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P&ID의 파이프라인 인식 향상을 위한 라인 검출 개선에 관한 연구
A Study on the Improved Line Detection Method for Pipeline Recognition of P&ID 원문보기

플랜트 저널 = Plant journal, v.16 no.4, 2020년, pp.33 - 39  

오상진 (현대엔지니어링 디지털혁신실) ,  채명훈 (현대엔지니어링 디지털혁신실) ,  이현 (현대엔지니어링 디지털혁신실) ,  이영환 (현대엔지니어링 엔지니어링센터) ,  정은경 (현대엔지니어링 엔지니어링센터) ,  이현식 (현대엔지니어링 디지털혁신실)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

For several decades, productivity in construction industry has been regressed and it is inevitable to improve productivity for major EPC players. One of challenges to achieve this goal is automatically extracting information from imaged drawings. Although computer vision technique has been advanced ...

주제어

#P&ID;Computer vision   #Line recognition   #Hough transform  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 기존 Hough Transform의문제를보완하고자두가지새로운파이프라인검출방법을제안한다. 첫번째제안하는CC&R(Combination Contour & RDP) 은컴퓨터비전기술인Contour와RDP(Ramer- Douglas-Peucker)를활용해파이프라인을직선이아닌 다각형관점으로검출하는방식이다.
  • 하지만 본 연구의실험에 따르면 HEC Hough Transform의Recalle기존의 Hough Transform 의Recall 보다향상됨을보였지만, CC&R의Recall에비해낮은성능을보인다. 이를 개선하기 위해서 향후 HEC Hough Transform과CC&R의병합을통해HEC Hough Transform 의 한계점 해결 및 성능향상을시도하고자한다.
  • 이를해결하고자본연구에서는향상된P&ID의파이프라인인식을위해두가지라인검출시스템을제안하였 다. HEC Hough Transforme동일한라인에서검출된미세한라인들을반복병합하여기존Hough Transform 이갖는문제를보완하였다.
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참고문헌 (10)

  1. Hough, P. V. C., 1962, "Method and means for recognizing complex patterns." U.S. Patent No. 3,069,654. 

  2. Hassanein, A. S., Mohammad, S., Sameer, M., and Ragab, M. E., 2015, "A survey on Hough transform, theory, techniques and applications," arXiv preprint arXiv:1502.02160. 

  3. Arbelaez, P., Maire, M., Fowlkes, C., and Malik, J, 2010, "Contour detection and hierarchical image segmentation," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 33, No. 5, pp. 898-916. 

    상세보기 crossref

  4. Wu, S. T., and Marquez, M. R. G., 2003, "A non-self-intersection Douglas-Peucker algorithm," In 16th Brazilian symposium on computer graphics and Image Processing (SIBGRAPI 2003), IEEE, pp. 60-66. 

  5. Rahul, R., Paliwal, S., Sharma, M., and Vig, L., 2019, "Automatic Information Extraction from Piping and Instrumentation Diagrams," arXiv preprint arXiv:1901.11383. 

  6. Elyan, E., Garcia, C. M., and Jayne, C., 2018, "Symbols classification in engineering drawings," In 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, pp. 1-8. 

  7. Moreno-Garcia, C. F., 2018, Digital interpretation of sensor-equipment diagrams. CEUR Workshop Proceedings, pp. 1-7. 

  8. Rica, E., Moreno-Garcia, C. F., Alvarez, S., and Serratosa, F., 2020, "Reducing human effort in engineering drawing validation," Computers in Industry, 117, 103198, pp. 1-7. 

  9. The global construction industry is now at war on 'increasing productivity' through BIM and automation, http://www.koscaj.com/news/articleView.html?idxno108611 

  10. Digital Transformation of Construction Industry, http://m.cnews.co.kr/m_home/ 

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