Karmaşık Mühendislik Çizimleri için OCR Kullanımı

Optik Karakter Tanıma (OCR), işletmelerin belge işlemeyi otomatikleştirme biçiminde devrim yarattı. Ancak teknolojinin kalitesi ve doğruluğu her uygulama için yeterli değildir. İşlenen belge ne kadar karmaşık olursa, doğruluğu o kadar az olur. Bu özellikle mühendislik çizimleri için geçerlidir. Her ne kadar alışılmışın dışında OCR teknolojileri bu göreve uygun olmasa da, OCR ile belge işleme hedeflerinize ulaşmanın başka yolları da vardır. Aşağıda, çok fazla teknik ayrıntıya girmeden size genel bir fikir vermek için birkaç uygulanabilir çözümü inceleyeceğim.

Mühendislik Çizimlerinin Tanınmasının Zorlukları

Teknik çizimler söz konusu olduğunda OCR, tek tek metin öğelerinin anlamını anlamakta zorluk çeker. Teknoloji metni okuyabiliyor ancak anlamını anlayamıyor. Teknik belgenin otomatik tanınmasının doğru şekilde yapılandırılıp yapılandırılmadığını mühendislerin ve üreticilerin dikkate alması gereken bir dizi fırsat vardır. Bunlardan en önemlilerini aşağıda görebilirsiniz.

Görüntü kaynağı: Mobidev

Karmaşık teknik dokümantasyon analizi elde etmek için mühendislerin yapay zeka modellerini eğitmesi gerekir. Tıpkı insanlar gibi yapay zeka modellerinin de bu çizimleri anlamak için deneyime ve eğitime ihtiyacı var.

Planların ve mühendislik çizimlerinin tanınmasındaki zorluklardan biri, yazılımın çizimin farklı görünümlerini nasıl ayıracağını anlaması gerektiğidir. Bunlar çizimin düzeni hakkında temel fikir veren farklı bölümleridir. Yazılım, görünümleri ayırarak ve birbirleriyle ilişkilerini anlayarak sınırlayıcı kutuyu hesaplayabilir.

Bu süreç çeşitli zorlukları içerebilir:

• Görünümler çakışabilir
• Görünümler zarar görmüş olabilir
• Etiketler iki görünüme eşit uzaklıkta olabilir
• Görünümler iç içe geçmiş olabilir

Görüşler arasındaki ilişki başka bir olası konudur. Görünümün diyagramın düz bir parçası mı, döndürülmüş bir parçası mı, bir blok mu yoksa başka bir şey mi olduğunu düşünmelisiniz. Ek olarak, zincirleme ölçümler, eksik açıklamalar, bir standarda referansla dolaylı olarak tanımlanmış yükseklikler veya başka sorunlar gibi başka sorunlar da olabilir.

Önemli olan, genel OCR'nin çizgiler, semboller ve açıklamalar gibi grafik öğelerle çevrelenen çizimlerdeki metni güvenilir bir şekilde anlayamamasıdır. Bu gerçek nedeniyle daha derinlere inmemiz gerekiyor. Makine öğrenimi ile OCR bu uygulama için daha yararlı olacaktır.

Önceden Eğitimli ve Özel OCR Modelleri

Piyasada OCR yazılımı sıkıntısı yoktur, ancak bu yazılımın tümü kullanıcı tarafından eğitilemez veya değiştirilemez. Öğrendiğimiz gibi mühendislik çizimlerinizi analiz etmek için eğitim bir zorunluluk olabilir. Ancak bu tür çizimlere yönelik OCR araçları mevcuttur.

Önceden Eğitimli OCR Araçları

Mühendislik çizimlerinin OCR tarafından tanınmasına yönelik bazı yaygın seçenekler şunlardır:

• ABBYY FineReader: Bu çok yönlü plan yorumlama yazılımı, metin tanıma özelliklerine sahip OCR teknolojisi sunar. Çeşitli görüntü formatlarını, düzen tutmayı, veri aktarımını ve entegrasyonları destekler.
• Adobe Acrobat Profesyoneli: Acrobat, PDF düzenleme, görüntüleme ve yönetim sağlamanın yanı sıra, OCR belgelerini ve planlarını taramanıza, metin çıkarmanıza ve arama yapmanıza da olanak tanır. Çeşitli dilleri destekler ve kullanıcıların seçenekleri yapılandırmasına olanak tanır.
• Mavi ışın Revu: Bir başka popüler PDF uygulaması olan Bluebeam Revu, mühendislik çizimi metin çıkarımı için OCR teknolojileri sunar.
• AutoCAD: Bilgisayar Destekli Tasarım anlamına gelen AutoCAD, planları yorumlamak ve bunları düzenlenebilir CAD öğelerine dönüştürmek için OCR eklentilerini destekler.
• Plan Izgarası: Bu yazılım, kutudan çıktığı haliyle plan OCR yorumlamasını içerir. Bu özellik sayesinde plan görsellerini yükleyebilir ve ardından metni çıkarabilir, düzenleyebilir, dizine ekleyebilir ve arayabilirsiniz.
• Metin: Bu bulut tabanlı AWS özelliği, belgelerin OCR analizine olanak tanır ve belgelerden tablolar gibi öğeleri çıkarabilir. Ayrıca planlardaki öğeleri tanıyabilir ve diğer uygulamalarla entegrasyon için API'ler sağlayabilir.
• Butler OCR: Geliştiricilere belge çıkarma API'leri sağlayan Butler OCR, belge tanımanın doğruluğunu artırmak için makine öğrenimini insan incelemesiyle birleştirir.

