DeepSeek一秒解决CATIA自动出图行业难点

CATIA那点事儿

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首先，我在自己写的《python环境下的CATIA Automation二次开发》这本书中，分享过自动投图的py代码。

对于乖乖待在世界坐标系下的零件，这个脚本看起来没什么问题，上面展示的效果也算不错。

但如果一个零件不是很老实，它在世界坐标系下的定位变成了这样：

我们还是使用前文提到的代码，投出来的图就会变成这样：

这显示是不合理的。

而导致这个问题出现的原因，也很简单：

我们在投正视图时，这个视图坐标系的H、V在三维里对应的方向，是写死的。但手动投图时，眼睛会看到平面的显示信息，并传递给大脑，我们大脑经过复杂的思考（运算），会判断零件怎样才算“摆正”，进而选择两条线作为HV轴。

那么，程序怎么才能像人脑一样思考呢？它怎么知道什么叫“正”呢？

再具体点说：如何让程序根据当前的几何模型，自动计算出上述的六个参数，让零件投出的图是摆正的状态呢？

OK，一步一步分析：先看一下，我们有什么资本。

我们有CATIA，里面有一个三维模型。我们当然可以像人眼一样，将模型截图，然后将一堆“0/1”信息传递给程序，但这似乎过于抽象。

实际一点的思路是：我们可以通过search，获取到模型的顶点/边线/表面这些几何，并且可以用测量接口得到这些几何的数学信息。

拿着这些资本，我们来问AI：

和以往一样，AI从不会拒绝我，而这个问题对它来说似乎也是小菜一碟。它给了我好几个方法，且原理、步骤、优缺点一应俱全。

我继续问它，反复几次，它终于给出了我想要的一段函数代码。

来源：CATIA那点事儿