Rendre la traduction des croquis CAD plus facile avec l'automatisation
Un cadre améliore la conversion des croquis en fichiers CAO, rendant la conception plus efficace.
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Table des matières
Dans le monde moderne, concevoir des produits avant de les fabriquer est essentiel. Ce processus utilise souvent un outil appelé Conception Assistée par Ordinateur (CAO), qui aide les ingénieurs à créer des modèles 3D détaillés. Les ingénieurs commencent souvent par dessiner des croquis 2D qui représentent leurs idées. Ces croquis servent de base pour créer des formes 3D plus complexes grâce à diverses techniques de CAO. Cependant, transformer des croquis faits à la main ou des dessins brouillons en croquis CAO précis peut être un vrai défi.
Beaucoup d'ingénieurs doivent traduire soigneusement leurs croquis rapides dans un logiciel CAO, ce qui peut prendre beaucoup de temps et être souvent frustrant. C'est là que l'Automatisation peut être utile. Si ce processus pouvait être simplifié, cela ferait gagner du temps et des efforts aux designers, leur permettant de se concentrer davantage sur leurs idées plutôt que sur les détails ennuyeux de la traduction des croquis.
Le besoin d'automatisation
Actuellement, les ingénieurs doivent utiliser de nombreux outils et techniques pour créer leurs designs. Parfois, ils commencent avec une idée vague et la dessinent à la main. Cependant, cette version dessinée à la main doit être convertie dans un format que le logiciel CAO peut utiliser. Cette conversion consiste à définir des formes et leurs relations d'une manière que la CAO comprend. En fonction de la complexité du design, cela peut prendre un certain temps, même pour des professionnels expérimentés.
Du coup, l'idée d'automatiser cette traduction de croquis a suscité de l'intérêt. Des chercheurs et des entreprises cherchent des moyens de simplifier ce processus. Bien que certaines méthodes existantes aident, elles nécessitent souvent beaucoup de données étiquetées, ce qui n'est pas toujours disponible, surtout pour les croquis faits à la main.
Présentation du cadre
Un nouveau cadre a été développé pour relever ce défi, permettant l'automatisation de la traduction de croquis CAO. Ce cadre vise à prendre soit des croquis précis soit des croquis faits à la main et à les transformer en primitives paramétriques CAO, qui sont les éléments de base utilisés dans les logiciels CAO. Le processus implique deux composants principaux : un Réseau de Paramétrisation de Croquis (RPC) et un Réseau de Rendu de Croquis (RRC).
Le Réseau de Paramétrisation de Croquis (RPC)
Le RPC est responsable de la prédiction d'une série de primitives paramétriques à partir des images de croquis données. Cela signifie que le réseau examine un croquis et identifie les formes et les contraintes qui le composent. En apprenant à interpréter ces dessins sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées, le RPC peut efficacement automatiser la traduction des croquis.
Le Réseau de Rendu de Croquis (RRC)
Une fois que le RPC a identifié les primitives, le RRC prend le relais pour les rendre d'une manière qui peut être comparée au croquis original. Ce rendu se fait par un processus différentiable, ce qui permet d'optimiser et de peaufiner les paramètres générés. Essentiellement, le RRC aide à garantir que la sortie ressemble de près au croquis d'entrée en fournissant un retour sur la façon dont les deux correspondent.
Comment ça fonctionne
Le processus global commence par l'entrée d'une image de croquis. Le RPC analyse cette image, la décomposant en un ensemble gérable de primitives. Ces primitives sont ensuite envoyées au RRC, qui crée une version rendue pouvant être comparée au croquis original. Cette comparaison aide à améliorer la précision de la traduction.
Un des avantages majeurs de ce cadre est sa capacité à fonctionner même lorsqu'il y a peu ou pas de données étiquetées disponibles. C'est particulièrement utile pour les croquis faits à la main, où obtenir des annotations précises peut être difficile. Le système utilise les caractéristiques géométriques des croquis pour apprendre sur les relations entre les primitives, offrant une façon de gérer les variations dans le travail dessiné à la main.
