DGN 转 Excel 转换

业务案例

问题陈述

• - 交通与公路设计
• 桥梁与隧道项目
• 公用事业网络
• 铁路基础设施

从 DGN 文件中提取结构化数据用于分析和报告可能具有挑战性。

解决方案

业务价值

• - 基础设施支持 - 专注于土木工程
• 旧格式支持 - V7 和 V8 DGN 文件
• 数据提取 - 图层、单元、文本、几何图形
• 批量处理 - 处理多个文件
• 结构化输出 - Excel 格式便于分析

技术实现

CLI 语法

支持的版本

版本	描述
V7 DGN	旧版 MicroStation 格式（V8 之前）
V8 DGN

现代 MicroStation 格式 |

输出格式

输出	描述
.xlsx	包含所有元素的 Excel 数据库

示例

bash

基本转换

批量处理

PowerShell 批量处理

Python 集成

python
import subprocess
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import List, Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class DGNElementType(Enum):
DGN 元素类型。
CELL_HEADER = 2
LINE = 3
LINE_STRING = 4
SHAPE = 6
TEXT_NODE = 7
CURVE = 11
COMPLEX_CHAIN = 12
COMPLEX_SHAPE = 14
ELLIPSE = 15
ARC = 16
TEXT = 17
SURFACE = 18
SOLID = 19
BSPLINE_CURVE = 21
POINT_STRING = 22
DIMENSION = 33
SHARED_CELL = 35

@dataclass
class DGNElement:
表示一个 DGN 元素。
element_id: int
element_type: int
type_name: str
level: int
color: int
weight: int
style: int

# 几何图形
rangelowx: Optional[float] = None
rangelowy: Optional[float] = None
rangelowz: Optional[float] = None
rangehighx: Optional[float] = None
rangehighy: Optional[float] = None
rangehighz: Optional[float] = None

# 单元/文本特定
cell_name: Optional[str] = None
text_content: Optional[str] = None

@dataclass
class DGNLevel:
表示一个 DGN 图层。
number: int
name: str
is_displayed: bool
is_frozen: bool
element_count: int

class DGNExporter:
使用 DDC DgnExporter CLI 的 DGN 转 Excel 转换器。

def init(self, exporter_path: str = DgnExporter.exe):
self.exporter = Path(exporter_path)
if not self.exporter.exists():
raise FileNotFoundError(f未找到 DgnExporter：{exporter_path})

def convert(self, dgn_file: str) -> Path:
将 DGN 文件转换为 Excel。
dgnpath = Path(dgnfile)
if not dgn_path.exists():
raise FileNotFoundError(f未找到 DGN 文件：{dgn_file})

cmd = [str(self.exporter), str(dgn_path)]
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)

if result.returncode != 0:
raise RuntimeError(f导出失败：{result.stderr})

return dgnpath.withsuffix(.xlsx)

def batch_convert(self, folder: str,
include_subfolders: bool = True) -> List[Dict[str, Any]]:
转换文件夹中的所有 DGN 文件。
folder_path = Path(folder)
pattern = /.dgn if include_subfolders else .dgn

results = []
for dgnfile in folderpath.glob(pattern):
try:
output = self.convert(str(dgn_file))
results.append({
input: str(dgn_file),
output: str(output),
status: success
})
print(f✓ 已转换：{dgn_file.name})
except Exception as e:
results.append({
input: str(dgn_file),
output: None,
status: failed,
error: str(e)
})
print(f✗ 失败：{dgn_file.name} - {e})

return results

def readelements(self, xlsxfile: str) -> pd.DataFrame:
将转换后的 Excel 读取为 DataFrame。
return pd.readexcel(xlsxfile, sheet_name=Elements)

def getlevels(self, xlsxfile: str) -> pd.DataFrame:
获取图层摘要。
df = self.readelements(xlsxfile)

if Level not in df.columns:
raise ValueError(未找到图层列)

summary = df.groupby(Level).agg({
ElementId: count
}).reset_index()
summary.columns = [Level, Element_Count]
return summary.sort_values(Level)

def getelementtypes(self, xlsx_file: str) -> pd.DataFrame:
获取元素类型统计信息。
df = self.readelements(xlsxfile)

type_col = ElementType if ElementType in df.columns else Type
if type_col not in df.columns:
return pd.DataFrame()

summary = df.groupby(type_col).agg({
ElementId: count
}).reset_index()
summary.columns = [Element_Type, Count]
return summary.sort_values(Count, ascending=False)

def getcells(self, xlsxfile: str) -> pd.DataFrame:
获取单元引用（类似于 DWG 中的块）。
df = self.readelements(xlsxfile)

# 过滤出单元元素
cells = df[df[ElementType].isin([2, 35])] # CELLHEADER, SHAREDCELL

if cells.empty or CellName not in cells.columns:
return pd.DataFrame(columns=[Cell_Name, Count])

summary = cells.groupby(CellName).agg({
ElementId: count
}).reset_index()
summary.columns = [Cell_Name, Count]
return summary.sort_values(Count, ascending=False)

def gettextcontent(self, xlsx_file: str) -> pd.DataFrame:
从 DGN 中提取所有文本。
df = self.readelements(xlsxfile)

# 过滤出文本元素
texttypes = [7, 17] # TEXTNODE, TEXT
texts = df[df[ElementType].isin(text_types)]

if TextContent in texts.columns:
return texts[[ElementId, Level, TextContent]].copy()
return texts[[ElementId, Level]].copy()

def getstatistics(self, xlsxfile: str) -> Dict[str, Any]:
获取全面的 DGN 统计信息。
df = self.readelements(xlsxfile)

stats = {
total_elements: len(df),
levels_used: df[Level].nunique() if Level in df.columns else 0,
element_types: df[ElementType].nunique() if ElementType in df.columns else 0
}

# 计算范围
for coord in [X, Y, Z]:
low_col = fRangeLow{coord}
high_col = fRangeHigh{coord}
if lowcol in df.columns and highcol in df.columns:
stats[fmin{coord.lower()}] = df[lowcol].min()
stats[fmax{coord.lower()}] = df[highcol].max()

return stats

class DGNAnalyzer:
用于基础设施项目的高级 DGN 分析。