ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОМПОНЕНТ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СБОРКИ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Автор(и)

  • Егор Черников
  • Анна Матохина

DOI:

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

Ключові слова:

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

Анотація

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

Посилання

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

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

Черников, Е., & Матохина, А. (2022). ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ КОМПОНЕНТ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СБОРКИ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ. SWorld-Ger Conference Proceedings, 1(gec20-01), 7–11. https://doi.org/10.30890/2709-1783.2022-20-01-008

Номер

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

Розділ

Тези

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Автори

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.