सिस्टम बिना मॉडल को पुनः प्रशिक्षित किए 3डी पुर्जों की पहचान करता है

2026 March 19 | स्पेनिश से अनुवादित

KU Leuven, Materialise और Iristick की एक टीम ने 3D प्रिंटिंग से निर्मित पार्ट्स को पहचानने के लिए एक विधि विकसित की है। यह प्रस्ताव हर बार जब एक नया घटक जोड़ा जाता है तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने के सामान्य चरण से बचता है। समाधान मूल CAD मॉडल्स पर निर्भर करता है ताकि दृश्य संदर्भ बनाए जा सकें।

Un brazo robótico inspecciona piezas 3D reales junto a sus modelos CAD en pantalla, identificándolas sin necesidad de reentrenar el sistema de visión artificial.

CAD से दृश्य प्रोटोटाइप तक: पहचान प्रक्रिया 🤖

सिस्टम अपने CAD फाइल के कई रेंडर किए गए दृश्यों से प्रत्येक ऑब्जेक्ट का प्रोटोटाइप प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है। जब एक ऑपरेटर, स्मार्ट ग्लासेस से लैस, एक भौतिक पार्ट की छवि कैप्चर करता है, तो कृत्रिम दृष्टि मॉडल इसे उस प्रोटोटाइप बैंक से तुलना करता है। यह पार्ट को सबसे अधिक समानता वाली क्लास को असाइन करता है। यह फ्यू शॉट्स लर्निंग दृष्टिकोण केवल डिजिटल मॉडल की आवश्यकता रखता है, बिना नए डेटा संग्रह या प्रशिक्षण के।

अलविदा पार्ट्स के ड्रावर में 'तुम किसके हो?' 🕵️

इस प्रकार वर्कबेंच का क्लासिक दुविधा हल हो जाती है: वह प्रिंटेड पार्ट जो, अपने मैन्युफैक्चरिंग टिकट से अलग होकर, एक रहस्यमयी प्लास्टिक आर्टिफैक्ट बन जाता है। सिस्टम एक फोटोग्राफिक मेमोरी वाले साथी की तरह कार्य करता है, जो कभी किसी चेहरे (या CAD ज्यामिति) को नहीं भूलता। यह अनाम पार्ट्स की मीटिंग्स को समाप्त करने का वादा करता है जहां वे एक-दूसरे से पूछते हैं कि वे किस प्रोजेक्ट से संबंधित हैं।