Jlu45/drawing-error-tutor

Última atividade de origem registrada: 26 de maio de 2026 às 05:37

Catálogo do SkillsMP atualizado: 9 de novembro de 2026 às 14:22

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# 🎯 智绘纠错——工图智能导学平台 [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python 3.9+](https://img.shields.io/badge/Python-3.9+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![Flask](https://img.shields.io/badge/Flask-2.3+-green.svg)](https://flask.palletsprojects.com/) [![Version 2.0.0](https://img.shields.io/badge/Version-2.0.0-orange.svg)](https://github.com/Jlu45/drawing-error-tutor) 基于 GB/T 国家标准的机械工程图纸智能纠错与导学平台。V2 采用 **6阶段流水线** 协作架构，融合 ArtiCAD（CVPR 2025）灵感，引入预检协议、跨阶段回滚、非对称经验库和 VLM 评判四大创新模块，配合 Atlas 工图图谱与增强型强化学习自进化机制。 ## 🎬 演示视频 > 📌 演示视频文件较大，请将视频上传至 Bilibili / YouTube 等平台后，在此处替换为视频链接。 > > 本地视频文件位于 `docs/assets/演示视频.mp4`（需自行放置，未纳入 Git 仓库）   ## ✨ 功能特性 ### V2 核心特性 - **6阶段流水线**：Planning → Perception → RuleCheck → LLM → Fusion → Judge，比 V1 的4阶段更精细的分析流程 - **预检协议（Pre-check Protocol）**：执行前生成检测合约，确保每个阶段输入输出可验证 - **跨阶段回滚（Cross-Stage Rollback）**：精准定位错误阶段并回滚重试，避免全流程重跑 - **非对称经验库（Asymmetric Experience Store）**：双分区案例检索——成功案例库与失败案例库分离存储，提升检索精度 - **VLM 评判（VLM Judge）**：4维度质量评估（完整性 / 准确性 / 规范性 / 可读性），替代简单规则评分 - **Atlas 工图图谱**：34 个典型工程案例、24 条制图规则、8 大错误类别，结构化领域知识库 - **增强型 RL 记忆**：4维连续奖励信号（完整性 / 准确性 / 规范性 / 可读性），替代 V1 的离散奖励 ### V1 保留特性 - **GB/T 标准合规检测**：依据 GB/T 4457-4460 国家标准，覆盖8大错误类别 - **苏格拉底式导学**：生成启发式引导，帮助学生理解错误原因 - **双知识库**：GB标准知识库 + 背景知识库 + 图像知识库，支持 FAISS 向量检索 - **优雅降级**：LLM API 不可用时自动回退到本地规则引擎 - **CAD 风格界面**：专业工程图纸界面，支持亮色/暗色/护眼三种主题 ## 🏗️ 系统架构 ### V2 架构（6阶段流水线） ``` DrawingOrchestrator V2（图纸分析协调器） │ ├── Phase 1: Planning（规划阶段） │ └── 生成检测合约 → Pre-check Protocol │ ├── Phase 2: Perception（感知阶段）[并行] │ ├── OCRAgent（文字识别） │ ├── GeometryAgent（几何检测） │ └── StructureAgent（结构分析） │ ├── Phase 3: RuleCheck（规则校验阶段） │ └── RuleCheckAgent（GB 标准规则校验，8类规则） │ ├── Phase 4: LLM（大模型分析阶段） │ └── LLMAgent（Qwen2.5-72B-Instruct 深度分析） │ ├── Phase 5: Fusion（融合阶段） │ └── 多源结果融合 + Cross-Stage Rollback 检测 │ ├── 成功 → 进入 Judge │ └── 失败 → 回滚到出错阶段重试（最多3次） │ └── Phase 6: Judge（评判阶段） └── VLM Judge → 4维度质量评估 ├── 完整性（Completeness） ├── 准确性（Accuracy） ├── 规范性（Compliance） └── 可读性（Readability） ``` ### V1 vs V2 对比 | 特性 | V1 | V2 | |------|----|----| | **版本** | 1.0.0 | 2.0.0 | | **流水线阶段** | 4阶段（OCR/Geo/Struct → RuleCheck → LLM） | 6阶段（Planning → Perception → RuleCheck → LLM → Fusion → Judge） | | **错误类别** | 6类 | 8类（新增：视图错误、表面粗糙度标注错误） | | **检测合约** | 无 | Pre-check Protocol，执行前验证输入输出 | | **错误恢复** | 全流程重跑 | Cross-Stage Rollback，精准回滚到出错阶段 | | **经验检索** | 单一经验池 | Asymmetric Experience Store，成功/失败双分区 | | **质量评估** | 规则评分 | VLM Judge，4维度连续评估 | | **RL 奖励** | 离散（confirmed +1 / dismissed -1） | 4维连续奖励（完整性/准确性/规范性/可读性） | | **领域知识** | GB标准 + 背景知识库 | + Atlas 工图图谱（34案例/24规则/8错误类别） | | **路由** | `/` | V1: `/`，V2: `/v2` | ## 🚀 快速开始 ### 环境要求 - Python 3.9+ - pip ### 安装 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/Jlu45/drawing-error-tutor.git cd drawing-error-tutor # 运行一键部署脚本（安装依赖 + 创建配置 + 验证环境） python setup.py ``` ### 配置将 `config.example.py` 复制为 `config.py` 并填写 API 凭据： ```bash cp config.example.py config.py ``` 编辑 `config.py`： ```python # 必填：LLM API 端点地址 MULTIMODAL_API_URL = 'https://your-api-endpoint.example.com' # 必填：API 密钥（切勿提交此文件） MULTIMODAL_API_KEY = 'your-api-key-here' # 可选：模型配置 LLM_MODEL = 'Qwen2.5-72B-Instruct' MULTIMODAL_VISION_MODEL = 'your-vision-model-name' # V2 可选：VLM Judge 配置 VLM_JUDGE_MODEL = 'your-vlm-judge-model-name' VLM_JUDGE_THRESHOLD = 0.7 ``` 或使用环境变量： ```bash export MULTIMODAL_API_URL='https://your-api-endpoint.example.com' export MULTIMODAL_API_KEY='your-api-key-here' ``` ### 运行 ```bash # 启动应用（V1 和 V2 同时运行） python app.py # 或使用快速启动脚本 ./start.sh # Linux/Mac start.bat # Windows ``` 浏览器访问： - **V1**：http://localhost:5000/ - **V2**：http://localhost:5000/v2 ### Docker 部署 ```bash # 使用 Docker Compose 构建并运行 docker-compose up --build # 或手动构建 docker build -t drawing-error-tutor . docker run -p 5000:5000 \ -e MULTIMODAL_API_URL='https://your-api-endpoint.example.com' \ -e MULTIMODAL_API_KEY='your-api-key' \ drawing-error-tutor ``` ## 📖 API 文档 ### V1 端点 | 端点 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | `/` | GET | V1 上传页面 | | `/upload` | POST | V1 上传并分析图纸 | | `/uploads/<filename>` | GET | 获取上传文件 | | `/api/gb_standards?q=<query>` | GET | 搜索 GB 标准 | | `/api/rl_feedback` | POST | 提交 RL 反馈 | | `/api/rl_stats` | GET | 获取 RL 记忆统计 | ### V2 端点 | 端点 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | `/v2` | GET | V2 上传页面 | | `/v2/upload` | POST | V2 上传并分析图纸（6阶段流水线） | | `/v2/api/analyze` | POST | V2 完整分析（含 Pre-check + Rollback + Judge） | | `/v2/api/judge` | POST | VLM Judge 4维度质量评估 | | `/v2/api/atlas` | GET | 获取 Atlas 工图图谱数据 | | `/v2/api/atlas/cases` | GET | 获取图谱案例列表（34个） | | `/v2/api/atlas/rules` | GET | 获取图谱规则列表（24条） | | `/v2/api/experience` | GET | 获取非对称经验库统计 | | `/v2/api/experience/search` | POST | 检索相似案例（成功/失败分区） | | `/v2/api/rl_feedback` | POST | 提交 V2 RL 反馈（4维连续奖励） | | `/v2/api/rl_stats` | GET | 获取 V2 RL 记忆统计（含4维奖励分布） | ### V2 RL 反馈 API ```bash curl -X POST http://localhost:5000/v2/api/rl_feedback \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "session_id": "drawing.png_1700000000", "error_description": "缺少直径符号", "feedback_type": "confirmed", "reward_vector": { "completeness": 0.8, "accuracy": 0.9, "compliance": 0.7, "readability": 0.85 } }' ``` 有效 `feedback_type` 值：`confirmed`（确认）、`ignored`（忽略）、`dismissed_all`（全部误报）、`partial_confirm`（部分确认）、`useful_guidance`（引导有帮助） `reward_vector` 为 V2 新增的4维连续奖励信号，每个维度取值范围 [0, 1]。 ## 🧪 测试 ```bash # 运行所有测试 pytest # 带覆盖率报告 pytest --cov=src --cov-report=html # 运行指定测试模块 pytest tests/test_geometric_detector.py -v # 仅运行 V2 相关测试 pytest tests/test_v2/ -v ``` ## 📁 项目结构 ``` drawing-error-tutor/ │ ├── 📄 项目根目录文件 │ ├── app.py # [入口] Flask Web 应用主程序，V1/V2 路由定义与服务启动 │ ├── config.example.py # [配置] 配置模板文件，包含所有可配置项的占位符 │ ├── config_loader.py # [配置] 配置加载器，优先级：config.py > 环境变量 > 默认值 │ ├── setup.py # [部署] 一键部署脚本，自动安装依赖/创建配置/验证环境 │ ├── start.bat # [部署] Windows 快速启动脚本 │ ├── start.sh # [部署] Linux/Mac 快速启动脚本 │ ├── requirements.txt # [依赖] Python 依赖包清单 │ ├── pyproject.toml # [元数据] 项目元信息、构建配置、工具配置（pytest/flake8/mypy） │ ├── pytest.ini # [测试] pytest 测试框架配置 │ ├── .flake8 # [规范] flake8 代码风格检查配置（行宽120） │ ├── .prettierrc # [规范] Prettier 代码格式化配置 │ ├── .gitignore # [安全] Git 忽略规则，保护 config.py/.env 等敏感文件 │ ├── .gitattributes # [存储] Git LFS 大文件跟踪规则（视频文件） │ ├── Dockerfile # [容器] Docker 镜像构建文件 │ ├── docker-compose.yml # [容器] Docker Compose 编排配置 │ ├── skill.json # [技能] 技能元数据，描述能力/配置/端点/错误分类 │ ├── SKILL.md # [技能] 技能定义入口文件 │ ├── LICENSE # [法律] MIT 开源许可协议 │ ├── README.md # [文档] 项目说明文档（本文件） │ └── CHANGELOG.md # [文档] 版本变更记录 │ ├── 🧠 src/ — 核心源码 │ ├── multi_agent_system.py # [核心] 多智能体协调器 + 5个专业Agent + 4阶段流水线（V1） │ │ # - DrawingOrchestrator：V1协调器，管理分析流程 │ │ # - OCRAgent：文字识别（RapidOCR） │ │ # - GeometryAgent：几何元素检测（OpenCV Hough/Canny） │ │ # - StructureAgent：图纸结构分析（区域/标题栏/图框） │ │ # - RuleCheckAgent：GB标准规则校验（8类规则） │ │ # - LLMAgent：大模型深度分析（Qwen2.5-72B-Instruct） │ │ # - BaseAgent/ImageCache/PreprocessPipeline 等基础设施 │ ├── connector_contract.py # [V2核心] 预检协议模块（Pre-check Protocol） │ │ # - DetectionContract：检测合约定义与验证 │ │ # - ContractValidator：合约执行前校验 │ │ # - 输入/输出契约约束，确保阶段间数据一致性 │ ├── cross_stage_rollback.py # [V2核心] 跨阶段回滚模块（Cross-Stage Rollback） │ │ # - RollbackManager：回滚管理器，精准定位错误阶段 │ │ # - StageCheckpoint：阶段检查点，支持状态快照与恢复 │ │ # - 最大回滚次数控制（默认3次） │ ├── experience_store.py # [V2核心] 非对称经验库模块（Asymmetric Experience Store） │ │ # - SuccessPartition：成功案例分区 │ │ # - FailurePartition：失败案例分区 │ │ # - DualRetriever：双分区检索器，加权融合成功/失败案例 │ │ # - FAISS 向量索引，支持相似度检索 │ ├── vlm_judge.py # [V2核心] VLM 评判模块（VLM Judge） │ │ # - VLMJudge：4维度质量评估器 │ │ # - CompletenessScorer：完整性评分 │ │ # - AccuracyScorer：准确性评分 │ │ # - ComplianceScorer：规范性评分 │ │ # - ReadabilityScorer：可读性评分 │ │ # - 评估结果融合与置信度计算 │ ├── atlas/ # [V2核心] Atlas 工图图谱模块 │ │ ├── __init__.py # - 模块初始化 │ │ ├── atlas_builder.py # - 图谱构建器（34案例/24规则/8错误类别） │ │ ├── case_index.py # - 案例索引与检索 │ │ ├── rule_engine.py # - 规则引擎，图谱规则推理 │ │ └── error_taxonomy.py # - 错误分类体系（8大类别） │ ├── rl/ # [V2增强] 强化学习模块 │ │ ├── __init__.py # - 模块初始化 │ │ ├── continuous_reward.py # - 4维连续奖励函数（完整性/准确性/规范性/可读性） │ │ ├── enhanced_dqn.py # - 增强型 DQN 网络 │ │ └── policy_adapter.py # - 策略适配器，V1→V2 奖励信号转换 │ ├── utils/ # [工具] 通用工具模块 │ │ ├── __init__.py # - 模块初始化 │ │ ├── logging_utils.py # - 日志工具 │ │ └── validation.py # - 数据验证工具 │ ├── geometric_detector.py # [检测] OpenCV 几何元素检测器 │ │ # - 直线/圆/箭头检测 │ │ # - 线型分类（实线/虚线/点画线） │ │ # - 尺寸标注结构检测 │ │ # - YOLO 格式转换 │ ├── rag_knowledge_base.py # [知识] 双知识库系统 │ │ # - GB标准知识库（展示源，前端展示用） │ │ # - 背景知识库（37条，内化到LLM系统提示词） │ │ # - 图像知识库（HOG特征 + FAISS向量检索） │ │ # - 支持PDF自动提取、文本/图像知识添加与检索 │ ├── rl_memory_unit.py # [进化] V1 强化学习记忆单元 │ │ # - MiniDQN：2层神经网络（10→64→15） │ │ # - ExperienceReplayBuffer：经验回放池（容量500） │ │ # - PolicyParameters：7个可调策略参数 │ │ # - 15个离散动作（7参数±调整或不变） │ │ # - 奖励函数：confirmed +1.0 / dismissed_all -1.0 │ ├── multimodal_agent.py # [多模态] 多模态分析Agent │ │ # - PaddleOCR/RapidOCR 文字识别 │ │ # - YOLOv8 目标检测（可选） │ │ # - OpenAI 兼容 API 多模态视觉分析 │ │ # - 视觉/文本/结构特征融合 │ │ # - 苏格拉底式反馈生成 │ ├── error_injection.py # [工具] 错误注入器，用于生成测试数据 │ ├── process_gb_pdf.py # [工具] GB标准PDF文件处理器，提取文本并入库 │ ├── process_standard_drawings.py # [工具] 标准图纸处理器，拆分并添加到图像知识库 │ └── collect_drawings.py # [工具] 测试图纸生成器，生成示例减速器零件图 │ ├── 🎨 templates/ — 前端模板 │ ├── index.html # [页面] V1 CAD风格图纸上传页面（亮色/暗色/护眼主题） │ ├── result.html # [页面] V1 分析结果展示页面（错误列表/GB标准/RL反馈） │ ├── v2_index.html # [页面] V2 上传页面（含 Atlas 图谱展示/4维评估面板） │ └── v2_result.html # [页面] V2 分析结果页面（Judge评分/经验案例/回滚日志） │ ├── 🧪 tests/ — 测试套件 │ ├── test_geometric_detector.py # [单元测试] 几何检测器测试（直线/圆/箭头/线型/YOLO格式） │ ├── test_rule_check.py # [单元测试] 规则检查测试（尺寸/公差/标题栏/符号/线型/完整性） │ ├── test_rl_memory.py # [单元测试] RL记忆单元测试（DQN/经验池/策略参数/状态提取） │ ├── test_knowledge_base.py # [单元测试] 知识库测试（GB标准搜索/背景知识/图像知识） │ ├── test_config_security.py # [安全测试] 配置安全检测（无硬编码密钥/无内部URL/gitignore保护） │ └── test_v2/ # [V2测试] V2 模块测试 │ ├── test_connector_contract.py # - 预检协议测试（合约生成/验证/违约检测） │ ├── test_cross_stage_rollback.py# - 跨阶段回滚测试（检查点/回滚/最大重试） │ ├── test_experience_store.py # - 非对称经验库测试（双分区存储/检索/融合） │ ├── test_vlm_judge.py # - VLM评判测试（4维评分/置信度/结果融合） │ ├── test_atlas.py # - Atlas图谱测试（案例检索/规则推理/错误分类） │ └── test_continuous_reward.py # - 连续奖励测试（4维奖励/策略适配） │ ├── 📚 docs/ — 文档 │ ├── api.md # [文档] REST API + 内部 API 完整文档（V1 & V2） │ ├── development.md # [文档] 开发指南（架构/扩展Agent/添加规则/调试） │ ├── deployment.md # [文档] 部署指南（本地/Docker/Gunicorn/Nginx/Systemd） │ └── assets/ │ └── 演示视频.mp4 # [媒体] 平台功能演示视频（Git LFS 存储） │ ├── 💡 examples/ — 使用示例 │ ├── basic_analysis.py # [示例] V1 基础图纸分析示例（上传→分析→输出结果） │ ├── v2_analysis.py # [示例] V2 完整分析示例（含 Pre-check/Rollback/Judge） │ ├── knowledge_management.py # [示例] 知识库管理示例（添加/搜索/获取背景知识） │ ├── rl_feedback.py # [示例] V1 RL反馈集成示例 │ ├── v2_rl_feedback.py # [示例] V2 RL反馈示例（4维连续奖励） │ └── atlas_query.py # [示例] Atlas 图谱查询示例 │ ├── ⚙️ .github/ — GitHub 配置 │ ├── workflows/ │ │ └── ci.yml # [CI] GitHub Actions 工作流（多版本Python测试+Docker构建+安全检查） │ └── ISSUE_TEMPLATE/ │ ├── bug_report.md # [模板] Bug 报告模板 │ └── feature_request.md # [模板] 功能请求模板 │ ├── 📂 data/ — 数据目录 │ ├── DATA_README.md # [说明] 数据目录使用指南（如何添加标准图纸/GB标准/知识库） │ ├── drawings/ # [数据] 用户图纸图片存放目录 │ ├── standard_drawings/ # [数据] 标准参考图纸存放目录 │ ├── error_drawings/ # [数据] 错误标注图纸存放目录（测试用） │ ├── error_labels/ # [数据] 错误标注文本文件存放目录 │ ├── gb_standards/ # [数据] GB国家标准 PDF/JSON 文件存放目录 │ ├── knowledge_base/ # [数据] 背景知识 JSON 文件存放目录（37条） │ ├── rl_experience/ # [数据] V1 RL经验数据存放目录（自动生成） │ └── atlas/ # [V2数据] Atlas 工图图谱数据 │ ├── cases/ # - 34个典型工程案例数据 │ ├── rules/ # - 24条制图规则定义 │ ├── error_categories/ # - 8大错误类别定义 │ └── index.json # - 图谱索引文件 │ └── 📤 uploads/ # [运行时] 用户上传文件存放目录（运行时自动创建） ``` ## 🔒 安全须知 - **切勿**将 `config.py` 提交到任何公共仓库——它包含 API 密钥 - **切勿**在源码中硬编码 API 密钥——始终使用 `config.py` 或环境变量 - `config.py` 已在 `.gitignore` 中，防止意外提交 - 如果 API 密钥意外泄露，请立即轮换 - API 不可用时系统自动回退到本地规则引擎，核心功能不受影响 - RL 经验数据仅本地存储，不传输任何个人信息 - V2 经验库案例数据仅用于本地检索，VLM Judge 评估结果不外传 ## 🤝 参与贡献详见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，包含 PR 提交、Issue 报告、代码风格等指南。 ## 📝 版本历史详见 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。 ## 📄 许可证本项目基于 [MIT 许可证](LICENSE) 开源。 ## 🙏 致谢 - GB/T 4457-4460 机械制图国家标准 - [ArtiCAD](https://arxiv.org/abs/2501.xxxxx)（CVPR 2025）—— V2 核心模块灵感来源 - [RapidOCR](https://github.com/RapidAI/RapidOCR) 文字识别引擎 - [FAISS](https://github.com/facebookresearch/faiss) 向量相似性搜索 - [OpenAI 兼容 API](https://github.com/openai/openai-python) LLM 集成 ## 📧 联系方式如有问题或建议，请提交 [GitHub Issue](https://github.com/Jlu45/drawing-error-tutor/issues)。

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drawing-error-correction

Desenhistas técnicos, todos os outros

Intelligent engineering drawing error correction and tutoring platform. Invoke when user uploads engineering drawings for analysis, asks about GB/T standard compliance, or needs drawing error detection and correction guidance. Supports V1 (4-phase) and V2…

Idioma do texto original: inglês

2026-05-26

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