检测行业的订单受理场景中，面临着复杂且多元的文档处理挑战。“AI智能检验助手”通过“RPA + AI + 知识图谱”技术架构，凭借人工智能强大的推理能力，可实现多元文档的智能识别与信息结构化处理，提升检测效率的同时保证质量。
面对技术协议、专用标准等多类文档同步解析需求，需实现检测项结构化展示、特殊符号识别及工艺流程把控。“AI智能检验助手”采用高精度OCR引擎结合表格结构检测技术，通过组合算法与领域调优，高效处理复杂表格场景；同时运用领域自适应技术，构建行业知识库、动态术语库和工艺流程库，精准解析锻造行业特殊符号、非标准化订单术语及工艺流程，确保信息提取准确完整。基于跨文档关联分析及行业知识图谱技术，实现订单理化检测要求与生产工艺流程的智能匹配，精准识别并输出涉及热处理工艺的关键报检节点及参数要求。
二、基于图纸与工艺规程的检验内容推理
在缺乏技术协议等关键信息时，需推理实现检验内容识别与标准推断。“AI智能检验助手”先利用OCR与符号检测模型提取图纸关键信息，再通过多模态分析、行业知识图谱与跨文档推理结合，构建智能化推理链条，弥补信息缺失难点，实现检验内容准确识别与标准推断。
三、多语言文档与复杂符号的处理
针对图纸俄文、技术标准英文的多语言场景，以及特殊符号识别、图纸定位问题，“AI智能检验助手”首先采用领域自适应机器翻译、知识图谱对齐等技术，构建锻造行业跨语言术语库与知识图谱，确保多语言信息准确转换；其二，运用多模态融合识别与动态上下文理解技术提取受理图纸信息，通过低质量符号增强技术等构建特殊符号库，提升识别精度；其三，通过多阶段抗噪处理与自适应识别技术，优化扫描件抗噪能力，保障内容提取质量。
通过上述智能化解决方案，“AI智能检验助手”解决了检测行业订单受理中的各类文档处理（包含手写版本）的解析难题，为企业数智化升级提供了有力支撑。
