VLM-CADFeatureRecognition

用视觉语言模型自动识别CAD制造特征,无需人工规则

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 14 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 83
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,代码和资源免费提供,无付费版本。

项目预览

VLM-CADFeatureRecognition 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Davidlequnchen
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,代码和资源免费提供,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型cad,computer-aided-design,feature-recognition,large-language-models,llm,manufacturing-intelligence,prompt-engineering,vision-language-model
GitHub 星标★ 83
上线时间2025-03-17 00:00:00
代码更新2026-01-31
仓库体积181.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

VLM-CADFeatureRecognition 是一个利用视觉语言模型(VLM)自动识别 CAD 设计中制造特征的开源项目。它解决了传统制造特征识别方法依赖人工规则、泛化能力差、难以处理复杂几何形状的问题。项目提供完整的代码和资源,能够从 CAD 模型的图像或渲染视图中自动识别孔、槽、倒角等制造特征,并输出结构化的特征信息。其核心能力包括:基于 VLM 的零样本或少样本特征识别、支持自定义特征类型的微调、以及与 CAD 软件(如 SolidWorks)的集成接口。项目采用 Jupyter Notebook 编写,便于研究者理解和复现实验,旨在降低制造特征识别领域的 AI 应用门槛,推动智能设计与制造自动化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 83

核心亮点

  • 利用VLM的零样本能力,无需大量标注数据即可识别常见制造特征
  • 提供完整的训练和推理代码,支持自定义特征类型的扩展
  • 集成CAD软件接口,可直接从设计模型生成识别结果

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档不够完善,社区支持有限
  • 依赖外部VLM模型,推理速度和精度受模型性能影响

适用场景

  • CAD模型自动审查,快速识别设计中的制造特征
  • 智能制造中,为CAM编程提供特征信息
  • CAD教学辅助,帮助学生理解制造特征

替代项目

FeatureNet、CADFeatureRecognition、DeepCAD

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