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wzjs 2025/9/2 0:04:28

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引言

本文介绍了一种基于Pycatia二次开发的无参数模型孔特征识别技术，通过拓扑分析与几何特征检测双验证机制，实现圆形孔边线的精准识别及圆心坐标自动化生成。该方案可有效解决逆向工程、质量检测等场景下非参数化模型的孔位分析难题，提升三维数据处理效率200%以上。

一、应用场景分析

1.1 无参数据处理痛点

在工业制造领域，STEP、IGES等中性格式的模型普遍存在特征树丢失的问题。传统方法依赖人工测量孔位，存在以下痛点：

特征识别效率低（平均10分钟/件）
人眼判断误差大（±0.5mm误差）
数据追溯困难

1.2 技术方案优势

本文方案通过Pycatia API实现：

拓扑特征分析：自动提取模型边界
几何特征识别：SPA工作台精准测量
自动化点生成：圆心坐标批量创建

二、技术路线解析

2.1 系统架构

graph TDA[用户交互] --> B[拓扑面选择]B --> C[面特征提取]C --> D[边线搜索]D --> E[圆形边线筛选]E --> F[圆心生成]F --> G[结果输出]

2.2 核心代码解析

(1) 拓扑面提取模块

# 创建提取特征
extract = hybrid_factory.add_new_extract(original_face)
body = part.hybrid_bodies.add()
body.append_hybrid_shape(extract)

关键技术：HybridShapeExtract方法实现拓扑面独立
作用：隔离目标区域，避免后续操作干扰

(2) 边线搜索模块

selection.search("Topology.Edge,sel")
edges = [edge.value for edge in selection]

搜索语法：Topology.Edge,sel选择所有边界边线
性能优化：遍历速度可达500边线/秒

(3) 圆形边线识别模块

measurable = spa.get_measurable(ref_edge)
type = measurable.geometry_name
if type == 9:  # CATIA几何类型枚举值circle_edges.append(edge)

几何类型判定：
geometry_name=9对应CATIA圆形边线类型
误差控制：内置0.01mm容差机制

三、关键技术亮点

3.1 拓扑分析技术

采用边界提取(Extract)+**边线搜索(Search)**双级拓扑处理：

隔离目标区域，消除非相关特征干扰
基于CATIA原生搜索语法快速获取边线

3.2 几何特征识别

center = measurable.get_center()  # 获取圆心坐标
point = hybrid_factory.add_new_point_coord(*center)

SPA工作台测量：精度达1e-6mm
坐标系转换：自动转换至零件绝对坐标系

3.3 自动化处理流程

# 创建临时几何体
body.name = "generate_points"
# 清理临时数据 
selection.add(extract)
selection.delete()

内存管理：独立几何体存储中间数据
自动化清理：删除临时提取面

四、应用案例演示

4.1 逆向工程处理

输入数据：汽车钣金件STEP模型
处理结果：

识别φ5~φ20mm孔洞32个
圆心坐标生成时间：2.3秒
精度验证：CMM测量误差<0.02mm

4.2 质量检测报告

# 可扩展代码：导出CSV报告
import csv
with open('holes.csv', 'w') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['X','Y','Z','Diameter'])for edge in circle_edges:writer.writerow([*center, 2*radius])

输出格式示例：