การใช้ OCR สำหรับแผนผังวิศวกรรมที่ซับซ้อน

Optical Character Recognition (OCR) ได้ปฏิวัติวิธีการที่ธุรกิจใช้ในการประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม คุณภาพและความแม่นยำของเทคโนโลยีนี้ไม่เพียงพอสำหรับการใช้งานทุกประเภท ยิ่งไปกว่านั้น สำหรับแผนผังวิศวกรรม แม้ว่าเทคโนโลยี OCR ที่มีอยู่แล้วอาจไม่เหมาะสมสำหรับงานนี้ แต่ก็มีวิธีอื่นๆ ที่สามารถช่วยให้บรรลุเป้าหมายการประมวลผลเอกสารได้ ในสิ่งที่ตามมา ฉันจะสำรวจวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้เพื่อให้คุณมีความเข้าใจโดยทั่วไปโดยไม่ต้องไปสู่รายละเอียดทางเทคนิคมากเกินไป

ความท้าทายของการรู้จำแผนผังวิศวกรรม

เมื่อพูดถึงแผนผังทางเทคนิค OCR มีความยากในการเข้าใจความหมายขององค์ประกอบข้อความแต่ละรายการ เทคโนโลยีนี้สามารถอ่านข้อความได้ แต่ไม่เข้าใจความหมาย มีโอกาสมากมายสำหรับวิศวกรและผู้ผลิตที่จะพิจารณาเมื่อการรู้จำเอกสารทางเทคนิคถูกตั้งค่าอย่างถูกต้อง ดูสิ่งที่สำคัญที่สุดด้านล่าง

แหล่งที่มา: Mobidev

เพื่อให้ได้การวิเคราะห์เอกสารทางเทคนิคที่ซับซ้อน วิศวกรต้องฝึกอบรมโมเดล AI เพียงเหมือนมนุษย์ โมเดล AI ต้องการประสบการณ์และการฝึกอบรมเพื่อเข้าใจแผนผังเหล่านี้

หนึ่งในความท้าทายของการรู้จำแผนผังวิศวกรรมและแผนผังทางเทคนิคคือซอฟต์แวร์ต้องเข้าใจวิธีการแยกมุมมองต่างๆ ของแผนผัง ซึ่งเป็นส่วนต่างๆ ของแผนผังที่ให้ภาพรวมของการวางผัง โดยการแยกมุมมองและเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างมุมมอง ซอฟต์แวร์สามารถคำนวณพื้นที่ที่ล้อมรอบได้

กระบวนการนี้อาจรวมถึงความท้าทายดังต่อไปนี้:

• มุมมองอาจทับซ้อนกัน
• มุมมองอาจเสียหาย
• ป้ายกำกับอาจอยู่ห่างจากมุมมองทั้งสองเท่าๆ กัน
• มุมมองอาจอยู่ภายในกัน

ความสัมพันธ์ระหว่างมุมมองเป็นอีกปัญหาหนึ่งที่เป็นไปได้ คุณต้องพิจารณาว่ามุมมองนั้นเป็นส่วนของแผนผังที่แบนราบ ส่วนของแผนผังที่มีการหมุน ส่วนของแผนผังที่เป็นบล็อก หรือสิ่งอื่น นอกจากนี้ยังมีปัญหาเช่น การวัดที่เชื่อมโยงกัน การขาดคำอธิบาย การกำหนดความสูงโดยอ้างอิงมาตรฐาน หรือปัญหาอื่นๆ

สิ่งสำคัญคือ OCR ทั่วไปไม่สามารถเข้าใจข้อความในแผนผังที่ล้อมรอบด้วยองค์ประกอบกราฟิก เช่น เส้น สัญลักษณ์ และคำอธิบายได้อย่างน่าเชื่อถือ เนื่องจากข้อเท็จจริงนี้ เราจึงต้องศึกษา OCR ที่มีการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะช่วยให้การประยุกต์ใช้นี้ได้มากขึ้น

โมเดล OCR ที่พร้อมใช้งานและโมเดล OCR ที่กำหนดเอง

ไม่มีOCR ซอฟต์แวร์บนตลาดที่สามารถฝึกอบรมหรือปรับเปลี่ยนโดยผู้ใช้ได้ ตามที่เราได้เรียนรู้ การฝึกอบรมอาจเป็นความจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์แผนผังวิศวกรรมของคุณ อย่างไรก็ตาม มีเครื่องมือ OCR สำหรับแผนผังเหล่านี้ที่มีอยู่

