Современные подходы к переводу технической документации с бумажных носителей в электронный вид

70

Электронный документооборот технической документации

УДК 004.896

Современные подходы к переводу технической документации с бумажных носителей в электронный вид

А. А. Матушев, Ф. Н. Лобанов

Кафедра «Автоматика и телемеханика на железных дорогах»

Аннотация. Рассмотрена проблема хранения и использования старой бумажной документации. Проанализированы возможные методы перевода технической документации в электронный вид. Дано описание разрабатываемого модуля АРМ-РМД на основе применения искусственной нейронной сети.

Ключевые слова: техническая документация; искусственные нейронные сети; АРМ-РМД.

1 Введение

На данный момент во всех дистанциях сигнализации, централизации и блокировки (СЦБ) всех железных дорог внедрены автоматизированные рабочие места для ведения технической документации (АРМ-ВТД). С их помощью организован электронный документооборот технической документации. Техническая документация в электронном виде имеет ряд преимуществ по сравнению с документацией, представленной на бумажных носителях:

быстрый поиск нужного документа;

экспертиза принципиальных схем;

обеспечение целостности документации (электронный документ не подвержен сожжению, намоканию и прочим воздействиям);

отсутствие потери качества.

В связи с преимуществами ведения технической документации с использованием ПК вся новая документация выполняется в электронном виде. Однако на железных дорогах, помимо новой, имеются и большие объемы старой технической документации на бумажных носителях. При модернизации систем или установке новых приходится использовать существующую бумажную документацию, в том числе и плохого качества, что осложняет работу как проектных организаций, так и эксплуатирующих подразделений, поэтому в НТЦ-САПР ПГУПС осуществляется перевод бумажной документации в электронный вид. Этот процесс происходит медленно, так как объемы техниче-

ской документации велики. На примере Балтийской дистанции СЦБ (ШЧ-14) видно, что количество документации, переведенной в электронный вид, мало (рис. 1).

Монтажная документация 16290

32867

Ы Новые схемы н Переведенные схемы 5145 В Старые схемы

Рис. 1 Объем монтажных схем в ШЧ-14

В настоящее время перевод документации осуществляется вручную и имеет ряд недостатков, таких как:

1) низкая скорость перевода (на перевод одного листа формата А4 технической документации в среднем уходит один час работы);

2) человеческий фактор (при переводе документации человек может допускать ошибки);

3) высокая стоимость.

В связи с перечисленными недостатками и колоссальными объемами подлежащей переводу документации возникает потребность в привлечении принципиально иных, более эффективных методов перевода технической документации в электронный вид. Один из таких методов заключается в применении теории распознавания образов.

На данный момент не существует системы распознавания, которая смогла бы хоть сколько-нибудь эффективно распознать железнодорожную техническую документацию. Программа Fine Reader фирмы ABBYY распознает в среднем 5 % документа. Для успешного решения задачи необходимо, чтобы система распознавания удовлетворяла таким требованиям как:

инвариантность относительно классифицируемых образов.

Электронный документооборот технической документации

71

Данное требование необходимо для реализации возможности распознавания всех типов технической документации.

минимальность предобработки образов.

Часто техническая документация является ветхой. По этой причине необходимо, чтобы обработка документации осуществлялась при минимальном постороннем на нее влиянии;

инвариантность относительно «небольших» сдвигов, поворотов, масштабирования образов.

Некоторые графические элементы на документах представляют собой несвязные графические компоненты. Большая часть методов распознавания на этапе предобработки данных требует центрирования образов, что в рассматриваемом случае представляется затруднительным.

2 Существующие методы распознавания образов

Чтобы любой способ распознавания работал, необходимо передать ему базу элементов, которые он должен распознавать. Данную базу мы будем называть обучающей выборкой.

Основными методами к распознаванию образов в настоящее время являются следующие.

