Utilisation de la reconnaissance optique de caractères (ROC) pour les dessins techniques complexes

La reconnaissance optique de caractères (ROC) a révolutionné la façon dont les entreprises automatisent le traitement des documents. Cependant, la qualité et la précision de la technologie ne sont pas suffisantes pour toutes les applications. Plus le document traité est complexe, moins la technologie est précise. C’est particulièrement vrai pour les dessins techniques. Même si les technologies de reconnaissance optique de caractères standard ne sont pas adaptées à cette tâche, il existe d’autres moyens d’atteindre vos objectifs de traitement de documents avec la ROC. Dans ce qui suit, j’explorerai plusieurs solutions viables pour vous donner une idée générale sans entrer dans les détails techniques.

Les défis de la reconnaissance de dessins techniques

Lorsqu’il s’agit de dessins techniques, la ROC a du mal à comprendre le sens des éléments de texte individuels. La technologie peut lire le texte, mais elle ne comprend pas sa signification. Il existe un certain nombre d’opportunités pour les ingénieurs et les fabricants à considérer si la reconnaissance automatique du document technique est configurée correctement. Voir les plus significatives ci-dessous.

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Pour atteindre l’analyse de la documentation technique complexe, les ingénieurs doivent former des modèles d’intelligence artificielle. Comme les humains, les modèles d’intelligence artificielle ont besoin d’expérience et de formation pour comprendre ces dessins.

L’un des défis de la reconnaissance de dessins techniques et de plans est que le logiciel doit comprendre comment séparer les différentes vues du dessin. Ce sont des parties différentes du dessin qui donnent une idée de base de sa disposition. En séparant les vues et en comprenant comment elles se rapportent les unes aux autres, le logiciel peut calculer la boîte de délimitation.

Ce processus peut inclure plusieurs défis:

• Les vues peuvent se chevaucher
• Les vues peuvent être endommagées
• Les étiquettes peuvent être équidistantes de deux vues
• Les vues peuvent être imbriquées

La relation entre les vues est un autre problème possible. Vous devez considérer si la vue est une partie plate du diagramme, une partie tournée, un bloc ou autre chose. De plus, il peut y avoir d’autres problèmes tels que des mesures enchaînées, des annotations manquantes, des hauteurs définies implicitement par référence à une norme, ou d’autres problèmes.

Il est important de noter que la ROC générique ne peut pas comprendre de manière fiable le texte dans les dessins qui est entouré d’éléments graphiques tels que des lignes, des symboles et des annotations. En raison de ce fait, nous devons approfondir la ROC avec l’apprentissage automatique qui sera plus utile pour cette application.

Modèles de ROC pré-entraînés et personnalisés

Il n’y a pas pénurie de logiciels de ROC sur le marché, mais tous ces logiciels ne peuvent pas être formés ou modifiés par l’utilisateur. Comme nous l’avons appris, la formation peut être une nécessité pour analyser vos dessins techniques. Cependant, les outils de ROC pour ces types de dessins existent.

Outils de ROC pré-entraînés

Voici quelques options courantes pour la reconnaissance de dessins techniques par ROC:

• ABBYY FineReader: ce logiciel d’interprétation de plans versatile offre une technologie de ROC avec des capacités de reconnaissance de texte. Il prend en charge divers formats d’image, la conservation de la mise en page, l’exportation de données et les intégrations.
• Adobe Acrobat Pro: en plus de fournir des fonctionnalités de modification, d’affichage et de gestion de PDF, Acrobat vous permet de scanner des documents et des plans avec ROC, d’extraire du texte et de effectuer des recherches. Il prend en charge diverses langues et permet aux utilisateurs de configurer des options.
• Bluebeam Revu: une autre application PDF populaire, Bluebeam Revu offre des technologies de ROC pour l’extraction de texte de dessins techniques.
• AutoCAD: qui signifie Conception assistée par ordinateur, AutoCAD prend en charge des plug-ins de ROC pour interpréter des plans et les convertir en éléments CAD éditables.
• PlanGrid: ce logiciel inclut l’interprétation de plans avec ROC intégrée. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez télécharger des images de plans et puis extraire, organiser, indexer et rechercher le texte.
• Textract: cette fonctionnalité basée sur le cloud d’AWS permet l’analyse de documents avec ROC et peut extraire des éléments tels que des tableaux de documents. Il peut également reconnaître des éléments de plans et fournit des API pour l’intégration avec d’autres applications.
• Butler OCR: en fournissant aux développeurs des API d’extraction de documents, Butler OCR combine l’apprentissage automatique avec la révision humaine pour améliorer la précision de la reconnaissance de documents.

