Введение к работе
Актуальность работы. Ведущей тенденцией развития современных средств автоматизированного проектирования является непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла изделия (Continuous Acquisition and Life cycle Support, CALS). Для эффективной работы CALS-технологий на предприятиях необходимо внедрение систем управления данными об изделии (Product Data Management, PDM), обеспечивающих поддержку электронного документооборота. Вместе с тем, значительная часть конструкторской документации электронных средств (КД ЭС) на предприятиях отечественной промышленности по-прежнему хранится в бумажном виде или в виде сканированных изображений непригодных для полноценного использования в системах автоматизированного проектирования (САПР). Со временем лишь небольшая часть бумажных документов была переведена в электронный вид посредством полного воссоздания в САПР.
Для электронного документирования КД ЭС могут быть использованы специализированные векторизаторы, однако оценка эффективности работы современных векторизаторов R2V Toolkit, VPHybridCAD, RasterVect, MagicTracer и Scan2CAD показала, что они не позволяют добиться существенного повышения производительности при переводе больших объёмов КД ЭС. Это объясняется недостаточной эффективностью рассмотренных векторизаторов на графических объектах КД ЭС и требованиями, предъявляемыми к выходным векторным документам, например, необходимостью последующего редактирования полученных документов.
Разработка специализированных промышленных векторизаторов была фактически остановлена в 2007 году, когда страны-производители векторизаторов перевели основную часть бумажных документов в электронный формат. В нашей стране по-прежнему достаточное количество непереведенной КД, перевод которой средствами существующих векторизаторов сравним по трудоемкости с полным воссозданием КД в САПР,
поэтому работа, посвященная исследованию повышения эффективности векторизации КД ЭС, является актуальной.
Изучением задач векторизации, фильтрации, сегментации частей изображения и оптического распознавания символов (Optical Character Recognition, OCR) занимались известные ученые, в том числе А.А. Марков, X. Самет (Н. Samet), Л.Р. Рабинер (L.R. Rabiner), Ч. Ли (C.Y. Lee), С. Форчун (S. Fortune), Р. Гонсалес (R.C. Gonzalez), Р. Вудс (R.E. Woods), Л.М. Местецкий, Т. Кохонен (Т. Kohonen), Д. Роджерс (D. Rodgers) и др. Однако их исследования посвящены общим принципам реализации векторизаторов, фильтров и систем OCR и не в полной мере учитывают специфику и методы построения специализированных векторизаторов. Поэтому целью работы является повышение эффективности векторизации КД ЭС путём разработки специализированного векторизатора.
Объектом исследования являются методы построения специализированных векторизаторов для КД ЭС.
Задачи исследования:
Разработка алгоритмической модели векторизатора.
Разработка методики классификации символов на изображениях КД ЭС.
Разработка методов корректировки ошибок, возникающих при OCR КД ЭС.
Разработка алгоритмов векторизации, отличающихся от существующих меньшей сложностной оценкой.
Разработка алгоритмов поиска окружностей на изображениях КД ЭС, имеющих меньшую сложность, чем алгоритм Хафа для окружностей.
Разработка специализированного векторизатора, реализующего предлагаемые алгоритмы и методы.
Методы исследования основаны на использовании теории вероятности и математической статистики, теории планирования эксперимента, анализа сложности алгоритмов.
Признаками научной новизны обладают полученная автором
алгоритмическая модель векторизатора, методика классификации символов и метод корректировки ошибок по двум словарям с учетом расстояния Левенштейна.
Практическую ценность представляет разработанная программная платформа, эффективно решающая задачи векторизации КД ЭС.
Реализация результатов работы.
Основные результаты работы были использованы в НПО «Лианозовский электромеханический завод» г. Москва.
Апробация работы.
Основные положения и результаты работы обсуждались на следующих конференциях:
Всероссийская Научная Конференция, посвященная 75-летию Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева (КАИ), г. Казань 2007,
Конференция молодых ученых ФРЕЛА, Московский Авиационный Институт (МАИ), г. Москва 2007,
Конференция молодых ученых ФРЕЛА, Московский Авиационный Институт (МАИ), г. Москва 2009.
Публикации по работе.
По результатам исследования опубликовано 4 работы, 3 из которых опубликованы в журналах, рекомендуемых ВАК для публикации материалов диссертаций.
Структура и объем диссертации.