1. Метод сравнения с шаблоном [1], когда распознаваемый объект сравнивается с эталонными вариантами под разными углами и с разным масштабом. Достоинством данного метода является возможность распознавать с высокой точностью известные печатные символы. Недостатком метода является увеличение обучающей выборки при наличии рукописных символов. Это приводит к существенной потере скорости в работе. Кроме того, необходимо учитывать повороты и смещения распознаваемого образа.

2. Метод опорных векторов [2]. Основная идея этого метода для решения задачи распознавания образов состоит в том, что, подвергая образ кодированию с помощью некоторого алгоритма, получают набор n чисел. Этот набор интерпретируют как точку некоторого пространства размерности n, при этом вся обучающая выборка рассматривает-

ся как набор точек, которые по признаку принадлежности к классам ассоциированы со своими классами. Далее с помощью методов квадратичного программирования находят такую n + 1-мерную гиперплоскость или поверхность, которая разделяет заданные классы. Данный метод стабильно работает только с небольшим количеством классов. При увеличении количества классов сильно падает скорость работы. Необходимо подбирать такой способ кодирования, чтобы была возможность построения разделяющей гиперплоскости.

3. Метод, использующий искусственные нейронные сети. Рассмотрим вопрос о применении нейронных сетей для решения задачи распознавания образов.

Пусть W - вектор пространства Rn, f -фиксированная нелинейная функция. Под нейроном [3] понимается функционал

F: Rn ^ I ^ R, определяемый соотношением F ( X) = f (< X, W >). Модель нейрона представлена на рис. 2.

Рис. 2 Схематическое представление нейрона

Вектор W называют вектором весовых коэффициентов нейрона; функцию f - активационной, или передаточной; вектор X -входом нейрона; значение f (< X, W >) является выходом нейрона. Связывая между собой нейроны таким образом, что выходы одних нейронов являются входами других, получаем новый объект - нейронную сеть [3].

С математической точки зрения нейронная сеть является отображением F: Rm ^ Rn. Представленная на рис. 3 нейронная сеть является персептроном, в котором каждый нейрон текущего слоя связан со всеми нейронами следующего слоя. Решение задачи распознавания образов с помощью пер-септрона (см. рис. 3) формулируется следующим образом.

Пусть дана обучающая выборка (Xi, Yi), (X2, Y2),(Xk, Yk) Здесь X, e Rm

72

Электронный документооборот технической документации

представляет собой закодированный некоторым способом образ; Yi е Rn определяет принадлежность образа Xi к одному из n классов. Компонента с номером i вектора Yi

равна единице, остальные - нулю. Требуется построить такую нейронную сеть

F: Rm ^ Rn, чтобы для всей обучающей выборки F ( Xi) = Yi.

Рис. 3 Графическое изображение нейронной сети

Решение любой задачи нейросетевым способом состоит из трех основных этапов: выбора конфигурации сети, обучения сети (настройки сети), получения результатов [4]. Выбор конфигурации сети определяет нейроны и связи между ними. Обучение сети заключается в настройке векторов весовых коэффициентов нейронов сети на основе имеющихся исходных данных. Исходные данные называются обучающей выборкой. Как правило, для настройки сети выбирается некоторый функционал E (W), и происходит его минимизация по весам сети. Однако пер-септрон имеет ряд недостатков, таких как:

неинвариантность относительно сдвигов и поворотов;

существенное время, затрачиваемое на обучение;

зависимость результатов распознавания от способа кодирования.

Существуют специальные архитектуры нейронных сетей, направленные на решение задачи распознавания образов. Одной из наиболее эффективных архитектур является архитектура сверточной нейронной сети (рис. 4) [5].

Представленная на рис. 4 сеть состоит из слоев, которые включают несколько карт нейронов и делятся на слои свертки и слои подвыборки. Слои свертки необходимы для извлечения локальных признаков изображения, таких как углы, завороты, переходы и т. п. Задача слоев подвыборки состоит в усреднении информации слоев свертки предыдущего слоя. В рамках одной карты поддерживается технология «общих весов». Согласно этой технологии, наборы весов синапсов, входящих в нейроны одной карты, являются идентичными.

