多模态特征识别是一种基于多源数据融合与深度学习技术的先进方法，通过从多种数据表示形式中提取关键特征并进行综合分析。该方法整合了实体表示、B-Rep表示、网格表示、点云表示、时序数据及产品制造信息（PMI）等多模态数据，通过构建多模态融合网络，实现对复杂机械零件几何特征与加工信息的全面解析。多模态融合网络采用图神经网络（Graph Neural Network, GNN）、多视图特征提取模块（Progressive View Feature Extractor）和特征融合模块（Feature Fusion Module），在数据的早期、中期及后期阶段逐步融合多模态信息，并结合多任务学习模块（Multi-task Learning Module），实现加工特征识别与质量评估的统一建模与优化。该技术在机械加工领域具有应用价值，提升了特征识别的准确性和鲁棒性，为复杂零件的工艺规划与质量控制提供了解决方案，促进了生产效率和产品质量的提升。