เครื่องมือ OCR ที่พร้อมใช้งาน

ต่อไปนี้คือตัวเลือกทั่วไปสำหรับการรู้จำแผนผังวิศวกรรมโดยใช้ OCR:

• ABBYY FineReader: ซอฟต์แวร์สำหรับแผนผังทางเทคนิคที่มีความสามารถ OCR สำหรับการรู้จำข้อความ มันสนับสนุนรูปแบบภาพหลายรูปแบบ การรักษาเลย์เอาต์ การส่งออกข้อมูล และการผสานรวม
• Adobe Acrobat Pro: นอกเหนือจากการให้การแก้ไข PDF การดู และการจัดการ Acrobat ยังช่วยให้คุณสแกนเอกสาร OCR และแผนผัง อ่านข้อความ และค้นหา มันสนับสนุนภาษาต่างๆ และช่วยให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าตัวเลือกได้
• Bluebeam Revu: อีกหนึ่งแอปพลิเคชัน PDF ที่ได้รับความนิยม Bluebeam Revu มีเทคโนโลยี OCR สำหรับการดึงข้อความออกจากแผนผังวิศวกรรม
• AutoCAD: ย่อมาจาก Computer Aided Design AutoCAD สนับสนุนปลั๊กอิน OCR สำหรับการตีความแผนผังและแปลงเป็นองค์ประกอบ CAD ที่สามารถแก้ไขได้
• PlanGrid: ซอฟต์แวร์นี้รวมการวิเคราะห์แผนผังโดยใช้ OCR มาให้แล้ว ด้วยคุณสมบัตินี้ คุณสามารถอัปโหลดภาพแผนผังแล้วดึงข้อความ ออกมา จัดระเบียบ และค้นหา
• Textract: ฟีเจอร์บนคลาวด์ของ AWS นี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์เอกสารโดยใช้ OCR และดึงองค์ประกอบ เช่น ตารางออกจากเอกสารได้ มันสามารถรู้จององค์ประกอบจากแผนผังและให้ API สำหรับการผสานรวมกับแอปพลิเคชันอื่นๆ
• Butler OCR: ให้บริการ API การดึงข้อมูลเอกสารแก่นักพัฒนา Butler OCR รวมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับการทบทวนของมนุษย์เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการรู้จำเอกสาร

โซลูชัน OCR ที่กำหนดเอง

หากคุณกำลังมองหาโซลูชัน OCR ที่กำหนดเองซึ่งสามารถฝึกอบรมเพื่อให้ได้การดึงข้อมูลอัตโนมัติที่ดีกว่าจากแผนผังวิศวกรรมและปรับให้เหมาะสมกับรูปแบบข้อมูลเฉพาะของคุณ มีตัวเลือกที่ได้รับความนิยมดังต่อไปนี้:

• Tesseract: เครื่องยนต์ OCR ที่ยืดหยุ่นและเปิด源ที่รักษาโดย Google สามารถฝึกอบรมบนข้อมูลที่กำหนดเองเพื่อรู้จักตัวอักษรและเครื่องหมายเฉพาะของแผนผัง
• OpenCV: Open-Source Computer Vision Library สามารถผสมผสานกับเครื่องมือ OCR เช่น Tesseract เพื่อสร้างโซลูชันที่ตีความได้ ฟังก์ชันการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพสามารถเพิ่มความแม่นยำของ OCR บนแผนผังวิศวกรรมเมื่อใช้อย่างเหมาะสม

นอกเหนือจากเครื่องมือเหล่านี้ ยังเป็นไปได้ที่จะพัฒนามอเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบอิสระ โดยใช้โมเดลการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่มีฉลาก เฟรมเวิร์ก เช่น TensorFlow หรือ PyTorch โซลูชันเหล่านี้สามารถปรับให้เหมาะสมกับการรู้จักองค์ประกอบแผนผังเฉพาะและบรรลุความแม่นยำที่สูงขึ้นสำหรับความต้องการขององค์กร

โมเดลที่พร้อมใช้งานมอบความสะดวกและความง่ายในการใช้งาน แต่อาจไม่ได้มีประสิทธิภาพในการตีความแผนผังวิศวกรรมเท่ากับโซลูชันที่กำหนดเอง โซลูชันเหล่านี้ต้องการทรัพยากรและความเชี่ยวชาญเพิ่มเติมในการพัฒนาและบำรุงรักษา

