型检索首先要解决的问题，同时也是一个难点。 相似性度量，信息提取是三维模型检索的前提条件，相似性度量则是使提取的信息得到正确应用的保证。选择适当的度量尺度，将查询模型的特征与待查询的数据库中模型特征进行比较，用相似性、相异性度量尺度计算两个模型对应的特征之间的距离，从而得到两个模型之间的相似性。 索引结构，面对庞大的三维模型数据库，必须建立快速、有效的索引结构。 用户查询接口，一个好的检索系统应该拥有交互性能，给用户提供方便的查询和浏览。其中，用户查询接口的优劣对三维模型检索系统的可用性和检索性能有较大影响。目前的检索方式有：基于文本关键字的检索、基于手工绘制2D草图的检索、基于手工绘制3D的草图检索、基于3D模型实例的检索、语义查询和混合检索。 检索性能评价，主要是考察检索结果是否与用户的期望相接近，是否满足用户的需求。由于受用户主观性及检索中“相关模型”的判断和定义不明确的影响，目前还缺乏比较客观有效的评价准则。现有的评价标准都是基于模型库中的模型定义明确并且类别划分清楚，那么对于检索系统可以通过查全-查准率曲线[3]、E测度[4]等指标实现性能的评价。 三维CAD模型检索技术现状分析 三维模型检索技术经历了基于文本的检索、基于内容的检索和基于语义的检索三个阶段。其中，基于文本的检索主要是利用文本关键字对模型进行描述，在此基础上实现基于数据库的检索； Paques[5]等人在1997年提出了基于内容的三维模型检索，经过10多年的研究出现许多新的检索算法，三维模型检索成为继图像检索、视频检索后比较活跃的研究领域；而由于人类感知的主观性，低层视觉特征和高级语义信息之间存在“语义鸿沟”，因此基于内容的检索存在局限性，而通过语义检索可以解决“语义鸿沟”问题，有效的提高三维模型检索的效果，三维模型语义检索是目前研究的热点，同时也是难点。 目前国内外很多学者对三维模型检索算法进行了不同的分类和比较[2][6][7][8][9][10]，本文总结、归纳和整理它们的优点，根据研究对象性质特点、特征提取的方法类型，从文本检索、内容检索和语义检索三个方面