Axis-Aligned Height-Field Block Decomposition of 3D Shapes
Notice bibliographique
Résumé
We propose a novel algorithm for decomposing general three-dimensional geometries into a small set of overlap-free height-field blocks , volumes enclosed by a flat base and a height-field surface defined with respect to this base. This decomposition is useful for fabrication methodologies such as 3-axis CNC milling, where a single milling pass can only carve a single height-field surface defined with respect to the machine tray but can also benefit other fabrication settings. Computing our desired decomposition requires solving a highly constrained discrete optimization problem, variants of which are known to be NP-hard. We effectively compute a high-quality decomposition by using a two-step process that leverages the unique characteristics of our setup. Specifically, we notice that if the height-field directions are constrained to the major axes, then we can always produce a valid decomposition starting from a suitable surface segmentation. Our method first produces a compact set of large, possibly overlapping, height-field blocks that jointly cover the model surface by recasting this discrete constrained optimization problem as an unconstrained optimization of a continuous function, which allows for an efficient solution. We then cast the computation of an overlap-free, final decomposition as an ordering problem on a graph and solve it via a combination of cycle elimination and topological sorting. The combined algorithm produces a compact set of height-field blocks that jointly describe the input model within a user given tolerance. We demonstrate our method on a range of inputs and showcase a number of real life models manufactured using our technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».