问题：如何用正向设计与逆向设计结合思路，实现设计能力提升？一、基本概念CAD制图软件是计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）。参数化计算机辅助设计（Parametric computer-aided design ,CAD）是机械工程中物理设计的主流范式，它以关系几何学为特征，参数化CAD模型从二维草图开始，由几何基元（如线段、弧线）和它们之间的明确约束（如重合、垂直）组成，是三维构造操作的基础。三维逆向设计（3D reverse engineering）：所谓三维逆向工程技术就是对实物原形进行3D扫描、数据采集，经过数据处理、三维重构等过程，构造具有相同形状结构的三维模型。然后，在对原形进行复制或在原形的基础上进行再设计，实现创新。下面介绍下一个计算机辅助设计（CAD）论文清单如下，后附了论文的不同来源，大部分论文附有代码和视频，内容较多，可以初步了解下参数化数字设计的发展情况。先看看AI用“参数化设计”自动生成的图，人工智能技术进展神速。二、数据集CADOps-Net: Jointly Learning CAD Operation Types and Steps from Boundary-RepresentationsCC3D-Ops数据集：包含37000多个B-Reps，并有相应的每面CAD操作类型和步骤注释。这些标签是使用Solidworks的API提取的。Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD Construction from Human Design SequencesFusion 360图库数据集：包含从参数化CAD模型中提取的丰富的二维和三维几何数据。该数据集是由CAD软件包Autodesk Fusion 360的用户提交给Autodesk在线图库的设计制作而成。该数据集为学习人们的设计方式提供了宝贵的数据，包括连续的CAD设计数据、按建模操作分割的设计以及包含层次和连接信息的装配。PVDeconv: Point-voxel deconvolution for autoencoding cad construction in 3DPVDeconv的CC3D数据集是从一个分享CAD设计的免费在线服务中收集的。所收集的数据集总共包含5万多个模型，不受任何类别的限制，其复杂程度从简单到高度详细的设计都有。这些CAD模型被转换为网格，并使用Artec3D开发的专有3D扫描管道对每个网格进行虚拟扫描。所得到的扫描结果的典型尺寸是100K点和面的数量级，而从CAD模型转换的网格通常要轻一个数量级以上。CAD-3D扫描配对的可用性、网格的高分辨率和模型的可变性使CC3D数据集在其他替代方案中脱颖而出。ef="https://deep-geometry.github.io/abc-dataset/">ABC: A Big CAD Model Dataset For Geometric Deep LearningABC数据集：这是一个由100万个计算机辅助设计（CAD）模型组成的集合，用于研究几何深度学习方法和应用。每个模型都是明确参数化的曲线和曲面的集合，为微分量、斑块分割、几何特征检测和形状重建提供基础真理。对曲面和曲线的参数化描述进行采样，可以生成不同格式和分辨率的数据，从而为各种几何学习算法进行公平的比较。作为我们的数据集的一个用例，我们进行了一个大规模的表面法线估计的基准，比较了现有的数据驱动的方法，评估了它们与地面真相和传统法线估计方法的性能。三、论文CADOps-Net: Jointly Learning CAD Operation Types and Steps from Boundary-Representations（从边界呈现中联合学习CAD操作类型和步骤）摘要：三维逆向工程是计算机辅助设计（CAD）行业长期追求的目标，但尚未完全实现。其目的是恢复CAD模型的建造历史。本文从CAD模型的边界表示（B-Rep）开始，提出了一个新的深度神经网络，CADOps-Net，它可以联合学习CAD操作类型和分解成不同的CAD操作步骤。这种联合学习可以将B-Rep划分为在同一构造步骤中由不同类型的CAD操作创建的部分；因此为进一步恢复设计历史提供相关信息。此外，我们提出了新的CC3D-Ops数据集，其中包括超过3700个带有CAD操作类型标签和步骤标签注释的CAD模型。与现有的数据集相比，CC3D-Ops模型的复杂性和多样性更接近于那些用于工业目的的模型。我们在提议的CC3D-Ops和公开的Fusion360数据集上进行的实验表明，CADOps-Net的性能比最先进的要好，并证实了CAD操作类型和步骤的联合学习的重要性。Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD Construction from Human Design Sequences（用于从人类设计序列中进行程序化CAD构建的数据集和环境）摘要：参数化计算机辅助设计(CAD)是一种标准范式，用于设计制成品，其中一个三维形状被表示为一个程序。尽管参数化CAD很普遍，而且研究界对它的兴趣也越来越大，但目前并不存在一个简明程序化的现实CAD模型的数据集。