面向多模态数据的文本转化方法研究  

Research on Text Conversion Method for Multi-modal Data

作　　者：钟彩霞 季银飞 胡寒强 叶欣楠 杨毅萱 马煜明 

机构地区：[1]浙江浙能绍兴滨海热电有限责任公司,浙江绍兴312073 [2]浙江浙能数字科技有限公司,浙江杭州310012 [3]杭州电子科技大学,浙江杭州310018

出　　处：《工业控制计算机》2024年第12期11-13,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：现阶段,电网技术和信息通信技术的快速发展对我国电力工业的壮大起到了非常重要的作用。然而,随之而来的是大量电力设备故障问题,原先以人工排查为解决故障维修的方式效率低且难度大,已经无法满足电厂生产需求。OCR技术是一种可用来帮助解决电力故障的检测和诊断的有效方法。对OCR的识别过程以及OCR在电力领域的应用进行了研究,以促进对该技术的了解并挖掘尚未解决的问题。针对现代工业下企业所存在发电设备故障信息提取分析速度慢、效率低等问题,对面向多模态数据的文本交互式提取方法的研究与应用进行了综述。研究表明了OCR技术的应用可以有效帮助电力企业提高维修故障设备的效率,以提升企业的生产水平。在此基础上,项目构建的电力设备故障知识图谱,可实现设备故障的管理智能化,这对提高电力设备运行维护的工作效率具有重要的意义。The original way to solve machine fault diagnosis by human is inefficient and challenging,and it can no longer satisfy the power plant's demand for production.OCR(Optical Character Recognition)is an effective technique for detecting and diagnosing power fault.This paper summarizes the recognition process and the application of OCR in the field of electric power,in order to promote the understanding of this technology and explore the unsolved problems.This paper covers the research and application of interactive text extraction method for multi-modal data,aiming at the problems of power generation equipment fault information extraction,analysis,processing speed and low efficiency existing in enterprises in the modern industrial era.According to the research,applying OCR can significantly increase the effectiveness of mending damaged equipment and raise each company's output level.Furthermore,this paper constructs a knowledge graph for power equipment fault and realizes the intelligent management.

关 键 词：OCR识别 发电设备故障维修 多模态数据处理 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM73[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]