Mesh-Segmentierung mit verbesserter Formwahrnehmung für CAD-Modelle

Primitive Segmentierung und Anpassung von CAD-Netzen sind wichtige Themen im Bereich CAD. Die Segmentierungsergebnisse bestehender Methoden weisen große Fehler im Vergleich zu den Oberflächenprimitiven auf. In diesem Zusammenhang wird eine CAD-Mesh-Segmentierungsmethode mit verbesserter Formwahrnehmung vorgeschlagen. Die Segmentierungsregion wird durch Expansion von Startflächen erzeugt, während Oberflächenprimitive gleichzeitig angepasst werden und der folgende Expansionsprozess durch die Statistik des Anpassfehlers gesteuert wird, wodurch die Konsistenz zwischen der Segmentierungsregion und den Oberflächenprimitiven verbessert wird; durch Verwendung des Abstands vom Flächenpunkt zum Primitiv als Kriterium und Schätzung der Rauschverteilung für adaptive Expansion können rauschbehaftete Modelle robust gehandhabt werden; für Übergangsflächen zwischen Primitiven werden Kurvenskelette extrahiert, um die Topologie zwischen benachbarten Primitiven auszudrücken, und Übergangsflächen werden basierend auf Kurvenskeletten segmentiert. Die Ergebnisse an 146 Modellen aus dem ABC-Datensatz zeigen, dass die vorgeschlagene Methode den mittleren Intersection over Union (mIoU) um 18% verbessert und den RMSE im Durchschnitt um 92% reduziert.