Intelliplan

    Blueception

    Blueception

    Blueception entstand aus einem Projekt der Firma CAIRO mit der Hochschule Mannheim und dem Grosskraftwerk Mannheim. Die enge Zusammenarbeit von Forschung und Wirtschaft ermöglichte es, eine einzigartige und innovative Lösung für das Erkennen und Analysieren von technischen Zeichnungen zu suchen, zu entwerfen und unmittelbar in der Wirtschaft anzuwenden.

    Blueception bietet neben der Erkennung und Klassifizierung von verschiedenartigen technischen Zeichnungen eine Möglichkeit der Objekt- und Texterkennung, die es bisher noch nicht gab.

    Das Projekt Blueception erhielt im Juni 2019 den Digital Leader Award.

    Eine Millionen Bilder

    Das Projekt entstand aus der Aufgabenstellung eine Million Bilder von technischen Zeichnungen aus dem Bestand des Grosskraftwerks Mannheim für die spätere digitale Verwendung nutzbar zu machen.

    Der klassische Ansatz, die Bilder der Zeichnungen durch Mitarbeiter mit Metadaten zu versehen, wurde auf Grund der Menge an Bildern und dem damit verbunden zeitlichen Aufwand verworfen. Bestehende Technologien von Amazon, Google, Microsoft, usw. im Bereich der Künstlichen Intelligenz in Form von Cognitive Services erwiesen sich als ungeeignet. Auch weitergehende Recherchen führten zu keinem Lösungsansatz, so dass sich das Team der Herausforderung stellte eine eigene Lösung zu entwickeln.

    Die Realisierung dieses Vorhaben geschah in enger Kooperation mit der Hochschule Mannheim. Diese stellte während der gesamten Projektentwicklungsphase zwei Spezialisten für den Bereich Künstlicher Intelligenz, die gemeinsam mit dem CAIRO Team, die Umsetzung des Projekts ermöglichten. Zu Beginn lag dem Forschungsprojekt Blueception kein monetärer Ansatz zu Grunde. Dies änderte sich im Laufe der zweijährigen Entwicklungszeit und CAIRO integrierte Blueception in ihre Lösung „Intelliplan“.

    CAIRO Intelliplan ist ein skalierbares System zur Analyse digitaler technischer Zeichnungen.

    Wie funktioniert Intelliplan / Blueception?

    Intelliplan analysiert die Bilder der technischen Zeichnungen in drei Phasen. Jede Phase besteht aus einem Netzwerk von neuronalen Systemen (Blueception). Diese Modularisierung des Systems in drei Teile ermöglicht die Verteilung und Skalierung der einzelnen Komponenten und trägt somit wesentlich zur Steigerung der Erkennungsleistung bei. Unter Einsatz von Cloud Computing bietet Intelliplan ein einzigartig leistungsfähiges System.

    … wird das Bild der technische Zeichnung in viele kleine Teile zerlegt und analysiert. Hierbei kommen mehrere Systeme zum Einsatz. Jedes einzelne System klassifiziert die technische Zeichnung und übermittelt seine Entscheidung an die anderen Systeme. Schlussendlich entscheidet ein „Mehrheitsvotum“, um welche Art Zeichnung es sich handelt.

    Beispiel:

    Werden die Teile der Zeichnung von 10 Systemen der Phase 1 untersucht und 8 Systeme klassifizieren diese Teile als Lageplan, ein System definiert sie als Fließbild und ein weiteres als Stahlbauplan, dann wird das gesamte Bild der Zeichnung als Lageplan eingestuft.

    Über einen langen Zeitraum, mit unzähligen Testläufen, wurde ein System der Phase 1 entwickelt, das in Bezug auf Performance und Erkennungsrate unglaubliche Ergebnisse liefert. Die angestrebten 100% in der Erkennungsrate wurden noch nicht ganz erreicht, aber Phase 1 ist ganz nah dran. Sie bietet damit die erforderliche Grundlage für Phase 2.

    … durchsucht die technische Zeichnung nach Symbolen und eindeutigen Strukturen. Phase 2 verfügt über einen großen Pool von bereits trainierten neuronalen Netzen. Die Klassifizierung der Zeichnung in Phase 1 erlaubt es Phase 2, nur die neuronalen Netze für die Erkennung der Symbole auszuwählen, die für die diese Art Zeichnung relevant sind. Hier entfaltet der modulare Ansatz von Intelliplan / Blueception seine volle Leistung.

    Phase 2 ist somit nicht nur in der Lage die Art des benötigten neuronalen Netzes auszuwählen, sondern auch die benötigte Anzahl. Dieses Vorgehen beschleunigt das Erkennen von Symbolen und Strukturen extrem und erhöht die Erkennungsrate signifikant.

    Beispiel:

    Phase 1 hat die Zeichnung als Elektroplan klassifiziert. Phase 2 wählt nur die neuronalen Netze aus seinem Pool aus, welche auf Elektropläne trainiert wurden. Zudem wird die benötigte Anzahl an Netzen definiert und abhängig von der vorhanden Infrastruktur gestartet.

    Kommt hier Cloud Computing zum Einsatz, lässt sich ein System mit nahezu unbegrenzter Leistung erstellen.

    Schlussendlich übergibt Phase 2 die Zeichnung an die letzte Phase, die Phase 3 des Systems

    … ist spezialisiert auf das Auffinden und Erkennen von Texten und Textelementen.

    Was Phase 3 von auf den ersten Blick vermeintlich vergleichbaren Systemen unterscheidet, ist die Spezialisierung auf technische Zeichnungen. Auch Phase 3 steht ein Pool an neuronalen Netzen zur Verfügung welche speziell auf die entsprechende Art Zeichnung trainiert wurden.

    Wie Phase 2 entscheidet Phase 3 eigenständig über die Art und Anzahl der für die Aufgabe notwendigen neuronalen Netze.

    Intelliplan

    Die Kombination der drei Phasen macht aus Intelliplan ein einzigartiges System. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre digitalen Zeichnungen und Pläne zu analysieren, zu klassifizieren und für die digitale Nutzung verfügbar zu machen. Lang verloren geglaubte Informationen sind so wieder verfügbar und vor allem nutzbar.

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