Сервис для распознавания однолинейных электрических схем

Ключевые фразы: распознавание однолинейных схем, нейросеть распознает однолинейные схемы, сервис для распознавания однолинейных электрических схем

В эпоху быстро развивающихся технологий автоматизация процессов становится главным ключом к повышению эффективности и снижению затрат на проектирование в инженерной сфере. Как минимум, распознавание однолинейных схем по изображению и подбор электрощитового оборудования можно доверить искусственному интеллекту. Эта технология базируется на применении компьютерного зрения и глубокого машинного обучения. Она позволяет извлекать информацию о компонентах НКУ, выявлять их взаимосвязи и расположение на однолинейной схеме.

Ключевые особенности и нюансы распознавания

Для выявления условно-графических обозначений элементов и подписей используются нейронные сети. Это способствует высокой точности работы, которая дополняется обучением на массивных объёмах данных. Для уточнения и коррекции полученных результатов дополнительно используется постобработка. К примеру, нейронная сеть Konergy преобразует полученную информацию в международный электротехнический стандарт классификации ETIM.

Некоторые компоненты на схеме могут быть определены более точно, если использовать контекст. Здесь имеет значение абсолютно всё – электрические параметры оборудования и символы, окружающий текст и др. Понимание того, с какими компонентами соединён тот или иной провод, способствует правильной идентификации каждого элемента. Важно давать пользователю возможность вносить правки. Вот почему на сервисе Konergy можно редактировать параметры электрооборудования после распознавания. Дополнительная информация или подтверждение идентификации элемента повышает качество работы искусственного интеллекта.

Некоторые трудности распознавания

В ходе распознавания электрических схем по изображению нейронные сети неизбежно сталкиваются с определёнными затруднениями. Понимание этих сложностей способствует повышению эффективности ИИ в будущем и служит широкому применению нейросетей в инженерных и промышленных отраслях. Вот некоторые из них:

• разнообразие схематических решений;
• искажения и неточности на изображении;
• наличие нестандартных компонентов и соединений;
• неполные, неточные или скрытые данные.

Основная суть проблемы заключается в том, что электрические схемы представлены различными форматами и размерами. Они могут содержать всевозможные типы шрифтов, формы стрелок и цвета линий. Элементы от схемы к схеме могут отличаться масштабами. Некоторые компоненты и соединения вообще могут быть нестандартными, редко встречающимися. Всё это накладывает свой отпечаток на результат распознавания. Этот момент особенно постарались учесть при разработке сервиса Konergy. Помимо классических чертежей, нейросеть распознает однолинейные схемы с написанными от руки характеристиками и нарисованными элементами.

Другой ряд сложностей связан с качеством самого изображения. На фото могут быть шумы, размытости и искажения, связанные с неправильным освещением, бликами, недостатками сканирования чертежа и др. Сюда же можно отнести частично скрытые или неполные данные. Нейросети тренируют для выявления таких ошибок.

Сервис для распознавания электрических схем

Испытайте на собственном опыте сервис для распознавания однолинейных электрических схем от российских разработчиков. Нейросеть Konergy работает с форматами изображений JPG, PNG и PDF. Достаточно загрузить однолинейную схему и дождаться завершения процесса распознавания. Результатом работы будет список распознанных электрического оборудования с актуальными ценами из числа доступных брендов. На текущий момент база подбора электрощитового оборудования представлена такими брендами как CHINT, IEK, EKF, Dekraft, DKC и Systeme Electric.