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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이광 (씨씨엘소프트) 이인혁 (경북대학교) 천상욱 (아주대학교) 문두환 (경북대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
205 - 216 (12page)
DOI
10.7315/CDE.2020.205

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P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) is a typical diagram used in the process plant industry. Intelligent P&ID has the advantage of being able to automate searches and queries and keeping the latest information. With these advantages, the demand for intelligent P&ID continuously increase in the field. However, there is a large amount of image-type P&ID that was produced before the intelligent P&ID became common. Therefore, a technology that automatically converts image-type P&ID into intelligent P&ID is required. In this research, we propose a method to recognize the main objects in image format P&IDs using deep learning and image processing techniques. The main recognition targets are symbols, character strings, lines, and tables in P&ID. Finally, the proposed method was verified through the implementation of a prototype system and experiments with a sample P&ID.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 지능형 P&ID 관련 중립 모델 요구 분석 및 선정
3. 지능형 P&ID 가시화 시스템 설계
4. 구현 및 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

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