Распознавание электрических схем по фото с помощью искусственного интеллекта

Ключевые фразы: распознавание электрических схем, распознавание схемы по фото, распознавание элементов в однолинейных схемах, распознавание электрических схем с картинки онлайн

Инженеры-конструкторы, проектировщики и электрики тратят огромное количество времени на распознавание электрических схем. Затем, им предстоит подбор компонентной базы, запрос наличия компонентов и актуальных цен у поставщиков, формирование сметы или коммерческого предложения. А ведь всю эту трудоёмкую работу способна выполнить нейросеть за считанные минуты. Давайте рассмотрим процесс распознавания на примере ИИ Konergy.

Распознавание текста нейросетью

Любая электрическая схема содержит множество элементов и текст в их числе - это самая простая задача для распознавания. Но даже здесь возникают свои нюансы. Текст может быть на разных языках или содержать специальные символы. Попробуйте отличить русскую букву "эр" от английской "пи", например сокращение слов «полюс» и «pole». Это можно сделать только учитывая контекст, что для искусственного интеллекта является нетривиальной задачей. Ещё текст может располагаться вертикально или под углом. Он может отличаться шрифтом, размером или цветом. Нейросеть Konergy решает эту задачу использованием OCR и системы компьютерного зрения.

OCR - это технология автоматического анализа текста и распознавания символов. Она используется достаточно широко, позволяя оцифровывать тексты. Технология OCR позволяет превратить текст в данные, которые способен обработать компьютер. Но оптическое распознавание символов сильно зависит от исходного качества однолинейной схемы. Чтобы распознавание элементов в однолинейных схемах обеспечило хороший результат, на помощь технологии OCR приходит система компьютерного зрения. Она не только считывает символы, но и учитывает их расположение, окружающий контекст, проводит классификацию объектов. Это позволяет доводить результат распознавания до 99,9%.

Распознавание нейросетью условно-графических обозначений электрооборудования

Наиболее важной частью задачи является распознавание графических обозначений электроборудования. Именно они отвечают за обозначение конкретных комплектующих НКУ. Искусственный интеллект должен понять, где на схеме располагается вводной автомат, автоматический выключатель, рубильник, реле или любой другой компонент НКУ. А ведь ещё нужно определить их технические параметры и стоимость для составления сметы, что даже у профессионального инженера-электрика заняло бы массу времени. И не стоит забывать про человеческий фактор, который так или иначе приводит к ошибкам.

Нейронный сети тоже способны совершать ошибки. Для них распознавание схемы по фото связано с трудностями, поскольку геометрические элементы на ней трудно отличимы от остального окружения и друг от друга. Да и вариативность самих графических обозначений и специальных символов тоже велика. Один и тот же элемент на разных схемах может выглядеть немного по-другому. Это создаёт вероятность ложноположительного распознавания. Нейронная сеть Konergy старается решить эту проблему.

Распознавание изображений нейросетью

Некоторые электрические схемы могут сопровождаться схематическими картинками или изображениями. Они могут быть большими и малыми, цветными и чёрно-белыми, и так далее. Сложность заключается ещё и в том, что на схеме могут быть блики, тени, царапины при оцифровке и др. Такие схематические изображения сложно распознать и классифицировать. Подобную задачу одним методом не решить. Поэтому используется комбинация различных программ компьютерного зрения и машинного обучения. Попробовать распознавание электрических схем с картинки онлайн можно на сайте Konergy. Это позволит на личном опыте убедиться в эффективности искусственного интеллекта при решении задач в отраслях электротехники и энергетики.