Défi SHARP 2023 : Avancées en ingénierie inverse 3D

Dans le monde d'aujourd'hui, c'est super commun de concevoir des objets grâce à des logiciels. Ce logiciel, qu'on appelle Conception Assistée par Ordinateur (CAO), permet aux ingénieurs et aux designers de créer des modèles avant de les fabriquer dans la vraie vie. Mais bon, créer ces Modèles CAO demande pas mal de compétences et de connaissances. Parfois, il faut recréer des modèles CAO à partir d'objets de la vraie vie qui ont été scannés en 3D. Ce processus s'appelle l'Ingénierie inverse 3D.

Le SHARP Challenge 2023 s'attaque aux défis de la conversion des Scans 3D d'objets en modèles CAO. Ce challenge recherche de nouvelles idées et solutions pour améliorer cette technique, surtout dans des situations réelles. L'objectif principal est de mieux comprendre comment prendre des scans 3D et retrouver les designs CAO originaux, y compris les étapes nécessaires pour créer ces designs.

#Objectifs et jeux de données

Le challenge se compose de trois tâches principales, chacune se concentrant sur différents aspects du processus d'ingénierie inverse. Pour aider les participants, de nouveaux jeux de données ont été créés, fournissant à la fois les scans 3D d'objets réels et leurs modèles CAO correspondants. Ces jeux de données contiennent des exemples réalistes, ce qui les rend très utiles pour tester de nouvelles idées.

#Tâche 1 : Trouver les bords et leur netteté

La première tâche consiste à identifier les bords à partir d'un scan 3D. Pour les modèles CAO, les bords sont importants car ils définissent la forme et la structure de l'objet. Dans cette tâche, les participants devront déterminer quels bords sont présents dans l'objet scanné et si ces bords sont nets ou doux. Un bord net a un angle distinct, tandis qu'un bord doux se transitionne en douceur.

#Tâche 2 : Segmenter les faces dans les modèles CAO

La deuxième tâche se concentre sur la segmentation des surfaces des modèles CAO à partir des scans 3D. Les modèles CAO sont souvent constitués de surfaces planes, appelées faces. L'objectif ici est de classer les points du scan 3D selon la face à laquelle ils appartiennent dans le modèle CAO. Chaque face peut avoir des formes différentes, comme des plans ou des courbes, et identifier ces faces aide à recréer l'objet avec précision.

#Tâche 3 : Identifier les étapes de conception

La troisième tâche va au-delà des formes de l'objet. Dans la conception CAO, il y a souvent un ordre spécifique dans lequel les pièces sont créées. Cette tâche demande aux participants de déterminer la séquence des étapes prises pour créer un objet particulier dans la CAO. Connaître ces étapes est crucial pour représenter avec précision comment l'objet a été fabriqué.

#Défis avec les scans 3D

L'un des principaux problèmes avec les scans 3D, c'est qu'ils peuvent avoir des erreurs dues au processus de numérisation. Ça peut inclure des parties manquantes ou des bosses indésirables sur les surfaces. Ces imperfections compliquent la recréation précise du design CAO original. Du coup, le challenge encourage les chercheurs à développer des méthodes capables de gérer ces lacunes efficacement.

#Structure des jeux de données

Les jeux de données utilisés dans le SHARP Challenge sont conçus pour fournir une large variété d'exemples dont les participants peuvent apprendre. Par exemple, le jeu de données CC3D inclut des paires de scans 3D et leurs modèles CAO correspondants. Cette association permet aux chercheurs de former leurs méthodes sur des exemples réels, rendant leurs solutions plus applicables dans des situations concrètes.

Chaque piste du challenge utilise une version de ce jeu de données personnalisée pour ses tâches spécifiques. Ça garantit que tous les participants ont accès aux mêmes ressources quand ils développent leurs solutions.

#Méthodes proposées

Pour aider à mesurer comment les participants s'en sortent dans le challenge, plusieurs méthodes de référence ont été suggérées. Ces méthodes servent de points de départ pour les chercheurs et offrent un moyen de comparer de nouvelles idées avec des techniques établies.

#Méthode de référence pour la Tâche 1

Pour la première tâche, la méthode proposée utilise un processus qui aide à détecter les points de bord dans le scan 3D. Une fois que les points de bord sont trouvés, ils sont regroupés selon leurs caractéristiques. Ça permet de mieux comprendre quels bords sont présents. La méthode inclut aussi une évaluation de la netteté de chaque bord, ce qui est important pour la modélisation CAO.

#Méthode de référence pour la Tâche 2

Dans la deuxième tâche, la méthode de référence consiste à prédire à quelle face appartient chaque point dans le scan. La méthode vise à produire une matrice représentant les appartenances aux faces pour les points. Ça se fait en utilisant des techniques qui prennent en compte les caractéristiques de chaque point, permettant une segmentation plus précise de l'objet scanné.

#Méthode de référence pour la Tâche 3

Pour la dernière tâche, la méthode de référence implique de prédire une séquence d'étapes et d'opérations qui mènent à la création de l'objet. Les participants devront déterminer quelles opérations ont été utilisées et dans quel ordre elles ont été appliquées. Cette méthode se concentre sur l'apprentissage des étapes directement à partir des données de scan 3D, rendant plus facile la compréhension de comment le modèle a été développé.

#Métriques d'évaluation

Pour évaluer la performance des méthodes proposées, des métriques spécifiques sont utilisées pour chaque tâche. Ces métriques aident à quantifier à quel point les solutions se rapprochent des objectifs de chaque tâche.

#Évaluation pour la Tâche 1

Les participants dans la première tâche seront évalués sur la précision avec laquelle ils peuvent récupérer les bords, estimer leurs longueurs et classifier leur netteté. L'évaluation prendra en compte la proximité des bords prédits avec les véritables bords dans le modèle CAO.

#Évaluation pour la Tâche 2

Pour la deuxième tâche, l'évaluation se concentrera sur l'exactitude de la segmentation des faces. Les appartenances de faces prédites seront comparées aux données de vérité terrain pour voir à quel point les solutions correspondent. Un système de notation sera utilisé pour quantifier à quel point les faces ont été identifiées correctement.

#Évaluation pour la Tâche 3

Dans la dernière tâche, l'évaluation impliquera de vérifier à quel point les méthodes proposées identifient correctement l'ordre des étapes d'opération CAO. Tant l'appartenance à des étapes spécifiques que les types d'opérations seront pris en compte lors du calcul des scores.

#Conclusion

Le SHARP Challenge 2023 offre une opportunité précieuse aux chercheurs de s'attaquer aux complexités de la transformation des scans 3D en modèles CAO utilisables. En se concentrant sur des scénarios réels et en fournissant des jeux de données complets, le challenge encourage des solutions innovantes qui peuvent vraiment améliorer le domaine de l'ingénierie inverse. Chaque tâche offre un angle unique à travers lequel les participants peuvent explorer les subtilités de la modélisation CAO, et les résultats contribueront à des avancées bénéfiques pour divers secteurs. Avec les progrès continus en technologie et en méthodologie, l'avenir de l'ingénierie inverse CAO semble prometteur.