공정 플랜트 산업에서 지능형 엔지니어링 도면은 다양한 목적으로 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 아직 플랜트 설계, 조달, 시공 회사와 플랜트 운영 및 관리 회사에서는 많은 양의 엔지니어링이 도면을 이미지 형식으로 보관하고 있다. 현재는 수작업을 통해 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하고 있으며 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 자동으로 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 딥러닝을 이용하여 엔지니어링 도면 중 하나인 P&ID(piping and instruments ...
공정 플랜트 산업에서 지능형 엔지니어링 도면은 다양한 목적으로 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 아직 플랜트 설계, 조달, 시공 회사와 플랜트 운영 및 관리 회사에서는 많은 양의 엔지니어링이 도면을 이미지 형식으로 보관하고 있다. 현재는 수작업을 통해 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하고 있으며 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 자동으로 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 딥러닝을 이용하여 엔지니어링 도면 중 하나인 P&ID(piping and instruments diagram)를 인식하는 방안에 대해 논의한다.
공정 플랜트 산업에서 지능형 엔지니어링 도면은 다양한 목적으로 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 아직 플랜트 설계, 조달, 시공 회사와 플랜트 운영 및 관리 회사에서는 많은 양의 엔지니어링이 도면을 이미지 형식으로 보관하고 있다. 현재는 수작업을 통해 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하고 있으며 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 자동으로 이미지 형식 엔지니어링 도면을 지능형 엔지니어링 도면으로 변환하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 딥러닝을 이용하여 엔지니어링 도면 중 하나인 P&ID(piping and instruments diagram)를 인식하는 방안에 대해 논의한다.
Use of intelligent engineering drawings becomes popular for various purposes in the process plant industry. However, many engineering drawings in image format exist inside of engineering procurement, and construction companies as well as operation and maintenance companies. Currently, image format e...
Use of intelligent engineering drawings becomes popular for various purposes in the process plant industry. However, many engineering drawings in image format exist inside of engineering procurement, and construction companies as well as operation and maintenance companies. Currently, image format engineering drawings are manually converted into intelligent ones, which spends lots of time and money. Therefore, it is important to develop a technique to convert image format engineering drawings into intelligent ones. In this research, we discuss the result of the development of techniques for recognition of piping and instruments diagram(P&ID), one of the important engineering drawings, using deep learning.
Use of intelligent engineering drawings becomes popular for various purposes in the process plant industry. However, many engineering drawings in image format exist inside of engineering procurement, and construction companies as well as operation and maintenance companies. Currently, image format engineering drawings are manually converted into intelligent ones, which spends lots of time and money. Therefore, it is important to develop a technique to convert image format engineering drawings into intelligent ones. In this research, we discuss the result of the development of techniques for recognition of piping and instruments diagram(P&ID), one of the important engineering drawings, using deep learning.
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