CHUYỂN ĐỔI CAD SANG ĐỒ THỊ THEO CƠ CHẾ XÁC ĐỊNH VỚI KIỂM CHỨNG ĐỘ TIN CẬY Ở QUY MÔ TOÀN BỘ TẬP DỮ LIỆU

Tóm tắt

Bài báo đề xuất một phương pháp chuyển đổi mô hình CAD sang cấu trúc đồ thị theo cơ chế xác định, nhằm bảo đảm tính toàn vẹn dữ liệu và khả năng tái lập kết quả. Trên cơ sở bộ dữ liệu MFCAD gồm các mô hình STEP có gán nhãn theo từng mặt, quy trình được xây dựng để bảo đảm đánh chỉ số mặt ổn định, đồng bộ giữa mặt trích xuất và nhãn ngữ nghĩa, đồng thời tạo ra các đồ thị liên thông ở quy mô toàn bộ tập dữ liệu. Độ tin cậy của phương pháp được đánh giá thông qua các chỉ số cấu trúc và cơ chế băm đồ thị chuẩn hóa, cho phép so sánh định lượng giữa các lần thực thi. Kết quả cho thấy toàn bộ mô hình được chuyển đổi thành công, bảo đảm tính liên thông, đầy đủ nhãn và khả năng tái lập tuyệt đối. Mã nguồn và các cấu hình thí nghiệm được chia sẻ công khai tại GitHub nhằm phục vụ kiểm chứng và tái sử dụng. Phương pháp đề xuất cung cấp một nền tảng minh bạch và có thể kiểm chứng cho các nghiên cứu CAD dựa trên đồ thị.

Title

DETERMINISTIC CAD-TO-GRAPH CONVERSION WITH EXPLICIT DATASET-SCALE RELIABILITY VERIFICATION

Abstract

This paper proposes a deterministic approach for converting CAD models into graph representations, aiming to ensure data integrity and reproducibility. Based on the MFCAD dataset, which consists of STEP models annotated at the face level, the proposed pipeline guarantees stable face indexing, full consistency between extracted faces and semantic labels, and the generation of fully connected graphs at the dataset scale. The reliability of the approach is evaluated using structural metrics and a standardized graph hashing mechanism, enabling quantitative comparison across repeated executions. The results show that all models are successfully converted, with complete connectivity, full label coverage, and perfect reproducibility. The source code and experimental configurations are publicly available on GitHub to support verification and reuse. The proposed method provides a transparent and verifiable foundation for graph-based CAD research.