基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

为实现CAD模型的重用，提出了一种基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法。首先通过提取模型的拓扑结构与几何信息，建立了基于属性邻接矩阵（Attributed Adjacency Matrix,AAM）的二维信息集；然后以信息集作为数据基础，分别以源模型和目标模型的表面作为顶点独立集、以两独立集之间每对表面的相似度作为权重，建立赋值偶图；使用Kuhn-Munkres算法求解偶图中两独立集之间的最优匹配，作为源模型和目标模型间表面间的最相似匹配；最后求解两模型的整体相似度。实验结果表明，该方法能够较准确的求解模型间表面的相似性匹配关系，并做出合理的相似度评价。