โซลูชันที่กำหนดเองต้องการทรัพยากรทางการเงินและแรงงานเพิ่มเติมในการพัฒนา ฉันแนะนำให้เริ่มต้นด้วย การสร้างแนวคิด (PoC) เพื่อยืนยันความสามารถทางเทคนิคและผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถใช้งานขั้นต่ำ (MVP) เพื่อตรวจสอบการรับรู้ของตลาดเกี่ยวกับโครงการก่อนที่จะลงทุนอย่างหนักในการแก้ปัญหา OCR ที่กำหนดเอง

กระบวนการในการนำโมดูล OCR มาใช้ในการอ่านแผนผังวิศวกรรม

จุดเริ่มต้นที่ดีที่สุดในการสร้างซอฟต์แวร์ OCR สำหรับแผนผังวิศวกรรมคือการวิเคราะห์เครื่องมือที่เปิด源ที่มีอยู่ หากคุณใช้เครื่องมือที่เปิด源จนหมด คุณอาจต้องหันไปใช้ตัวเลือกที่ปิด源ที่มีการผสานรวม API

การสร้างโซลูชัน OCR จากศูนย์เป็นสิ่งที่ไม่สมเหตุสมผล เนื่องจากต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการฝึกอบรม ซึ่งยากและต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรมโมเดล ในกรณีส่วนใหญ่ การปรับโมเดลที่มีอยู่แล้วควรตอบสนองความต้องการของคุณ

กระบวนการตั้งแต่นี้ดูเหมือนดังนี้:

1. พิจารณาความต้องการ: คุณต้องเข้าใจว่าแผนผังวิศวกรรมประเภทใดที่แอปพลิเคชันของคุณควรทำงานด้วย และคุณลักษณะและฟังก์ชันใดที่จำเป็นในการบรรลุเป้าหมายนั้น
2. การบันทึกภาพและก่อนประมวลผล: คิดถึงอุปกรณ์ที่คุณวางแผนจะใช้ในการบันทึกภาพ ขั้นตอนก่อนประมวลผลเพิ่มเติมอาจจำเป็นต่อการปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์ ซึ่งอาจรวมถึงการตัดภาพ การปรับขนาด การลดเสียงรบกวน และอื่นๆ
3. การผสานรวม OCR: พิจารณาเครื่องยนต์ OCR ที่จะทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันของคุณได้ดีที่สุด เครื่องมือ OCR มี API ที่ช่วยให้แอปพลิเคชันของคุณสามารถดึงข้อความออกจากภาพที่บันทึกได้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาโซลูชัน OCR ที่เปิด源เพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย API ของบุคคลที่สามอาจมีการเปลี่ยนแปลงราคาหรือสูญเสียการสนับสนุนเมื่อเวลาผ่านไป
4. การรู้จักข้อความและการประมวลผล: ต่อไป คือเวลาที่จะนำลอจิกมาประมวลผลและรู้จักข้อความ งานที่คุณอาจพิจารณาเพิ่มในขั้นตอนนี้ ได้แก่ การทำความสะอาดข้อความ การรู้จักภาษา หรือเทคนิคอื่นๆ ที่สามารถให้ผลลัพธ์การรู้จักข้อความที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
5. อินเทอร์เฟซผู้ใช้และประสบการณ์: อินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายสำหรับแอปเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้เพื่อบันทึกภาพและเริ่ม OCR ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ควรนำเสนอให้กับผู้ใช้ในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่าย
6. การทดสอบ: ทดสอบแอปพลิเคชันอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจถึงความแม่นยำและความสามารถในการใช้งาน ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เป็นสิ่งสำคัญในกระบวนการนี้

สรุป

เมื่อเผชิญกับความท้าทายในการสร้างซอฟต์แวร์ OCR สำหรับแผนผังวิศวกรรมที่ซับซ้อน องค์กรต่างๆ มีตัวเลือกมากมายที่จะเข้าใกล้ปัญหา จากชุดโมเดลที่พร้อมใช้งานและเครื่องมือที่สามารถปรับแต่งได้เพื่อสร้างโซลูชันที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น ธุรกิจสามารถหาวิธีการวิเคราะห์ ดัชนี และค้นหาแผนผังและเอกสารที่ซับซ้อนอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งหมดที่ต้องการคือความชำนาญ ความคิดสร้างสรรค์ และเวลาในการสร้างโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการของพวกเขา