Fazit Wir schlagen einen neuen Ansatz für die Suche nach ähnlichen 3D-CAD-Modellen aus einer Datenbank mit bestehenden 3D- CAD-Modellen vor. Anstatt 3D-Modelle direkt zu verwenden, extrahierten wir orthogonale 2D-Ansichten, um einen Ähnlich- keitsvergleich für diese Ansichten durchzuführen. Wir berech- neten die Leistung auf der Grundlage des MSE und SSIM von jedem 3D-Modell. Da MSE lokale Strukturen und Muster in den Bildern nicht berücksichtigen kann, ist die Abrufgenauigkeit für diese Anwendung geringer. SSIM berücksichtigt die lokalen Strukturen und Muster im Bild in Form von Luminanz und Kon- traktion und führte daher zu einer besseren Abrufgenauigkeit für diese Aufgabe. In dieser vorläufigen Arbeit wurden die Ergebnisse unseres Ansatzes an einem kleineren Datensatz vorgestellt. In zukünfti- gen Arbeiten werden wir den Datensatz erweitern, um mehr Klassen und Muster pro Klasse einzubeziehen. In dieser Arbeit konzentrierten wir uns auf SSIM zur Nutzung der lokalen Struk- turen in den 3D-CAD-Modellen. SSIM wurde direkt auf dem Bild berechnet, allerdings enthält nur ein kleiner Teil des Bildes die relevanten Informationen. In einem nächsten Schritt planen wir, modernste, auf Deep Learning basierende Computer-Visions- Modelle zur Merkmalsextraktion und Dimensionalitätsreduktion einzusetzen. Wir erwarten, dass die berechneten Merkmale eine bessere Repräsentativität aufweisen und dazu beitragen werden, sowohl die Genauigkeit zu verbessern als auch die Berechnungs- und Schlussfolgerungszeit zu reduzieren. Wissenschaft & Forschung Literaturverzeichnis: [1] Gunn, T. G. (1982). The mechanization of design and manufacturing. Scientific American, 247(3), 114-131. [2] Bai, J., Gao, S., Tang, W., Liu, Y., & Guo, S. (2010). Design reuse oriented partial retrieval of CAD models. Computer-Aided Design, 42(12), 1069- 1084. [3] Qin, F. W., Li, L. Y., Gao, S. M., Yang, X. L., & Chen, X. (2014). A deep learning approach to the classification of 3D CAD models. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 15(2), 91-106. [4] Wu, M. C., & Jen, S. R. (1996). A neural network approach to the classification of 3D prismatic parts. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 11(5), 325-335. [5] Ip, C. Y., Regli, W. C., Sieger, L., & Shokoufandeh, A. (2003, June). Automated learning of model classifications. In Proceedings of the eighth ACM symposium on Solid modeling and applications (pp. 322-327). [6] Yiu Ip, C., & Regli, W. C. (2005). Content-based classification of CAD models with supervised learning. Computer-aided Design and Applications, 2(5), 609-617. [7] Ip, C. Y., & Regli, W. C. (2005, June). Manufacturing classification of CAD models using curvature and SVMs. In International Conference on Shape Modeling and Applications 2005 (SMI'05) (pp. 361-365). IEEE. [8] Barutcuoglu, Z., & DeCoro, C. (2006, June). Hierarchical shape classification using Bayesian aggregation. In IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications 2006 (SMI'06) (pp. 44-44). IEEE. [9] Wei, W., Yang, Y., Lin, J., & Ruan, J. (2008, December). Color-based 3d model classification using hopfield neural network. In 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering (Vol. 1, pp. 883-886). IEEE. [10] Wang, W., Liu, X., & Liu, L. (2013). Shape matching and retrieval based on multiple feature descriptors. Computer Aided Drafting, Design and Manufacturing, 23(1), 60-67. [11] Chen, Q., Fang, B., Yu, Y. M., & Tang, Y. (2015). 3D CAD model retrieval based on the combination of features. Multimedia Tools and Applications, 74(13), 4907-4925. [12] Zheng, X. J., Wang, Y. S., Teng, H. F., & Qu, F. Z. (2009). Local scale-based 3D model retrieval for design reuse. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 43(3-4), 294-303. [13] Renu, R., & Mocko, G. (2016). Retrieval of solid models based on assembly similarity. Computer-Aided Design and Applications, 13(5), 628-636. [14] Zhang, C., & Zhou, G. (2019). A view-based 3D CAD model reuse framework enabling product lifecycle reuse. Advances in Engineering Software, 127, 82-89. [15] Huang, B., Zhang, S., Huang, R., Li, X., & Zhang, Y. (2019). An effective retrieval approach of 3D CAD models for macro process reuse. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 102(5-8), 1067-1089. [16] Kim, Sangpil and Chi, Hyung-gun and Hu, Xiao and Huang, Qixing and Ramani, Karthik (2020), A Large-scale Annotated Mechanical Components Benchmark for Classification and Retrieval Tasks with Deep Neural Net- works, Proceedings of 16th European Conference on Computer Vision (ECCV) [17] Gintautas Palubinskas (2017) Image similarity/distance measures: what is really behind MSE and SSIM?, International Journal of Image and Data Fusion, 8:1, 32-53, DOI: 10.1080/19479832.2016.1273259 Kontakt Kontakt Batin Latif Aylak +90 2163 333127 batin.latif@tau.edu.tr Thea Denell +49 30 006-214 thea.denell@ipk.fraunhofer.de 2021-2 ProduktDatenJournal 41