TraceParts offre il suo supporto alla Stanford University per un progetto di ricerca sulla scansione in CAD.

La libreria di modelli CAD di TraceParts viene in aiuto dei ricercatori del dipartimento di informatica della Stanford University, negli Stati Uniti.

Saint-Romain, Francia, 18 aprile, 2019 – Un team della Stanford University ha lavorato ad un progetto di ricerca per la generazione di modelli CAD da dati 3D digitalizzati.

Minhyuk Sung, un dottorando di informatica della Stanford University, assistito da Leonidas Guibas, professore di informatica a Stanford, ha elaborato un nuovo sistema di scansione in CAD, attraverso la parametrizzazione di una nuvola di punti 3D scansionata con varie primitive, tra cui piano, sfera, cilindro e cono. Mediante le primitive risultanti, gli utenti possono manipolare facilmente i dati scansionati in numerose applicazioni a valle, come ad esempio la modifica delle forme.

Figura 1. Il metodo impiega i dati raw di una nuvola di punti 3D scansionata e li converte in una serie di primitive, incluse quelle per segmenti molto piccoli. Le primitive risultanti possono essere utilizzate in svariate applicazioni, come ad esempio la modifica delle forme.

Lo scopo della ricerca è progettare un sistema stabile e completamente automatico in grado di funzionare senza alcun controllo da parte dell’utente. Le tecniche esistenti che adattano le primitive alla nuvola di punti di input includono i parametri dell’utente, la cui calibrazione per ciascun input è fondamentale per le prestazioni. Il team aggira il problema e automatizza il processo di adattamento mediante l’introduzione di un sistema basato sull’apprendimento profondo, in grado di predire le informazioni di alto livello dai dati di input e calcolare le primitive in modo più efficace sulla base delle informazioni.

La previsione nella pipeline è resa possibile dall’addestramento di una rete neurale con supervisione in un database CAD su larga scala, fornito da TraceParts. La figura riportata di seguito mostra un confronto tra l’approccio esistente (1ª fila) e il metodo proposto (2ª fila). Il sistema basato sull’apprendimento profondo proposto può gestire casi complessi in modo più efficace. Ad esempio, all’estremità destra, due cilindri adiacenti con raggi leggermente diversi (verde e azzurro chiaro) non vengono correttamente riconosciuti utilizzando la tecnica esistente, mentre vengono distinti in modo appropriato con il nuovo metodo.

Figura 2. Confronto tra i risultati della tecnica esistente (1ª fila) e del metodo proposto (2ª fila). Le primitive molto vicine tra loro possono essere facilmente confuse, ma il metodo proposto basato sull’apprendimento è in grado di processare questo tipo di casi in modo più efficace e accurato.

Per condurre la ricerca, eravamo alla ricerca di un database CAD su larga scala da poter utilizzare nel nostro progetto. Ci siamo imbattuti nella libreria gratuita di modelli CAD 3D di TraceParts. Il team di TraceParts ci ha invitato a utilizzare la loro API per creare la nostra applicazione, e in tal modo collegare il loro database CAD alla nostra applicazione. Per noi, l’accesso al database di TraceParts rappresenta un’opportunità straordinaria, in quanto è molto grande e sufficientemente diversificato. È perfetto per supportare numerosi progetti di ricerca

afferma Minhyuk Sung riguardo alla libreria di TraceParts.

Oltre a Sung e Guibas, il team di ricerca della Stanford University è composto da Lingxiao Li, Anastasia Dubrovina e Li Yi. Il lavoro di ricerca verrà presentato in occasione del CVPR 2019, un’importantissima conferenza sulla visione artificiale che si terrà a Long Beach, in California (USA), dal 16 al 20 giugno 2019.

Informazioni su TraceParts

TraceParts è una delle principali piattaforme di contenuti CAD al mondo per i settori dell'ingegneria, delle apparecchiature industriali e della progettazione di macchine. La piattaforma conta 5,3 milioni di utenti registrati provenienti da 1,3 milioni di aziende che ricercano e reperiscono in modo attivo informazioni sui prodotti e dati tecnici da oltre 195 diversi paesi.

TraceParts, che fa parte del Gruppo Trace fondato nel 1990, offre una visibilità altamente mirata a più di 800 clienti di qualsiasi dimensione e settore, attraverso potenti applicazioni SaaS e API basate sul cloud, come ad esempio librerie di componenti CAD, cataloghi di prodotti e configuratori.

L'ampia gamma di servizi di marketing digitale di TraceParts aiuta produttori e distributori di componenti, fornitori di servizi di stampa 3D e prototipazione rapida, fornitori di hardware informatico e software CAD/CAM/CAE/ECAD a promuovere i loro prodotti e servizi e a generare lead altamente qualificati.

La piattaforma di contenuti CAD di TraceParts è disponibile gratuitamente a milioni di ingegneri e progettisti in tutto il mondo, e consente di accedere a più di 1730 cataloghi di prodotti certificati dai fornitori e a miliardi di disegni 2D, modelli CAD 3D e schede tecniche di prodotti che rispondono perfettamente alle esigenze di digitalizzazione dei processi e delle operazioni di progettazione, acquisto, produzione e manutenzione, praticamente in qualsiasi settore industriale.