Datenreduktion: Schneller visualisieren ohne Qualitätseinbußen

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Datenreduktion: Schneller visualisieren ohne Qualitätseinbußen

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Neue intelligente Algorithmen in der Datenreduktion beschleunigen die Visualisierung für die virtuelle Realität.
Datenreduktion für VRQuelle: Quelle: invenio

Neue intelligente Algorithmen in der Datenreduktion beschleunigen die Visualisierung für die virtuelle Realität.

Komplette Fahrzeuge lassen sich so zum Beispiel auf Abruf automatisch in einer VR-Brille visualisieren. Der Algorithmus entscheidet selbständig ob und wie die Daten um bis zu 90 Prozent reduziert werden können. Die neue Lösung verspricht eine große Datenreduzierung bei hoher Oberflächenqualität – die Darstellungsgrenzen sind einzig von der Qualität der Ausgangsdaten abhängig.

Keine Abstriche bei der Oberflächenqualität

Die bisherige Datenreduzierung für den klassischen Engineering-Anwendungsfall akzeptiert gewisse Einbußen in der Oberflächenqualität und hat den Fokus auf einer maximalen Datenreduzierung. Hier ist die maßgebliche Anforderung, dass in Summe alle Außenkonturen dargestellt sind. Die Datenreduzierung für die VR-Visualisierung verfolgt einen ganz neuen Ansatz. Gerade wenn die Visualisierung mit Materialien geplant ist, stören kleinste Fehler in der Oberflächendarstellung und fallen besonders negativ auf. Hier soll sich das Potenzial des neuen ‘VT-DMU’-Algorithmus beweisen. Herausforderung für die invenio-Lösung war die große Anzahl der möglichen Stellgrößen so zu orchestrieren, wie zum Beispiel die Komplexität der Geometrie zu berücksichtigen, damit die notwendigen Rahmenbedingungen für eine mögliche VR-Visualisierung geschaffen werden.

Invenio hat die notwendigen Fähigkeiten und Detailkenntnisse, um das Verhalten der 3D-Daten genau zu kennen. Zentrale Stellgrößen hierbei sind das Manipulieren und Bereinigen der tessellierten Daten sowie das Entkernen der Bauteile. Mit der Lösung sind die Darstellungsgrenzen allein von der Qualität der Ausgangsdaten abhängig.

Die Ergebnisse bei der Datenreduzierung von Lüftungsauslässen innerhalb einer Instrumententafel ist ein Beispiel für die Leistung des Algorithmus. Bisherige Datenreduzierungs-Tools stellten die Lamellen entweder ‘zerklüftet’ dar oder die Datenreduzierung war so minimal, dass die zulässige Datenmenge für die Verwendung der reduzierten Daten in einer Anwendung, wie zum Beispiel der VR-Brille, überschritten wurde. Allgemein betrachtet sollten Innenhüllen alle Geometrien beziehungsweise Bauteiloberflächen enthalten, die potenziell sichtbar sind. Besonders Bereiche, die schwer einsehbar sind, werden mit den klassischen Datenreduzierungs-Tools nur unzureichend dargestellt – zum Beispiel die Bereiche unterhalb eines Sitzes. Diese Einschränkung hat invenio Virtual Technologies mit ihrer Innovation nun vollständig aufgehoben.

Die Potenziale der VR-Welt einsetzen

Durch die neue invenio-Technologie lassen sich viele VR-Anwendungen, die bisher eher sporadisch angewendet wurden, nun als zeit- und kostensparender Bestandteil etablieren. Realitätsnahe Schulungen und Weiterbildungen ohne Produkte in Hardware, wie beispielsweise das Training von Reparatur- und Wartungsthemen für neue Produkte, werden zum Standard. Tägliche VR-Konferenzen während der Produktentwicklung, wie zum Beispiel der Bauraumbesprechung, lassen sich dreidimensional analysieren – direkt vom Arbeitsplatz aus – absolut standortunabhängig. 

Weitere Informationen: https://www.invenio.net/engineering/

Bild: Datenreduzierung für Engineering-Anwendungen.  Quelle: invenio

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