法国圣罗曼,2021 年 1 月 8 日——来自美国普渡大学的一支才华横溢的机械工程师团队创建了首个综合开源注释数据库,其中收纳了超过 58,000 个 3D 机械零部件,该数据库旨在帮助研究人员将机器学习应用于实际机器中的零部件。
普渡大学 Donald W. Feddersen 机械工程学特聘教授 Karthik Ramani 表示:
我们正处于深度学习的时代,使用计算机进行视觉搜索。但没有人重视机器中的零部件:管道、轴承、电机、垫圈、螺母和螺栓等。这些零部件对于我们工程师和制造商而言非常重要。我们希望能够将相机对准真实的零部件,让计算机告诉我们关于该零部件或设计的全部信息。
Ramani 的团队早在 21 世纪初就已试验对零部件进行视觉搜索,但当时,计算能力和机器学习技术还不够先进。这些年来,研究人员了解到构建可靠的数据集关乎质量和数量。
Ramani 称:
深度学习急需大量数据,需要大量示例来供计算机学习人类所表达的意思以及事物之间的联系。这表示我们需要大量的零部件 3D 模型,以及基础工程分类。
为了通过 TraceParts API 无限制访问包含超过 1.2 亿个工业零部件 3D CAD 模型的全面数据仓库,团队开始与全球领先的工程 3D 数字内容提供商之一 TraceParts 合作。团队与得克萨斯大学奥斯汀分校助理教授 Qixing Huang 合作在其他数据库中搜索类似的 3D 模型。他们最终编译了一个包含 58,696 个机械部件的数据库。
Ramani 的团队根据国际标准分类法 (ICS) 建立了 68 个类别的层次分类。ICS 是国际标准化组织 (ISO) 创建并维护的技术标准体系。
Ramani 表示:
现在,当计算机看到密封部件的图片时,将了解该部件属于动密封类别,更具体地说,属于复合密封。
最近,研究人员发布了其开源数据库,邀请计算机视觉和机器学习研究人员访问该数据库,创建自己的实验。他们在 8 月份举办的第 16 届欧洲计算机视觉国际会议上展示了他们的作品。
Karthik Ramani 补充道:
很高兴能够与 TraceParts 合作。因为我们的研究涉及到上万个 3D CAD 模型,TraceParts 数据库庞大且足够多样化,访问该数据库为我们提供了极大的帮助。
普渡大学是一所顶尖的公立研究机构,针对当今最棘手的挑战开发实际解决方案。普渡大学提供改变世界的研究和出色的发现成果,《美国新闻与世界报道》将普渡大学评为美国第 5 大最具创新力的大学。普渡大学致力于实践与网上真实学习,为所有人提供革命性教育。普渡大学致力于提供可负担、易获取的课程,冻结了 2012-13 级的学费及大部分费用,使更多学生在毕业时摆脱债务。访问 https://purdue.edu/,了解普渡大学如何不懈追求下一个巨大飞跃。