삼각 메시로 구성된 플랜트 캐드 데이터로부터의 프리미티브 인식

김영두; 응웬콩홍퐁; 최영

doi:10.7315/CDE.2020.056

주제분류

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저널정보

(사)한국CDE학회
한국CDE학회 논문집 학술저널
한국CDE학회 논문집 제25권 제1호
2020.3 56 - 66 (11page)
DOI : 10.7315/CDE.2020.056

저자정보

김영두 (중앙대학교)
응웬콩홍퐁 (중앙대학교)
최영 (중앙대학교)

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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 학위논문

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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