用于 CAD 逆向工程的 BRep 边界与交汇点检测
计算机视觉与模式识别
2024-09-24 v1 机器学习
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摘要
在机械加工过程中，机械系统的三维逆向工程是从三维扫描获取参数化 CAD 模型的一个不可或缺、极为重要且耗时的步骤。因此，基于深度学习的 Scan-to-CAD 建模能够为设计师提供极大的可编辑性，使其能够快速修改 CAD 模型，并能够解析所有结构组成和设计步骤。在本文中，我们提出了一种监督式边界表示（BRep）检测网络 BRepDetNet，基于 CC3D 和 ABC 数据集的三维扫描进行训练。我们仔细标注了这两个数据集共计 50K 和 45K 个扫描样本中 BRep 数据结构的几何基元（即边界、交汇点、环、面）之间适当的拓扑关系（例如，next、mate、previous）。所提方案将 Scan-to-CAD 问题分解为 Scan-to-BRep，确保了迈向基于特征建模的正确步骤，从而利用其他现有的 BRep-to-CAD 建模方法。我们提出的 Scan-to-BRep 神经网络通过在训练期间最小化 focal-loss 和非极大值抑制（NMS）来学习检测 BRep 边界和交汇点。实验结果表明，带有 NMS-Loss 的 BRepDetNet 取得了令人瞩目的结果。
引用
@article{arxiv.2409.14087,
title = {BRep Boundary and Junction Detection for CAD Reverse Engineering},
author = {Sk Aziz Ali and Mohammad Sadil Khan and Didier Stricker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14087},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 5 figures