在本文中，我们介绍了Fusion 360图库，它包括一个简单的语言，草图和建模操作，以及一个用这种语言表达的8,625个设计序列的数据集。我们还提出了一个叫做Fusion 360 Gym的交互式环境，该环境将CAD程序的顺序构建暴露为一个马尔科夫决策过程。它可以修正机器学习的方法。作为我们的数据集和环境的一个用例，我们定义了CAD重建任务，即从目标几何图形中恢复CAD程序。在这个任务上应用最先进的程序合成方法和神经引导的搜索的结果。来自数据集和相关CAD程序的一个设计序列实例。草图元素形成的轮廓被依次挤出，以连接(挤出1，挤出2）或使用布尔操作切割（挤出3）几何体。彩色的区域显示了参与每个挤压的草图轮廓。PVDeconv: Point-voxel deconvolution for autoencoding cad construction in 3D用于三维自动编码CAD构建的点象素去卷积摘要:我们提出了一种用于3D数据自动编码器的Point-Voxel反卷积（PVDeConv）模块。为了证明其效率，我们学习了合成1万个高分辨率点云，这些云密集地描述了计算机辅助设计（CAD）模型的基础几何。扫描的伪影（例如突起，缺失的零件，平滑的边缘和孔）不可避免地出现在对制成的CAD对象进行的真实3D扫描中。从3D扫描中学习原始CAD模型构造需要具备地面真实性以及与对象的相应3D扫描一起使用。为了解决这一差距，我们引入了一个新的专用数据集CC3D，其中包含50k+对CAD模型及其对应的3D网格。该数据集用于学习从3D扫描对-CAD模型中采样的点云的卷积自动编码器。与在ShapeNet上训练的其他生成点云采样模型相比，该新数据集所面临的挑战得到了证明。与3D数据生成的最新模型相比，CC3D自动编码器在内存消耗和训练时间方面是高效的。 SketchGraphs: A Large-Scale Dataset for Modeling Relational Geometry in Computer-Aided Design用于计算机辅助设计中关系几何建模的大规模数据集摘要:参数化计算机辅助设计（CAD）是机械工程中物理设计的主流范式。以关系几何学为特征，参数化CAD模型从二维草图开始，由几何基元（如线段、弧线）和它们之间的明确约束（如重合、垂直）组成，是三维构造操作的基础。训练机器学习模型来推理和合成参数化的CAD设计，有可能减少设计时间并实现新的设计工作流程。此外，参数化CAD设计可以被看作是约束性编程的实例，它们为探索程序合成和归纳的想法提供了一个范围广泛的测试平台。为了促进这项研究，我们介绍了SketchGraphs，这是一个从真实世界的CAD模型中提取的1500万张草图的集合，并配有一个开源的数据处理管道。每个草图都被表示为一个几何约束图，其中的边表示设计者在基元之间施加的几何关系，即图中的结点。我们展示并建立了数据集的两个使用案例的基准：草图的生成性建模和给定无约束几何的可能约束的条件生成。ABC: A Big CAD Model Dataset For Geometric Deep Learning（用于几何深度学习的大型CAD模型数据集）摘要：参数化计算机辅助设计（CAD）是机械工程中物理设计的主流范式。以关系几何学为特征，参数化CAD模型从二维草图开始，由几何基元（如线段、弧线）和它们之间的明确约束（如重合、垂直）组成，是三维构造操作的基础。训练机器学习模型来推理和合成参数化的CAD设计，有可能减少设计时间并实现新的设计工作流程。此外，参数化CAD设计可以被看作是约束性编程的实例，它们为探索程序合成和归纳的想法提供了一个范围广泛的测试平台。为了促进这项研究，我们介绍了SketchGraphs，这是一个从真实世界的CAD模型中提取的1500万张草图的集合，并配有一个开源的数据处理管道。每个草图都被表示为一个几何约束图，其中的边表示设计者在基元之间施加的几何关系，即图中的结点。我们展示并建立了数据集的两个使用案例的基准：草图的生成性建模和给定无约束几何的可能约束的条件生成。四、CAD 重构Free2CAD: Parsing Freehand Drawings into CAD Commands（自由手绘解析为CAD命令）摘要： CAD建模，尽管是工业标准，但由于两个关键的障碍，仍然只限于熟练的从业人员使用。首先，用户必须能够在头脑中把最终形状解析成有效的CAD命令序列；其次，用户必须对CAD软件包有足够的了解，以便能够执行相应的CAD命令。作为解决这两个挑战的一个步骤，我们提出了Free2CAD，其中用户可以简单地画出最终的形状，我们的系统将输入的笔画解析成一串用简化CAD语言表达的命令。当执行时，这些命令将再现草图上的物体。从技术上讲，我们将基于草图的CAD建模作为一个序列到序列的转换问题，为此我们利用了强大的变形神经网络架构。鉴于笔触序列的输入，我们引入了将笔触分组的新任务，这些笔触对应于单个CAD操作。我们将笔画分组与操作参数的几何拟合结合起来，这样，中间的分组在被重新使用之前，作为上下文，在序列推理的后续步骤中进行了几何校正。虽然在合成数据上进行了训练，但我们证明Free2CAD可以推广到从真实世界的CAD模型中创建的草图，以及由新手绘制的草图。SkexGen: Autoregressive Generation of CAD Construction Sequences with Disentangled Codebooks（自回归产生的CAD建筑序列与分散的编码簿的关系）摘要：本文为计算机辅助设计（CAD）施工序列，特别是草图和挤压操作，提出了一个新的自回归生成模型。