6 resultados para Wavelet CAD
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Resumo:
In this paper we present a model-based approach for real-time camera pose estimation in industrial scenarios. The line model which is used for tracking is generated by rendering a polygonal model and extracting contours out of the rendered scene. By un-projecting a point on the contour with the depth value stored in the z-buffer, the 3D coordinates of the contour can be calculated. For establishing 2D/3D correspondences the 3D control points on the contour are projected into the image and a perpendicular search for gradient maxima for every point on the contour is performed. Multiple hypotheses of 2D image points corresponding to a 3D control point make the pose estimation robust against ambiguous edges in the image.
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In der CAD-Welt existieren unterschiedliche Arten, wie Oberflächen beschrieben werden. Netze, auch Meshes genannt oder Polymaschen, sind aus einer Vielzahl ebener Dreiecke zusammengesetzt (bis zu mehreren Millionen). Sie stammen aus Digitalisiersystemen oder aus virtueller Modelliersoftware und werden üblicherweise im STL-Format ausgetauscht. Verwandt hierzu sind Netze, die aus Simulationssystemen kommen, beispielsweise zur Umformsimulation von Blechteilen.
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Während zunehmend Verfahrensverbesserungen der RP-Technologie Gegenstand aktueller Entwicklungen sind, ist die datentechnische Integration des RP-Prozesses in die CAx-Landschaft nach wie vor nicht ganz problemlos. Seit fast 20 Jahren stellt das STL-Format eine de facto Standardschnittstelle zu RP-Anwendungen dar.
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Ein wesentlicher Einflussfaktor auf die Bauteilqualität und Prozessgüte bei der generativen Herstellung von Prototypen ist die Orientierung der Bauteile. So kann eine optimierte Ausrichtung den Treppenstufeneffekt (Staircasing) sowie den Curling-Effekt minimieren und somit die Oberflächenqualität bzw. die Bauteilgenauigkeit erhöhen oder die Berücksichtigung von Formtoleranzen (z.B. Rundheit) ermöglichen. Des Weiteren können verschiedene Bauteilausrichtungen unterschiedliche Ausführungen von Stützkonstruktionen bewirken und die Bauteilstabilität beeinflussen. Diese und ähnliche Wechselwirkungen gilt es bei der Auswahl einer geeigneten Bauteilorientierung für RP-Anwendungen zu berücksichtigen. Dieser Vortrag stellt ein generisches System vor, welches unter Berücksichtigung der genannten Einflussfaktoren sowie weiterer Effekte eine rechnergestützte Optimierung der Bauteilorientierung durchführt. Neben der weiterhin notwendigen Erfahrung der Anwender zur endgültigen Festlegung der fallabhängigen Bauteilausrichtung liefert das System Vorschläge auf Basis einer intensiven Geometrieanalyse, die eine entsprechende Datenaufbereitung im Rahmen der Prozessplanung unterstützen.
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In recent years, depth cameras have been widely utilized in camera tracking for augmented and mixed reality. Many of the studies focus on the methods that generate the reference model simultaneously with the tracking and allow operation in unprepared environments. However, methods that rely on predefined CAD models have their advantages. In such methods, the measurement errors are not accumulated to the model, they are tolerant to inaccurate initialization, and the tracking is always performed directly in reference model's coordinate system. In this paper, we present a method for tracking a depth camera with existing CAD models and the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. In our approach, we render the CAD model using the latest pose estimate and construct a point cloud from the corresponding depth map. We construct another point cloud from currently captured depth frame, and find the incremental change in the camera pose by aligning the point clouds. We utilize a GPGPU-based implementation of the ICP which efficiently uses all the depth data in the process. The method runs in real-time, it is robust for outliers, and it does not require any preprocessing of the CAD models. We evaluated the approach using the Kinect depth sensor, and compared the results to a 2D edge-based method, to a depth-based SLAM method, and to the ground truth. The results show that the approach is more stable compared to the edge-based method and it suffers less from drift compared to the depth-based SLAM.
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Three-dimensional printing (“3DP”) is an additive manufacturing technology that starts with a virtual 3D model of the object to be printed, the so-called Computer-Aided-Design (“CAD”) file. This file, when sent to the printer, gives instructions to the device on how to build the object layer-by-layer. This paper explores whether design protection is available under the current European regulatory framework for designs that are computer-created by means of CAD software, and, if so, under what circumstances. The key point is whether the appearance of a product, embedded in a CAD file, could be regarded as a protectable element under existing legislation. To this end, it begins with an inquiry into the concepts of “design” and “product”, set forth in Article 3 of the Community Design Regulation No. 6/2002 (“CDR”). Then, it considers the EUIPO’s practice of accepting 3D digital representations of designs. The enquiry goes on to illustrate the implications that the making of a CAD file available online might have. It suggests that the act of uploading a CAD file onto a 3D printing platform may be tantamount to a disclosure for the purposes of triggering unregistered design protection, and for appraising the state of the prior art. It also argues that, when measuring the individual character requirement, the notion of “informed user” and “the designer’s degree of freedom” may need to be reconsidered in the future. The following part touches on the exceptions to design protection, with a special focus on the repairs clause set forth in Article 110 CDR. The concluding part explores different measures that may be implemented to prohibit the unauthorised creation and sharing of CAD files embedding design-protected products.