Достоинство сверточной нейронной сети состоит в том, что здесь не требуется предобработка образов; возможна инвариантность к небольшим сдвигам, поворотам и растяжениям образов; скорость классификации не зависит от размера обучающей выборки.

Для распознавания документов железнодорожной автоматики наиболее эффективными, благодаря своей универсальности, являются сверточные нейронные сети, так как они соответствуют поставленным требованиям.

Рис. 4 Структурная схема сверточной нейронной сети Lenet-5, предложенной Яном Лекуном

Электронный документооборот технической документации

73

3 Модуль АРМ-РМД

В настоящее время разрабатывается универсальный программный модуль по распознаванию монтажной технической документации АРМ-РМД на основе сверточной нейронной сети. Он позволит распознавать рукописные монтажные карточки с высокой точностью. Модуль состоит из программы выделения ячеек таблицы монтажной карточки, непосредственно нейронной сети и программы перевода полученных результатов в отраслевой формат. Однако распознавание не всегда дает точный результат, особенно на очень старых, грязных, рваных документах или на документах со множеством исправлений.

В таких документах порой даже человек не может точно определить, что написано. В данном случае целесообразно применять логический анализатор. В случае неоднозначного распознавания он будет проверять распознанные данные и корректировать их, если они не удовлетворяют определенным параметрам и правилам. Например, если в результате распознавания на выходе нейронной сети получено два варианта текста:

«НМЩ» и «НМТТТ» то, скорее всего, имелось в виду реле марки «НМТТТ». Следовательно, в итоговом документе надо использовать текст «НМТТТ». Применение анализатора повышает процент распознавания документов плохого качества.

Сейчас также ведутся работы по расширению возможностей АРМ-РМД, в частности для решения задачи распознавания принципиальных схем.

Процесс распознавания с помощью данного модуля, состоит из 4-х этапов (рис. 5):

1. Сканирования.

2. Распознавания.

3. Предварительной обработки (устранение шумов, центрирование таблицы, перевод изображения в градации серого):

сегментация таблицы на ячейки;

применение нейронной сети для распознавания информации в ячейках;

применение логического анализатора для анализа полученной информации и исправления ошибки;

вывод информации (перевод полученных данных в отраслевой формат).

4. Печати.

Рис. 5 Процесс распознавания схем с помощью модуля АРМ-РМД

4 Заключение

Применение АРМ-РМД существенно ускорит перевод бумажной документации в электронный вид. В качестве примера на Октябрьской железной дороге в ШЧ-14 за последний год было переведено в электронный вид 5145 листов формата А4. Разрабатывае-

мый модуль будет тратить в среднем 5 с для перевода одного листа и около одной минуты для того, чтобы человек исправил ошибки. Следовательно, при восьмичасовом рабочем дне, данный модуль справится с таким же объемом листов А4 всего за две недели. Таким образом, модуль существенно увели-

74

Электронный документооборот технической документации

чит производительность труда отделов технической документации на железных дорогах и ускорит переход на электронную безбумажную технологию ведения технической документации.

Библиографический список

1. Бурсиан, Е. Ю. Алгоритмы распознавания чертежных рукописных символов / Е. Ю. Бурсиан // Приборостроение. Известия вузов. - 2008.-№ 7. - С. 8.

2. Platt, J. C. Fast training support vector machines using sequential minimal optimization /

J. Platt // Advances in Kernel Methods / Ed. by B. Scholkopf, C. C. Burges, A. J. Smola. - MIT Press, 1999. - Pp. 185-208.

3. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан - Москва : Вильямс, 2001. -288 c.

4. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, В. В. Борисов. - Москва : Горячая линия-Телеком, 2001. - 382 c.

5. Yann, LeCun, Leon, Bottou, Yoshua, Bengio, Patrick, Haffner Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition // Proc. IEEE. 1998. -Pp. 6-9.