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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영두 (중앙대학교) 응웬콩홍퐁 (중앙대학교) 최영 (중앙대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
56 - 66 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2020.056

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

삼각 메시로 구성된 플랜트 캐드 데이터로부터의 프리미티브 인식
김영두 ,  응웬콩홍퐁 ,  최영 한국CDE학회 논문집 2020.03 학술저널

2019

삼각 메시로 구성된 플랜트 캐드 프리미티브 인식
김영두 기계공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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As plant construction grows on a large scale, plant-specific software products are developed, with large scale design, efficient compression, and visualization capabilities. Since such visualization products are expensive, in most construction sites, inexpensive visualization software is utilized with data converted to a neutral format. Many studies have proposed a method of extracting primitive shapes from plant design data to reduce data weight. Although primitive recognition methods for various shapes such as cylinders, cubes, planes, spheres, etc. have been proposed, there is a lack of research on the classification of torus, which serves as an elbow connecting pipes. In this paper, we propose a primitive recognition method which recognizes cylinders, tori, planes, cubes, spheres from unorganized triangular mesh data of plant CAD data. Convolutional neural network, the Gaussian sphere, and oriented bounding box are utilized to classify each primitive. Recognized primitive shapes and unrecognized mesh are exported in a lightweight format. Experiments showed high primitive recognition rates and data compression rates.
#Convolutional neural network #Data compression rate #Plant CAD #Primitive recognition

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 프리미티브 분류 및 인식
3. 프리미티브 인식 테스트 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Ahmed, M., Fouad, Haas, C.T. and Haas, R., 2014, Automatic Detection of Cylindrical Objects in Built Facilities, Journal of Computing in Civil Engineering, 28(3). google schola Chaperon, T. and Goulette, F., 2001, Extracting Cylinders in Full 3D Data Using a Random Sampling Method and the Gaussian Image, Vision Modeling and Visualization Conference 2001 (VMV-01), Stuttgart, Germany. google schola Czerniawski, T., Nahangi, M., Walbridge, S. and Haas, C., 2016, Automated Removal of Planar Clutter from 3D Point Clouds for Improving Industrial Object Recognition, Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 33, pp.357-365. google schola Dimitrov, A., Gu, R. and Golparvar-Fard, M., 2016, Non-uniform B-spline Surface Fitting from Unordered 3D Point Clouds for As-built Modeling, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 31(7), pp.483-498. google schola Kim, B.C., 2018, Shape Recognition of Plant Equipment from 3-D Scanned Point Cloud Data Using a Convolutional Neural Network, Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineering A, 42(9), pp.863-869. google schola

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