我们的模型SkexGen利用不同的Transformer架构将构造序列的拓扑学和几何学变化编码为分离的编码簿。自回归变压器解码器生成CAD结构序列，共享编码本向量所指定的某些拓扑和几何特性。广泛的实验验证表明，我们的分解编码本表示法产生了多样化和高质量的CAD模型，加强了用户控制，并能有效地探索设计空间。Vitruvion: A Generative Model of Parametric CAD Sketches(参数化CAD草图的生成模型)摘要：参数化计算机辅助设计（CAD）工具是工程师指定物理结构的主要方式，从自行车踏板到飞机到印刷电路板。参数化CAD的关键特征是，设计意图不仅通过几何基元进行编码，而且还通过元素之间的参数化约束进行编码。这种关系规格化可以被看作是一个约束程序的构建，允许编辑连贯地传播到设计的其他部分。机器学习提供了一种有趣的可能性，即通过对这些结构进行生成性建模来加速设计过程，从而实现新的工具，如自动完成、约束推理和条件合成。在这项工作中，我们提出了这样一种对参数化CAD草图进行生成建模的方法，它构成了现代机械设计的基本计算构件。我们的模型在来自SketchGraphs数据集的真实世界设计上进行了训练，自动递归地将草图合成为具有初始坐标的基元序列，以及参考了采样基元的约束。由于模型中的样本与标准CAD软件中使用的约束图表示相匹配，它们可以被直接导入、解决，并根据下游设计任务进行编辑。此外，我们将模型置于各种环境中，包括部分草图（底图）和手绘草图的图像。对所提出的方法的评估表明，它有能力合成真实的CAD草图，并有可能帮助机械设计工作流程。JoinABLe: Learning Bottom-up Assembly of Parametric CAD Joints（学习自下而上的参数化CAD关节的组装）摘要：实物产品通常是由计算机辅助设计(CAD)软件中建模的众多三维部件组成的复杂装配体。CAD设计者通过使用被称为关节的约束条件将各个部件彼此对齐来建立这些装配体。在本文中，我们介绍了JoinABLe，一种基于学习的方法，将零件组装在一起，形成关节。JoinABLe使用标准参数化CAD文件中可用的弱监督，而不需要对象类别标签或人类指导。我们的结果表明，通过对实体模型的图形表示进行网络预测，我们可以以接近人类表现（80%）的准确率（79.53%）超越多种基线方法。最后，为了支持未来的研究，我们发布了Fusion 360 Gallery装配数据集，其中包含有丰富的关节、接触面、孔和基础装配图结构信息的装配。SketchGen: Generating Constrained CAD Sketches（生成受限的CAD草图）摘要： 计算机辅助设计（CAD）是技术设计中最广泛使用的建模方法。这些设计的典型起点是二维草图，随后可被挤压和组合以获得复杂的三维装配。这些草图通常由参数化基元组成，如点、线和圆弧，并辅以连接基元的几何约束，如重合、平行或正交等。草图可以被表示为图形，基元是节点，约束是边。训练一个模型来自动生成CAD草图可以实现一些新的工作流程，但由于图形的复杂性以及基元和约束的异质性而具有挑战性。特别是，每种类型的基元和约束可能需要不同大小和参数类型的记录。我们提出SketchGen是一个基于转化器架构的生成模型，通过为基元和约束条件精心设计一种顺序语言来解决异质性问题，该语言允许区分不同的基元或约束条件类型及其参数，同时鼓励我们的模型在相关的参数之间重新使用信息，对共享结构进行编码。我们工作的一个特别亮点是能够产生通过约束条件链接的基元，使最终输出能够通过约束条件求解器进一步规范化。我们通过演示对给定基元集的约束预测和从头开始的完整草图生成来评估我们的模型，表明我们的方法在CAD草图生成方面明显优于最先进的方法。Computer-Aided Design as Language（作为语言的计算机辅助设计）摘要：计算机辅助设计（CAD）应用程序在制造业中被用来建立从咖啡杯到跑车的一切模型。这些程序很复杂，需要多年的培训和经验才能掌握。所有CAD模型中特别难以制作的部分是高度结构化的二维草图，它是每个三维结构的核心。在这项工作中，我们提出了一个能够自动生成这种草图的机器学习模型。通过这一点，我们为开发智能工具铺平了道路，这些工具将帮助工程师以更少的努力创造更好的设计。我们的方法是一种通用的语言建模技术与现成的数据序列化协议的结合。我们表明，我们的方法有足够的灵活性来适应该领域的复杂性，并在无条件合成和图像到草图的转换中表现良好。DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models（用于计算机辅助设计模型的深度生成网络）摘要：三维形状的深度生成模型已经得到了大量的研究兴趣。然而，几乎所有的模型都生成离散的形状表示，如体素、点云和多边形网格。我们提出了第一个完全不同的形状表征的三维生成模型--将一个形状描述为计算机辅助设计（CAD）操作的序列。与网格和点云不同，CAD模型编码了用户创建三维形状的过程，广泛用于众多工业和工程设计任务。然而，CAD操作的顺序和不规则结构给现有的三维生成模型带来了重大挑战。通过对CAD操作和自然语言的类比，我们提出了一个基于变形器的CAD生成网络。