未対応のSVG構文を黙って近似せず、境界付きパーサーが明示的に記録。
The bounded parser logs unsupported SVG constructs instead of silently approximating them.
01
主なポイント Highlights
mm単位を宣言した合成ゴールデンフィクスチャで二重境界形状を検証。
A synthetic declared-millimeter golden fixture checks double-boundary geometry.
物理スケール、利用権、ゴールデンセットが揃わない限りラベル生成を停止するMLゲートを定義。
Defined an ML gate that blocks label generation until physical scale, usage rights, and a golden set are available.
02
研究の流れ Research Flow
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課題Problem
多様なSVG図面を無検証で学習ラベルへ変換すると、単位や座標変換の誤りが教師データへ混入する。
Converting heterogeneous SVG plans directly into labels can inject unit and transform errors into training data.
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方法Method
XML構造、座標変換、単位、閉曲線、未対応要素を段階的に監査する。
Audit XML structure, coordinate transforms, units, closed geometry, and unsupported elements in stages.
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検証Validation
既知寸法を持つ合成ゴールデンケースで形状計算と拒否条件を確認する。
Check geometry calculations and rejection conditions against synthetic golden cases with known dimensions.
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成果Outcome
データ品質を可視化するプロトタイプは成立したが、実図面によるML検証はゲート未通過。
The data-quality prototype is validated, while real-plan ML validation remains blocked by the release gate.
03
限界と適用範囲 Limitations & Scope
実図面の壁意味論、U-Net学習、外部図面での性能は未検証。
Wall semantics on real plans, U-Net training, and performance on external drawings remain unvalidated.
04
公開範囲 Publication Boundary
公開ケーススタディPublic case study
合成フィクスチャに基づくQA設計は紹介できるが、実図面と派生結果は公開対象外。
The synthetic-fixture QA design can be described, but real drawings and derived results are excluded from publication.