融合OCR与CBR的工程图纸智能审图隐性知识挖掘

摘要

为解决工程图纸智能审图中隐性知识挖掘难度较大的问题，本文提出了一种融合光学字符识别(OCR)与案例推理(CBR)的技术方案。该模型具备图纸信息结构化提取与混合案例检索能力，借助深度学习实现图纸文本与图形要素的识别并关联，通过优化后的案例推理机制匹配历史案例，实现设计规则与专家经验的显性转化。实验结果表明：该方法可辅助识别典型设计缺陷，其创新之处在于建立多模态信息与案例知识的融合表征框架，同时提出动态权重检索策略，为工程图纸审图智能化发展提供新方向。

关键词

工程图纸 / 智能审图 / 隐性知识挖掘 / 光学字符识别(OCR) / 案例推理(CBR)