【学习工作】DIGIT FAI——工程图纸智能尺寸检测与公差分析工具
1. Demo 简介
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是什么：单HTML网页，可离线，下载双击即用
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面向谁：制造业质检员或质量工程师SQE
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Demo界面展示：
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主要功能：
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**一键自动批量气泡：**拖入PDF文件（工程图纸），框选尺寸标注区域，自动检测区域内全部尺寸标注（线性尺寸、R圆角、C倒角、直径半径等），生成带序号的可拖拽的气泡；
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**专业的OCR识别：**基于Tesseract+连通域文本检测+多角度识别投票，支持中英文混合全角度尺寸旋转识别，支持识别误差后手动修正并进行记忆，支持多角度识别及投票日志查阅；
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**公差自动计算：**根据国标GB/T 公差标准（f/m/c/v），自动计算上下偏差，尺寸类型识别，使用设备填充，并展示在应用下部列表；
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**一键导出多格式：**Excel表格xlsx/csv格式的FAI全尺寸报告（带自动填充的模拟数据），PDF/图片格式的带气泡标记的工程图纸，支持输入和OCR识别图号/项目，输入后，导出文件可以自动命名。
2. Demo 创作思路
- 灵感来源：
- 市面上的商业FAI全尺寸产品收费，费用还不低；
- 质量部门抱怨图纸多写全尺寸报告花费时间太久，又要手绘气泡序号，填写全尺寸和公差等信息，很多图纸尺寸标注不清晰，看多了眼花缭乱；
- 正好我在公司使用AI开发了一些html的小工具在公司推广效果不错，因此提出了相关需求；
- 想解决的问题：（核心思想——提效）
- 自动找尺寸：可以批量识别并标记序号气泡，也可以单独标记增加容错率；
- 自动识别数值：OCR识别，还能处理特殊符号和多角度的尺寸标注；
- 自动判断公差及设备：根据GB/T1804公差标准，自动查表计算上下偏差；
- 一键出图纸报告：直接一键导出全尺寸报告和标记全尺寸的气泡图；
- 为什么做这个方向：
- **真实痛点：**我是轨道交通行业的设计师，质量工程师每次在我的新项目的首件检验的时候做这个全尺寸检验报告、FAI、气泡图等，很多尺寸公差都来找我沟通询问，并且车间的质检员负责手写实测记录，每次聊天都会找我抱怨，这属于公司两个部门每天工作都会面对的头疼难题。
- 技术可行：已经开发过几款html应用，可以离线使用、简单部署、轻量化；
- **0成本：**AI这么厉害，小白都能用自然语言开发应用，TRAE的大模型还免费，完全0成本的开发，没有投入企业非常乐意接受。
- **差异化：**市面上的成熟产品太贵，企业引入需要层层审批，既然技术能实现，我要做就做开源免费的，可以直接用，功能也不差。
3. Demo 体验地址（三选一）
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附件压缩包是我开发这个产品过程中全部的版本迭代（初版测试算法应用，然后是初始版V1.0~稳定版V5.5），PRD，技术栈说明等，以及从最想法到实现初始版Demo的提示词记录。
FAI软件开发.zip (1.4 MB)
4. TRAE 实践过程
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**从想法开始：**这个项目从4月开始就在做了，最开始使用的TRAE的是在一个7年的老笔记本上做的，后来为了还能让他再更我奋斗一阵子，就自己学着做了Linux系统，因此只保留了成品html文件而没有对话记录，目前只能找到5月初从稳定版V3.8在台式机电脑上对话记录，附件中的《设计过程提示词说明》是最开始创建这个项目开始到一步步修改的过程的部分提示词记录并且在不断的和AI交流的过程中能发现prompt的重要性，增加约束，问题描述，自己测试的过程中遇到的现象描述，能知道如何让AI 一个一个的处理问题，详见下图：
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**版本迭代管理：**不能直接让AI 在原版本上进行修改，因为改崩了需要花费更多的时间去修复，而是复制并迭代新版本，增加版本号和版本升级的可视化管理：更新日志.html (37.8 KB)
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**分析大于盲目执行：**在沟通过程中为了解决选框尺寸和定位问题以及OCR识别率问题，我花费了大量的时间和精力去绞尽脑汁与AI沟通，描述问题等等，实际上我在后面的更新中反应过来，先和AI 分析问题，找到根本原因，再进行分级。最后再去执行，比直接让他修改效果更好，见图
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开发关键步骤截图
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关键任务对话的 Session ID
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通过的报名帖： 【学习工作】DIGIT FAI：一款基于浏览器端 AI（Tesseract.js OCR + 连通域文本检测）的工程图纸智能尺寸检测与公差分析工具。
