geMoldInsight/docs/AI_FREECAD_INTEGRATION.md

AI + FreeCAD 集成方案

一、项目概述

本文档描述 geMoldInsight 项目集成 AI 智能引擎和 FreeCAD 的完整方案，实现真实的模具型腔生成和 G 代码输出功能。

二、现状分析

2.1 当前能力

• PythonOCC 几何内核（解析STP、基础几何分析）
• 简化版模具型腔生成（模拟数据）
• 数据持久化架构（PostgreSQL + RustFS）
• Web API 和可视化界面

2.2 当前不足

• 模具型腔生成是简化版，未真正切割型腔/型芯
• 缺少 G 代码生成功能
• 缺少 AI 智能优化能力

三、集成架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      用户交互层（已有）                           │
│              Web UI ←→ REST API ←→ 前端可视化                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      业务逻辑层（增强）                           │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────┐  │
│  │  AI 智能引擎  │  │ FreeCAD模块   │  │    G代码生成器        │  │
│  │  • 参数优化   │  │ • 模具设计    │  │  • CAM路径规划        │  │
│  │  • 缺陷预测   │  │ • 布尔运算    │  │  • 后处理输出         │  │
│  │  • 工艺推荐   │  │ • 型腔分割    │  │  • 仿真验证           │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      数据持久层（已有）                           │
│              PostgreSQL（元数据）+ RustFS（文件存储）              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      基础内核层                                   │
│        PythonOCC（现有）+ FreeCAD API + 开源CAM库                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

四、功能模块规划

4.1 FreeCAD 模具设计模块

功能	说明	优先级
STP文件导入	使用 FreeCAD Part 模块读取 STEP 文件	P0
智能分型线检测	分析几何形状，自动计算最佳分型方向	P0
收缩率补偿	按材料收缩率自动放大模型	P0
拔模角分析	检测需要拔模的面，计算拔模角度	P1
型腔/型芯分割	使用布尔运算真正切割出型腔和型芯	P0
流道系统设计	自动生成冷/热流道、浇口	P1
冷却系统设计	自动生成冷却水道布局	P2
模具标准件库	模架、导柱、顶针等标准件	P2

4.2 AI 智能引擎模块

功能	说明	优先级
工艺参数推荐	基于产品几何推荐注塑参数	P0
缺陷预测	预测熔接痕、缩痕、翘曲风险	P1
模具材料推荐	根据产量、预算推荐模具材料	P1
成本估算	估算模具制造成本和周期	P2
设计优化建议	基于AI分析给出设计改进建议	P2

4.3 G代码生成模块（CAM）

功能	说明	优先级
粗加工路径	型腔粗铣路径规划	P0
精加工路径	型腔精铣路径规划	P0
电极加工	复杂区域电极设计和加工路径	P1
后处理输出	生成 Fanuc/Siemens 等格式 G代码	P0
加工仿真	刀具路径仿真验证	P2

五、数据流设计

用户上传STP文件
    ↓
[1] FreeCAD 导入并分析几何
    ↓
[2] AI 引擎分析并推荐参数
    ↓
[3] FreeCAD 生成模具型腔/型芯
    ↓
[4] CAM 模块生成加工路径
    ↓
[5] 输出 G代码 + 工艺文档
    ↓
存储到 RustFS + 元数据写入 PostgreSQL

六、技术选型

模块	技术方案	理由
CAD内核	FreeCAD + PythonOCC	FreeCAD功能更强，PythonOCC保持兼容
AI引擎	OpenAI API / 本地LLM	工艺参数推荐可用GPT-4，预测模型可训练
CAM内核	FreeCAD Path / PyCAM	FreeCAD自带CAM模块，可二次开发
G代码后处理	自定义后处理器	支持主流数控系统
几何算法	CGAL / OpenCascade	布尔运算、网格处理

七、实施阶段

第一阶段：FreeCAD 基础集成（2-3周）

1. 安装 FreeCAD 并验证 Python API
2. 实现 STP 文件导入功能
3. 实现基础型腔/型芯分割
4. 替换现有简化版模具生成器

第二阶段：AI 引擎接入（2-3周）

1. 接入 LLM API 实现工艺参数推荐
2. 开发缺陷预测模型
3. 集成 AI 建议到现有流程

第三阶段：CAM/G代码生成（3-4周）

1. 开发粗/精加工路径规划
2. 实现 G代码后处理器
3. 添加加工仿真验证

第四阶段：优化完善（持续）

1. 性能优化
2. 支持更多材料类型
3. 扩展标准件库

八、数据库扩展

新增数据表：

• mold_designs - 模具设计方案
• cam_operations - CAM加工操作
• gcode_files - G代码文件元数据
• ai_recommendations - AI推荐记录

九、风险评估

风险	影响	缓解措施
FreeCAD API 稳定性	高	使用稳定版本，做好版本锁定
布尔运算复杂模型失败	中	添加几何修复和容错处理
CAM算法精度问题	中	充分测试，提供仿真验证
AI推荐准确性	中	结合专家知识，持续训练优化

十、后续步骤

1. 阅读 FREECAD_SETUP.md 进行环境配置
2. 查看 AI_ENGINE_DESIGN.md 了解AI模块设计
3. 参考 GCODE_GENERATION.md 实现CAM功能

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文档版本：v1.0
创建日期：2026-02-17
最后更新：2026-02-17