Источник фото: rawpixel / ru.123rf.com
Сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова совместно с коллегами из Университета Париж-Дофин, Университета Иннополис и лаборатории «ФьюжнБрейн» разработали метод восстановления цифровых моделей деталей по трехмерным данным. Работа представлена в материалах конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов 2026 года, которая прошла в Денвере (США).
В инженерном проектировании широко используются цифровые модели деталей, которые можно редактировать и применять при разработке новых изделий. Однако восстановление таких моделей по данным трехмерного сканирования остается сложной задачей. Сканы реальных объектов часто содержат шумы, пропущенные участки и искажения, а для дальнейшей работы инженерам нужна точная и редактируемая модель.
Существующие методы на основе искусственного интеллекта обычно выполняют восстановление за один шаг. Из-за этого они могут пропускать мелкие геометрические детали или неточно передавать форму объекта. Инженер же при ручной работе действует иначе: сравнивает исходную форму с полученной моделью, находит расхождения и последовательно исправляет результат.
Авторы исследования предложили метод, воспроизводящий такой поэтапный процесс. Система сравнивает исходный трехмерный объект с текущей версией цифровой модели, находит геометрические расхождения и на их основе уточняет описание. Затем обновленная модель снова проверяется, и цикл повторяется несколько раз.
Для работы метод использует разные представления формы: изображения объекта с нескольких ракурсов и данные о точках на его поверхности. Кроме того, исследователи предложили способ имитации трехмерного сканирования при обучении и проверке, позволяющий учитывать дефекты, характерные для реальных сканов: неполное покрытие поверхности, сглаженные края и пропущенные участки.
Расчеты показали, что предложенный метод восстанавливает цифровые модели точнее ряда существующих подходов. На тестовых наборах он лучше сохранял форму объектов, снижал число некорректных результатов и помогал восстанавливать мелкие геометрические элементы, которые другие подходы могли пропускать.
«При восстановлении цифровой модели по трехмерному скану важно не просто получить похожую форму, но и сохранить возможность дальнейшего инженерного редактирования. Наш подход построен как последовательное уточнение: система сравнивает исходный объект с текущей версией модели, находит расхождения и исправляет их на следующих шагах. Это помогает точнее восстанавливать мелкие геометрические детали и лучше работать с данными, в которых есть шумы или пропущенные участки», — отметил научный сотрудник центра ИИ Дмитрий Жемчужников.
Полученные результаты могут быть полезны для развития методов автоматического восстановления инженерных моделей по трехмерным данным. Такие подходы могут применяться в обратном проектировании, при оцифровке деталей и подготовке редактируемых моделей для инженерных задач.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: rawpixel / ru.123rf.com