小波变换在B-Rep模型形状特征识别中的应用研究

"这篇研究论文探讨了基于小波变换的B-Rep模型形状特征识别方法。作者Jihua Wang来自山东师范大学信息科学与工程学院，文章指出B-Rep（边界表示）CAD模型在计算机中广泛用于表示制造产品，是具有实际3D结构的不可见部分，相对于2.5D网格模型更复杂，因此对B-Rep模型的形状特征识别具有重要的研究价值。 论文提出了一种新的方法，该方法利用表面边界和区域的小波变换进行形状特征识别。这一思路受到了神经心理学观点的影响，即表面是关键的视觉特征，同时结合了系统论的方法。小波变换是一种强大的数学工具，能够在多尺度上分析信号或数据，使其适用于复杂的几何形状分析。 在B-Rep模型中，形状特征通常包括边缘、顶点、平面、曲面等元素。通过小波变换，可以将这些几何元素的边界表示转化为易于处理的频域信息，从而实现对特征的有效识别和分类。此外，小波变换还能捕捉到形状的局部细节和全局特性，这对于理解和解析复杂形状至关重要。 论文中可能涉及的步骤包括：首先，对B-Rep模型的表面边界和区域进行小波分解，这一步可以分解出不同尺度和方向的信息；然后，通过分析小波系数来识别形状特征，如边缘和拐角，这些通常是小波系数变化剧烈的地方；最后，通过重构过程，将识别出的特征转换回空间域，以便于进一步的几何处理和建模。 这种基于小波变换的识别方法具有一定的优势，例如，它能够处理不规则和非均匀的数据，对噪声有一定的抵抗能力，并且能够进行多分辨率分析，对于CAD模型的优化和设计自动化具有重要意义。然而，这种方法也可能面临一些挑战，比如计算复杂度、特征选择的准确性以及如何处理形状的拓扑变化等问题。 这篇研究论文为B-Rep模型的形状特征识别提供了一种创新的解决方案，通过结合小波变换的理论和实践，有望推动CAD领域的进步，提高设计效率和精度。"