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基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术及应用研究
1
作者
石
林
坤
田怀文
蒲虹林
《科技创新与应用》
2022年第16期9-16,共8页
针对手绘工程图与设计自动化之间的矛盾、工程图图线语义较为丰富难以识别等问题,提出一种基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术。对扫描设备采集到的工程图预处理后,利用Hough变换检测工程图中直线,结合RANSAC(Random Samp...
针对手绘工程图与设计自动化之间的矛盾、工程图图线语义较为丰富难以识别等问题,提出一种基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术。对扫描设备采集到的工程图预处理后,利用Hough变换检测工程图中直线,结合RANSAC(Random Sample Consensus)算法及最小二乘法进行直线拟合,检测出正确直线。根据曲线特征,使用形态学开闭运算及漫水填充算法检测并分离图像中的曲线。采用卷积神经网络对各工程图生成的图线ROI进行图线线型分类,其分类准确率达到98.96%。最后结合工程制图类课程试卷自动评阅需求,在图线识别算法的基础上添加坐标转换算法及曲线一致性判断,对30份试题答案进行自动评分。其评分结果与人工评分结果差距在10%以内,证明文章算法的可行性。
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关键词
工程图
图线识别
HOUGH变换
RANSAC算法
卷积神经网络
自动评分
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职称材料
题名
基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术及应用研究
1
作者
石
林
坤
田怀文
蒲虹林
机构
西南交通大学可视化研究中心
出处
《科技创新与应用》
2022年第16期9-16,共8页
文摘
针对手绘工程图与设计自动化之间的矛盾、工程图图线语义较为丰富难以识别等问题,提出一种基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术。对扫描设备采集到的工程图预处理后,利用Hough变换检测工程图中直线,结合RANSAC(Random Sample Consensus)算法及最小二乘法进行直线拟合,检测出正确直线。根据曲线特征,使用形态学开闭运算及漫水填充算法检测并分离图像中的曲线。采用卷积神经网络对各工程图生成的图线ROI进行图线线型分类,其分类准确率达到98.96%。最后结合工程制图类课程试卷自动评阅需求,在图线识别算法的基础上添加坐标转换算法及曲线一致性判断,对30份试题答案进行自动评分。其评分结果与人工评分结果差距在10%以内,证明文章算法的可行性。
关键词
工程图
图线识别
HOUGH变换
RANSAC算法
卷积神经网络
自动评分
Keywords
engineering drawing
line recognition
Hough transform
RANSAC algorithm
convolutional neural network
automatic scoring
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Hough变换及卷积神经网络的工程图图线识别技术及应用研究
石
林
坤
田怀文
蒲虹林
《科技创新与应用》
2022
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