工业设计对于推进制造业转型升级有至关重要的作用,但目前制造业领域的设计能力仍有待提高。在产品研发过程中,普遍存在工业设计师在概念设计阶段由于缺乏相关知识无法检索到预期零件,导致造型设计不满足结构设计及制造加工要求,影响产品研发进程的情况。而现有的CAD系统对于设计构思、概念设计等早期阶段的设计知识检索与匹配等方面仍难以为设计师提供有效支持。本文提出一种基于手绘草图识别的产品零件设计问答系统。该系统可以在用户知道零件功能及造型但却不知道零件名称,无法准确检索到零件的情况下,使用草图来进行检索预期的零件,并且提供该零件的基本信息、三维模型及与之相关的零件信息,为概念设计阶段的设计师提供相关的知识,加快产品设计进程,促进设计重用。本文的主要工作内容如下:首先,对目前零件识别领域研究现状进行分析,并通过对现有的图像识别算法进行研究,结合本文零件草图的特点,提出预训练网络（VGG）与胶囊网络（Caps Net）相结合的零件手绘草图模型（VGG-Caps Net）。设计了组间实验及组内实验,并提出两个对比模型r VGG-13模型与r CNN-13模型。其次,以化纤卷绕机为研究对象,招募5名设计师绘制零件草图,构建包含标准件和非标件在内的23类零件手绘草图数据集。构建基于VGG-Caps Net的零件手绘草图识别模型,并与另外两个模型的识别结果进行比较。实验结果表明,VGG-Caps Net模型在组间和组内实验中的平均准确率均高于其他两种模型。然后,提出本文零件知识图谱的构建流程,确定构建零件图谱的数据来源及数据存储方式,明确零件实体、属性及实体之间关系的定义。收集零件相关信息及三元组数据,并将数据存储在图数据库中,完成本文零件知识图谱的构建。最后,使用Python语言及相关框架完成本文问答系统原型的开发,实现了基于草图检索零件并提供零件基本信息、三维模型以及相关零件信息的功能,最后对该问答系统进行应用验证,证明问答系统的实用性和有效性。