ramugopal92/engineering-drawing-change-detection

# 工程图纸变更检测 利用对齐、ROI 比较、OCR 提取和 Token 分析实现 AI 辅助的工程图纸变更检测。 ## 概述 工程团队通常需要花费大量时间手动比对图纸版本，以识别视图、注释、标签及其他文档元素中的变更。本项目展示了一个原型系统，利用计算机视觉和基于 OCR 的比对技术自动化该流程的一部分。 该系统作为一个实验性工作流开发，旨在支持工程图纸审查和变更检测。 ## 关键特性 - 比较前进行图纸对齐 - 全局基于像素的差异分析 - 基于 ROI 的局部比较 - 从注释块进行 OCR 提取 - Token 标准化与比较 - 变更分类 - 使用 Precision、Recall、Accuracy 和混淆矩阵进行评估 ## 核心技术 1. 图像对齐 2. 像素差异检测 3. ROI 模板匹配 4. OCR 文本提取 5. 工程 Token 比较 6. 相似度评分 7. PASS / CHANGE 分类 ## 工作流程 1. 加载旧版和新版图纸文件 2. 对齐图纸 3. 应用 ROI 模板 4. 测量各 ROI 的像素变化 5. 对选定文本区域运行 OCR 6. 标准化提取的文本 7. 比较 Token 和标签 8. 生成最终工程变更摘要 9. 使用指标评估性能 ## 示例输出领域 - 剖视图变更检测 - 正面/侧视图比较 - 注释块 OCR 差异 - 基于 ROI 的分类报告 - 混淆矩阵和评估图表 ## 评估指标 原型系统使用以下指标进行了评估： - Precision - Recall - Accuracy - ROI 分类准确率 - 混淆矩阵分析 - Token 检测性能 ## 局限性 - OCR 性能取决于图纸清晰度 - 微小的符号级变更可能需要更强的检测逻辑 - ROI 模板目前是预定义的 - 性能可能因扫描质量和布局差异而有所不同 ## 未来改进 - 自动尺寸检测 - 焊接符号检测 - 动态 ROI 生成 - 更好的工程 OCR 流水线 - 变更严重程度分类 - 与 CAD/PDM 工作流集成 ## 作者 **Ramu Gopal** 创始人，**The Tech Thinker** 高级机械设计工程师 | CAD 自动化 | 工程 AI 工作流 ## 相关文章 - The Tech Thinker 文章：[https://thetechthinker.com/engineering-drawing-change-detection/] - Medium 文章：[https://medium.com/@TheTechThinker/engineering-drawing-change-detection-using-computer-vision-15b5fb9d8c6e] ## 免责声明 本仓库是一个研究和作品集原型，旨在用于教育和技术演示目的。

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