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NeurCADRecon: Neural Representation for Reconstructing CAD Surfaces by Enforcing Zero Gaussian Curvature

高斯曲率 零(语言学) 代表(政治) 曲率 计算机辅助设计 计算机科学 高斯分布 计算机图形学(图像) 几何学 拓扑(电路) 数学 物理 工程制图 工程类 组合数学 哲学 政治 量子力学 法学 语言学 政治学
作者
Qiujie Dong,Rui Xu,Pengfei Wang,Shuangmin Chen,Shiqing Xin,Xiaohong Jia,Wenping Wang,Changhe Tu
出处
期刊:ACM Transactions on Graphics [Association for Computing Machinery]
卷期号:43 (4): 1-17
标识
DOI:10.1145/3658171
摘要

Despite recent advances in reconstructing an organic model with the neural signed distance function (SDF), the high-fidelity reconstruction of a CAD model directly from low-quality unoriented point clouds remains a significant challenge. In this paper, we address this challenge based on the prior observation that the surface of a CAD model is generally composed of piecewise surface patches, each approximately developable even around the feature line. Our approach, named NeurCADRecon , is self-supervised, and its loss includes a developability term to encourage the Gaussian curvature toward 0 while ensuring fidelity to the input points (see the teaser figure). Noticing that the Gaussian curvature is non-zero at tip points, we introduce a double-trough curve to tolerate the existence of these tip points. Furthermore, we develop a dynamic sampling strategy to deal with situations where the given points are incomplete or too sparse. Since our resulting neural SDFs can clearly manifest sharp feature points/lines, one can easily extract the feature-aligned triangle mesh from the SDF and then decompose it into smooth surface patches, greatly reducing the difficulty of recovering the parametric CAD design. A comprehensive comparison with existing state-of-the-art methods shows the significant advantage of our approach in reconstructing faithful CAD shapes.

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