随着机械制造技术的发展,在交通、制造、航空航天等领域累积了数目庞大的工程图纸,这些工程图纸大多没有建立一个可供资源重用与资料查询的数据库检索机制。数据显示,工程图纸新产品研发中超过80%的设计是在现有设计基础上微改或者重用。合理重用已有的资源可以有效缩短开发周期、降低成本并提高质量。因此,有必要为工程图纸建立数据库机制,并设计一个相似图纸检索算法。目前工程图纸检索系统,大多基于关键字检索,存在关键字选择困难、不能描述图纸形状信息等问题。本文结合工程图纸的特点,从工程图纸的视觉信息出发,设计了一种高效、准确的基于视觉内容的工程图纸检索系统。本文首先基于工程图纸的关键文字信息与视觉内容信息结合,建立工程图纸数据库,然后基于工程图纸视觉内容实现多粒度的工程图纸智能检索算法,实现工程图纸的重用。本文主要内容和创新如下:(1)研究了基于视觉内容的图像检索和工程图纸相关的理论和关键技术,具体有关键文字提取、视觉特征提取、相似性度量等。(2)论文提出了新的多阶段的工程图纸关键文字信息提取算法。针对工程图纸关键文字信息具有区域分布、占比小的问题,本文设计了多阶段的关键文字信息提取算法,并进行了相关实验的对比与分析,证明了多阶段的关键文字信息提取算法能够更准确的提取工程图纸的文字信息。(3)论文提出了新的基于视觉内容的工程图纸特征提取算法。本研究设计了基于子视图分割的工程图纸检索算法,解决了工程图纸子视图布局不统一问题。(4)论文设计了新的工程图纸相似性度量算法。不同于传统的相似性度量算法,本文提出基于神经网络的具有最优权重的相似性度量算法,能够很好的解决工程图纸子视图包含信息量不一致问题。(5)论文实现了大规模数据库的快速检索。通过子视图视觉类别、实例的多粒度检索能够大大缩小检索范围,提高检索速度。实验证明本研究设计的基于视觉内容的工程图纸智能检索系统是一个快速的检索方案,检索速度较传统检索算法大幅提高,并验证了基于视觉特征的算法适合于大规模的工程图纸库检索。图33幅,表8个,参考文献64篇。