Thèse soutenue

Identification of shape and structural characteristics in assembly models for retrieval applications
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Auteur / Autrice : Katia Lupinetti
Direction : Jean-Philippe PernotFranca Giannini
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance le 24/01/2018
Etablissement(s) : Paris, ENSAM en cotutelle avec Università degli studi (Gênes, Italie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'information et des systèmes (Marseille) - Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes : Ingénierie Numérique des Systèmes Mécanique - Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes
Jury : Président / Présidente : Jean-Luc Mari
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Philippe Pernot, Franca Giannini, Rezia Molfino, Marina Monti
Rapporteurs / Rapporteuses : Nabil Anwer, Giorgio Colombo

Résumé

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Au cours des dernières années, innombrables produits ont été conçus en utilisant des modèles numériques 3D, où les courants logiciels pour la conception et le dessin technique utilisent des modèles CAO (Conception Assistée par Ordinateur). Ces logiciels sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que l'automobile, la marine, l'aérospatiale et plus encore. À l'intérieur de d'une entreprise qui utilise ces systèmes, il est possible d'avoir accès à des modèles CAO de produits déjà développés puisque la conception de nouveaux produits fait souvent référence à des modèles existants depuis que produits similaires permettent à l'avance la connaissance des éventuels problèmes et leur solutions. Par conséquent, il est utile de disposer de solutions technologiques capables d'évaluer les similitudes de différents produits afin que l'utilisateur puisse récupérer des modèles existants et avoir ainsi accès à des informations utiles pour la nouvelle conception.Le concept de similarité a été largement étudié dans la littérature et il est bien connu que deus objets puissent être similaire de plusieurs façons. Ces multiples possibilités rendent complexe l'évaluation de la similarité entre deux objets. À ce jour, de nombreuses méthodes ont été proposées pour l’identification de différentes similitudes entre les pièces, mais peu de travaux abordent cet problème en évoquant d’assemblages de pièces. Si l’évaluation de la similarité entre deux pièces a beaucoup de points de vue, quand on va examiner des assemblages de pièces, les combinaisons de similarité augmentent vertigineusement puisqu'il y a plus de facteurs à considérer.Sur la base de ces exigences, nous proposons de définir un système qui permettant la récupération des assemblages des pièces similaires en fonction de multiple critères de similarité. Pour ce faire, il faut avoir un descripteur qui peut gérer les informations nécessaires pour caractériser les différentes similitudes entre les deux modèles. Par conséquent, l'un des points principaux de ce travail sera la définition d'un descripteur capable de coder les données nécessaires à l'évaluation des similarités. De plus, certaines des informations du descripteur peuvent être disponibles dans le modèle CAO, tandis que d'autres devront être extraites de manière appropriée. Par conséquent, des algorithmes seront proposés pour extraire les informations nécessaires pour remplir les champs du descripteur. Enfin, pour une évaluation de la similarité, plusieurs mesures entre les modèles seront définies, de sorte que chacune d'entre elles évaluent un aspect particulier de leur similarité.