工业图纸作为机械制造、电子设备生产等领域的核心技术载体，其处理效率直接影响生产进度与产品精度。然而，非结构化布局、旋转变形、语义复杂三大难题，长期制约工业图纸自动化处理进程。传统工具要么识别准确率低，难以应对复杂标注；要么无法理解专业语义，无法转化为有效生产数据，让企业陷入 “人工依赖 - 效率低下” 的恶性循环。简会 AI 图纸识别系统凭借四大核心技术，成为破解工业领域痛点的关键利器。

面对工业图纸的非结构化难题，简会AI通过海量机械、电子类工业图纸数据训练模型，使其能精准识别不同布局的尺寸标注、公差注释、元件参数等信息，彻底打破传统工具依赖固定格式的规则限制，适配各类复杂工业图纸排版。

针对工业图纸中常见的旋转变形问题，其霍夫变换检测技术能快速计算标注角度，再通过图像旋转算法完成精准校正，即使是倾斜超 45° 的直径符号、公差代号等关键标注，也能实现高准确率识别，避免因标注倾斜导致的信息误读。

语义解析是简会 AI 适配工业场景的核心优势。系统构建了覆盖机械制造、电子电路等多领域的工业知识图谱，能轻松将 “几何尺寸 + 公差”“元件型号 + 连接关系” 等组合标注，转化为可直接用于生产、设计的结构化工程数据。在电子电路领域，它可自动识别电阻、电容等元件参数及线路连接逻辑，为电路设计优化、故障排查提供精准数据支撑；在机械制造领域，能快速解析零部件公差要求，助力生产精度把控。

轻量化部署更贴合工业场景多元需求。通过 PaddleSlim 量化工具，简会 AI 将模型压缩至 50MB 以内，既能在工厂云端系统批量处理百张工业图纸，高效完成生产前的图纸数据录入；也能在车间手机、平板等边缘设备上实时运行，方便工程师现场调取图纸信息、核对参数。这种 “全场景适配” 的技术特性，让大型制造企业与中小型工厂都能平等享受到智能化红利，加速工业生产数字化转型。