我们展示了我们的模型在形状自动编码和随机形状生成方面的性能。为了训练我们的网络，我们创建了一个新的CAD数据集，包括179133个模型和它们的CAD构造序列。我们公开了这个数据集，以促进未来对这个主题的研究。DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models（用于计算机辅助设计模型的深度生成网络）摘要：计算机辅助设计（CAD）应用程序在制造业中被用来建立从咖啡杯到跑车的一切模型。这些程序很复杂，需要多年的培训和经验才能掌握。所有CAD模型中特别难以制作的部分是高度结构化的二维草图，它是每个三维结构的核心。在这项工作中，我们提出了一个能够自动生成这种草图的机器学习模型。通过这一点，我们为开发智能工具铺平了道路，这些工具将帮助工程师以更少的努力创造更好的设计。我们的方法是一种通用的语言建模技术与现成的数据序列化协议的结合。我们表明，我们的方法有足够的灵活性来适应该领域的复杂性，并且在无条件合成和图像到草图的转换方面都表现良好。上图为CAD草图的剖析。草图是每个三维建筑的主要组成部分。一个草图由几何元素（基元，如线和弧）和约束条件（如切线tangent 和镜像mirror）。这些约束条件是意在传达设计意图并定义形状在实体的各种转换下应该如何变化。虚线草图显示了如果我们放弃一些约束条件，并修改基元的参数，会发生什么？设计理念就会丢失。上图为解释器指导下的草图生成。在每个时间点，转化器Transformer（Vaswani等人，2017）输出一个原始值，该值被送入一个解释器，该解释器决定该值对应于协议中的哪个字段。缓冲区的消息，这个值对应的是哪个字段。一旦该字段被填满，解释器就会将其决定传达给转化器，并过渡到下一个状态。该系统能够生成任意结构化对象的序列，因此适用于一次性合成草图实体和约束。上图所示，从三联体模型中抽出的实体和约束。第一列的节点代表不同的实体。节点的顺序（从上到下）遵循生成顺序。第二列代表不同的约束，也是按照它们在序列中的索引排序。最后第三列是为约束类型保留的，从最频繁到最不频繁。Coincident（重合）；Diameter（直径）；Tangent（切线）；Horizontal（水平）；Midpoint（中点）；Parallel（平行）；Perpendicular（垂直）；Vertical（竖向）；Mirror（镜像）Sketch2CAD: Sequential CAD Modeling by Sketching in Context(通过上下文中的草图进行连续的CAD建模)摘要：我们提出了一个基于草图的CAD建模系统，用户通过画草图来逐步创建对象，我们的系统会自动将其转换为CAD操作。我们的方法是由工业设计师绘制3D形状的步骤和CAD建模系统提供的创建类似形状的操作之间的密切相似性激发的。为了克服解析二维草图的强烈模糊性，我们观察到在一个草图序列中，每个步骤都是有意义的，可以在之前所画的背景下进行解释。在我们的系统中，这个上下文对应的是一个部分的CAD模型，这是在之前的步骤中推断出来的，我们把它和输入的草图一起送入一个深度神经网络，负责解释这个草图应该如何修改模型。然后，我们的深度网络架构识别出预期的CAD操作，并相应地对草图进行分割，这样，随后的优化就可以估计出最适合分割后的草图笔触的操作参数。由于没有成对的草图和CAD建模序列的数据集，我们通过生成CAD操作的合成序列来训练我们的系统，我们将其渲染为线图。我们提出了一个概念证明，我们的算法支持四种常用的CAD操作。使用我们的系统，参与者能够快速地对大量不同的对象进行建模，证明Sketch2CAD是与当前CAD建模系统互动的另一种方式。PolyGen: An Autoregressive Generative Model of 3D Meshes（三维网格的自回归生成模型）摘要：多边形网格是三维几何的有效表示，在计算机图形学、机器人学和游戏开发中具有核心重要性。现有的基于学习的方法避免了处理三维网格的挑战，而是使用与神经结构和训练方法更兼容的替代对象表示。我们提出了一种直接为网格建模的方法，使用一个基于变形器的架构来连续预测网格顶点和面。我们的模型可以对一系列的输入进行调节，包括物体类别、体素和图像，而且由于该模型是概率性的，它可以产生捕捉模糊场景中不确定性的样本。我们表明该模型能够产生高质量、可用的网格，并为网格建模任务建立了对数可能性基准。我们还对条件模型的表面重建指标与其他方法进行了评估，尽管没有直接在这一任务上进行训练，但仍展示了有竞争力的性能。五、CAD表示法Self-Supervised Representation Learning for CAD（用于CAD的自监督表征学习）摘要：人造物体的设计是由计算机辅助设计（CAD）工具主导的。用数据驱动的机器学习方法协助设计，由于缺乏CAD原生格式的标记数据而受到阻碍；参数化边界表示（B-Rep）。最近有几个B-Rep格式的机械零件数据集被发布用于机器学习研究。然而，大规模的数据库在很大程度上是无标签的，而有标签的数据集却很少。此外，特定任务的标签集也很罕见，而且注释成本很高。这项工作建议在监督学习任务中利用无标签的CAD几何图形。我们为B-Rep几何学学习了一种新的、混合的隐式/显式表面表示，并表明这种预训练极大地提高了少量的学习性能，并在几个现有的B-Rep基准上实现了最先进的性能。