← Quay lại
Xây dựng · phân tích bản vẽ Ảnh → dữ liệu có cấu trúc → dự toán
EstiScan — Từ cấu trúc hóa bản vẽ TIFF đến dự toán (Hybrid AI)

Cấu trúc hóa bản vẽ scan TIFF bằng hybrid tất định × AI. Không phải ước lượng — dự toán đo được tới từng mm.

Công ty Sanei Kenso — Chuyển bản vẽ TIFF/PDF vốn chỉ có điểm ảnh thành “dữ liệu có cấu trúc mà máy đọc được” qua pipeline nhiều tầng gồm tiền xử lý & vector hóa (tất định) và OCR & nhận dạng đối tượng (AI). Phương pháp tất định cho tọa độ và kích thước chính xác, AI đảm nhiệm ngữ nghĩa và tiếng Nhật, con người kiểm tra điểm rủi ro (Human-in-the-loop). Đầu ra kết nối tới bóc tách khối lượng & dự toán dưới dạng JSON kèm độ tin cậy / bảng vật tư.

Cấp mm
Kích thước & tọa độ dựa trên hình học
Đo tất định, không phải ước lượng
5công đoạn
Xử lý nhiều tầng hybrid
Tất định + AI + con người kiểm tra
100%
Đầu ra có cấu trúc, truy vết được
Giữ nguồn gốc & độ tin cậy; kiểm toán được
Thách thức
Trước

Bản vẽ scan TIFF chỉ có “điểm ảnh” — máy không hiểu được đường nét, chữ hay cấu kiện. Giao hết cho VLM đơn lẻ thì kích thước chỉ là “ước lượng”, và đếm sót & ảo giác (hallucination) lan truyền vào dự toán (= chi phí).

  • Muốn chuyển TIFF chỉ có điểm ảnh thành dữ liệu có cấu trúc
    Máy không hiểu được đường nét, chữ và cấu kiện
  • Muốn đo kích thước chính xác và đếm đủ 100% số lượng
    VLM đơn lẻ gây ước lượng, đếm sót & ảo giác
  • Không muốn sai số lan vào dự toán (chi phí)
    Giá trị ước lượng khuếch đại sai số qua đơn giá × số lượng
  • Muốn truy vết & kiểm toán được “vì sao ra con số này”
    Hộp đen thì không giải thích được
Giải pháp
Sau

Pipeline hybrid theo nguyên tắc “đúng người đúng việc”. Tiền xử lý & vector hóa (tất định) cho tọa độ và kích thước chính xác; OCR & nhận dạng đối tượng (AI) đảm nhiệm ngữ nghĩa và tiếng Nhật; cấu trúc hóa gắn độ tin cậy. Con người chỉ kiểm tra điểm rủi ro. Đầu ra là dữ liệu có cấu trúc kèm độ tin cậy (JSON / bảng vật tư / IFC) kết nối tới bóc tách khối lượng & dự toán. Lấy OSS làm trọng tâm để tránh vendor lock-in.

TIFF đầu vào (mức 0 · chỉ điểm ảnh) ① Tiền xử lýKhử nghiêng · nhị phân▣ Tất định ② Vector hóaĐiểm ảnh → đường · tọa độ▣ Tất định ③ OCRKích thước · tiếng Nhật◆ AI ④ Nhận dạngTường · cột · cửa◆ AI ⑤ Cấu trúcCấu kiện + độ tin cậy▣+◆+👤 Dữ liệu có cấu trúc (JSON: cấu kiện + kích thước + độ tin cậy) Truy vết được & kiểm toán được / mở rộng sang IFC, CAD và phân tích thượng nguồn Dự toánĐơn giá × định mức (RAG) Xuất báo giáExcel / PDF ▣ Tất định = tọa độ & kích thước (mm) ◆ AI = ngữ nghĩa & tiếng Nhật 👤 Con người = kiểm tra điểm rủi ro Không phải “tự động hoàn toàn” — thiết kế để hỗ trợ & tăng tốc phán đoán của con người (đúng người đúng việc)
estiscan.example.jp
3,640 2,730 Đã vector hóa (đường nét · tọa độ) Bảng vật tư → dự toán Cấu kiệnSố lượngNguồn Tường (W)48.2m Cột (C)8 cây Cửa/vách6 vị trí Hoàn thiện sàn38.3㎡ Tổng dự toán (chưa thuế) ¥1,235,600 ◆ Trích xuất AI (cửa/vách) độ tin cậy 78% → 👤 Chờ người kiểm tra (truy vết được)
Vector hóa + trích xuất AI → bảng vật tư kèm độ tin cậy → bóc tách khối lượng & dự toán
Tech stack (lấy OSS làm trọng tâm) OpenCV DeepLSD PaddleOCR Detectron2 Qwen2.5-VL ezdxf / IfcOpenShell
Tất định + AIHybrid
OSSAn toàn thương mại
Bắt đầu từ PoC trên bản vẽ thực tế. info@amela.vn