工程图纸自动识别技术是工程图纸处理集成系统中一项重要的图形、图像处理技术。但是以前的工程图纸大多是采用手工绘制的形式，这些图纸是企业重要的技术资料，然而由于是纸质图纸，给保存和检索方面造成了很大的障碍，且还不能方便的应用到后续设计之中。工程图纸自动识别技术旨在将扫描的工程图样转换为与CAD系统相兼容的矢量数据格式，将扫描所得到的光栅图像加以处理、分析和识别并最终转换成矢量图形的格式，这样就能够方便的修改和编辑。工程图纸自动识别不仅可以实现对工程图纸的有效、自动输入，还可以在计算机中建立起图形数据库以及减缩CAD系统的开发周期。本文对已有的成果进行了相关分析，综合利用了计算机图形学、模式识别及数字图像处理等学科的理论知识，对工程图纸扫描图像自动识别的各主要组成部分的算法与实现进行了研究，包括图像分割、图像去噪、图文分离、图像细化、图形矢量化及数字字符的识别。其中，图像分割部分对现有的几种阈值分割方法进行了比较，并改进了迭代法；图像去噪部分则是采用自适应滤波方法去除二值图像的噪声；图文分离采用包围盒技术将图像中的字符从二值图中分离出来；图像细化对细化的要求比较高，传统的Hilditch法容易产生畸变，本文采用索引表细化法避免了这种情况；矢量化本文提出了采用基于细化的方法和自适应网格相结合的方法，解决了传统基于细化方法容易在交叉处产生畸变的情况。本文对字符识别也进行了研究，主要是针对工程图中的数字识别，通过对BP神经网络进行的改进，设计了一个数字识别系统。本文在工程图自动识别中进行了算法的改进，并进行了相关的实验和分析，对工程图纸自动识别技术的研究有一定的理论意义和实用价值。