RPA开发人员面临的OCR挑战 视觉检测应用

  我们已经看到了如何将OCRR与RPA集成到不同的文档中,但在一些情况下,机器人应用视觉检测需要很好地处理这些挑战。让我们现在讨论一下!

  错误或不一致的数据:

  数据在文档理解中起着至关重要的作用。在大多数情况下,在文本扫描过程中有可能丢失文档格式的情况下,使用照相机扫描文档(即粗体、斜体和下划线并不总是被识别)。有时,OCR可能会以错误的方式提取文本,导致拼写错误,不规则的段落中断,从而降低机器人的整体性能。因此,处理所有丢失的值并以更高的精度捕获数据对于实现OCR的高精度至关重要。

  文件中不正确的页面定位:

  页面定向和偏斜也是导致OCR错误文本纠正的常见问题之一。在数据收集阶段,当文档被错误地扫描时,通常会发生这种情况。为了克服这个问题,我们须向机器人声明一些功能,比如自动安装页面,自动过滤,这样它们就可以提高扫描文档的质量,并接收正确的输出数据。

  融合问题:

  并非所有的RPA工具在远程桌面环境中都表现良好–它们会导致崩溃和自动化中的关键问题。更重要的是,RPA开发人员需要知道哪种OCR快盈lV入口500万较适合于特定情况。此外,要使用特定的自动化工具,RPA开发人员只需要选择由微软(Microsoft)、谷歌(Google)创建的有限OCR技术。因此,集成我们的自定义算法和模型有时是很有挑战性的。

  所有文本都是加扰文本:

  对于现实生活中的用例,一般OCR捕获的文本都是加扰的,没有机器人可以用来执行重要操作的有意义的信息。RPA开发人员需要强大的ML支持才能构建有用的应用程序。