OCR-ის გამოყენება რთული საინჟინრო ნახაზებისთვის

ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობამ (OCR) მოახდინა რევოლუცია ბიზნესის მიერ დოკუმენტების დამუშავების ავტომატიზირებაში. თუმცა, ტექნოლოგიის ხარისხი და სიზუსტე არ წყვეტს მას ყველა აპლიკაციისთვის. რაც უფრო რთულია დამუშავებული დოკუმენტი, მით უფრო ნაკლებად ზუსტი ხდება იგი. ეს განსაკუთრებით ეხება საინჟინრო ნახაზებს. მიუხედავად იმისა, რომ OCR ტექნოლოგიები შეიძლება არ იყოს შესაფერისი ამ ამოცანისთვის, არსებობს სხვა გზები თქვენი დოკუმენტის დამუშავების მიზნების მისაღწევად OCR-ით. შემდეგში მე შევისწავლი რამდენიმე სიცოცხლისუნარიან გადაწყვეტას, რათა მოგაწოდოთ ზოგადი წარმოდგენა ზედმეტი ტექნიკური დეტალების გარეშე.

საინჟინრო ნახატების ამოცნობის გამოწვევები

რაც შეეხება ტექნიკურ ნახატებს, OCR იბრძვის ცალკეული ტექსტის ელემენტების მნიშვნელობის გასაგებად. ტექნოლოგიას შეუძლია ტექსტის წაკითხვა, მაგრამ არ ესმის მისი მნიშვნელობა. ინჟინრებსა და მწარმოებლებს აქვთ მრავალი შესაძლებლობა, განიხილონ, არის თუ არა ტექნიკური დოკუმენტის ავტომატური ამოცნობა სწორად კონფიგურირებული. იხილეთ მათგან ყველაზე მნიშვნელოვანი ქვემოთ.

რთული ტექნიკური დოკუმენტაციის ანალიზის მისაღწევად, ინჟინრებს სჭირდებათ AI მოდელების მომზადება. ისევე როგორც ადამიანებს, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებსაც სჭირდებათ გამოცდილება და ტრენინგი ამ ნახატების გასაგებად.

გეგმების და საინჟინრო ნახაზების ამოცნობის ერთ-ერთი გამოწვევა არის ის, რომ პროგრამამ უნდა გაიგოს, თუ როგორ უნდა გამოყოს ნახატის სხვადასხვა ხედები. ეს არის ნახატის სხვადასხვა ნაწილი, რომელიც იძლევა ძირითად წარმოდგენას მისი განლაგების შესახებ. ხედების განცალკევებით და იმის გაგებით, თუ როგორ უკავშირდება ისინი ერთმანეთს, პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია გამოთვალოს შეზღუდვის ველი.

ეს პროცესი შეიძლება შეიცავდეს რამდენიმე გამოწვევას:

• ნახვები შეიძლება გადაფარდეს
• ხედები შეიძლება დაზიანდეს
• ლეიბლები შეიძლება იყოს თანაბარი მანძილი ორ ხედამდე
• ხედები შეიძლება იყოს ჩასმული

შეხედულებებს შორის ურთიერთობა კიდევ ერთი შესაძლო საკითხია. თქვენ უნდა გაითვალისწინოთ, არის თუ არა ხედვა დიაგრამის ბრტყელი ნაწილი, შემობრუნებული ნაწილი, ბლოკი თუ სხვა რამ. გარდა ამისა, შეიძლება არსებობდეს სხვა პრობლემები, როგორიცაა მიჯაჭვული ზომები, დაკარგული ანოტაციები, ირიბად განსაზღვრული სიმაღლეები სტანდარტზე მითითებით ან სხვა პრობლემები.

მნიშვნელოვანია, რომ ზოგადი OCR არ შეუძლია საიმედოდ გაიგოს ტექსტი ნახატებში, რომელიც გარშემორტყმულია გრაფიკული ელემენტებით, როგორიცაა ხაზები, სიმბოლოები და ანოტაციები. ამ ფაქტის გამო ჩვენ უფრო ღრმად უნდა ჩავუღრმავდეთ OCR მანქანური სწავლით რაც უფრო სასარგებლო იქნება ამ აპლიკაციისთვის.

წინასწარ მომზადებული და მორგებული OCR მოდელები

OCR პროგრამული უზრუნველყოფის დეფიციტი არ არის ბაზარზე, მაგრამ ყველა ამ პროგრამული უზრუნველყოფის მომზადება ან შეცვლა არ შეიძლება მომხმარებლის მიერ. როგორც გავიგეთ, ტრენინგი შესაძლოა საჭირო გახდეს თქვენი საინჟინრო ნახაზების ანალიზისთვის. თუმცა, OCR ინსტრუმენტები ამ ტიპის ნახატებისთვის არსებობს.

