論文の概要: Modular Graph Extraction for Handwritten Circuit Diagram Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11093v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 21:39:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 23:41:24.452320
- Title: Modular Graph Extraction for Handwritten Circuit Diagram Images
- Title（参考訳）: 手書き回路図画像に対するモジュラグラフ抽出
- Authors: Johannes Bayer, Leo van Waveren, Andreas Dengel
- Abstract要約: 手描きの回路図は現在も教育分野で使われており、訓練生や学生がこの種の図を描くことを学ぶための容易な手段となっている。
デジタル回路表現の能力を活用するためには、グラフィックから電気グラフを抽出する自動手段が必要である。
本稿では、個別のサブタスクに対するアプローチを評価して新しいベースラインを形成する、大規模でパブリックなデータセット上のモジュラー・エンド・ツー・エンドのソリューションについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.780326596446099
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As digitization in engineering progressed, circuit diagrams (also referred to
as schematics) are typically developed and maintained in computer-aided
engineering (CAE) systems, thus allowing for automated verification, simulation
and further processing in downstream engineering steps. However, apart from
printed legacy schematics, hand-drawn circuit diagrams are still used today in
the educational domain, where they serve as an easily accessible mean for
trainees and students to learn drawing this type of diagrams. Furthermore,
hand-drawn schematics are typically used in examinations due to legal
constraints. In order to harness the capabilities of digital circuit
representations, automated means for extracting the electrical graph from
raster graphics are required.
While respective approaches have been proposed in literature, they are
typically conducted on small or non-disclosed datasets. This paper describes a
modular end-to-end solution on a larger, public dataset, in which approaches
for the individual sub-tasks are evaluated to form a new baseline. These
sub-tasks include object detection (for electrical symbols and texts), binary
segmentation (drafter's stroke vs. background), handwritten character
recognition and orientation regression for electrical symbols and texts.
Furthermore, computer-vision graph assembly and rectification algorithms are
presented. All methods are integrated in a publicly available prototype.
- Abstract（参考訳）: 工学のデジタル化が進むにつれて、回路図(スキーマとも呼ばれる)は一般にコンピュータ支援工学(CAE)システムで開発・維持され、自動検証、シミュレーション、下流エンジニアリングステップでのさらなる処理が可能である。
しかし、印刷された古い図式とは別に、手描きの回路図は現在でも教育分野で使われており、訓練生や学生がこの種の図形を描くことを学ぶための容易な手段となっている。
さらに、手描きの図式は典型的には法的制約による試験で使用される。
デジタル回路表現の能力を活用するためには、ラスタグラフから電気グラフを抽出する自動手段が必要である。
それぞれのアプローチは文献で提案されているが、典型的には、小型または非開示データセット上で実行される。
本稿では,個々のサブタスクに対するアプローチを評価して新たなベースラインを形成する,大規模でパブリックなデータセット上でのモジュール型エンドツーエンドソリューションについて述べる。
これらのサブタスクには、オブジェクト検出(電気シンボルとテキスト)、バイナリセグメンテーション(drafterのストローク対背景)、手書き文字認識、電気シンボルとテキストの方向回帰が含まれる。
さらに,コンピュータビジョングラフの集合と修正アルゴリズムを提案する。
すべてのメソッドは公開プロトタイプに統合されている。
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