做了一件事：只给 AI 看三视图，让它把零件重建回三维实体，然后拿几何指标去对答案。结论先放前面：

  • 标注齐全时，重建与标准答案几何等价：体积误差 0.0%，体素交并比 100.0%。
  • 把标注删到只剩 5 个、其余全靠像素级测量反推后，IoV 仍有 99.8%，体积误差 -0.2%，读图精度实测 ±0.25mm。
  • 曲面轮廓、公切线、键槽这类容易出错的特征都能对上，前提是图纸给出了足够的约束。

👉 交互页面：三视图与重建逐像素对齐

完整实验记录（含全部实测数据、读图精度表与实现踩坑）：

👉 three-view-recon.md

怎么做的

关键是必须有标准答案。我用参数化 CAD 程序化生成了三个零件作为 ground truth，这样体积、面积、包围盒都可解析计算；然后渲染成带可见实线、隐藏虚线和尺寸标注的正交三视图，重建时只读 PNG，不许回看建模源码——否则测出来的是抄写精度，不是读图精度。

三个案例：带完整标注的 D 形立板支架；含两段圆弧加两条外公切线的曲柄臂；以及同一支架但标注被刻意删减的版本。

最后一步是让第三方软件独立复读：FreeCAD 1.1.4 重新打开交付的 STEP / IGES，自己算实体数、面数、体积和包围盒，结果与生成端逐位一致；Blender 4.2.9 把 STL 渲染成物理渲染图，确认交付物在真实查看器里也成立。

最有意思的一次翻车

曲柄臂首次评估时，重建比标准答案少 15.5% 体积，看上去是重建失败。但叠加三视图、用体积守恒反查之后发现：问题出在 ground truth 自己——布尔切除时因 workplane 法向方向取反，减重槽和孔根本没穿透板厚，标准答案"虚胖"了。

重建是对的，标准答案是错的。 差分归因优先于调参，解析体积是最快的裁决者。

边界在哪

  • 纯轮廓、零标注时，绝对尺度在数学上不可知，只能还原拓扑与比例。
  • 三视图固有歧义（圆柱 vs 等径圆柱、圆角 vs 倒角）并未被消除，这次成功依赖标注或几何关系消歧。
  • 像素测量依赖等比绘制的图纸，扫描件要先做比例校正。
  • 全部案例都是程序化自造零件，没有涉及真实商业图纸，结论不能直接外推。

所以真正的瓶颈不在建模能力，而在输入质量：标注密度、投影标准、歧义消解。图纸侧补齐哪怕一两条基准线和一个比例尺，误差就会继续塌缩。