TraceParts colabora con la Universidad de Stanford en un proyecto de investigación de escaneo a CAD.

La biblioteca de modelos CAD de TraceParts auxilia a los investigadores del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford (Estados Unidos).

Saint-Romain, Francia, 18 de abril de 2019. Un equipo de la Universidad de Stanford trabaja en un proyecto de investigación para generar modelos CAD a partir de datos 3D digitalizados.

Minhyuk Sung, estudiante de doctorado de Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford, asesorado por el profesor de dicha facultad, Leonidas Guibas, propuso un nuevo sistema de escaneo a CAD, parametrizando una nube de puntos 3D escaneados con múltiples primitivas geométricas como planos, esferas, cilindros y conos. A través de las primitivas extraídas, los usuarios pueden manipular fácilmente los datos escaneados en muchas aplicaciones derivadas como la edición de formas.

Figura 1. El método toma los datos sin procesar de una nube de puntos 3D escaneados y los convierte en un conjunto de primitivas geométricas incluidas las de segmentos pequeños. Las primitivas extraídas se pueden usar en muchas aplicaciones como la edición de formas.

El objetivo de su investigación es diseñar un sistema estable y totalmente automático que funcione sin ningún control por parte del usuario. Las técnicas existentes que adaptan las primitivas a la nube de puntos de entrada incluyen parámetros de usuario, cuyo ajuste para cada entrada es fundamental para obtener rendimiento. El equipo evita el problema y automatiza el proceso de adaptación al introducir un sistema basado en un aprendizaje profundo que predice la información de alto nivel a partir de los datos de entrada y que estima las primitivas de forma más sólida de acuerdo con dicha información.

La predicción en curso se habilita a partir de la capacitación de una red neuronal con supervisión en una base de datos CAD a gran escala, que proporciona TraceParts. La figura siguiente muestra una comparativa entre el enfoque existente (1ª fila) y el método propuesto (2ª fila). El sistema propuesto basado en un aprendizaje profundo puede gestionar de forma más sólida casos desafiantes; por ejemplo, en el extremo derecho, dos cilindros adyacentes con radios ligeramente diferentes (verde y azul claro) no son reconocidos correctamente mediante la técnica existente, pero se distinguen debidamente con el nuevo método.

Figura 2. Comparativa entre los resultados de la técnica existente (1ª fila) y el método propuesto (2ª fila). Las primitivas que están muy cerca unas de otras se pueden confundir fácilmente, pero el método propuesto basado en el aprendizaje puede procesar dichos casos de manera más sólida y precisa.

Para llevar a cabo la investigación, buscábamos una base de datos CAD a gran escala que pudiéramos usar en nuestro proyecto, y nos topamos con la biblioteca gratuita de modelos CAD 3D de TraceParts. El equipo de TraceParts nos invitó a usar su interfaz de programación de aplicaciones para crear nuestra aplicación y conectarla con su base de datos CAD. El acceso a la base de datos de TraceParts supone una enorme oportunidad para nosotros porque es muy extensa y está suficientemente diversificada. Es perfecta para respaldar diversos proyectos de investigación

explica Minhyuk Sung acerca de la biblioteca de TraceParts.

Además de Sung y Guibas, el equipo de investigación está formado por Lingxiao Li, Anastasia Dubrovina y Li Yi de la Universidad de Stanford. Este trabajo de investigación se presentará en CVPR 2019, una conferencia de visión por computador y reconocimiento de patrones de alto nivel, que tendrá lugar en Long Beach, California (EE. UU.), entre el 16 y el 20 de junio de 2019.

 

Acerca de TraceParts

TraceParts es una de las principales plataformas de contenido CAD del mundo para ingeniería, equipamiento industrial y diseño de máquinas, con un total de 5,3 millones de miembros registrados de 1,3 millones de empresas que obtienen activamente información de productos y datos técnicos de más de 195 países diferentes.

Perteneciente al grupo Trace, fundado en 1990, TraceParts ofrece una exposición de marketing altamente orientada a más de 800 clientes de todos los tamaños y de todas las industrias a través de una potente API basada en la nube y aplicaciones SaaS, como bibliotecas de componentes CAD, catálogos de productos y configuradores.

Los servicios integrales de marketing digital de TraceParts ayudan a los fabricantes y distribuidores de componentes, los proveedores de impresión 3D y prototipos rápidos, y los proveedores de software CAD/CAM/CAE/ECAD y hardware informático a promocionar sus productos y servicios, y a generar clientes potenciales altamente cualificados.

Disponible de forma gratuita para millones de ingenieros y diseñadores de todo el mundo, la plataforma de contenido CAD de TraceParts proporciona acceso a más de 1730 catálogos de productos certificados por el proveedor, a miles de millones de dibujos 2D y modelos CAD 3D, y a fichas de productos que responden perfectamente a las necesidades de digitalización de los procesos y operaciones de diseño, adquisición, fabricación y mantenimiento