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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 321 - 331 (11page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2022.321
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In the plant construction industry, the precise initial recognition of P&ID components and prompt delivery of those components to subsequent processes are critical. Deep learning-based image recognition has proven its ability to efficiently process P&ID and potentially replace manual analysis. Previous studies on symbol recognition have achieved outstanding performance based on supervised learning. They are, however, limited in that they require large amounts of high-quality labeled datasets, and producing those datasets is expensive and takes a considerable amount of time. This causes difficulties in application in the field where P&ID must be analyzed as quickly and precisely as possible within a short bidding time. In this paper, we propose a semi-supervised symbol recognition model based on novel labeling dataset methods. We minimized manual labeling work using Template Matching and advanced fake drawing. By using only 2.5% labeled datasets of standard operations, our model achieved an F1 score of 99.55 in symbol recognition and 99.34 in symbol detection involving 15 random P&IDs, compared to the supervised model’s F1 score of 95.29 and 97.43 respectively. This demonstrates our architecture’s capacity in efficiently addressing the problem of chronic labeling tasks and outperforming existing supervised symbol recognition models.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 준지도 학습(Semi-Supervised Learning)
4. 준지도 학습 기반 심볼 인식 시스템
5. 실험 설계 및 결과
6. 결론
References
참고문헌 (20)
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Oh, S., Lee, J., Lee, H., You, S. and Lee, H., 2021, A Study on the Improvement of Deep Learning-Based Text Recognition Performance in Engineering Drawings, Proceedings of 2021 Summer Conference of Society for Computational Design and Engineering, pp.49-54.
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, doi: 10.7315/CDE.2020.397
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, doi: 10.1016/j.neunet.2020.05.025
Bickel, S., Schleich, B. and Wartzack, S., 2021, Detection and Classification of Symbols in Principle Sketches Using Deep Learning, Proceedings of the Design Society, 1, pp.1183-1192, doi: 10.1017/PDS.2021.118
Sarkar, S., Pandey, P. and Kar, S., 2022, Automatic Detection and Classification of Symbols in Engineering Drawings, arXiv preprint arXiv: 2204.13277, doi: 10.48550/arXiv.2204.13277
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