CADOps-Net: Jointly Learning CAD Operation Types and Steps from Boundary-Representations（从边界代表中联合学习CAD操作类型和步骤）摘要：三维逆向工程是计算机辅助设计（CAD）行业长期追求的目标，但尚未完全实现。其目的是恢复一个CAD模型的建造历史。本文从一个CAD模型的边界表示（B-Rep）开始，提出了一个新的深度神经网络，CADOps-Net，它可以联合学习CAD操作类型和分解成不同的CAD操作步骤。这种联合学习可以将B-Rep划分为在同一构造步骤中由不同类型的CAD操作创建的部分；因此为进一步恢复设计历史提供相关信息。此外，我们提出了新的CC3D-Ops数据集，其中包括超过3700个带有CAD操作类型标签和步骤标签注释的CAD模型。与现有的数据集相比，CC3D-Ops模型的复杂性和多样性更接近于那些用于工业目的的模型。我们在提议的CC3D-Ops和公开的Fusion360数据集上进行的实验表明，CADOps-Net的性能比最先进的要好，并证实了CAD操作类型和步骤的联合学习的重要性。SG-Stump: A Learning Friendly CSG-Like Representation for Interpretable Shape Parsing（用于可解释形状解析的学习友好型CSG-like表征）摘要：从点云中生成一个可解释的、紧凑的三维形状表示是一个重要的、具有挑战性的问题。本文介绍了CSG-Stump Net，这是一个无监督的端到端网络，用于从点云中学习形状并发现底层的建模基元和操作。其核心是一个名为CSG-Stump的三层结构，由底部的补集层、中间的交集层和顶部的联合层组成。CSG-Stump被证明在表示方法上等同于CSG，因此继承了CSG的可解释、紧凑和可编辑的特性，同时摆脱了CSG复杂的树状结构。特别是，CSG-Stump有一个简单而规则的结构，允许神经网络给出恒定维度的输出，这使得它对深度学习友好。由于CSG-Stump的这些特点，与以前基于CSG的方法相比，CSG-Stump Net取得了优越的结果，并生成了更有吸引力的形状，这一点已被大量实验所证实。BRepNet: A Topological Message Passing System for Solid Models（实体模型的拓扑信息传递系统）摘要：边界表示（B-rep）模型是计算机辅助设计（CAD）应用程序中描述三维形状的标准方式。它们将轻量级的参数化曲线和曲面与连接几何实体的拓扑信息相结合，以描述流形。在本文中，我们介绍了BRepNet，一个旨在直接操作B-rep数据结构的神经网络架构，避免了将模型近似为网格或点云的需要。BRepNet定义了与数据结构中的定向共线有关的卷积核。在每个coedge的附近，可以识别一小部分面、边和coedges，并通过特定的可学习参数检测这些实体的特征向量中的模式。此外，为了鼓励对B-reps的进一步深度学习研究，我们发布了Fusion 360 Gallery分割数据集。这是一个超过35,000个B-rep模型的集合，注释了创建每个脸部的建模操作的信息。我们证明了BRepNet能够以比在网格和点云上工作的方法更高的精度来分割这些模型。六、CAD识别CADTransformer: Panoptic Symbol Spotting Transformer for CAD Drawings（用于CAD绘图的Panoptic符号点阵转换器） 摘要：在建筑、工程和施工（AEC）行业中，理解二维计算机辅助设计（CAD）图纸对创建三维原型起着关键作用。自动泛视符号 （Panoptic Symbol Spotting）发现的任务，即从CAD图纸中发现和解析可数对象实例（窗户、门、桌子等）和不可数的东西（墙、栏杆等），最近引起了计算机视觉界的兴趣。不幸的是，高度不规则的排序和方向为这项任务设置了主要障碍。现有的基于卷积神经网络（CNN）和/或图形神经网络（GNN）的方法，在像素域中对实例边界框进行回归，然后将预测结果转化为符号。在本文中，我们提出了一个名为CADTransformer的新框架，它可以不费吹灰之力地修改现有的视觉变换器（ViT）骨架，以解决泛视符号发现任务的上述限制。CADTransformer直接从CAD图纸中的图形基元集进行标记，并相应地通过一对预测头来优化线型语义和实例符号的发现。该骨干系统通过一些即插即用的修改进一步增强，包括邻域感知的自我关注、分层特征聚合和图形实体位置编码，以在优化效率的同时烘托出结构的先验性。此外，还提出了一种新的数据增强方法，称为随机层，通过对CAD图纸进行分层和重组。总的来说，在最近发布的FloorPlanCAD数据集上，CADTransformer将以前最先进的泛光质量（PQ）指标从0.595大幅提升到0.685。我们进一步证明，我们的模型可以发现具有不规则形状和任意方向的符号。代码可在https://github.com/VITA-Group/CADTransformer。GAT-CADNet: Graph Attention Network for Panoptic Symbol Spotting in CAD Drawings摘要: 从计算机辅助设计（CAD）图纸中发现图形符号对许多工业应用来说是至关重要的。