Machine Learning Methods for Reverse Engineering of Defective Structured Surfaces
Seiten
2020
|
1st ed. 2020
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-29016-0 (ISBN)
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-29016-0 (ISBN)
Pascal Laube presents machine learning approaches for three key problems of reverse engineering of defective structured surfaces: parametrization of curves and surfaces, geometric primitive classification and inpainting of high-resolution textures. The proposed methods aim to improve the reconstruction quality while further automating the process. The contributions demonstrate that machine learning can be a viable part of the CAD reverse engineering pipeline.
Pascal Laube’s main research interest is the development of machine learning methods for CAD reverse engineering. He is currently developing self-driving cars for an international operating German enterprise in the field of mobility, automotive and industrial technology.
Machine Learning Methods for Parametrization in Curve and Surface Approximation.- Classification of Geometric Primitives in Point Clouds.- Image Inpainting for High-resolution Textures Using CNN Texture Synthesis.
Erscheinungsdatum | 24.01.2020 |
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Reihe/Serie | Schriftenreihe der Institute für Systemdynamik (ISD) und optische Systeme (IOS) |
Zusatzinfo | XV, 161 p. 56 illus. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | englisch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 243 g |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Informatik ► Weitere Themen ► CAD-Programme | |
Technik ► Maschinenbau | |
Schlagworte | CAD Reverse Engineering • Defective Structured Surfaces • Geometric Modeling • machine learning methods • Surface approximation • Surface Parametrization • surface reconstruction |
ISBN-10 | 3-658-29016-1 / 3658290161 |
ISBN-13 | 978-3-658-29016-0 / 9783658290160 |
Zustand | Neuware |
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