From on-line sketching to 2D and 3D geometry: A fuzzy knowledge based system

The paper describes the development of a fuzzy knowledge based prototype system for conceptual design. This real time system is designed to infer user’s sketching intentions, to segment sketched input and generate corresponding geometric primitives: straight lines, circles, arcs, ellipses, elliptical arcs, and B-spline curves. Topology information (connectivity, unitary constraints and pairwise constraints) is received dynamically from 2D sketched input and primitives. From the 2D topology information, a more accurate 2D geometry can be built up by applying a 2D geometric constraint solver. Subsequently, 3D geometry can be received feature by feature incrementally. Each feature can be recognised by inference knowledge in terms of matching its 2D primitive configurations and connection relationships. The system accepts not only sketched input, working as an automatic design tools, but also accepts user’s interactive input of both 2D primitives and special positional 3D primitives. This makes it easy and friendly to use. The system has been tested with a number of sketched inputs of 2D and 3D geometry

3D-Rekonstruktion von CAD-Objekten und momentenbasiertes 3D-Fitting

Im ersten Teil der Arbeit wird eine neue Idee und darauf aufbauend eine Systemarchitektur für die Rekonstruktion von 3D-CAD-Objekten aus ihren Projektionen vorgestellt. Sie ist geeignet, direkt aus gescannten Papierzeichnungen ohne Vektorisierung ein 3D-Feature-Modell zu erstellen. Im zweiten Teil werden zwei Algorithmen für das Fitting von 3D-Objekten durch Normalisierung angegeben. Die Objekte sollen dabei als 3D-Voxelmenge gegeben sein. Die behandelten Objektklassen sind zum einen Quader bezüglich Ähnlichkeitstransformationen, zum anderen Superellipsoide bezüglich affiner Transformationen

Reconstrucción geométrica de sólidos utilizando técnicas de optimización

Este trabajo tiene por objetivo la reconstrucción automática de modelos geométricos, a partir de la información contenida en una única imagen vectorial y geométricamente consistente de un objeto poliédrico. Los procesos de optimización son a nuestro entender el camino más prometedor para la reconstrucción, en tanto que pueden simular la manera en que percibe el ser humano. Sin embargo la Reconstrucción Geométrica planteada como proceso de optimización presenta como problema fundamental una función objetivo compleja: con muchos mínimos locales. Los mínimos locales son modelos no válidos, porque no son acordes con la percepción visual humana (no son psicológicamente plausibles). Además, el punto de partida del algoritmo (la imagen), constituye un mínimo local. Nuestro trabajo se orientó inicialmente a implementar un algoritmo de optimización de los que se proclaman capaces de obtener mínimos globales. Sin embargo, llegamos a la conclusión de que ni siquiera dichos algoritmos garantizan el óptimo en el caso de la Reconstrucción Geométrica, porque su comportamiento depende mucho de sus propios parámetros de ajuste y de la naturaleza del modelo a reconstruir. Es por ello que creemos necesario que los algoritmos de optimización vengan asistidos de estrategias de inflado tentativo, para generar modelos iniciales tan próximos como sea posible al optimo global, es decir, que sean lo más parecidos posible al modelo psicológicamente plausible. En ese camino hemos desarrollado tres estrategias que permiten generar modelos iniciales. Hemos comprobado que cada una de estas estrategias funcionan bien cuando se aplican a modelos de ciertas tipologías, por lo que hemos desarrollado una clasificación específica de poliedros acorde con nuestros fines. Dado que la clasificación está orientada a seleccionar la estrategia de inflado tentantivo más conveniente, también hemos desarrollado un algoritmo para detectar el tipo de poliedro automáticamente a partir de la imagen de entrada.Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de Doctorado en Análisis y Diseño Avanzado de Estructura