Automatisierte Extraktion und Digitalisierung technischer Zeichnungen mithilfe von Deep Learning

Kernkonzepte

Entwicklung eines innovativen Verfahrens zur automatischen Extraktion und Digitalisierung technischer Zeichnungen unter Verwendung von Deep-Learning-Methoden.

Zusammenfassung

Die Studie präsentiert einen umfassenden Rahmen zur Digitalisierung von Konstruktionszeichnungen. Das Verfahren umfasst mehrere Schritte:

Erkennung der Zeichnungsregion im Eingabebild mithilfe von Deep-Learning-Modellen wie YOLOv7.
Filterung und Vorverarbeitung der Zeichnungsregion, um Kanten, Linien und Kurven zu extrahieren.
Erkennung und Extraktion von Linien, Kreisen, Ornamenten und Beschriftungen unter Verwendung von Kantenerkennungsalgorithmen, Hough-Transformation und optischer Zeichenerkennung (OCR).
Konsolidierung der extrahierten Informationen in strukturierten Dateiformaten wie CSV und anschließende Konvertierung in CAD-Formate.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Verfahren in der Lage ist, technische Zeichnungen präzise und effizient in digitale Formate zu überführen. Zukünftige Verbesserungen könnten sich auf die Optimierung der YOLO-Modelle, fortgeschrittene Linien- und Kurvenextraktionstechniken, die Integration von Grafikkontext sowie Verbesserungen der OCR-Leistung konzentrieren.

Statistiken

x1,y1,x2,y2,Kreislinie
368,280,14
368,232,14
368,328,15
x1,y1,x2,y2,Abmessungslinie
342,278,347,299
170,423,343,428
404,277,437,282
255,278,260,365
355,422,398,428
x1,y1,x2,y2,Leuchte
629,348,643,358
591,285,611,303
663,222,684,241
748,254,767,271
696,205,706,215
x1,y1,x2,y2,Linie
81,427,686,427
361,425,574,425
168,169,645,169
173,167,463,167
346,394,458,394
24,201,150,201

Zitate

"Die Nutzung von Objekterkennungsalgorithmen, insbesondere YOLO, für die Extraktion von Abmessungslinien und die Identifizierung der Zeichnungsregion verbessert die Genauigkeit und Effizienz des Konvertierungsprozesses."
"Die Integration von OCR ermöglicht die Extraktion von Textinformationen aus den Zeichnungen und erhöht die Vollständigkeit und Genauigkeit der konvertierten CAD-Modelle."

Wichtige Erkenntnisse aus

Advanced Knowledge Extraction of Physical Design Drawings, Translation and conversion to CAD formats using Deep Learning

by Jesher Joshu... um arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11291.pdf

Tiefere Fragen

Wie könnte das Verfahren erweitert werden, um auch komplexere Zeichnungstypen, wie technische Schaltpläne oder Architekturzeichnungen, zu digitalisieren?

Um das Verfahren auf komplexere Zeichnungstypen wie technische Schaltpläne oder Architekturzeichnungen zu erweitern, könnten spezifische Modelle und Algorithmen entwickelt werden, die auf die Merkmale dieser Zeichnungen zugeschnitten sind. Dies könnte die Integration von branchenspezifischen Regeln und Mustern in die Objekterkennung und Textextraktion umfassen. Darüber hinaus könnten fortgeschrittene Techniken wie semantische Segmentierung eingesetzt werden, um die Beziehungen zwischen den Elementen in den Zeichnungen besser zu verstehen und zu erfassen. Die Optimierung des YOLO-Modells für die Erkennung spezifischer Symbole oder Linientypen in diesen komplexen Zeichnungen könnte die Genauigkeit und Effizienz des Prozesses weiter verbessern.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Übertragung des Verfahrens auf Zeichnungen mit unstrukturierter Anordnung von Elementen oder handschriftlichen Notizen?

Bei der Übertragung des Verfahrens auf Zeichnungen mit unstrukturierter Anordnung von Elementen oder handschriftlichen Notizen können verschiedene Herausforderungen auftreten. Die unstrukturierte Anordnung von Elementen erschwert die automatische Erkennung und Extraktion von Linien, Formen und Texten, da keine klaren Muster oder Regeln vorhanden sind. Handschriftliche Notizen können die OCR-Erkennung erschweren, da die Handschrift variabel und schwer zu interpretieren sein kann. Es könnte erforderlich sein, spezielle Modelle oder Trainingsdatensätze zu entwickeln, die auf diese spezifischen Herausforderungen zugeschnitten sind. Die Anpassung der Algorithmen und Techniken zur Bewältigung dieser Unregelmäßigkeiten und Variationen in den Zeichnungen ist entscheidend, um eine erfolgreiche Digitalisierung zu gewährleisten.

Inwiefern könnte die Digitalisierung technischer Zeichnungen die Zusammenarbeit in Konstruktions- und Entwicklungsprozessen verbessern?

Die Digitalisierung technischer Zeichnungen kann die Zusammenarbeit in Konstruktions- und Entwicklungsprozessen erheblich verbessern, indem sie den Zugriff auf und den Austausch von Designinformationen erleichtert. Durch die Umwandlung von physischen Zeichnungen in digitale Formate können Teams standortübergreifend zusammenarbeiten, Änderungen in Echtzeit vornehmen und Feedback schneller umsetzen. Die Möglichkeit, CAD-Dateien einfach zu teilen und zu bearbeiten, fördert die Effizienz und Genauigkeit in den Entwicklungsprozessen. Darüber hinaus ermöglicht die Digitalisierung eine bessere Archivierung und Verwaltung von Designinformationen, was zu einer verbesserten Nachverfolgbarkeit und Dokumentation führt. Insgesamt trägt die Digitalisierung technischer Zeichnungen dazu bei, die Produktivität zu steigern, die Zusammenarbeit zu erleichtern und wertvolle Designinformationen in einem leicht zugänglichen digitalen Format zu bewahren.