可行路径有三：一、OCR+表格结构识别联合方案，适用于线条清晰的手绘草图；二、多模态大模型端到端推理，适合潦草或无格线稿；三、人工标注引导的轻量微调，提升统一手绘风格的识别精度。
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如果用户向千问表格Agent提交一张手绘课程表草图，期望其自动识别并生成结构化、可编辑的标准电子课程表，则该过程涉及图像理解与表格重建能力。以下是实现此目标的可行路径：
一、使用OCR+表格结构识别联合方案
该方法依赖光学字符识别（OCR）提取手绘图中的文字内容，并结合表格线框检测技术还原行列结构，适用于线条清晰、格线完整的手绘草图。
1、将手绘草图拍照或扫描为高清PNG/JPG格式，确保光照均匀、无阴影遮挡。
2、上传图像至支持文档版面分析的OCR服务（如PaddleOCR、TableMaster或阿里云OCR表格识别接口）。
3、调用返回的结构化JSON结果，提取单元格坐标、文本内容及行列归属关系。
4、将解析后的二维单元格数据映射到标准课程表模板（如周一至周五×上午/下午节次），对齐时间轴与教室/教师字段。
5、导出为Excel或Markdown表格，保留原始语义（例如“高数｜张老师｜302”自动拆分为“课程”“教师”“教室”三列）。
二、借助多模态大模型进行端到端推理
该方法利用具备视觉-语言联合建模能力的大模型（如Qwen-VL、Kosmos-2）直接理解草图语义，不依赖显式线框检测，适合潦草、无格线或自由排版的手绘稿。
1、在支持图像输入的千问Web界面或API中，同时上传手绘图片与提示词：“请将这张手绘课程表转换为标准表格，列包括：节次、星期、课程名称、授课教师、上课地点。”
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2、模型输出结构化文本，通常为带制表符或竖线分隔的表格字符串。
3、复制输出内容，在Excel中使用“选择性粘贴→文本导入向导”按分隔符生成列。
4、手动校验跨行合并单元格（如“物理实验”占两节）、重复标题行等易错项，并启用条件格式标记未填项。
三、人工标注引导下的轻量微调方案
当手绘风格高度统一（如固定模板、相同笔迹、稳定字体），可通过少量样本训练专用识别模块，提升对本校课表格式的泛化精度。
1、收集10–15张已知标准课程表对应的手绘图及正确Excel答案，构成监督训练集。
2、使用LabelImg或CVAT标注每张图中课程块的边界框及属性标签（如“星期三第2节｜化学｜李老师｜B405”）。
3、基于YOLOv8-seg或Mask2Former训练实体识别模型，输出带语义类别的像素级分割图。
4、后处理阶段将分割区域按空间位置聚类为行与列，再注入预定义字段Schema完成结构化映射。
5、部署为本地脚本或校园内网API，支持教师批量上传手绘稿并即时下载标准表。
