在三维建模与工业设计领域,处理庞杂的多源异构数据,实现零件快速精准搜索一直是难题。在本文中子虔小编将为大家详细介绍以形搜形的几何搜索技术,了解其如何让设计人员在海量模型库中,快速找到ctrl c和ctrl v级别的高相似度、可复用模型,显著提升工作效率和协作速度。
几何搜索区别于传统关键词检索,其本质是通过多模态智能搜索建立智能匹配体系的技术,对几十万、上百万的零部件三维模型进行快速的聚类和分类。
数据整合的维度不再仅以模型文本信息(如命名、名称等)为唯一数据基础,而是以模型数据的几何特征作为主要信息来源,将企业存放于PDM/PLM中的海量工业零部件数据进行归类、筛选、使用。
很多企业在设计和存储3D模型时,由于历史沿用、设计修改或命名不规范,经常会出现同一个零件被重复创建多个文件的情况。这样的现象会导致文件管理混乱,增加重复设计的成本。
几何搜索工具融合AI算法,能够对企业海量复杂零部件库进行智能化管理,避免零部件的重复与近似设计,改善和提高产品研发效能。
3D智能搜索工具具备以形搜形、语义搜索、属性搜索、文本标签搜索、2D草图搜索、混合搜索等多重能力。通过精准识别模型几何形态,实现了对重复零件的快速归类和去重管理。设计人员只需要上传或选中一个参考模型,系统就能在海量模型库中瞬间找到形状相近的其他零件,实现真正意义上的模型复用。
形状特征分析:提取模型的几何轮廓、孔洞位置、曲面特征等数据
无缝集成:应用界面无缝集成于设计平台/PDM,无需系统切换即可获取重复与近似零部件提示信息
准确度输出:在大约~100次不同模型的输入测试中,平均检索准确性高于90%
三维模型管理:支持模型库的创建、更新、删除,以及模型数据的入库、查询、更新、删除等标准化操作,构建统一的三维模型索引体系,打破数据孤岛;
智能搜索:支持对模型库中的数据进行快速几何比对、图片匹配与属性过滤,实现从形状、尺寸到元属性的全面搜索;
批量操作:支持模型数据的批量入库、更新与删除,并能分析重复率,自动聚合相似模型,助力模型去重与标准化;
平台化部署:基于容器引擎进行部署,便于客户在本地或私有云灵活落地,降低系统集成与运维成本。
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我们之前的程序均部署在客户的生产环境下,需要和技术人员确认能否在本地程序中测试。
目前支持上传GLB、.OBJ、.STP、.STEP等文件格式且文件大小在100MB以内的模型文件。
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