一种基于大语言模型的几何特征识别方法技术

本发明专利技术涉及计算机视觉、计算机辅助设计与人工智能技术领域，公开了一种基于大语言模型的几何特征识别方法，三维模型自然语言化，大语言模型特征推理，增量式学习与优化，特征验证与输出。该基于大语言模型的几何特征识别方法，通过将三维几何数据转化为结构化文本描述，构建“几何参数‑拓扑关系”的联合表示空间，使大语言模型能够跟好地理解几何特征的含义和零件的结构；利用大语言模型的长上下文理解能力，分析几何特征间的拓扑关联，通过注意力机制捕捉特征间的依赖关系，实现复杂装配体中特征的层级化识别，通过持续学习新的几何案例与工程规范，动态更新大语言模型的几何特征知识库，支持新型特征的自适应识别，无需重新训练模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉、计算机辅助设计与人工智能，具体为一种基于大语言模型的几何特征识别方法。

技术介绍

1、在传统几何特征识别技术中，主要依赖规则匹配、特征提取算法或人工标注完成对cad模型、点云数据等几何对象的特征识别。

2、这类方法存在以下局限性：对复杂拓扑结构的适应性差，难以处理非标准几何特征（如过渡圆角、自由曲面等）；缺乏语义理解能力，仅能识别几何参数（如长度、角度），无法关联特征的工程语义（如“螺栓孔”“凸台”）；需针对特定场景手动设计规则，泛化能力弱，面对新型结构时需重新开发算法；多模态数据（如cad模型+工程图纸+工艺说明）的融合处理效率低，难以实现跨模态特征关联。

3、随着工业数字化转型，对复杂几何模型的智能识别需求日益增长，亟需一种具备语义理解能力、自适应学习能力的几何特征识别方法，以提升cad系统、智能制造平台的自动化水平。

4、因此，提出一种基于大语言模型的几何特征识别方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大语言模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述步骤一主要步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述三维模型包括STL、STEP 文件；基础几何特征包括平面、圆柱、圆锥；基础几何特征参数为半径、高度、角度。

4.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述步骤二主要步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述步骤三主要步骤为...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述步骤一主要步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型的几何特征识别方法，其特征在于，所述三维模型包括stl、step 文件；基础几何特征包括平面、圆柱、圆锥；基础几何特征参数为半径、高度、角度。

4.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泳荣，张仕良，钟山，张展，李智蔚，
申请(专利权)人：天津设序科技有限公司，
类型：发明
国别省市：