CADENA: 段階的CADリバースエンジニアリング

要旨

コンピュータ支援設計（CAD）は現代のエンジニアリングを支える基盤技術であるが、既存の形状を編集可能なモデルに変換するには依然として専門家による多大な労力が必要である。多くのAIシステムはCADプログラム全体を一度に出力し、中間形状を検査することはない。これに対し、人間のエンジニアは部品をフィーチャー単位で構築し、各操作の後に残りのモデリング対象を確認する。我々は、3DメッシュをパラメトリックCADプログラムとして再構築するモデルCADENA（スペイン語で「鎖」）を提案する。CADENAは操作列を一つずつ増やしながら、各ステップで目標形状と現在の予測形状を比較する。また、機械部品のリバースエンジニアリング手法を評価するベンチマークが不足している問題に対処するため、機械部品のカテゴリ横断で性能を測定するCADENA-Benchを導入する。CADENAは、CADENA-BenchおよびDeepCAD、Fusion 360、MCBデータセットにおいて従来手法を上回る性能を示す。コードはhttps://github.com/zhemdi/cadena、モデルウェイトはhttps://huggingface.co/kulibinai/cadena、CADENA-Benchはhttps://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadena-benchで入手可能である。

English

Computer-Aided Design (CAD) underpins modern engineering, yet converting existing shapes into editable models still demands substantial expert effort. Most AI systems emit the entire CAD program in a single pass, never inspecting the intermediate geometry. In contrast, human engineers build a part feature by feature, checking after each operation what remains to be modeled. We introduce CADENA (Spanish for "chain"), a model that reconstructs a 3D mesh as a parametric CAD program, growing its sequence of operations one at a time and comparing the target with the currently predicted geometry at every step. We also address the lack of benchmarks for evaluating reverse-engineering methods on mechanical parts, introducing CADENA-Bench, a benchmark that measures performance across categories of mechanical parts. CADENA outperforms prior methods on CADENA-Bench and on the DeepCAD, Fusion 360, and MCB datasets. Code is available at https://github.com/zhemdi/cadena, model weights at https://huggingface.co/kulibinai/cadena, and CADENA-Bench at https://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadena-bench.