基于点云和建模命令反推CADQuery代码的批量推理系统
1. 项目概述与设计思路
1.1 项目背景
在CAD/CAM领域，从点云数据重建CAD模型是一个具有挑战性的任务。传统方法需要复杂的几何算法和人工干预，而现代大语言模型（LLM）在理解几何关系和生成代码方面展现出强大能力。本项目旨在利用商用大模型API，根据零件的边界轮廓点云坐标和对应的建模命令，自动生成CADQuery代码。
1.2 系统架构设计
系统采用模块化设计，主要包括以下组件：
- 数据预处理模块：清洗和规范化点云数据
- 提示词工程模块：构建高效的LLM提示模板
- API调用模块：与大模型API交互
- 后处理模块：验证和优化生成的代码
- 批量处理模块：高效处理大量数据
1.3 技术选型
- 编程语言：Python 3.8+
- 大模型API：OpenAI GPT-4/Claude/DeepSeek等
- CAD库：CADQuery（基于Python的参数化CAD库）
- 数据处理：NumPy, Pandas
- 几何计算：scipy, numpy-stl
