text: de engenharia carecem do mesmo procedimento ( de padronização e organização ) , pois são geradas várias pranchas por projeto , cada prancha é encaminhada à área pertinente para análise e / ou execução do projeto e , também , é encaminhada para a equipe de manutenção . Com desenhos em engenharia elétrica , existem diversos aplicativos que traçam , interligam e representam os componentes , mas não os interpreta . Existem trabalhos já realizados [ KAS90 ] e em andamento no processo de digitalização de desenhos [ TOM96 ] feitos em papel para os meios digitais , mas com o enfoque na vetorização dos traçados . Atualmente , não se utilizam mais desenhos traçados manualmente em papel , só por meios eletrônicos , devido a sua facilidade de manipulação e arquivamento . Embora seja fácil manipular , gerenciar , modificar e mesclar desenhos de engenharia elétrica no formato eletrônico , a manipulação ainda exige a intervenção humana . Atualmente , urge a necessidade de manipulações automáticas destes desenhos em plantas industriais . O problema de interpretações automáticas de imagens de desenhos de engenharia , ou reconhecimento gráfico , tem sido estudado por um longo tempo [ KAS90 ] . Nos anos recentes , vários métodos de vetorização foram propostos [ CHH00 ] , embora ainda não exista um padrão efetivo de mercado . Por isso , os símbolos aqui serão analisados na estrutura de mapa de bit ( bitmap ) . O enfoque deste trabalho visa o reconhecimento automático de símbolos elétricos em desenhos de engenharia elétrica , já segmentados , através de até dois métodos estatísticos de extração de características operando em paralelo e aplicados a uma rede neural discriminante em 5 metaclasses . Cada uma destas metaclasses contém um conjunto de elementos ao qual o símbolo analisado deverá pertencer . Os métodos estatísticos analisados são as transformadas de Chebyshev , do Coseno , Fourier , Radon e Zernike , e com normalizações dos dados de entrada para as Redes Neurais Artificiais . As Redes Neurais Artificiais utilizadas para identificação das metaclasses são redes MLP-BP ( Multi-Layer Perceptron with Backpropagation ) e redes Hebbianas . 1.1 . Desafio O contínuo aumento do tamanho e complexidade dos sistemas de potência tem levado à necessidade de ferramentas computacionais sofisticadas para resolver problemas no planejamento , operação , diagnósticos e projetos destes sistemas [ DIL96 ] . Portanto , o desafio está centrado no setor de energia elétrica , em desenhos unifilares da área de Engenharia Elétrica em plantas industriais , como mostra a Figura 1.1 ( um desenho unifilar de uma planta de uma subestação elétrica ) . Não há impedimentos de que , futuramente , a identificação de desenhos analisados também aborde esquemáticos bifilares e trifilares ( polifásicos ) , bastando para tal , a implementação de uma expansão da base de dados . 1.2 . Motivação Técnicas baseadas em otimização para processamento de imagens tem sido amplamente utilizadas nos campos de recuperações de imagens , pré-processamento , segmentação e reconhecimento [ KEI00 ] . O objetivo aqui é