წინასწარ მომზადებული OCR ინსტრუმენტები

აქ არის რამდენიმე საერთო ვარიანტი საინჟინრო ნახაზების OCR ამოცნობისთვის:

• ABBYY FineReader: ეს მრავალმხრივი გეგმის ინტერპრეტაციის პროგრამა გთავაზობთ OCR ტექნოლოგიას ტექსტის ამოცნობის შესაძლებლობებით. იგი მხარს უჭერს სხვადასხვა გამოსახულების ფორმატს, განლაგების შენარჩუნებას, მონაცემთა ექსპორტს და ინტეგრაციას.
• Adobe Acrobat Pro: გარდა PDF რედაქტირების, ნახვისა და მართვის უზრუნველყოფისა, Acrobat გაძლევთ საშუალებას სკანიროთ OCR დოკუმენტები და ნახატები, ამოიღოთ ტექსტი და განახორციელოთ ძიება. იგი მხარს უჭერს სხვადასხვა ენებს და საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დააკონფიგურირონ პარამეტრები.
• Bluebeam Revu: კიდევ ერთი პოპულარული PDF აპლიკაცია, Bluebeam Revu გთავაზობთ OCR ტექნოლოგიებს საინჟინრო ნახაზის ტექსტის ამოღებისთვის.
• AutoCAD: კომპიუტერის დამხმარე დიზაინისთვის, AutoCAD მხარს უჭერს OCR დანამატებს გეგმების ინტერპრეტაციისთვის და მათი რედაქტირებადი CAD ელემენტებად გადაქცევისთვის.
• PlanGrid: ეს პროგრამა მოიცავს OCR-ის გეგმის ინტერპრეტაციას ყუთში. ამ ფუნქციით, შეგიძლიათ ატვირთოთ ნახატების სურათები და შემდეგ ამოიღოთ, მოაწყოთ, ინდექსირება და მოძებნოთ ტექსტი.
• ტექსტი: ღრუბელზე დაფუძნებული AWS-ის ეს ფუნქცია იძლევა დოკუმენტების OCR ანალიზს და შეუძლია დოკუმენტებიდან ცხრილების მსგავსი ელემენტების ამოღება. მას ასევე შეუძლია ამოიცნოს ელემენტები გეგმებიდან და უზრუნველყოფს API-ებს სხვა აპლიკაციებთან ინტეგრაციისთვის.
• Butler OCR: უზრუნველყოფს დეველოპერებს დოკუმენტის ამოღების API-ებით, Butler OCR აერთიანებს მანქანურ სწავლებას ადამიანის მიმოხილვასთან, რათა გაზარდოს დოკუმენტის ამოცნობის სიზუსტე.

მორგებული OCR გადაწყვეტილებები

თუ თქვენ ეძებთ მორგებულ OCR გადაწყვეტილებებს, რომელთა სწავლებაც შესაძლებელია საინჟინრო ნახაზებიდან მონაცემების უკეთესი ავტომატური ამოღების მისაღწევად და თქვენს სპეციფიკურ მონაცემთა ფორმატში მისაღებად, აქ არის რამდენიმე პოპულარული ვარიანტი:

• Tesseract: Google-ის მიერ შენახული ეს მოქნილი, ღია კოდის OCR ძრავა შეიძლება ივარჯიშოს მორგებულ მონაცემებზე, რათა ამოიცნოს გეგმის სპეციფიკური სიმბოლოები და სიმბოლოები.
• OpenCV: ღია წყაროს კომპიუტერული ხედვის ბიბლიოთეკა შეიძლება გაერთიანდეს OCR ინსტრუმენტებთან, როგორიცაა Tesseract, ინდივიდუალური ინტერპრეტაციული გადაწყვეტილებების შესაქმნელად. მის გამოსახულების დამუშავებისა და ანალიზის ფუნქციებს შეუძლია გააუმჯობესოს OCR-ის სიზუსტე საინჟინრო ნახაზებზე სათანადო გამოყენების შემთხვევაში.

გარდა ამ ხელსაწყოებისა, ასევე შესაძლებელია დამოუკიდებლად შემუშავდეს პერსონალური მანქანური სწავლის მოდელები. ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრებების ტრენინგის მოდელების გამოყენებით, როგორიცაა TensorFlow ან PyTorch, ეს გადაწყვეტილებები შეიძლება დაზუსტდეს, რათა ამოიცნონ კონკრეტული გეგმის ელემენტები და მიაღწიონ უფრო მაღალ სიზუსტეს ორგანიზაციის საჭიროებებისთვის.

წინასწარ გაწვრთნილი მოდელები გვთავაზობენ მოხერხებულობას და გამოყენების მარტივს, მაგრამ შეიძლება არ იყოს ისეთი ეფექტური საინჟინრო ნახაზების ინტერპრეტაციაში, როგორც მორგებული გადაწყვეტილებები. ეს მორგებული გადაწყვეტილებები ასევე საჭიროებს დამატებით რესურსებს და გამოცდილებას შემუშავებისა და შენარჩუნებისთვის.

