A Survey of Methods for Converting Unstructured Data to CSG Models

要約

【タイトル】構造のないデータからCSGモデルに変換する方法の調査

【要約】

– CSG (Constructive Solid Geometry)表現を復元する既存の方法について調査する
– 入力データのセグメンテーションとフィッティングの関連トピックをレビューし、議論する
– ポリゴンメッシュからCSG、B-repからCSGへの技術など、ソリッドモデリングとCADからの技術に焦点を当てる
– プログラム合成、遺伝的プログラミングや遺伝的アルゴリズムなどの進化的技術、深層学習技術についても考察する
– 最後に、固体を表すコンピュータプログラム（CSGモデルに限らない）および高次元表現（スケッチと押し出し、フィーチャベースの操作に基づく表現など）生成のための技術について議論する

要約(オリジナル)

The goal of this document is to survey existing methods for recovering CSG representations from unstructured data such as 3D point-clouds or polygon meshes. We review and discuss related topics such as the segmentation and fitting of the input data. We cover techniques from solid modeling and CAD for polyhedron to CSG and B-rep to CSG conversion. We look at approaches coming from program synthesis, evolutionary techniques (such as genetic programming or genetic algorithm), and deep learning methods. Finally, we conclude with a discussion of techniques for the generation of computer programs representing solids (not just CSG models) and higher-level representations (such as, for example, the ones based on sketch and extrusion or feature based operations).

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arxiv.jp, OpenAI