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Un prototype d'application permettant de traduire une image raster d'un dessin CAO au format CAO DXF modifiable par l'utilisateur, en utilisant les concepts de traitement d'image et d'apprentissage automatique. Ceci est basé sur l'article Image to CAD : Feature Extraction and Translation of Raster Image of CAD Drawing to DXF CAD Format d'Aditya Intwala.

L'idée est de rendre la version open source plus robuste et précise en intégrant les modèles d'apprentissage automatique pour les différentes étapes du pipeline actuel, similaires à la version originale mais plus précises et robustes grâce à la collaboration.

La version open source est légèrement différente de celle présentée dans le document. L'OCR dans la version originale a été conçu à la main pour les polices de dessins mécaniques et les symboles GD&T, ce qui était plus précis que l'OCR Tessaract actuel. Cette version est basée sur OpenCV 3.0 alors que l'original était basé sur OpenCV 2.0.

Vidéo de démonstration

Démo CAO Image 2

Citer

Veuillez citer la recherche ci-dessous si vous l'utilisez telle quelle ou avec toute modification dans votre recherche.

 @inproceedings{intwala2019image,
  title={Image to CAD: Feature Extraction and Translation of Raster Image of CAD Drawing to DXF CAD Format},
  author={Intwala, Aditya},
  booktitle={International Conference on Computer Vision and Image Processing},
  pages={205--215},
  year={2019},
  organization={Springer}
}

Directives de contribution

Veuillez contacter l'auteur pour toute question relative à la contribution.

Introduction

Un dessin CAO possède diverses fonctionnalités de dessin telles que des lignes d'entité, des lignes dimensionnelles, des flèches dimensionnelles, du texte dimensionnel, des lignes de support, des lignes de référence, des cercles, des symboles GD&T et des métadonnées d'informations de dessin. Le problème de la reconnaissance automatisée ou semi-automatique d'entités caractéristiques à partir de dessins CAO 2D sous forme d'images raster a de multiples utilisations dans divers scénarios. Le présent travail de recherche explore les moyens d'extraire ces informations sur les entités à partir d'images raster de dessins CAO 2D et de mettre en place un flux de travail pour le faire de manière automatisée ou semi-automatique. Les algorithmes et le flux de travail ont été testés et affinés à l'aide d'un ensemble d'images CAO de test assez représentatives des dessins CAO rencontrés dans la pratique. Le taux de réussite global du processus proposé est de 90 % en mode entièrement automatisé pour l'échantillon donné d'images de test. Le prototype est utilisé pour générer un fichier CAO DXF modifiable par l'utilisateur à partir d'images raster de dessins CAO qui pourraient ensuite être utilisés pour mettre à jour/modifier le modèle CAO si nécessaire à l'aide de packages CAO. L’œuvre actuelle est une version allégée de l’œuvre originale présentée sur papier ; cela pourrait ne pas reproduire les mêmes résultats que le papier, mais le flux de travail est fortement lié au pipeline d'origine. La version allégée n'a pas la généralisation, la robustesse ou la stabilité de la version originale.

Usage

''' python Image2CAD.py ..//TestData//1.png '''

Saisir

Le script nécessite un argument de position et quelques paramètres facultatifs :

image_path - Chemin complet vers le fichier image du dessin CAO.

Sortir

La sortie du script serait plusieurs fichiers :

*.I2C - Un fichier Image2CAD personnalisé contenant des informations sur les fonctionnalités extraites et corrélées qui peuvent ensuite être traitées dans un fichier DXF.
*.png - Plusieurs images de sortie de diverses fonctionnalités individuelles détectées.