以图搜图技术在工业设计领域的深度应用,借助向量数据库的高精度匹配能力,为设计师提供跨品类的灵感参考和结构优化方案,加速产品研发进程。

工业设计图纸、零部件 3D 扫描图等非结构化数据,转化为embedding向量后按产品类型、功能模块分类存储。设计师上传一个初步构想草图,系统能快速检索出相似的结构设计、材料应用案例,甚至是专利文献中的设计方案,帮助规避侵权风险。

针对复杂的机械结构,向量数据库支持拆解检索,例如截取草图中的齿轮啮合部分,可匹配到不同设备中同款齿轮的设计参数和耐用性数据,为结构优化提供依据。大模型强化了向量对功能特征的捕捉,能区分 “承重结构” 与 “装饰部件” 的设计差异,让检索结果更贴合功能需求。

以图搜图技术在工业设计中的向量数据库方案,聚焦产品原型匹配与元素复用。采用工业设计专用模型提取产品外观的曲面弧度、材质反光率、结构比例等特征,生成 768 维向量,关联产品类别、工艺参数等元数据存储。

设计师上传手绘草图或竞品图片后,系统 1 秒内完成向量提取,先按产品类型(如家电、机械部件)粗筛,再通过余弦相似度算法从百万级设计图库中返回结构相似的三维模型向量。

针对复杂组件,支持局部特征检索,如上传齿轮细节图可匹配同模数、同齿形的设计案例。同时,向量数据库与 CAD 软件联动,检索结果直接生成可编辑的设计向量。