工业图纸解析

常见适用文档包括工程图纸、机械图纸、装配图、CAD导出件、设备图纸、图纸说明、BOM明细表和零部件明细表。 这类文档常见于图纸归档、PLM入库、物料管理、制造知识库、研发资料检索和企业文档智能化场景中。

可识别图纸文字、标题栏、图号、图名、版本、比例、日期、审核信息、BOM明细表、零部件信息、图纸说明、技术要求、参数说明等内容。 具体识别效果会受到图纸清晰度、版式复杂度、扫描质量和样本类型影响，建议上传真实样本进行验证。

可根据使用场景输出 Markdown、JSON、Excel 等结构化结果。 Markdown 适合知识库、RAG 和文档问答；JSON 适合 API 接入、字段入库和系统集成；Excel 适合人工复核、表格整理和二次处理。同时可结合页码、区域或坐标信息支持原文追溯。

适合。工业图纸解析可提取图纸文字、标题栏、明细表、图纸说明和技术参数，减少图纸内容被拍平成普通文本后造成的结构和语义丢失。 对于制造知识库、研发资料检索和企业 RAG 应用，结构清晰、可追溯的图纸内容更利于模型检索、理解和引用。

支持。xParse 可通过 API 接入批量处理能力，用于企业图纸归档、历史图纸入库、BOM 抽取、知识库建设和业务系统集成。 对于大批量任务，可结合异步任务、任务队列和企业级部署方式，提升处理稳定性。

支持。对于制造、能源、工程、安防设备、军工供应链等对数据安全和合规要求较高的场景，可提供私有化 / 本地化部署、POC 支持和持续优化服务，帮助企业在内网环境中完成图纸解析和结构化处理。

图纸转 Excel 更偏向把图纸中的表格内容转成可编辑表格。 工业图纸解析更关注图纸结构、业务字段和系统可用性，不仅要提取明细表，还要识别标题栏、图纸说明、技术参数、区域位置和原文坐标，便于后续入库、检索、复核、RAG 和业务系统使用。