Solutions de ROC personnalisées

Si vous recherchez des solutions de ROC personnalisées qui peuvent être formées pour atteindre une extraction automatique de données plus efficace à partir de dessins techniques et s’adapter à votre format de données spécifique, voici quelques options populaires:

• Tesseract: ce moteur de ROC flexible et open source maintenu par Google peut être formé sur des données personnalisées pour reconnaître des caractères et des symboles spécifiques aux plans.
• OpenCV: la bibliothèque de vision par ordinateur open source peut être combinée avec des outils de ROC comme Tesseract pour construire des solutions interprétatives personnalisées. Ses fonctions de traitement et d’analyse d’images peuvent améliorer la précision de la ROC sur les dessins techniques lorsqu’elles sont utilisées correctement.

En plus de ces outils, il est également possible de développer indépendamment des modèles d’apprentissage automatique personnalisés. En utilisant des modèles de formation sur des ensembles de données étiquetés, des frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch, ces solutions peuvent être affinées pour reconnaître des éléments de plans spécifiques et atteindre une précision plus élevée pour les besoins d’une organisation.

Les modèles pré-entraînés offrent une commodité et une facilité d’utilisation, mais peuvent ne pas être aussi efficaces pour interpréter les dessins techniques que les solutions personnalisées. Ces solutions personnalisées nécessitent également des ressources et des compétences supplémentaires pour les développer et les maintenir.

Les solutions personnalisées nécessitent des ressources financières et des moyens supplémentaires pour les développer. Je recommanderais de commencer par une preuve de concept (PoC) pour valider les capacités techniques et un produit minimum viable (MVP) pour vérifier la perception du marché du projet avant d’investir trop dans une solution de ROC personnalisée.

Le processus de mise en œuvre d’un module de ROC pour la lecture de dessins techniques

Le meilleur endroit pour commencer à construire un logiciel de ROC pour les dessins techniques serait d’analyser les outils open source. Si vous épuisez vos options open source, vous devrez peut-être vous tourner vers des options closed source avec des intégrations d’API.

Construire une solution de ROC à partir de zéro est impraticable car cela nécessite un énorme ensemble de données pour la formation. C’est difficile et coûteux à rassembler et nécessite beaucoup de ressources pour la formation du modèle. Dans la plupart des cas, l’affinement de modèles existants devrait répondre à vos besoins.

Le processus à partir de là ressemble à ceci:

1. Considérer les exigences: vous devez comprendre quels types de dessins techniques votre application doit fonctionner avec et quels types de fonctionnalités et de fonctionnalités sont nécessaires pour atteindre cet objectif.
2. Capture et pré-traitement d’images: pensez à quels appareils vous prévoyez utiliser pour capturer les images. Des étapes de pré-traitement supplémentaires peuvent être nécessaires pour améliorer la qualité de vos résultats. Cela peut inclure la découpe, la redimensionnement, le débruitage, etc.
3. Intégration de la ROC: considérez le moteur de ROC qui fonctionnera le mieux avec votre application. Les bibliothèques de ROC ont des API qui permettent à votre application d’extraire du texte à partir d’images capturées. Il est important de considérer les solutions de ROC open source pour les économies de coûts. Les API tierces peuvent être capricieuses en termes de tarification au fil du temps ou perdre leur support.
4. Reconnaissance et traitement de texte: ensuite, il est temps de mettre en œuvre une logique pour traiter et reconnaître le texte. Certaines tâches que vous pouvez considérer pour ajouter à cette étape sont le nettoyage du texte, la reconnaissance de la langue ou d’autres techniques qui peuvent fournir des résultats de reconnaissance de texte plus clairs.
5. Interface utilisateur et expérience: une interface utilisateur facile à utiliser pour l’application est importante pour que l’utilisateur puisse l’utiliser efficacement pour capturer des images et initier la ROC. Les résultats doivent être présentés à l’utilisateur de manière à être facile à comprendre.
6. Test: testez soigneusement l’application pour vous assurer de son exactitude et de son utilité. Les commentaires des utilisateurs sont essentiels à ce processus.

Conclusion

Face aux défis de la création de logiciels de ROC pour les dessins techniques complexes, les organisations ont un certain nombre d’options pour aborder le problème. À partir d’une gamme de modèles pré-entraînés et d’outils personnalisables pour créer des solutions plus personnalisées, les entreprises peuvent trouver des moyens d’analyser, d’indexer et de rechercher efficacement des plans et d’autres documents complexes. Tout ce qu’il faut, c’est un peu d’ingéniosité, de créativité et de temps pour créer une solution qui répond à leurs besoins.