Binary optimization for the analysis and synthesis of concept sketches - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Binary optimization for the analysis and synthesis of concept sketches

Optimisation binaire pour l'analyse et la synthèse de croquis de design

Résumé

We study industrial concept sketches which are used by designers to depict and communicate the 3D shape of a product. Concept sketches are often used as a reference for 3D modeling, which is a time-consuming, manual task. Our goal is to help designers with this task by developing computational methods for reconstructing and synthesizing concept sketches. Reconstructing concept sketches into 3D is challenging because they are heavily oversketched, drawn swiftly and come without any additional annotations. Pairwise geometric relationships between 3D lines, like intersections and reflective symmetry, are unknwon beforehand, yet they are essential for reconstruction. Choosing the best 3D line relationships automatically is a difficult binary selection problem.Synthesizing concept sketches is challenging because we need to generate lines that allow designers to construct freehand sketches accurately in perspective and we need to select lines which keep the sketch readable.Improving readability while maintining constructability via line selection also confronts us with a binary selection problem.We overcome these challenges by leveraging design principles to guide the selection of binary variables.Mathematically formulating observations about how designers construct sketches, we define constraints and objective functions to select sketch entities which best match design principles. We develop two methods for the 3D reconstruction of concept sketches and one method for the synthesis of concept sketches from CAD sequences.
Nous étudions le croquis de design industriel dont se servent les designers pour illustrer et communiquer la forme 3D d'un produit. Ces croquis sont souvent utilisés comme référence pour la modélisation en 3D, tâche chronophage et encore trop peu automatisée. Notre objectif est d'aider les designers dans cette tâche en développant des méthodes numériques pour la reconstruction et la synthèse de croquis de design. La reconstruction de croquis de design en 3D représente un défi car ces dessins sont souvent réalisés rapidement et approximativement et sans présenter d'annotations supplémentaires. Nous ne connaissons pas d'avance les relations géométriques entre les lignes 3D, comme les intersections et les correspondances de symétrie, relations binaires qui sont pourtant essentielles pour la reconstruction. Choisir les meilleures relations binaires de manière automatique est un problème combinatoire difficile. La synthèse de croquis de design représente un défi car nous devons générer des lignes permettant au designer de construire le dessin à main levée et nous devons sélectionner des lignes qui assurent la lisibilité du dessin. Améliorer la lisibilité du dessin tout en assurant sa constructibilité nous mettent encore une fois face à un problème combinatoire en variables binaires. Nous surmontons ces problèmes en étudiant des principes de design pour guider la sélection des variables binaires. Nos observations sur le processus de construction de dessin nous permettent de formuler mathématiquement des contraintes et des fonctions objectif pour sélectionner les éléments de dessin qui correspondent le mieux à nos principes de design. Nous développons deux méthodes pour la reconstruction de croquis de design en 3D et une méthode pour la synthèse de croquis de design à partir d'une séquence CAD.
Fichier principal
Vignette du fichier
2022COAZ4081.pdf (572.74 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03971826 , version 1 (03-02-2023)
tel-03971826 , version 2 (22-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03971826 , version 2

Citer

Felix Hähnlein. Binary optimization for the analysis and synthesis of concept sketches. Graphics [cs.GR]. Université Côte d'Azur, 2022. English. ⟨NNT : 2022COAZ4081⟩. ⟨tel-03971826v2⟩
111 Consultations
6 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More