手绘图是人类一种自然而直接的交流方式，它具有跨语言、跨时代、跨文化的特点，由此产生的计算机支持下的手绘图识别技术研究越来越受到人们的关注。手绘电路图识别就是在计算机平台下采用人工智能技术实现对电路图的早期概念设计，它是CAD技术的扩展和延伸，与手写字符识别同属于模式识别和计算机视觉研究领域。本文在对国内外研究现状加以深入分析的基础上，设计了一个手绘电路图识别系统。本文首先通过在线采集方式获取手绘图的笔划数据，紧接着通过冗余点消除、聚点消除以及端点校正降低了由于采集器本身和人为因素产生的噪声，在此基础上采用基于笔划曲率和绘制速率相结合的方法准确的进行了笔划分割。其次针对识别对象结构特征相对稳定的特点，同时考虑到基本图元构成电路符号，而电路符号构成电路图这一基本特性，提出了基于图元表示的分层识别法，即通过判别、拟合、规整完成基本图元的识别，以及通过三层BP神经网络分类器完成电路符号的识别，而后从整体出发规整电路图。最后简单阐述了系统的数据存储结构，通过结合基于图元表示的识别理论与系统设计原则，建立了手绘电路图识别系统，并对文中的部分算法进行了验证，同时对识别结果进行了相应分析。本文系统以Visual C++6.0环境为软件平台，通过仿真验证算法的可行性，最终得到识别结果，识别正确率达84.8%。