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Ein Dokument für den Chemieunterricht einscannen

Finde chemische Bezeichnungen und abgedruckte Strukturformeln in einer PDF-Datei, überprüfe jedes Vorkommen neben der Quellseite und importiere bestätigte Strukturen.

Scan starten

  1. Wähle File > Scan Document for Chemistry….
  2. Wähle mit der Standard-Dateiauswahl „macOS“ eine Datei „PDF“ aus.
  3. Bei PDF-Dateien mit mehr als 10 Seiten wählst du vor dem Scannen die erste und die letzte Seite aus. Standardmäßig sind die Seiten 1–10 ausgewählt; mit „Alle Seiten“ wird das gesamte Dokument ausgewählt. Miniaturansichten helfen dir bei der Auswahl eines Bereichs. Die Ergebnisse behalten die ursprünglichen PDF-Seitenzahlen bei.
  4. AtomLens öffnet eine native PDF-Vorschau, extrahiert Text und durchsucht die ausgewählten Seiten nach chemischen Bezeichnungen und abgedruckten Strukturformeln.
  5. Schau dir die Ereignistabelle neben dem Dokument an. Zieh die Trennlinie, wenn entweder „PDF“ oder die Tabelle mehr Platz braucht.

PDF bleibt schreibgeschützt. Das Scannen verändert das ausgewählte Dokument nicht. Wähle bei iPad „PDF scannen“ in der Bibliothek oder „Hinzufügen > PDF scannen“ für Chemie in einem Dokument und wähle dann PDF unter „Dateien“ aus. Mit der beschrifteten Zurück-Schaltfläche gelangst du zum Startbildschirm zurück. Nach dem Import öffnet „Bibliothek anzeigen“ deine gespeicherten Strukturen. Seitenauswahl, Bearbeitung, Filterung und Import in das Repository erfolgen nach dem gleichen Ablauf; tippe auf Zeilen, um mehrere Ergebnisse auszuwählen.

Was passiert während einer Untersuchung?

AtomLens verarbeitet das Dokument in einer Reihe von Schritten direkt auf dem Gerät. Einige Zwischenergebnisse werden bewusst wiederverwendet: Textpositionen helfen dabei, Namen mit Zeichnungen abzugleichen und später die Quelle hervorzuheben, während die aus einer Zeichnung ausgelesene Struktur die Identität liefert, anhand derer jeder vorgeschlagene Name überprüft wird.

KI – KI-gestützte Verarbeitung. Der AI-Marker kennzeichnet Arbeiten, die von einem geräteinternen Machine-Learning-Modell ausgeführt wurden: OCR-Fallback, Erkennung chemischer Bezeichnungen, Segmentierung und Erkennung von Zeichnungen sowie die Generierung von Fallback-Bezeichnungen. Das Einlesen eingebetteter PDF-Objekte, das Parsen chemischer Beschreibungen, das Berechnen von Eigenschaften, das Vergleichen von Identitäten, das Zusammenstellen von Ergebnissen und das Hervorheben der Quelle sind deterministische Schritte.
  1. Bereite das PDF vor. Das AtomLens liest den eingebetteten Text und speichert, wo er auf jeder Seite vorkommt. Wenn eine Seite keine verwertbare Textebene enthält, liest ein geräteinternes KI-Modell die Seite mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR).
  2. Chemische Bezeichnungen finden. Ein geräteinternes KI-Modell ermittelt im Text wahrscheinliche chemische Bezeichnungen. AtomLens behebt sorgfältig häufige Probleme mit PDF-Glyphen und Zeilenumbrüchen, anschließend prüft ein deterministischer Parser, ob jede Bezeichnungsvariante eine Struktur beschreibt.
  3. Strukturzeichnungen finden. AtomLens sucht zunächst nach eingebetteten Bild- und Vektorzeichnungsobjekten in der Datei PDF. Ein geräteinternes KI-Segmentierungsmodell prüft geeignete Objekte und scannt eine ganze Seite nur dann, wenn es sich bei PDF um ein Seitenbild handelt oder die Objektextraktion unvollständig ist.
  4. Lies jede Zeichnung ein. Ein geräteinternes KI-Modell wandelt jeden Ausschnitt der Zeichnung in SMILES um. AtomLens analysiert diese SMILES-Daten eigenständig und deterministisch und leitet daraus die maßgebliche Struktur, CML, Standard- und Fixed-H-Identitäten sowie verfügbare chemische Eigenschaften ab.
  5. Weise einen verifizierten Namen zu. AtomLens probiert zunächst bereits erkannte Namen aus, die in der Nähe der Zeichnung liegen. Wenn keiner passt, schlägt ein Offline-KI-Namensmodell bis zu fünf Namen aus dem erkannten SMILES vor. Ein Name wird nur dann zugewiesen, wenn die deterministische Namensanalyse dieselben Identitäten für „Standard“ und „Fixed-H“ liefert.
  6. Füge die Ergebnisse zusammen. Ein übereinstimmender Name und eine Zeichnung aus der Nähe bilden eine Zeile, und wenn du sie auswählst, werden beide Quellbereiche hervorgehoben. Die übrigen Treffer bleiben getrennt und behalten ihre Seitenpositionen für die Überprüfung, Filterung, Vorschau und den Import bei.
Flussdiagramm mit AI-Markern: Die PDF-Vorbereitung liefert positionierten Text und native Zeichnungsobjekte. AI-Modelle führen OCR-Fallback, die Erkennung chemischer Bezeichnungen, Fallback-Zeichnungssegmentierung, die Erkennung von Zeichnungen im SMILES-Format sowie die Fallback-Namensgenerierung durch. Das deterministische Parsing liefert die verbindliche Struktur und die Eigenschaften. In der Nähe erkannte Namen werden vor generierten Kandidaten geprüft, und ein deterministischer Standard- und Fixed-H-Identitätsabgleich ist erforderlich, bevor AtomLens die Ergebniszeilen zusammenstellt. Textpositionen und Zeichnungsbereiche werden für die Hervorhebung der Quelle wiederverwendet.

