工程圖數位化的痛點
每張 P&ID 圖面人工描圖，耗時耗錢
人工成本高
每張 P&ID 人工描圖費用
NT$2,000 ~ NT$15,000
交期漫長
工程師人工描圖需
2 至 5 個工作天
墨斗解決方案
YOLOv8 v2 自動辨識，
10 秒輸出可編輯 DXF
三步驟完成轉換
上傳工程圖面
PNG / JPG 格式，最大 20MB
P&ID 管道儀表圖 或 儀器規格圖
AI 自動分析辨識
系統自動判斷圖型，調用對應 YOLOv8 v2 模型
Tile-based 高解析度推論，不漏細小元件
下載標準 DXF
AutoCAD R2013 格式，分層輸出
相容 AutoCAD / BricsCAD / DraftSight
核心功能
雙模型辨識引擎
P&ID 管道儀表圖模型（20 類：閥門、儀表、管道、設備）與儀器規格圖模型（8 類：主體、尺寸線、連接埠、標題欄等）。系統依上傳圖型自動路由，無需手動選擇。
辨識失敗不扣點
每次辨識完成後系統計算信心分數。若低於品質閾值（辨識元件過少、誤判率過高），自動退還點數，確保每次消費都得到可用結果。
OAuth2 安全認證
採用 LIDS（LocalIdentityServer）企業級 SSO，支援 OAuth2 PKCE Flow。圖面資料 AES 加密儲存於隔離 Storage，轉換完成後可設定自動清除。
完整轉換歷史
每次轉換任務完整記錄（原始圖面、辨識結果、DXF 檔案、信心分數），支援重新下載與版本追蹤，方便工程團隊協作管理。
Tile-based 高精度推論
P&ID v2 模型（149MB）訓練自 11,003 張高解析度 tile，涵蓋各類手繪與數位 P&ID 圖。儀器圖 v2 模型（50MB）專為工業儀器規格圖優化，對極小尺寸標記（< 20px）仍有高準確率。
支援辨識的元件
P&ID v2 與儀器圖 v2 雙模型，依上傳圖型自動路由辨識
AI 辨識技術架構
YOLOv8 物件偵測 × Tile-based 推論 × 標準 DXF 輸出
圖像前處理
輸入圖面自動灰階化、對比增強（CLAHE）、去噪，並依圖面尺寸動態切割為 640×640 重疊 tile（overlap 80px），確保跨 tile 邊界元件完整辨識。
YOLOv8 v2 推論
每個 tile 通過 YOLOv8 模型推論，輸出各元件的 bounding box、類別、信心分數。P&ID 模型 20 類、儀器圖模型 8 類，均經嚴格模型品質驗證。
NMS 合併去重
跨 tile 的重疊預測框透過 Non-Maximum Suppression（NMS, IoU 閾值 0.45）合併，消除重複偵測。最終產出以圖面坐標系為基準的元件清單。
DXF 圖層輸出
依元件類別分配至對應圖層（如 VALVE、INSTRUMENT、PIPE），輸出符合 AutoCAD R2013 標準的 DXF 檔案，Block 插入點對齊原圖坐標，可直接在 CAD 軟體中疊加編輯。
適用產業
化工與石化廠
製程管線圖、反應槽、熱交換器系統的快速數位化
石油天然氣
油氣管線儀表圖批次轉換，加速工程文件管理
工程設計事務所
承接圖面數位化外包，大幅降低人工描圖成本
製造業工程部門
設備管線圖歸檔與修改，提升工廠數位化程度
電控與自動化設備廠
儀器規格圖（Instrumentation Drawing）數位化，DCS / PLC 控制邏輯圖快速轉 DXF，加速工程文件歸檔。
本產品建構於颶風統一平台
身份、AI 能力、金流由平台層開箱提供 —— 產品不必各自串接，AI 接得上、收得了款、管得了多租戶。