cad feature detection

CAD -Merkmalserkennung

Eine minimale App, die Schrittdateien über Pythonocc in drei.js umwandelt und die Fertigungsfunktionen mit UV-NET erkennt. Das Modell wurde auf dem MFCAD -Datensatz trainiert, sodass die Klassifizierung etwas wackelig ist. Aber es leitet das Konzept weiter.

Dieses Projekt nutzt auch die OCCWL -Wrapper um Pythonocc, um die Zuordnung von Brep zu Grafikdarstellung zu verarbeiten.

Eine lebende Demo finden Sie hier

Tech Stack Info:

• Frontend

  • Reagieren
  • Typoskript
  • React-Drei-Faser
  • Rückenwind -CSS

• Backend

  • Python
  • Fastapi
  • Pythonocc
  • Pytorch

• Infra

  • CDK
  • Lambda
  • Sagemaker
  • Docker

Wie man benutzt

Frontend

• Führen Sie den Frontend lokal aus: cd frontend && npm run start

• Erstellen Sie einen Produktionsbau: cd frontend && npm run build

• Konfiguration:

  • Erstellen Sie eine .env -Datei im Frontend -Ordner mit den folgenden Feldern:

     #to set the paths properly the assets folder
    PUBLIC_URL="https://yoururl.com or localhost:3000"
    
    # URL for your backend
    REACT_APP_API_URL="https://api.yoururl.com or localhost:8080"
    

Backend

• Führen Sie das Backend lokal aus: cd backend && uvicorn app.main:app --reload

• Konfiguration:

  • Erstellen Sie einen .EnV im Ordner backend/app mit den folgenden Feldern:

     ENDPOINT_NAME="name-of-sagemaker-endpoint"
    

Sagemaker

• Ein ausgebildetes UVNET -Modell ist im Repo enthalten. Um das Modell für Sagemaker bereitzustellen, installieren Sie die Datei requirements.txt im Ordner feature_detector und führen Sie das Notizbuch aus. Sie müssen auch eine .env -Datei im Ordner feature_detector erstellen, wobei die folgenden Felder ausgefüllt sind:

   SAGEMAKER_EXECUTION_ROLE="sagemaker execution role"
  SAGEMAKER_S3_BUCKET="sagemaker s3 bucket to store model.tar.gz file"
  

Infra

• Erstellen Sie eine .env -Datei im Infra -Ordner für CDK:

   DOMAIN="yourdomain.com"
  APP_NAME="NameForYourAppInCDK"
  API_SUBDOMAIN="sub.domain.for.api"
  FE_SUBDOMAIN="fe.subdomain"
  FE_BUCKET_NAME="name-for-s3-bucket-for-fe"