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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성배 (한국전력기술) 이해연 (국립금오공과대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제29권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
400 - 408 (9page)
DOI
10.7315/CDE.2024.400

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Piping isometric drawings are critical deliverables in the plant industry, used for pipe construction and fabrication. However, manual review of these drawings is time-consuming and prone to human errors. We propose a method for detecting symbols and text in piping isometric drawings using a deep learning-based object detection model, and subsequently digitizing the extracted design information. The proposed method integrates the YOLOv10 model for simultaneous detection of both symbols and text, and utilizes the Tesseract OCR engine for text recognition. The extracted design information is then automatically saved in an Excel file. Experimental results show that the YOLOv10 model achieves high object detection performance, with a precision of 95.1% and a recall of 95.6%. These results confirm that deep learning techniques can be effectively employed to recognize symbols in piping isometric drawings and digitize design data. The proposed method has the potential to automate the review process, reducing human errors and improving design efficiency, thereby contributing to enhanced design quality in piping isometric drawings.
#Deep learning #Engineering information extraction Object recognition #Piping isometric drawings #YOLOv10

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Moon, Y., Yu, E.S., Cha, J.M., Lee, T., Cheon, S. and Mun, D., 2020, Recognition of Objects Contained in Image Format P&IDs Using Deep Learning and Image Processing Techniques, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 25(2), pp.140-151. google schola Elyan, E., Jamieson, L. and Ali-Gombe, A., 2020, Deep Learning for Symbols Detection and Classification in Engineering Drawings, Neural Networks, 129, pp.91-102. google schola Lee, W., Kim, M., Mun, D. and Kim, H., 2021, Image Format P&ID Recognition Technique Using Synthetic Data and Text-symbol Integrated Detection, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 26(4), pp.355-365. google schola Oh, S., Lee, H., Lee, J., Lee, Y., Jeong, E. and Lee, H., 2020, A Study of Symbol Detection on P&ID Based on Semantic Segmentation, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 25(4), pp.397-405. google schola Li, X., Wang, W., Wu, L., Chen, S., Hu, X., Li, J. and Yang, J., 2020, Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection, Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 21002-21012. google schola

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