ISSN: 2168-9717

Архитектурно-инженерные технологии

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • Академические ключи
  • Библиотека электронных журналов
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Онлайн-каталог SWB
  • Виртуальная биологическая библиотека (вифабио)
  • Публикации
  • Евро Паб
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Classification of Industrial Processes from Engineering Drawings Using Graph Neural Networks

Zivko Nikolov

While ample scanned engineering drawings area unit received each year, the net quotation corporations for custom mechanical components have knowledgeable about a billowing got to increase their process potency by substitution the presently manual examination method with associate degree automatic system. Previous work has used ancient, and data-driven computer-vision approaches to observe symbols and text info from the drawings.However, there lacks a unified framework to work out the associated producing processes as a crucial step for realizing associate degree automatic quoting system. During this paper, we tend to propose a process framework to mechanically verify the producing methodology acceptable to provide every queried engineering drawing, like lathing, flat solid bending, and edge. We tend to gift a data-driven framework that directly processes the formation pictures with a series of pre-processing steps and accurately determines the corresponding producing strategies for the queried spare a graph neural network. We tend to propose a completely unique line tracing algorithmic rule to rework advanced geometries in engineering drawings into vectorized line segments with bottom info loss.