数字化设计与制造技术是智能制造的核心技术。近年来,随着三维建模软件、互联网技术、专用图形显示硬件等的广泛使用,制造企业累积了大量的用于数字化设计与制造的三维CAD模型,数字制造面临着面向产品全生命周期、网络化、智能化以及大规模模型数据库处理等新制造模式和新技术的挑战。如何充分利用3D模型数据库,对产品设计进行快速检索、重用、修改及功能性试验,有效地缩短产品的研发周期,提高产品开发的效率和质量是数字化制造的关键。面向三维模型的形状特征的研究和模型检索系统的开发是解决这一问题的有效途径。目前,基于形状特征的三维模型检索算法取得了很多进展,但仍然存在如下关键问题没有解决:(1)三维模型检索在数字制造上的应用具有多样性,如何有效表达模型的形状特征并且能够满足用户的不同检索需求;(2)三维模型的形状特征往往是一个高维度的特征向量,在大规模的模型数据库中进行特征匹配时,如何设计一种有效的匹配机制;(3)用户对模型检索系统效率和准确性要求很高,如何设计一种检索机制在满足个性化需求的同时还要满足高检索性能要求。本文从三维模型形状特征提取出发,分析和挖掘蕴含在不同应用类型模型中丰富的形状特征信息,建立了高效的模型检索机制。论文结合理论推导与大量实验分析,并验证了所提出方法优于传统的经典算法。本文的主要研究内容与创新点如下:(1)论文探索了大规模3D CAD模型数据库中快速有效检索方法。分析了六种基于统计学的三维描述子(D1、D2、D3、A3形状分布、弦方法和凸包)的特点和属性,并通过实验对其效率和效果进行了评价,同时验证了统计模型的简单几何信息是一种快速、简单且计算和存储代价低的方法,适合于大规模的模型库检索。(2)论文提出了一种新型切片模型形状特征分布的描述子。针对形状特征分布方法描述复杂3D特征不够精细、充分,导致区分不同类别的能力不足,利用基于2D切片的新型模型表达方式和局部切片信息表征3D CAD模型形状,使提取的特征具有较强的可判别性和鲁棒性,该方法改善了传统的经典算法的检索性能。(3)论文提出了一种高维形状特征空间的低维嵌入的方法。针对模型3DCAD形状特征空间维度高的问题,利用基于数据的本征低维度空间表示3D模型几何和拓扑特征,为模型建立邻接图,计算邻接图的特征向量作为基函数,保留了原模型数据的拓扑和几何特征。其中,运用了表面各向异性核扩散的方法,使得复杂3D CAD模型(如齿轮)的曲线几何信息被保留下来;由于直接比较特征向量很困难,论文提出了运用Grovmov-Hausdorff度量方法,解决了两个不同尺度的特征向量的对齐和比较问题。(4)论文提出了 3D模型的局部-全局形状描述子。启发式数字化设计要求模型具有语义相似性,而传统大部分方法是提取形状的几何和拓扑特征,不能满足语义相似性匹配的要求。本论文计算了网格上每个顶点的小波核能量,以小波系数作为局部-全局描述子,并利用稀疏非负字典编码小波系数进行比较,提高了检索高层语义相似模型的性能。