Özel OCR Çözümleri

Mühendislik çizimlerinden daha iyi otomatik veri ayıklamak ve bunu kendi veri formatınıza uyarlamak için eğitilebilecek özel OCR çözümleri arıyorsanız, işte birkaç popüler seçenek:

• Tesseract: Google tarafından sağlanan bu esnek, açık kaynaklı OCR motoru, plana özgü karakterleri ve simgeleri tanımak için özel veriler üzerinde eğitilebilir.
• CV'yi aç: Açık Kaynak Bilgisayarlı Görme Kitaplığı, özel yorumlayıcı çözümler oluşturmak için Tesseract gibi OCR araçlarıyla birleştirilebilir. Görüntü işleme ve analiz işlevleri, doğru şekilde kullanıldığında mühendislik çizimleri üzerindeki OCR'nin doğruluğunu artırabilir.

Bu araçların yanı sıra bağımsız olarak özel makine öğrenimi modelleri geliştirmek de mümkündür. Etiketli veri kümeleri üzerindeki eğitim modelleri ve TensorFlow veya PyTorch gibi çerçeveler kullanılarak bu çözümler, belirli plan öğelerini tanıyacak ve bir kuruluşun ihtiyaçları için daha yüksek doğruluk elde edecek şekilde ince ayar yapılabilir.

Önceden eğitilmiş modeller rahatlık ve kullanım kolaylığı sunar ancak mühendislik çizimlerinin yorumlanmasında özel çözümler kadar etkili olmayabilir. Bu özel çözümlerin geliştirilmesi ve sürdürülmesi de ek kaynaklar ve uzmanlık gerektirir.

Özel çözümlerin geliştirilmesi ek mali kaynak ve iş gücü gerektirir. ile başlamanızı tavsiye ederim kavram kanıtı (PoC) Özel bir OCR çözümüne çok fazla yatırım yapmadan önce pazarın projeye ilişkin algısını kontrol etmek için teknik yetenekleri ve minimum uygulanabilir ürünü (MVP) doğrulamak.

Mühendislik Çizimlerini Okumak İçin OCR Modülü Uygulama Süreci

Mühendislik çizimleri için OCR yazılımı oluşturmaya başlamanın en iyi yeri mevcut analizlerdir. açık kaynaklı araçlar. Açık kaynak seçeneklerinizi tüketirseniz API entegrasyonları ile kapalı kaynak seçeneklerine yönelmeniz gerekebilir.

Sıfırdan bir OCR çözümü oluşturmak pratik değildir çünkü eğitim için çok büyük bir veri kümesi gerektirir. Bunu toplamak zor ve pahalıdır ve model eğitimi için çok fazla kaynak gerektirir. Çoğu durumda, mevcut modellerde ince ayar yapılması ihtiyaçlarınıza uygun olacaktır.

Buradan itibaren süreç şuna benzer:

1. Gereksinimleri göz önünde bulundurun: Uygulamanızın ne tür mühendislik çizimleriyle çalışması gerektiğini ve bu hedefe ulaşmak için ne tür özellik ve işlevlere ihtiyaç duyulduğunu anlamalısınız.
2. Görüntü yakalama ve ön işleme: Görüntüleri yakalamak için hangi cihazları kullanmayı planladığınızı düşünün. Sonuçlarınızın kalitesini artırmak için ekstra ön işleme adımları gerekebilir. Bu, kırpma, yeniden boyutlandırma, gürültü giderme ve daha fazlasını içerebilir.
3. OCR entegrasyonu: Uygulamanızla en iyi şekilde çalışacak OCR motorunu düşünün. OCR kitaplıkları, uygulamanızın yakalanan görüntülerden metin çıkarmasına olanak tanıyan API'lere sahiptir. Maliyet tasarrufu için açık kaynaklı OCR çözümlerini dikkate almak önemlidir. Üçüncü taraf API'ler zaman içinde fiyatlandırma konusunda kararsız olabilir veya desteğini kaybedebilir.
4. Metin tanıma ve işleme: Şimdi metni işlemek ve tanımak için mantığı uygulama zamanı. Bu adımda eklemeyi düşünebileceğiniz bazı olası görevler, metin temizleme, dil tanıma veya daha net metin tanıma sonuçları sağlayabilecek diğer tekniklerdir.
5. Kullanıcı arayüzü ve deneyim: Uygulamanın kullanımı kolay bir kullanıcı arayüzü, kullanıcının görüntüleri yakalamak ve OCR'yi başlatmak için onu etkili bir şekilde kullanabilmesi açısından önemlidir. Sonuçlar kullanıcıya anlaşılması kolay bir şekilde sunulmalıdır.
6. Test yapmak: Doğruluğundan ve kullanılabilirliğinden emin olmak için uygulamayı kapsamlı bir şekilde test edin. Kullanıcı geri bildirimi bu süreç için çok önemlidir.

Yukarı tamamlayan

Karmaşık mühendislik çizimleri için OCR yazılımı oluşturmanın zorluklarıyla karşı karşıya kalan kuruluşların, konuya yaklaşmak için kullanabilecekleri çeşitli seçenekler vardır. İşletmeler, önceden eğitilmiş bir dizi modelden ve özelleştirilebilir araçlardan daha kişiselleştirilmiş çözümler oluşturmaya kadar, planları ve diğer karmaşık belgeleri etkili bir şekilde analiz etmenin, indekslemenin ve aramanın yollarını bulabilir. İhtiyaçlarını karşılayan bir çözüm oluşturmak için gereken tek şey biraz yaratıcılık, yaratıcılık ve zamandır.