მორგებული გადაწყვეტილებების განვითარება საჭიროებს დამატებით ფინანსურ რესურსებს და შრომას. მე გირჩევდი დაწყებას ა კონცეფციის მტკიცებულება (PoC) ტექნიკური შესაძლებლობების და მინიმალური სიცოცხლისუნარიანი პროდუქტის (MVP) ვალიდაცია, რათა შეამოწმოს ბაზრის აღქმა პროექტის შესახებ, სანამ ძალიან დიდ ინვესტიციას განახორციელებთ მორგებულ OCR გადაწყვეტაში.

საინჟინრო ნახაზების წაკითხვის OCR მოდულის განხორციელების პროცესი

საინჟინრო ნახაზებისთვის OCR პროგრამული უზრუნველყოფის შესაქმნელად საუკეთესო ადგილი იქნება ხელმისაწვდომი ანალიზი ღია კოდის ინსტრუმენტები. თუ თქვენ ამოწურავთ თქვენს ღია კოდის ვარიანტებს, შეიძლება დაგჭირდეთ API ინტეგრაციით დახურული წყაროს ვარიანტებზე გადასვლა.

OCR გადაწყვეტის შექმნა ნულიდან არაპრაქტიკულია, რადგან ის მოითხოვს უზარმაზარ მონაცემთა ბაზას ტრენინგისთვის. ამის შეგროვება რთული და ძვირია და მოდელის მომზადებისთვის დიდ რესურსს მოითხოვს. უმეტეს შემთხვევაში, არსებული მოდელების დახვეწა უნდა მოერგოს თქვენს საჭიროებებს.

პროცესი აქედან ასე გამოიყურება:

1. განიხილეთ მოთხოვნები: თქვენ უნდა გესმოდეთ, რა სახის საინჟინრო ნახაზებთან უნდა მუშაობდეს თქვენი აპლიკაცია და რა სახის ფუნქციები და ფუნქციებია საჭირო ამ მიზნის მისაღწევად.
2. სურათის გადაღება და წინასწარი დამუშავება: იფიქრეთ იმაზე, თუ რა მოწყობილობების გამოყენებას აპირებთ სურათების გადასაღებად. შეიძლება დაგჭირდეთ წინასწარი დამუშავების დამატებითი ნაბიჯები თქვენი შედეგების ხარისხის გასაუმჯობესებლად. ეს შეიძლება მოიცავდეს დაჭრას, ზომის შეცვლას, ხმაურის ამოღებას და სხვა.
3. OCR ინტეგრაცია: განიხილეთ OCR ძრავა, რომელიც საუკეთესოდ იმუშავებს თქვენს აპლიკაციასთან. OCR ბიბლიოთეკებს აქვთ API-ები, რომლებიც თქვენს აპლიკაციას საშუალებას აძლევს ამოიღოს ტექსტი გადაღებული სურათებიდან. მნიშვნელოვანია განიხილოს ღია კოდის OCR გადაწყვეტილებები ხარჯების დაზოგვისთვის. მესამე მხარის API შეიძლება იყოს მერყევი დროთა განმავლობაში ფასებთან დაკავშირებით ან დაკარგოს მხარდაჭერა.
4. ტექსტის ამოცნობა და დამუშავება: შემდეგი, დროა განახორციელოთ ლოგიკა ტექსტის დასამუშავებლად და ამოცნობისთვის. ზოგიერთი შესაძლო დავალება, რომელთა დამატება შეგიძლიათ ამ ეტაპზე, არის ტექსტის გასუფთავება, ენის ამოცნობა ან ნებისმიერი სხვა ტექნიკა, რომელსაც შეუძლია ტექსტის ამოცნობის უფრო მკაფიო შედეგების მიწოდება.
5. მომხმარებლის ინტერფეისი და გამოცდილება: აპისთვის ადვილად გამოსაყენებელი UI მნიშვნელოვანია, რათა მომხმარებელმა ეფექტურად გამოიყენოს ის სურათების გადასაღებად და OCR-ის დასაწყებად. შედეგები უნდა წარედგინოს მომხმარებელს ისე, რომ ადვილად გასაგები იყოს.
6. ტესტირება: საფუძვლიანად შეამოწმეთ აპლიკაცია, რათა უზრუნველყოთ მისი სიზუსტე და გამოყენებადობა. მომხმარებლის გამოხმაურება აუცილებელია ამ პროცესისთვის.

შესაფუთი Up

რთული საინჟინრო ნახაზებისთვის OCR პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის გამოწვევების წინაშე, ორგანიზაციებს აქვთ რამდენიმე ვარიანტი, რათა მიუახლოვდნენ საკითხს. წინასწარ გაწვრთნილი მოდელებისა და კონფიგურირებადი ხელსაწყოებიდან უფრო პერსონალიზებული გადაწყვეტილებების შესაქმნელად, ბიზნესებს შეუძლიათ იპოვონ გზები ეფექტური ანალიზის, ინდექსირებისა და ძიების გეგმების და სხვა რთული დოკუმენტების მეშვეობით. საკმარისია გარკვეული გამომგონებლობა, კრეატიულობა და დრო, რათა შეიქმნას გადაწყვეტა, რომელიც აკმაყოფილებს მათ საჭიროებებს.