与光栅图像不同，CAD图纸是由几何基元组成的矢量图形，如线段、弧和圆。通过将每张CAD图纸视为一个图，我们提出了一个新颖的图注意网络GAT-CADNet来解决泛在的符号发现问题：从GAT分支得到的顶点特征被映射到语义标签，而它们的注意分数被级联并映射到实例预测。我们的主要贡献有三个方面：1）实例符号发现任务被表述为一个子图检测问题，并通过预测邻接矩阵来解决；2）相对空间编码（RSE）模块明确编码顶点之间的相对位置和几何关系，以增强顶点注意力；3）级联边缘编码（CEE）模块从GAT的多个阶段提取顶点注意力并将其作为边缘编码来预测邻接矩阵。所提出的GAT-CADNet是直观而有效的，并能在一个综合网络中解决泛在符号的发现问题。在公共基准上进行的大量实验和消融研究表明，我们基于图的方法在很大程度上超过了现有的最先进的方法。FloorPlanCAD: A Large-Scale CAD Drawing Dataset for Panoptic Symbol Spotting（大规模的CAD图纸数据集，用于泛光符号的发现 ) 摘要：获得大型和多样化的计算机辅助设计（CAD）图纸对于开发符号识别算法至关重要。在本文中，我们介绍了FloorPlanCAD，这是一个大规模的真实世界的CAD图纸数据集，包含超过10,000张平面图，范围从住宅到商业建筑。数据集中的CAD图纸都是以矢量图表示的，这使我们能够提供30个对象类别的线状注释。有了这样的注释，我们引入了全景符号发现的任务，它不仅需要发现可数事物的实例，还需要发现不可数事物的语义。为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法，将图卷积网络（GCNs）和卷积神经网络（CNNs）结合起来，它既能捕捉非欧几里得特征，又能进行端到端的训练。所提出的CNN-GCN方法在发现语义符号的任务上取得了最先进的（SOTA）性能，并帮助我们为泛视符号发现任务建立了一个基线网络。我们的贡献有三个方面：1）据我们所知，所提出的CAD绘图数据集是第一个此类数据集；2）泛在符号识别任务将事物实例和事物语义的识别视为一个识别问题；3）我们提出了一个基于新型CNN-GCN方法的泛在符号识别任务的基线解决方案，该方法在语义符号识别上取得了SOTA性能。我们相信，这些贡献将促进相关领域的研究。七、逆向三维设计（一）三维逆向设计研究论文：Study on 3D Reverse Engineering-based MEP Facility Management Improvement Method（基于三维逆向工程的MEP设施管理改进方法研究）摘要：本研究的目的是开发一种基于三维逆向工程的改善MEP设施管理的方法。最近，基于三维图像扫描的逆向工程已经在建筑、施工和（制造）领域得到实施。在对象众多且MEP系统复杂的情况下，三维逆向工程被应用于半导体工厂，因为设施维护工程会导致二维图纸与原始图纸不同。通过三维图像扫描得到的三维点云数据包含准确的数据，可以提高复杂的MEP设施维修工程的效率。为此，本研究对技术趋势进行了研究，并分析了三维逆向工程的过程。根据研究结果，建立了一种改善MEP设施管理的方法，并描述了其效果。（二）如何三维逆向设计1.通过三维扫描仪获得点云数据。2.通过软件（geomagic，gom等）对点云数据进行处理，获得三角网格面数据。包括STL数据进行坐标变化，点云降噪，顺滑，优化，简化等预处理。该步获得的数据即可进行三维雕刻、3D打印、比对分析等。3.通过逆向软件，逆向软件一般可以采用UG（Siemens PLM Software公司出品的一个产品工程解决方案，它为用户的产品设计及加工过程提供了数字化造型和验证手段）、CATIA（法国达索公司，支持从项目 前阶段、具体的设计、分析、模拟、组装到维护在内的全部工业设计流程）、GEOMAGIC DX（逆向工程软件）等专业软件对获得的三角网格面数据进行处理。包括面片拟合，截面创建，曲线提取等诸多特征提取方式，而此时即可进行创新设计、优化设计等。4.经过软件计算延伸、剪切等一系列操作获得逆向的参数模型，该模型可以用来高精度加工、设计、建造。附录1、cad制图软件_百度百科2、Geomagic_百度百科3、精密工业三维计量
GOM Metrology4、UG_百度百科5、CATIA_百度百科6、Geomagic Design X

每个 3D 打印都是从建模程序中生成的 3D 模型开始的。几年前，我们不得不花费大量的金钱和时间来获取和学习建模软件。现在，有许多易于使用的建模软件可供选择，3d 打印的建模软件哪个好？3d打印的建模软件有哪些？今天这篇文章就为大家推荐3D 打印的建模软件，一起来看看吧。3D 打印建模软件推荐这些工具都是为了创建 3D 打印模型。其中一些程序非常易于使用，而其他程序仅适合具有多年经验的专业用户。Shapr3D CAD 建模Shapr3D 对于专业人士和业余爱好者来说都是极好的。它具有极其直观和创新的用户界面，使您能够以同样高的精度更快地创建模型。借助其可视化功能，您还可以在 AR 中预览模型，以确保您的打印件在预定位置完美呈现。Shapr3D 可在 iPad、Windows 和 Mac 上使用 – 它将使您的文件在它们之间保持同步Tinkercad这是一款面向初学者的基于浏览器的 3D 设计应用程序。该软件具有直观的块构建概念，允许您从一组基本形状开发模型。