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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송진호 (한남대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
85 - 93 (9page)
DOI
10.7315/CDE.2024.085

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This paper presents the deep learning based point classification method for 3D plates. When a 3D point set or point cloud from curved plate is given as the input, the proposed method first computes various geometric information to provide clues for detecting boundary and hole boundary points. In this paper, three geometric information values are computed, which are the biggest angle gap, the distance between a query point and centroid of its neighborhood, and the distance between a query point and centroid of the whole point set. After geometric information computation is completed, the proposed method applies the deep neural network (Point-Net) to classify input points. In order to efficiently train the network, synthetic plates are created with various shapes and grid sizes. The paper performs the experiments to test effects of the geometric information, and shows that using the geometric information indeed helps the neural network to understand topological information of the input pointset, which actually improves the performance of point classification.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (21)

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