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저자정보
정두영 (충남대학교) 박광필 (충남대학교) 임다빈 (충남대학교) 정현 (충남대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
481 - 491 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2022.481

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In the piping layout design process, it takes a lot of hours to read the piping and instrumentation diagram (P&ID) and find the connection information. P&IDs are often delivered as images or non-digital drawings for various reasons. In this study, to extract connection information automatically from drawing images, we recognize text, symbols, and lines, and organize connection relation based on the objects’ location. Tesseract OCR, an optical character recognition engine, was used for text recognition, and an Object Detection model and OpenCV were used in combination for symbol and line, and those are implemented in Python. Connection between the objects detected was evaluated based on the coordinates of them and some pixel distance considering the drawing resolution. To verify the proposed method, the possibility of extracting drawing information was reviewed by testing 9 P&ID drawings provided by a shipyard. The overall recognition rate was 74.8% for text and more than 97% for symbols. A digital file which includes the connection relation between the pipes and the instruments generated after the recognition stage, and it shows that the method finds the connection between pipe-pipe and pipe-instrument in the accuracy of 76.2% and 89.7% respectively.
#Connection information #Object detection #OCR (Optical Character Recognition) #OpenCV #Piping and instrumentation diagram(P& #ID)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 기술 분석 및 연구 비교
3. P&ID의 연결관계 인식
4. P&ID의 계장, 배관 연결관계 인식
5. 결론
6. 향후 연구
References

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Moreno-Garcia, C.F., Elyan, E. and Jayne, C., 2019, New Trends on Digitisation of Complex Engineering Drawings, Neural Comput. Appl., 31, 1695-1712. doi: 10.1007/s00521-018-3583-1 Crossref Tesseract Documentation. Tesseract OCR. https://tesseract-ocr.github.io/ GitHub – JaidedAI/EasyOCR. URL https://github.com/JaidedAI/EasyOCR Leptonica. http://www.leptonica.org/ Baek, Y., Lee, B., Han, D., Yun, S. and Lee, H., 2019, Character Region Awareness for Text Detection, arXiv:1904.01941 [cs]. doi: 10.48550/arXiv.1904.01941 Crossref

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