思通数科AI图纸识别方案介绍

在工程设计、建筑施工、机械制造等众多领域，图纸作为核心的技术载体，其准确性和版本一致性至关重要。不同版本图纸之间的细微差异，都可能对后续的生产、施工等环节产生重大影响。思通数科深耕该领域，其研发的图纸比对技术，为高效、精准地进行图纸比对提供了有力支撑，成为保障项目顺利推进的关键，以下详细阐述该技术的实现要点。

第一步：先对图纸内容和结构解析

1. 图像预处理：对图纸每页执行图像矫正操作，包括旋转校正，自动识别 并纠正图纸因扫描或转换产生的角度偏差；边界校正，去除图纸边缘多余白 边或残缺部分，使图纸显示完整规范。

2. 元素区域分割：运用先进的图像识别算法，将图纸内容精准划分为表格 块、图形块、文字块。通过机器学习模型训练，提高不同元素的识别准确率 ，确保元素分类准确无误。

3. 坐标位置管理：提取每个元素在图纸中的精确坐标位置信息，建立像素 坐标与页面坐标的转换逻辑。当用户对图纸进行比例缩放操作时，系统可根 据坐标信息回溯定位元素原始位置，方便用户快速找到元素对应区域。

4. 元素编号规则：为每类元素分配唯一编号，编号规则遵循一定逻辑，便 于系统内部管理与用户识别。例如，文字块编号以 “W - 页码 - 序号” 形 式呈现，表格块编号以 “T - 页码 - 序号” 形式呈现，图形块编号以 “G - 页码 - 序号” 形式呈现。

第二步：图像、表格、文本三种比对策略

1. 文本对比与标注：对不同版本图纸的文字内容进行逐字对比，精 准发现文字的错漏、替换等差异。对于识别到的差异文字，系统 以高亮形式进行标注，同时在差异文字旁显示原始内容与修改后 内容，方便用户快速查看。

2. 表格结构分析：运用 OpenCV 结合 霍夫曼变换算法进行表格网 格线提取，识别表格行列结构。通过机器学习模型对表格结构进 行优化，准确处理复杂表格，包括嵌套表格、不规则表格等情况。

3. 图像相似度比较：对图形区域采用 SSIM 结构相似度算法，将图 形划分为多个子区域进行对比分析。当图形差异超过设定阈值时， 自动框选高亮差异图块，用户可点击图块进行放大查看，详细了 解图形修改细节。

第三步：图纸全量比对结果一目了然

●差异化报告：将识别到的差异内容汇总生成详细的比对 报告，报告包含差异出现的页码，方便用户快速定位； 差异元素类别（文字 / 表格 / 图形），清晰区分不同类 型差异；差异位置截图，以图纸区域框选形式直观展示 差异所在；差异描述，用简洁准确的语言说明差异具体 情况，如 “零件编号由 A123 改为 A124”。

●在线查看与编辑：用户可在线查看每页差异点，通过点 击差异标记快速跳转到对应位置。支持用户编辑差异说 明、添加备注，补充更多与差异相关的业务信息，方便 后续审核与沟通。

●筛选与管理：提供筛选功能，用户可根据差异元素类别、 页码、修改时间等条件筛选差异点；支持批量管理操作， 如批量删除、批量标记已处理等，提高差异管理效率。

通过上述三步技术实现要点，思通数科的图纸比对技术实现了从内容解析到策略实施，再到结果呈现的全流程高效处理。这一技术的应用，不仅大幅提升了图纸比对的准确性和效率，减少了人工比对的误差和繁琐，更让相关工作人员能快速获取清晰、直观的差异信息，便于追溯和处理。无论是在项目的设计迭代、质量审核还是档案管理中，思通数科的图纸比对技术都发挥着重要作用，为各领域技术工作保驾护航，推动工作流程更规范化、智能化，为行业发展注入新动能。

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