Simplification of 3D CAD models with deep learning for augmented reality
Simplification des modèles CAO 3D avec l'apprentissage profond pour la réalité augmentée
Résumé
As a part of Industry 4.0 the use of Augmented Reality (AR) devices like HoloLens has gained significant acceptance for training assembly line operators in various industries. When employing Computer-Aided Design (CAD) models to create assembly line instructions for training purposes, preserving all redundant information becomes unnecessary. Utilizing simplified CAD models leads to improved run-time performance of the applications in which they are employed. This specific research project is tasked with developing methods and techniques to streamline complex 3D CAD models, making them suitable for AR applications.In this research, we explain how 3D models play a significant role in augmented reality (AR) by enriching the virtual experience through the superimposition of computer-aided design (CAD models) onto the real world. The study goes on to offer detailed descriptions of numerous applications of AR in operator training. Furthermore, it elucidates how the integration of 3D CAD models contributes to a deeper understanding of instructions and procedures within these training scenarios.We conducted an in-depth literature review in the field of CAD model simplification to determine which simplification techniques are most suitable for integration into augmented reality (AR) scenarios. Our research revealed that mesh-based simplification techniques are particularly effective in preserving the essential features of CAD models while offering the advantages of precise control over the level of detail.Additionally, we have carried out four distinct types of assessments as part of our research. These assessments encompassed objective evaluations that applied mesh-based techniques from existing literature, subjective assessment involving a thorough examination of each simplified model to determine the level of simplification based on vertex ranges, real-world testing conducted with the assistance of the HoloLens2 that demonstrated framerate enhancements when employing simplified CAD models in place of their original versions. To conclude our evaluations, we conducted user assessments, as user experience holds utmost importance in our study. They demonstrated that the simplified models possess a high degree of capability in substituting the original counterparts. However, it was noted that more simplification is required, particularly for intricate CAD models.An innovative approach centered around segmentation and adaptive simplification through the utilization of deep learning methods is proposed as the main methodology. To illustrate this framework, we employed a specific feature called "continuous chains". We subsequently conducted a comparative analysis against established state-of-the-art techniques, demonstrating that our methodology outperforms existing approaches. In our future research, we intend to expand the scope of our framework to encompass multiple features in CAD model.
Dans l'Industrie 4.0, l'utilisation d'appareils de Réalité Augmentée (RA) tels que HoloLens a acquis une acceptation significative pour la formation des opérateurs de ligne d'assemblage dans diverses industries. La simplification des modèles CAO 3D pour la formation en RA est essentielle pour une meilleure performance des applications. Notre recherche se concentre sur le développement de méthodes et de techniques visant à rationaliser des modèles CAO 3D complexes, les rendant adaptés aux applications de RA.Notre recherche met en avant le rôle des modèles 3D en RA, améliorant l'expérience virtuelle en superposant des modèles CAO sur le monde réel. Nous détaillons les applications de la RA dans la formation des opérateurs et comment l'intégration de modèles CAO 3D améliore la compréhension des instructions et des procédures.Nous avons réalisé une revue approfondie de la littérature sur la simplification des modèles CAO pour leur intégration dans des scénarios de réalité augmentée (RA). Nos conclusions indiquent que les techniques de simplification basées sur le maillage excellent dans la préservation des éléments essentiels des modèles CAO, offrant un contrôle précis sur les niveaux de détail.De plus, nous avons effectué quatre types distincts d'évaluations dans notre recherche. Ces évaluations comprenaient des évaluations objectives utilisant des techniques basées sur le maillage issu de la littérature existante, des avis d'experts impliquant un examen approfondi de chaque modèle simplifié pour déterminer le niveau de simplification en fonction des plages de sommets, des tests en conditions réelles assistés par HoloLens2, qui ont révélé des améliorations du taux de rafraîchissement lors de l'utilisation de modèles CAO au lieu de leurs versions originales.Pour conclure nos évaluations, nous avons également réalisé des évaluations par les utilisateurs, en donnant la priorité à l'expérience utilisateur dans notre étude. Ces évaluations ont confirmé que les modèles simplifiés sont hautement capables de remplacer les versions originales. Cependant, il a été observé qu'une simplification supplémentaire est nécessaire, en particulier pour les modèles CAO complexes.La méthodologie principale propose une approche innovante axée sur la segmentation du maillage et la simplification adaptative grâce à l'utilisation de méthodes d'apprentissage profond. Pour réduire la complexité associée à la segmentation et à la simplification 3D, nous avons projeté les données dans le domaine 2D pour effectuer la segmentation et avons ensuite cartographié les résultats dans le domaine 3D. Nous avons illustré ce cadre à l'aide d'une fonction spécifique appelée "chaînes continues" pour expliquer le processus de simplification. Par la suite, nous avons réalisé une analyse comparative par rapport à des techniques de pointe établies, démontrant la performance supérieure de notre méthodologie. Dans nos futures recherches, nous visons à élargir la portée de notre cadre pour englober plusieurs caractéristiques et les régions fonctionnelles à l'intérieur des modèles CAO.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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