随着计算机技术不断发展,CAD、CAPP、CAM等计算机辅助软件已经在机械行业得到广泛应用,极大地提高了生产效率,但不同软件之间存在信息孤岛,CAD软件中的设计信息无法有效地转化为CAPP系统所需要的工艺信息,而特征识别是解决这一问题的关键。本文采用基于图和规则的方法对箱体类零件进行特征识别,对属性邻接图进行分解以提高识别效率,并在NX平台对算法的有效性进行验证。论文主要研究工作如下:（1）分析箱体类零件的结构特点,并对箱体类零件加工特征进行定义。基于B-rep结构为三维模型构建属性邻接图,自定义若干属性,实现对属性邻接图的拓展。为了排除过渡特征对特征识别的影响,本文提出过渡特征识别抑制算法,对属性邻接图进行简化。（2）针对传统属性邻接图二次分解方法无法有效处理凸起特征的问题,本文提出基于内环边和边连接环的属性邻接图分解方法,将属性邻接图中具有相同凹凸性的边连接成环,并断开环中的边实现对属性邻接图的分解,该方法能够有效分解凸起特征。分解完成后,对子图进行重构,以恢复相交特征的拓扑结构。（3）基于子图同构的思想对属性邻接子图进行特征匹配,根据属性邻接图的特点对经典VF2算法进行拓展和优化,实现更高的匹配效率,并避免重复匹配。对于复杂特征,采用基于规则的方法进行匹配,并通过特征之间的位置关系对识别出的特征重新组合,实现阵列特征的识别,保证了特征识别的准确性和完整性。（4）运用本文特征识别算法,结合NX平台强大的二次开发功能,搭建特征识别原型系统,并选取典型箱体类零件对本文特征识别算法进行验证,实验表明本文的特征识别算法在识别箱体类零件加工特征方面具有较高的识别准确性。