Synthetic CAD sketch-extrude dataset|CAD设计数据集|逆向工程数据集

该数据集是由卢森堡大学和Artec3D合作创建的合成CAD sketch-extrude序列数据集，包含一百万条多样化的CAD模型序列，编码为Python CadQuery代码。数据集通过自动合成生成，确保了模型在训练过程中接触到多样化的设计特征和模式。该数据集主要用于CAD逆向工程，旨在从点云数据中重建CAD模型，解决现有数据集规模小、多样性不足的问题，并为CAD编辑和CAD问答提供支持。

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数据集介绍

构建方式

Synthetic CAD sketch-extrude dataset 的构建基于自动化生成流程，利用 Python CadQuery 库生成了一百万个多样化的 CAD 草图-拉伸序列。该数据集通过随机参数化草图-拉伸序列与几何拓扑启发式方法相结合，确保生成的 CAD 模型的有效性和多样性。每个模型都经过归一化处理，确保其位于单位边界框内，并且参数经过量化处理，以控制模型的精度和复杂性。此外，数据集中的代码片段可直接在 Python 环境中执行，便于后续的模型训练和验证。

特点

该数据集的特点在于其规模庞大且多样性丰富，涵盖了一百万个有效的 CAD 模型，每个模型都以 Python CadQuery 代码的形式表示。这种代码表示不仅具有高度的可解释性，还能够直接与现代 CAD 软件兼容。数据集中的模型涵盖了从简单几何形状到复杂结构的广泛设计特征，确保了模型训练时的多样性和全面性。此外，数据集的生成过程完全自动化，避免了人工干预带来的偏差，确保了数据的一致性和可靠性。

使用方法

该数据集主要用于训练和验证 CAD 逆向工程模型，特别是基于点云的 CAD 草图-拉伸序列生成任务。研究人员可以使用该数据集来训练深度学习模型，学习从点云到 CAD 代码的映射关系。在训练过程中，模型会接触到多样化的 CAD 设计特征和操作，从而提高其在实际应用中的泛化能力。此外，该数据集还可用于评估模型的性能，通过比较生成的 CAD 代码与真实模型的几何相似性，验证模型的有效性。数据集中的代码可直接执行，便于研究人员进行后续的模型编辑和优化。

背景与挑战

背景概述

Synthetic CAD sketch-extrude dataset是由卢森堡大学的SnT研究中心与Artec3D公司合作创建的一个大规模合成数据集，旨在解决计算机辅助设计（CAD）逆向工程中的关键问题。该数据集于2024年发布，主要研究人员包括Danila Rukhovich、Elona Dupont、Dimitrios Mallis等。其核心研究问题是从点云数据中重建CAD模型的草图-拉伸序列，并将其表示为可执行的Python代码。这一研究推动了CAD逆向工程领域的发展，特别是在利用预训练大语言模型（LLM）进行几何重建方面，显著提升了模型的性能与可解释性。该数据集的影响力体现在其首次将CAD序列表示为Python代码，并通过大规模合成数据解决了现有数据集的多样性与规模限制。

当前挑战

Synthetic CAD sketch-extrude数据集面临的挑战主要集中在两个方面。首先，在领域问题方面，CAD逆向工程的核心挑战是从点云中准确重建CAD模型的草图-拉伸序列，并确保生成的代码能够直接执行。这一过程不仅需要精确的几何重建，还需捕捉设计意图，以便生成的模型能够在CAD软件中进行进一步编辑。其次，在数据集构建过程中，研究人员面临的主要挑战是如何生成大规模且多样化的CAD序列数据。现有数据集如DeepCAD和Fusion360在规模和多样性上存在局限，而合成数据集的构建需要确保生成的CAD模型既具有几何有效性，又能涵盖复杂的设计特征。此外，如何将点云数据与Python代码之间的映射关系有效地编码到模型中，也是一个重要的技术挑战。

常用场景

经典使用场景

Synthetic CAD sketch-extrude dataset 主要用于计算机辅助设计（CAD）逆向工程领域，特别是在从点云数据中重建CAD模型的过程中。该数据集通过生成大量的CAD草图-拉伸序列，帮助研究人员训练和验证模型，以从点云数据中推断出CAD操作序列。这一过程在工业设计、产品逆向工程和3D建模中具有重要应用。

衍生相关工作

基于Synthetic CAD sketch-extrude dataset，研究人员开发了多种先进的CAD逆向工程模型，如CAD-Recode。该模型通过结合预训练的大型语言模型（LLM）和轻量级点云投影器，能够从点云数据中生成可执行的Python代码，显著提升了CAD重建的精度和效率。此外，该数据集还催生了CAD-QA（CAD问答）等新应用，展示了其在CAD模型理解和编辑方面的潜力。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机辅助设计（CAD）领域，Synthetic CAD sketch-extrude dataset的最新研究方向聚焦于利用大语言模型（LLMs）进行CAD逆向工程。通过将点云数据转换为可执行的Python代码，CAD-Recode模型能够重建CAD模型，并捕捉设计意图。这一方法不仅显著提升了现有方法的性能，还在DeepCAD和Fusion360数据集上实现了10倍于现有方法的Chamfer距离降低。此外，该数据集的研究还展示了如何通过LLMs进行CAD编辑和问答，进一步推动了CAD自动化设计的发展。这一研究方向不仅解决了传统CAD逆向工程中的复杂性和数据稀缺问题，还为未来的CAD设计工具提供了新的可能性。

相关研究论文

• CAD-Recode: Reverse Engineering CAD Code from Point Clouds

  卢森堡大学 · 2024年