基于深度学习的模具工艺模面自动补充生成方法及系统

本发明提供基于深度学习的模具工艺模面自动补充生成方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括提取模面轮廓线和特征点信息作为训练样本；基于多尺度图卷积网络和双流网络进行特征学习，提取优化局部几何特征和全局拓扑特征；通过生成对抗网络生成补充模面；进行应力场约束验证后与原始模型融合。本发明实现了模具模面的智能化补充生成，提高了模具设计效率和质量。