STUDY OF METHODS FOR IDENTIFYING THE COMPONENTS OF A PARAMETRIC TECHNICAL SYSTEM ASSEMBLY

Authors

  • Egor Chernikov
  • Anna Matokhina

DOI:

https://doi.org/10.30890/2709-1783.2022-20-01-008

Keywords:

САПР, облако точек, нейронные сети, CAD, PointCloud, neural networks

Abstract

Основная цель данной работы – разработать подход к распознаванию отдельных деталей или объектов включённых в сборку.В данном документе присутствует обзор и анализ методов идентификации компонент параметрической сборки технической системы. The main goal

References

R. Q. Charles, H. Su, M. Kaichun and L. J. Guibas, "PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation," 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 77-85, doi: 10.1109/CVPR.2017.16.

Geoslam.com [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://geoslam.com/point-clouds (дата обращ. 31.05.2022)

Habr.com [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://habr.com/ru/post/459088 (дата обращ. 31.05.2022)

Scientific and technological revolution of the XXI century '2022

Downloads

Published

2022-06-30

How to Cite

Chernikov, E., & Matokhina, A. (2022). STUDY OF METHODS FOR IDENTIFYING THE COMPONENTS OF A PARAMETRIC TECHNICAL SYSTEM ASSEMBLY. SWorld-Ger Conference Proceedings, 1(gec20-01), 7–11. https://doi.org/10.30890/2709-1783.2022-20-01-008

Issue

No. gec20-01 (2022): Scientific and technological revolution of the XXI century '2022

Section

Abstracts

License

Copyright (c) 2022 Authors

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.