Tinkercad 充满了教程和指南，可以帮助任何有抱负的新手获得他们想要的设计。它甚至允许您轻松共享和导出文件。借助包含数百万个文件的库，用户可以找到最适合自己的形状并按照自己的意愿进行操作。它还与第三方打印服务直接集成，让您只需按一下按钮即可进行打印并在家门口进行打印。尽管它可能有点过于简单而受到限制，但它是学习 3D 建模的好方法。Blender从本质上讲，Blender 涵盖了 3D 创作的许多方面，包括建模、动画和模拟等。这款开源软件具有陡峭的学习曲线，非常适合准备过渡到设计复杂 3D 模型的用户。查看我们的Blender 3D 打印教程页面。Blender实际上是一款免费的3D建模软件，最初用于使用多边形建模技术进行3D动画和渲染。尽管它最初是为艺术家设计的软件，但它被认为非常容易使用。该软件有趣的功能之一是逼真的渲染选项。这使得模型具有很少有自由软件能够达到的真实感。BRL-CAD该开源软件是一种具有交互式几何编辑功能的高级实体建模系统。它显然被美国军方用来模拟武器系统，这表明它非常可靠而且非常先进。BRL-CAD 由于使用特定坐标来排列几何形状，因此具有很高的精度。它提供了一个大型的简单和复杂形状库，用户可以将其应用到自己的设计中。它们也可以采用多种形状，并在闲暇时将它们组合起来。该软件曾经非常昂贵，但几年前它已转换为开源软件。它的库中包含 400 多种工具。它的运行速度也很快，特别是考虑到它的功能有多密集。DesignSpark Mechanical这款免费的 CAD 软件非常适合专业人士和高级爱好者。用户界面相对简单，软件运行速度快，意味着高效的设计。您还可以生成物料清单来计算打印潜在 3D 设计项目的成本。DesignSpark Mechanical 允许用户利用内置库与自己的图纸混合。新用户可能会发现有用的另一个功能是拉动功能，该功能允许用户仅从表面创建 3D 模型。作为一款免费软件，它功能丰富，而且对初学者非常友好。FreeCAD一种开源参数化 3D 建模工具，使您能够设计任何尺寸的现实物体。参数化组件使编辑您的设计变得轻而易举。只需转到您的模型历史记录并更改参数，您就会拥有不同的模型。顾名思义，它实际上是完全免费的。这样做的好处是，所有工具都不会受到付费墙的限制，因此您可以根据自己的意愿调整模型。对于专业用途来说，它并不是最好的，但它是一个很棒的培训工具。尽管它有基本的选项和设计元素，但如果您是新手并且不想在尝试之前必须投资一些东西，那么值得一试。OpenSCADOpenSCAD 是一款免费软件，具有大量功能和独特的模型创建方式。该软件采用编程方法进行 3D 建模，使其成为此 3D 打印软件工具列表中的独特补充。用户不是使用传统的交互式建模界面，而是在描述 3D 对象参数的脚本文件中编写代码。输入代码后，您可以通过单击“编译”按钮查看您创建的形状。OpenSCAD 的另一个强大功能是能够导入 2D 绘图并将其拉伸为 3 维。它使用标准草图软件制作的图纸中的零件轮廓，并使用 SXF 文件来执行此操作。由于更注重编程，OpenSCAD 可能会吸引一些人，同时疏远其他人。无论如何，它仍然是一个强大的工具。Wings3DWings3D 是另一个开源多边形模型工具。尽管是免费软件，但它配备了广泛的网格和选择工具。镜子等工具使对称建模变得轻而易举。由于它是一个针对初学者的程序，因此非常人性化，并且学习曲线相当稳定。可定制的热键和易于使用的界面等功能表明它是初学者的理想工具。尽管易于使用，但它并不缺乏有用的功能，例如平面切割、相交、插入、弯曲、扫掠、圆形化和剪切，使其能够创建一些非常令人印象深刻的模型。它还支持多种文件格式的导入和导出。尽管它的外观简单朴素，但如果您刚刚开始使用，它绝对值得一试。3D Slash3D Slash 专注于为设计软件提供独特有趣的用户界面和足够的高级功能，以实现高精度工作。您还可以使用此软件制作徽标和 3D 文本。3D Slash 可以免费使用，非常适合初学者，但有一系列价格套餐，可根据消费者的需求添加合作使用或商业用途的功能。此外，免费版本在功能、更高的分辨率和可以应用的颜色方面也有限制。它直观的界面和块切割风格来创建形状，使其足够简单，任何人都可以使用。即使您找不到从头开始设计的创意火花，也有大量文件可供下载，您可以导入这些文件，然后将其分割成新的内容。诸如光标模式之类的新颖功能使室内设计变得更加容易，这些都是很棒的补充。除了能够在标准模式下运行之外，它还可以与 VR 耳机一起使用。虽然块状风格可能会限制人们可以制作的形状范围并且不太赏心悦目，但它仍然高效且实用。很少有软件能够像 3Dlash 一样从概念到完成如此之快。SketchUpSketchUp 是另一个优秀的建模软件，因为它保持了可用性和功能之间的平衡，使其成为大多数技能水平的理想选择。该软件具有简单的学习曲线，并且专业人士可以支付额外费用使用高级功能。它特别适合设计内部和外部建筑项目，但也具有用于各种其他目的的工具。任何复杂的事情都可能需要相当长的时间，但简单的设计并不会太耗时。还提供免费软件版本 SketchUp Make 和具有附加功能的付费版本 SketchUp Pro。Fusion 360这是 3D 打印软件工具列表中的一个独特补充。Fusion 360 是一个基于云的 3D CAD 程序，它利用云的力量将设计团队聚集在一起并在复杂的项目上进行协作。