在制造业、工程建设、电力化工等领域，大量核心数据仍沉淀在纸质图纸、扫描件或 PDF 格式的技术文档中，其中表格信息（如物料清单、参数配置、工艺标准等）的提取与处理，长期依赖人工录入与校对，不仅效率低下（单张复杂表格处理耗时可达数小时），更易因人为误差导致数据错漏，直接影响后续生产排程、成本核算或工程实施。
表格识别与表格解析
1.边界检测：结合深度学习方法来识别图纸的边界区域 ，如果图纸有明显的边框线，可以直接通过边缘检测提 取这些边框线；如果没有明显的边框线，可以通过分析 图像的灰度分布或颜色分布来确定图纸的边界范围。
2.表格区域检测：运用深度学习算法，如基于卷积神经 网络（CNN）的目标检测模型，实现图纸多表格的准确 识别。系统可自动区分不同表格区域，支持复杂图纸中 多个表格的同时提取，确保表格无遗漏。
3.表格结构恢复：通过分析表格网格线与单元格布局， 生成带行列结构的表格数据。对于无明显网格线的表格 ，采用基于语义分析的方法推断表格结构，恢复表格完 整性与准确性。
表格识别的数据导出
1.Excel 格式导出：将结构化后的表格数据导出为 Excel 格式，表头清晰明确，数据可直接编辑。在导出过程中 ，保持数据格式与图纸一致，如数值格式、日期格式等 ，方便用户进行数据分析与处理。
2.Sheet 管理：每张图纸表格生成独立 Sheet，用户可 根据需求选择将所有表格聚合到一张表中。在聚合过程 中，系统自动添加标识列，区分不同表格数据来源，便 于用户管理与查看。
3.位置信息备注（可选）：支持导出的数据保留原图中 位置信息作为备注，包括页码、表格编号等。用户可通 过备注信息快速定位数据在图纸中的位置，方便数据核 对与溯源。
在用户完成文件上传和解析后，系统提供一个“EBOM转换为MBOM”的按钮。点击后，系统根据当前配置的规 则自动进行EBOM到MBOM的转换，并且用户可配置自定义计算和转换逻辑。
以某大型汽车零部件厂商的研发部门为例，工程师每日需处理数十张包含物料参数、装配关系的设计图纸。过去，仅从图纸中提取表格数据并录入 Excel，再手动将 EBOM 调整为符合生产要求的 MBOM，单张图纸平均耗时 2 小时，且每月因数据错漏导致的生产返工成本超 10 万元。
引入该系统后，工程师只需上传图纸，系统便自动完成表格边界检测、多表格区域识别与结构恢复，5 分钟内即可将所有表格数据以 Excel 格式导出，每张图纸对应独立 Sheet 且标注原始位置信息。点击 “EBOM 转换为 MBOM” 按钮后，系统根据预设的工艺规则（如零部件拆分、工序关联）自动转换，工程师仅需核对少量特殊项，整体流程耗时缩短至 15 分钟，数据准确率提升至 99.8%，每月返工成本降低 90%，真正实现了从 “纸质图纸” 到 “生产数据” 的无缝衔接。
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