論文の概要: Geometric Digital Twinning of Industrial Facilities: Retrieval of Industrial Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04834v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 04:47:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 15:56:21.784150
• Title: Geometric Digital Twinning of Industrial Facilities: Retrieval of Industrial Shapes
• Title（参考訳）: 産業施設の幾何学的デジタル双晶:産業形状の検索
• Authors: Eva Agapaki, Ioannis Brilakis
• Abstract要約: 本稿では,既存の産業施設の個々のラベル付きポイントクラスタ(インスタンス)をCADモデルで正確にマッチングできる,新しい形状検索手法を考案し,実装し,ベンチマークする。 画像とポイントクラウドのディープラーニングネットワークを組み合わせて、インスタンスを幾何学的に類似したCADモデルに分類し、マッチさせる。 共同ネットワークを用いた実験により,CADモデルを85.2%の精度で確実に検索できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper devises, implements and benchmarks a novel shape retrieval method that can accurately match individual labelled point clusters (instances) of existing industrial facilities with their respective CAD models. It employs a combination of image and point cloud deep learning networks to classify and match instances to their geometrically similar CAD model. It extends our previous research on geometric digital twin generation from point cloud data, which currently is a tedious, manual process. Experiments with our joint network reveal that it can reliably retrieve CAD models at 85.2\% accuracy. The proposed research is a fundamental framework to enable the geometric Digital Twin (gDT) pipeline and incorporate the real geometric configuration into the Digital Twin.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の産業施設の個々のラベル付きポイントクラスタ(インスタンス)をCADモデルで正確にマッチングできる新しい形状検索手法を考案し,実装し,ベンチマークする。 画像とポイントクラウドのディープラーニングネットワークを組み合わせて、インスタンスを幾何学的に類似したCADモデルに分類し、マッチングする。 これは、ポイントクラウドデータから幾何学的デジタルツイン生成に関するこれまでの研究を拡張しています。 共同ネットワークを用いた実験により,CADモデルを85.2\%の精度で確実に検索できることが判明した。 提案された研究は、gemetry digital twin(gdt)パイプラインを可能にし、実際の幾何配置をデジタルツインに組み込む基本的な枠組みである。

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