近几年以来,随着计算机的广泛普及,其应用计算机的范围已涉及到机械、建筑、交通、地形地貌、电子电路、气象等多个领域。尽管计算机在其它方面已经有了长足的进展,但在应用计算机对建筑图纸的智能识别,这还是一个新问题,还有待进一步研究。目前计算机在建筑图纸识别方面还仅限于识图软件的应用,如目前比较流行的图纸绘制软件CAD等等,但这些软件还存在着一定的局限性,人工操作仍然占据了很大一部分工作量。人工输入和人工计算工程量的问题,仍然是目前建筑领域存在的主要问题,尤其是目前对建筑图纸的计算机识别,还仅仅限于固定的模式,识别范围狭窄,识别方法单一,是建筑业所急需解决的问题。本文是基于Agent建筑图纸的智能识别的研究,应用人工智能技术在建筑领域的应用使建筑图纸的识别更方便灵活准确。本文主要的应用的技术有,Aglet、Agent、移动Agent、Agent之间的通讯。Aglet是IBM日本公司首先提出的开发平台,本文就是在Aglet开发平台上搭建开发环境,应用的语言是Java语言,Java是一种灵活的开发语言,具有跨平台、封装、继承、多态、抽象的特性。基于Agent建筑图纸的智能识别(AIRS),是应用人工智能技术对建筑图纸的识别。本文首先介绍了建筑图纸识别现状,及目前建筑智能识别技术。由于工程图纸上的污点、笔的流水不均匀以及扫描系统存在各种因素的干扰,在加上有些工程图纸长期存放、磨损、折皱等,会使扫描后获得的工程图像存在许多孤立点、孔洞、毛刺和断线等噪声干扰,噪声会恶化图像质量,给分析带来困难。因此对建筑图纸预处理应用的技术有灰度变换、图像平滑、图像细化、图纸噪声处理。建筑图纸识别技术种类很多,本文是基于建筑主要构件的识别,并详细介绍了算法实现。