Évaluation et résultats
Pour évaluer la performance de ce nouveau cadre, des tests approfondis ont été effectués à l'aide d'un ensemble de données bien connu de croquis CAO. Les résultats ont montré que le cadre pouvait efficacement paramétriser à la fois des croquis faits à la main et précis. La précision des prédictions et la similitude entre les images générées et réelles ont été mesurées en utilisant plusieurs benchmarks.
Le cadre a montré des performances exceptionnelles dans des situations où il n'y avait que quelques exemples étiquetés disponibles. Il était également capable de fonctionner dans un scénario sans entraînement spécifique, ce qui signifie qu'il pouvait faire des prédictions sans aucune donnée d'entraînement pour la tâche en cours. Cette flexibilité en fait un outil puissant pour les designers qui n'ont peut-être pas les ressources pour créer de vastes ensembles de données étiquetées.
Comparaison avec les méthodes existantes
Comparé aux méthodes existantes, le cadre a montré des améliorations notables. De nombreuses techniques traditionnelles reposent fortement sur des modèles autorégressifs, qui prédisent des formes de manière séquentielle. Cependant, ces approches peuvent être limitées par leur dépendance à l'ordre d'entrée, ce qui entraîne des difficultés lorsque des variations surviennent dans les croquis.
En revanche, le cadre proposé adopte une approche feed-forward. Cela signifie qu'il considère l'ensemble du croquis comme un ensemble non ordonné de primitives. Cela permet une plus grande flexibilité et efficacité dans la prédiction des croquis CAO. De plus, cela réduit la probabilité d'erreurs que d'autres méthodes pourraient introduire en raison de leur dépendance à une séquence spécifique d'entrées.
Lors des tests, le cadre a surpassé les modèles autorégressifs existants, notamment en matière de gestion de croquis précis et faits à la main. Il a montré une meilleure précision et une meilleure compréhension des différents styles de dessin.
Conclusion
En résumé, le cadre nouvellement développé offre une avancée significative dans l'automatisation du processus de traduction des croquis en formats CAO. En utilisant à la fois le Réseau de Paramétrisation de Croquis et le Réseau de Rendu de Croquis, il propose une solution robuste qui répond aux défis auxquels les ingénieurs font face dans leur flux de travail de conception.
Ce cadre non seulement simplifie le processus pour les professionnels qualifiés, mais offre également des perspectives pour ceux qui débutent dans la conception, leur permettant de se concentrer davantage sur la créativité et moins sur les détails techniques du croquis CAO. Alors que les industries continuent d'évoluer et d'adopter l'automatisation, cette approche innovante en matière de paramétrisation de croquis CAO marque une étape excitante dans la technologie de design.
Titre: PICASSO: A Feed-Forward Framework for Parametric Inference of CAD Sketches via Rendering Self-Supervision
Résumé: This work introduces PICASSO, a framework for the parameterization of 2D CAD sketches from hand-drawn and precise sketch images. PICASSO converts a given CAD sketch image into parametric primitives that can be seamlessly integrated into CAD software. Our framework leverages rendering self-supervision to enable the pre-training of a CAD sketch parameterization network using sketch renderings only, thereby eliminating the need for corresponding CAD parameterization. Thus, we significantly reduce reliance on parameter-level annotations, which are often unavailable, particularly for hand-drawn sketches. The two primary components of PICASSO are (1) a Sketch Parameterization Network (SPN) that predicts a series of parametric primitives from CAD sketch images, and (2) a Sketch Rendering Network (SRN) that renders parametric CAD sketches in a differentiable manner and facilitates the computation of a rendering (image-level) loss for self-supervision. We demonstrate that the proposed PICASSO can achieve reasonable performance even when finetuned with only a small number of parametric CAD sketches. Extensive evaluation on the widely used SketchGraphs and CAD as Language datasets validates the effectiveness of the proposed approach on zero- and few-shot learning scenarios.
Auteurs: Ahmet Serdar Karadeniz, Dimitrios Mallis, Nesryne Mejri, Kseniya Cherenkova, Anis Kacem, Djamila Aouada
Dernière mise à jour: 2024-12-04 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.13394
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.13394
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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