Die Ergebnisse verstehen

Die Erkennung durch KI ist keine „Ground Truth“. Separate KI-Modelle finden Namensvorschläge, lokalisieren und lesen gedruckte Zeichnungen und schlagen Kandidaten für systematische Namen vor. AtomLens analysiert chemische Beschreibungen eigenständig und deterministisch. Ein Namensvorschlag wird erst angezeigt, wenn sowohl die „Standard“- als auch die „Fixed-H“-Identitäten mit der maßgeblichen Zeichnungsstruktur übereinstimmen. Es ist nicht garantiert, dass ein angezeigter systematischer Name der eindeutige bevorzugte IUPAC-Name ist. Überprüfe immer die hervorgehobene PDF-Quelle.

Erkennung und Genauigkeit

AtomLens nutzt zunächst den eingebetteten PDF-Text. Wenn eine Seite keinen verwertbaren Text enthält, kann ein geräteinternes KI-Modell den Text mittels OCR einlesen. Der Scanner behebt anschließend eine Reihe häufiger Probleme mit PDF-Glyphen und Zeilenumbrüchen, darunter chemische Bezeichnungen, die über Zeilenenden hinweg aufgeteilt sind.

Bei gedruckten Zeichnungen überprüft AtomLens zunächst die im PDF selbst eingebetteten Bild- und Vektorobjekte. Geeignete Objekte werden direkt verwendet oder von einem geräteinternen KI-Segmentierungsmodell untersucht. Ein ganzseitiger KI-Segmentierungsdurchlauf ist für seitengroße Bitmap-Scans, Seiten ohne verwertbare Zeichnungsobjekte oder unvollständige Vorbereitung auf Objektebene vorgesehen. Zeichnungsausschnitte werden mit 300 DPI und Randpuffer gerendert, bevor ein KI-Zeichnungserkennungsmodell sie auswertet. Ein separates Offline-KI-Benennungsmodell schlägt erst nach der Zeichenerkennung systematische Namensvorschläge vor – und auch nur dann, wenn kein passender Name in der Nähe gefunden wurde. Die KI-Ausgabe ersetzt niemals die unabhängig geparste CML-Datei und definiert auch nicht die Strukturidentität. Dieser Weg ist für gedruckte Strukturzeichnungen gedacht, nicht für handgezeichnete Strukturen. Dichte Layouts, Beschriftungen, Reaktionsschemata und schlechte Scans können dennoch zu fehlenden oder falschen Zeichenergebnissen führen.

Scans, ungewöhnliche Schriftarten, Diagramme, beschädigte Zeichentabellen, mehrspaltige Layouts und nebeneinander liegende Bezeichnungen können immer noch dazu führen, dass Kandidaten fehlen, geteilt oder zusammengefügt werden. Orangefarbene Ergebnisse sind nützliche Anhaltspunkte für die Überprüfung, aber kein Beweis dafür, dass die hervorgehobenen Wörter einen gültigen IUPAC-Namen bilden.

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AtomLens 3.1 · Website-Leitfaden aktualisiert am 18.10.2026.