直接建模技术作为实体建模技术的最新发展，近年来受到工业界的广泛重视。直接建模的主要特点在于无需关注建模历史，直接在边界表示模型上进行编辑操作，因此它是一种十分方便、高效、灵活的实体模型编辑方法。由于直接建模技术的操作对象是不含任何语义信息的边界表示模型，因此，为了使直接建模具有智能性，即在直接建模过程中能够自动保持需要保持的原有设计语义，需要能够从边界表示模型中自动识别出相关的设计语义信息。鉴于对称语义是CAD模型中最重要的设计语义之一，本文主要研究面向直接建模的多尺度对称识别。　　本文的主要研究工作包括:　　提出基于输入面组的多尺度全等特征识别算法。该算法能够有效得到包含用户输入面组的丰富、有意义的多尺度全等特征。得到多尺度全等特征后，用户可以在任意尺度上进行保持全等语义的直接编辑。　　提出基于全等特征的对称识别算法。该算法利用多尺度全等特征分析对称结构，并将基于点的对称侦测算法拓展到特征层面，能够有效的侦测用户选定尺度的全等特征的全等元素间的对称关系。最后通过在全等元素间进一步分析所存在的旋转、镜像、线性等关系，识别出这些CAD模型中最重要的对称语义。　　基于以上研究成果，我们在直接建模原型系统中实现了智能对称编辑功能，验证了算法的有效性。用户通过该功能能够在多种尺度下进行保持对称语义的直接建模操作。