Fugu-MT 論文翻訳(概要): CNC-Net: Self-Supervised Learning for CNC Machining Operations

論文の概要: CNC-Net: Self-Supervised Learning for CNC Machining Operations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09925v1
Date: Fri, 15 Dec 2023 16:31:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-18 14:52:55.685009
Title: CNC-Net: Self-Supervised Learning for CNC Machining Operations
Title（参考訳）: CNC-Net: CNC加工作業のための自己監督型学習
Authors: Mohsen Yavartanoo, Sangmin Hong, Reyhaneh Neshatavar, Kyoung Mu Lee
Abstract要約: 我々は、CNCマシンをシミュレートするためのディープニューラルネットワーク(DNN)の使用を表すCNC-Netという先駆的なアプローチを導入する。本手法は,手動CNCプログラミングの高コストに代えて,コスト効率のよい代替手段を提供することにより,製造における革新的自動化を実現する可能性を秘めている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.55380246503274
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: CNC manufacturing is a process that employs computer numerical control (CNC) machines to govern the movements of various industrial tools and machinery, encompassing equipment ranging from grinders and lathes to mills and CNC routers. However, the reliance on manual CNC programming has become a bottleneck, and the requirement for expert knowledge can result in significant costs. Therefore, we introduce a pioneering approach named CNC-Net, representing the use of deep neural networks (DNNs) to simulate CNC machines and grasp intricate operations when supplied with raw materials. CNC-Net constitutes a self-supervised framework that exclusively takes an input 3D model and subsequently generates the essential operation parameters required by the CNC machine to construct the object. Our method has the potential to transformative automation in manufacturing by offering a cost-effective alternative to the high costs of manual CNC programming while maintaining exceptional precision in 3D object production. Our experiments underscore the effectiveness of our CNC-Net in constructing the desired 3D objects through the utilization of CNC operations. Notably, it excels in preserving finer local details, exhibiting a marked enhancement in precision compared to the state-of-the-art 3D CAD reconstruction approaches.
Abstract（参考訳）: CNC製造(CNCづくり)は、コンピュータ数値制御(CNC)マシンを使用して、グラインダーや旋盤、ミル、CNCルータなど、様々な産業用工具や機械の動きを管理するプロセスである。しかし、手動CNCプログラミングへの依存はボトルネックとなり、専門家の知識の要求は多大なコストをもたらす可能性がある。そこで我々は,CNCマシンをシミュレートし,原料を供給した場合に複雑な操作を把握するために,深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた先駆的アプローチCNC-Netを導入する。 CNC-Netは、入力3Dモデルのみを取り込み、CNCマシンがオブジェクトを構築するために必要な操作パラメータを生成する、自己教師型フレームワークを構成する。本手法は,手作業によるcncプログラムの高コスト化に代わるコスト効率の高い代替手段を提供することにより,製造におけるトランスフォーメーションな自動化を実現する可能性を秘めている。本実験は,CNC操作を利用した3次元オブジェクト構築におけるCNC-Netの有効性を実証するものである。特に局所的な細部保存に優れ、最先端の3DCAD再構成手法と比較して精度が著しく向上している。

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