把机械图纸读成带证据的标注文档与结构化数据
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数据截至 2026/9/26 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add harmless0819-dev/mech-drawing-reader该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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功能亮点
- 读取中/ISO机械图纸
- 输出带证据锚点标注文档
- 生成结构化JSON数据
DSH 技能:读取中文/ISO 机械图纸,输出带证据锚点的标注文档和结构化 JSON(尺寸、公差、BOM)。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成mech-drawing-reader
一个 DSH skill:读中/ISO 机械图纸(零件图、装配图),产出证据锚定的标注文档 + 结构化 JSON(标题栏、尺寸、公差、表面粗糙度、技术要求、BOM)。
不是插件,是 skill —— 以 SKILL.md 为入口的目录包,由 DSH 的 skill-filesystem provider 从 .dsh/skills/ 发现。
它解决什么
读图最容易犯的错不是“读不懂”,而是把猜的当成读到的。所以这个 skill 的产出要求每个数值都锚定到证据(图上哪一处、用什么脚本取的),并且明确区分:
| 账目 | 含义 |
| absent_fields | 看了,图上确实没有 |
| not_read | 看见了,但没取到(模糊、遮挡、需人工确认) |
| needs_review | 疑点,按风险排序 |
“没看到” 和 “没有” 是两件事 —— 混在一起就会产出看起来很完整、实际是编的图纸说明。
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mech-drawing-reader 一个 DSH skill:读中/ISO 机械图纸(零件图、装配图),产出证据锚定的标注文档 + 结构化 JSON(标题栏、尺寸、公差、表面粗糙度、技术要求、BOM)。 不是插件,是 skill —— 以 SKILL.md 为入口的目录包,由 DSH 的 skill-filesystem provider 从 .dsh/skills/ 发现。 它解决什么 读图最容易犯的错不是“读不懂”,而是把猜的当成读到的。所以这个 skill 的产出要求每个数值都锚定到证据(图上哪一处、用什么脚本取的),并且明确区分: | 账目 | 含义 | | absent_fields | 看了,图上确实没有 | | not_read | 看见了,但没取到(模糊、遮挡、需人工确认) | | needs_review | 疑点,按风险排序 | “没看到” 和 “没有” 是两件事 —— 混在一起就会产出看起来很完整、实际是编的图纸说明。 安装 方式一:软链(推荐,改一处即生效) git clone https://github.com/harmless0819-dev/mech-drawing-reader 让 DSH 的技能目录指向它 New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.dsh\skills\mech-drawing-reader" -Target "" 方式二:直接放进技能目录 git clone https://github.com/harmless0819-dev/mech-drawing-reader "$env:USERPROFILE\.dsh\skills\mech-drawing-reader" DSH 会扫描这些根(按优先级):项目 .dsh/skills → 项目 .agents/skills → 自定义目录 → 用户 /skills。放进去后无需重启,新 skill 会进下一次会话目录。 装依赖 pip install -r requirements.txt | 包 | 谁需要 | | Pillow | probe.py / tile.py / cad_compare.py | | numpy | 尺寸解析、比对、审计 | | opencv-python | measure.py / cad_diff.py(像素级量测) | | pywin32 | 仅 Windows,acad_com.py(COM 驱动 AutoCAD) | 非 Windows 上装不了 pywin32 也没关系 —— 其余脚本照常工作。 结构 SKILL.md 入口:工作流、判据、产出契约 references/ 领域知识(9 篇) standards-core.md GB/T 制图基础 dimensioning.md 尺寸标注 geometric-tolerance.md 几何公差 tolerance-tables.md 配合/公差表 surface-texture.md 表面粗糙度 threads-features.md 螺纹与常见结构 projection-and-views.md 投影与视图 ocr-confusion.md OCR 易混字符(0/O、1/l、8/B…) error-patterns.md 常见误读模式 scripts/ 可执行工具(14 个) probe.py 判通道:DWG/DXF/PDF/图片 dxf_dims.py 从 DXF 取“自带真值”的尺寸 dimparse.py 尺寸文本解析 measure.py 像素级量测 ocr.py OCR pdf_extract.py PDF 取图/取文 tile.py 大图切块(避免缩放丢细节) audit.py 产出审计(JSON Schema 校验) score.py 回测打分 + 闸门 cad_compare.py / cad_diff.py / cadscale.py / simplest_schema.py acad_com.py AutoCAD COM(Windows) templates/ 产出模板 + JSON Schema workflows/ 执行版流程(routing / cad-output) eval/ 回测集(一图一目录) 回测(准确率靠它,不靠感觉) PY= S=/scripts $PY $S/score.py --list-cases $PY $S/score.py --out report.json --min-coverage 0.95 --min-accuracy 0.98 --max-abstention 0.10 --baseline report-prev.json 退出码:0 过闸门 / 1 未过 / 2 用法或 IO 错误。 eval 集为空也算错误(退出码 2),不会给假 0 分。 「流水线根本没跑」不能伪装成「跑得差」。 当前 2 个真实样本(DXF 与照片两个通道),numeric_accuracy = 1.0。 诚实边界 - references/ 里标注 待核验 的条目尚未逐条对照标准原文,别当权威引用。 - OCR 与像素量测对扫描质量敏感;ocr-confusion.md 列的是已知易混对,不等于全部。 - acad_com.py 需要本机装 AutoCAD,且是 Windows 专用。 - 这是辅助读图的工具,不是替代人核对的手段。关键尺寸必须人工复核。 License MIT。第三方素材的授权见各来源说明。
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