一、核心挑战与解决思路
1. 数据获取与标注
– 挑战：高质量标注数据稀缺，尤其是罕见缺陷类型。
– 解决方案：
– 与工程团队合作，构建包含几何参数、材料属性、设计规则的多维度数据集。
– 利用生成对抗网络（GAN）合成缺陷样本，增强数据多样性。
– 开发半自动化标注工具，结合规则引擎预标注，人工复核修正。
2. 模型选择与优化
– 挑战：三维CAD数据的复杂性导致传统CNN效率低下。
– 解决方案：
– 多模态输入融合：将CAD模型转换为点云（PointNet++）、体素网格（3D CNN）及多视角2D投影（ResNet），提取多层次特征。
– 图神经网络（GNN）：建模组件间装配关系，检测逻辑性错误（如干涉、公差冲突）。
– 混合架构：结合监督学习（分类已知缺陷）与无监督异常检测（捕捉未知问题）。
3. 误检率控制
– 挑战：平衡精确率与召回率，避免过度严格导致漏检。
– 解决方案：
– 两阶段检测流程：
1. 粗筛阶段：快速定位潜在缺陷区域（如基于轻量级YOLO模型）。
2. 精筛阶段：使用高精度模型（如Vision Transformer）结合物理仿真（如有限元分析）验证结果。
– 动态阈值调整：根据缺陷类型动态设定置信度阈值，关键结构（如承重部件）采用更严格标准。
– 集成学习：融合多个模型（如随机森林+XGBoost+深度学习）投票结果，降低单模型偏差。
二、技术实施路径
1. 数据预处理流程
– 格式转换：将CATIA文件（.CATPart/.CATProduct）解析为STEP/IGES标准格式，提取B-Rep（边界表示）数据。
– 特征提取：使用Open CASCADE或PythonOCC库提取几何特征（曲率、拓扑连接性）与工程属性（材料、约束条件）。
– 增强策略：对正常设计施加随机扰动（如偏移面、微小孔洞）生成缺陷样本。
2. 模型训练与调优
– 基准模型：以PointNet++和GNN为基础架构，初始训练集覆盖80%常见缺陷。
– 迁移学习：引入预训练模型（如ShapeNet预训练的3D CNN）加速收敛。
– 损失函数设计：采用Focal Loss缓解类别不平衡，对误检案例增加惩罚权重。
3. 验证与部署
– 测试集构建：划分20%数据作为独立测试集，涵盖极端案例（如薄壁结构、复杂装配体）。
– 误检分析：通过混淆矩阵定位高频误检类型，针对性优化（如增加对应训练样本）。
– 嵌入式集成：开发CATIA VBA/CAA插件，实时检测时调用云端API或本地轻量化模型（TensorRT优化）。
三、性能优化与持续迭代
– 在线学习机制：允许用户标记误检/漏检案例，动态更新模型（增量学习）。
– 规则引擎兜底：将行业标准（如ASME Y14.5）编码为逻辑规则，对AI结果二次校验。
– 硬件加速：部署边缘计算设备（如NVIDIA Jetson），支持实时检测响应<1秒。
四、预期成果
– 误检率：通过混合模型+规则校验，控制假阳性率<1.5%（测试集）。
– 覆盖率：支持90%以上常见缺陷类型（干涉、尺寸超差、应力集中）。
– 效率提升：较人工检测缩短80%时间，适用于航空航天、汽车等高精度制造领域。
通过融合深度学习与领域知识，该系统可显著提升设计验证效率，同时满足严苛的误检率要求。
