Object and text recognition from engineering drawings

Abstract

Denne avhandlingen beskriver hvordan vi bruker maskinlæring til å gjenkjenne objekter i Rør og instrument diagrammer. Vi har bygget opp et relevant datasett, behandlet dataene, og utviklet et verktøy for visualisering. Dette verktøyet gjør det mulig for mennesker å dobbeltsjekke resultater, noe som er nødvendig når vi må ha perfekt nøyaktighet. Vi har utviklet en fungerende prototype, men det er noen områder som trenger mer arbeid for å kunne fungere optimalt.

This thesis elucidates the implementation of object detection in P&IDs employing machine learning methodologies. It encompasses the construction of a pertinent dataset, data processing techniques, and the development of a visualization tool intended to facilitate human verification, when needing improved accuracy. A fully functional prototype has been realized, although certain areas require further enhancements for optimal performance.