读取 3D 模型并设计加工策略的 AI
Fusion CAM自动化流程:从形状分析 → AI加工特征识别 → 加工策略设计 → 数字孪生结果可视化
已分配角色
结果
识别三维模型的加工特征,自动生成 Fusion CAM 加工工序
- 9种 识别加工特征 · 包含毛坯
- ±0.15 mm 设计与公差 · MDT 示例中的超切标准
我研究了识别三维模型中加工特征和家具板件的 AI,并利用识别结果生成 Fusion CAM 加工工序、计算家具尺寸调整。
在连接家具设计与生产的 Wedraw Pro 团队中,我牵头负责制造数据输出与生产对接。
Fusion CAM自动化流程:从形状分析 → AI加工特征识别 → 加工策略设计 → 数字孪生结果可视化
识别三维模型的加工特征,自动生成 Fusion CAM 加工工序
模型分析 → AI 面板识别 → 构建参数关系 → 生成/验证制造数据
家具尺寸改变时,面板会根据规则一起移动
设计师以家具构建器的身份进行设计,生产经理通过连接器接收生产数据。
设计师的设计将成为工厂的加工数据。
汇总了主要项目之外由我负责开发的工作。
服务器/工作结果监控 → API/PC 应用错误收集 → Slack 警报 → 在管理控制台中跟踪原因
即使服务器运行正常,它也能检测到数周内未被察觉的业务故障。
采集点击与滚动 → 处理 SQS 消息 → 存入 Elasticsearch → 定期汇总 → 热力图与图表
通过预先汇总,解决了分析页面的超时问题
VODA 页面浏览与购买记录 → 客户细分 → 基于统计的推荐 → 通过页头脚本在商城展示
设计了只需在页头加入脚本即可显示推荐商品的架构
打开视频 → 执行场景分割 → 在进度条上标记分割点 → 预览并跳转场景 → 保存片段
在进度条上直接看到场景切换点并一键跳转
共同发明3D家具造型技术并申请专利。
已收到用于处理特征识别的标注程序的注册申请。
这项技术通过分析家具部件的连接关系来构建三维家具模型。我负责与此项发明相关的面板识别人工智能研究。
该工具通过在 CAD 模型的每个面上显示加工特征,为特征识别 AI 创建学习数据。