云平台的另一个优点是 Fusion 存储模型的整个历史记录，包括对其的更改。提供多种设计选项，包括自由造型、实体和网格建模。Fusion 360 按月付费订阅。开发人员还定期更新功能，随着新版本的出现而变得更好。它在多个平台上运行，允许用户随时随地访问他们的信息。Moi3DMoI 是 Moment of Inspiration 的缩写，为专门从事多边形建模的用户提供时尚的 UI 和一系列功能强大的 CAD 工具。该程序具有先进的布尔函数，可以快速设计“硬表面”模型。它是一个用户友好的软件，使用NURBS建模系统。虽然它不是免费的，但它比一些竞争对手便宜。它具有大量的功能，但又避免了无意义的功能过于混乱。使用曲线和布尔值的系统也使工作流程更快。Rhino3D该软件背后的公司将其宣传为世界上最通用的 3D 建模器。该软件可以在其网站上以各种捆绑包的形式以不同的价格下载。该程序使用称为 NURB 的精确数学模型，允许您以各种方式操作点、曲线、网格、曲面、实体等。最终，考虑到 Rhino3D 提供的一系列设计功能，很难反驳其在创建复杂 3D 模型方面无与伦比的多功能性的说法。用户评论说该软件非常难学。这是许多设计人员在创建详细软件时必须在功能和用户友好性之间进行的自然权衡。虽然它不是捕捉用户意图的最准确的软件，但它是市场上最好的软件之一。ModoModo 提供具有很大灵活性的创意 3D 多边形和细分曲面建模工具，允许您使用同一软件创建自由形式的有机模型和精密网格。这是一个专业级程序，具有专为高级 3D 设计师设计的一系列功能，其价格也反映了这一点。尽管它不是最用户友好的软件，但它在运行平稳的同时拥有大量功能。该软件的速度在烘焙纹理方面尤其明显。它还可以与合作伙伴软件和扩展一起使用作为额外的定制。Cinema 4D这是一款极其强大的 3D 建模工具，可让您创建复杂的 3D 设计。Cinema 4D 相当平坦的学习曲线使其对于那些被高级功能软件吓倒的初学者来说很容易上手。该程序定期使用免费服务包进行更新，这有助于优化它在各种操作系统上的运行方式。用户友好的选项以非常方便的方式呈现打印件。缩放和着色选项使建模变得更加容易。它的雕刻工具是一个很好的例子，说明了为什么该软件非常适合编辑模型和预先存在的文件。SolidWorks现在我们转向 SolidWorks。这是专业 3D 设计师经常使用的 CAD 程序。其中包含大量高级功能，例如设计验证工具和逆向工程。Solidworks 提供三个不同的软件包，具体取决于您需要的具体功能。Solidworks 倾向于工业方面。它实用且详细。虽然大多数软件通过轻微倾斜的平面结构来模拟曲线，但 Solidworks 使用 Nurbs 系统来创建边缘的平均值，以产生极其详细的曲率。它只是取消了多边形建模，而是选择了三维草图。因此，调整大小变得不再那么麻烦。MayaMaya 主要面向动画专业人士销售，可用于 3D 建模的许多方面，特别是在数学上平滑的表面和形状方面。Maya 最初被设计为 3D 动画软件，但在 3D 打印中也非常有用。因此，许多界面选项更让人想起雕刻和动画。Maya更适用于艺术印刷的要求。它具有快速渲染引擎，最适合具有许多复杂性的高度详细的模型。缺点是它非常昂贵（毕竟，它与高预算电影 CGI
所使用的软件相同）。尽管如此，它仍允许在运行流畅的软件上真实地呈现反射和颜色。3DS Max3DS Max 是另一个专注于动画的程序，它提供了一些出色的 3D 建模功能，例如着色工具、参数化网格建模和多边形建模。这款仅适用于 Windows 的软件深受视频游戏开发人员、许多电视商业工作室和建筑可视化工作室的喜爱。InventorInventor 3D CAD 软件提供专业级 3D 机械设计。该程序提供自由、直接和参数化建模选项。此外，您还可以获得自动化和模拟工具。Inventor 由 Autodesk 开发，根据熟练程度（学生、专业人士等）提供不同的软件包。Inventor 的一大优点是他们如何根据用户反馈改进软件。新版本包括对可视数据表示的改进以及无需转换文件格式即可轻松引用第三方设计的能力。3d打印软件电脑带不动怎么办？3d打印云服务平台--赞奇云工作站，高效上云制作3d打印软件本地电脑配置不足会出现软件运行缓慢、模型质量下降、软件崩溃等情况，为了解决这些问题，可以考虑升级电脑硬件，如增加内存、更换更快处理器或添加固态硬盘等。另外，也可以优化软件设置，关闭一些不必要的功能或降低渲染质量来减少对硬件的要求。如果无法升级电脑硬件或优化软件设置，可以考虑使用云端解决方案，试试赞奇云工作站来进行3d打印创作，一键获得高配云电脑，这样可以避免本地硬件不足的问题，同时也方便远程协作和共享。最主要的是云端电脑机型随时可换，还是按需使用的，很多高算力需要的工作可以在云电脑上进行，本地电脑只需要进行一些简单操作即可，赞奇云工作站软件中心提供部分软件，软件均为试用版，如有需要请自行购买正版授权，请逐个安装。数据安全有保障，高性能云储存，上传下载秒级反应，让你轻松搞定设计难题哦。赞奇云工作站适用于多行业多领域，以公有云为基座，面向各行业丰富业务场景的全栈解决方案，涵盖工业设计仿真、建筑设计、游戏设计、影视特效、动画电影、实景三维建模、院校培训、政企办公、3D（UE）数字人等领域。注：手机号注册首次使用享优惠，赞奇云工作站官网地址http://zanqicloud.com/找在线客服有优惠价，企业客户优惠多多哦