Распознавание чертежей при помощи ИИ

Поможем создать вам систему распознавания чертежей, которая:

Сократит ручной труд до 70%,
Сможет сделать электронную смету в виде таблицы,
Автоматически найдёт на ваших чертежах нужные объекты/символы.

Обсудить свой проект

Мы специализируемся на распознавании различных чертежей, потому что являемся экспертами в компьютерном зрении и оптическом распознавании символов. Подробнее о нашем подходе мы рассказали в статье в нашем блоге. А здесь тезисно рассказываем, что мы можем предложить.

Мы предлагаем

Мы умеем распознавать различные виды чертежей:

Отсканированные или отфотографированные чертежи,
Электронные чертежи в формате pdf,
Конструкторскую документацию с чертежами в формате cad,
Нарисованные от руки чертежи.

Также чертежи бывают различных типов:

Архитектурные чертежи (планы этажей, фасады, разрезы зданий)
Строительные чертежи (генеральные планы, конструктивные чертежи и инженерные сети, такие как схемы водоснабжения, канализации, электроснабжения, вентиляции и отопления);
Машиностроительные чертежи (чертежи деталей, компоновочные чертежи, а таке спецификации);
Электротехнические чертежи (схемы электрических соединений, планы размещения оборудования, принципиальные схемы, показывающие функциональные связи между элементами);
И другие.

Для решения этой задачи мы используем самые последние модели OCR и CV. Например, Tesseract, PaddleOCR, Yandex vision, EasyOCR.

Чертежи в формате редактируемого pdf файла являются объектом для обработки искусственным интеллектом:

Оптическое распознавание символов (OCR) - позволяет извлекать текстовую информацию из аннотаций, спецификаций и других текстовых элементов чертежа.
Компьютерное зрение (CV) - позволяет распознавать и классифицировать графические элементы, такие как линии, круги, символы и другие геометрические фигуры.
Глубокое обучение (Deep Learning) - применяется для более сложного анализа и интерпретации чертежей, т.к. использует нейронные сети для распознавания сложных паттернов и объектов на чертежах. Модели глубокого обучения могут быть обучены на больших наборах данных, поэтому могут помогать находить похожие чертежи, похожие части чертежей среди большого набора данных.

Обработанные искусственным интеллектом чертежи могут:

Долговременно храниться на серверах, к ним будет организован удобный доступ в виде контент-системы.
Быть классифицированы и проиндексированы, а значит, по ним будет осуществляться удобный поиск.
Иметь различные права доступа у клиентов и персонала.
Иметь электронную подпись и контроль версий.

При помощи алгоритмов искусственного интеллекта мы переводим надписи на чертежах в формат электронных таблиц. Таким образом, можно получить смету по любому чертёжному проекту и узнать: