ورود اطلاعات برای ادعاهای بازپرداخت مالیات بر ارزش افزوده

برنامه‌های تشخیص کاراکتر نوری به کسب‌وکارها کمک می‌کند اطلاعات مورد نیاز برای ادعای بازپرداخت مالیات بر ارزش افزوده در هزینه‌های سفر کاری کارمندان را جمع‌آوری کنند. یک حسابدار می تواند از OCR برای پردازش سریع انبوهی از رسیدهای مالیات بر ارزش افزوده استفاده کند، حتی اگر به زبانی خارجی نوشته شده باشد، چاپ شده باشد یا آسیب دیده باشد. یک OCR که در خواندن رسیدها تخصص دارد، بازپس گیری مالیات بر ارزش افزوده را به روشی کمتر خسته کننده و سریع تر تبدیل می کند.

اتوماسیون هتلداری با فناوری تشخیص کراکتر نوری OCR

افزودن ویژگی‌های OCR به سیستم‌های مدیریت املاک (PMS) به هتل‌داران این امکان را می‌دهد تا چک‌این را برای مهمانان خود ساده‌تر کنند. به جای اضافه کردن اطلاعات شناسایی افراد در PMS به صورت دستی، یک مسئول پذیرش اکنون می تواند با استفاده از دوربین تبلت خود داده ها را از اسناد شناسایی بگیرد. استفاده از OCR سرعت ورود را افزایش می‌دهد، خطاهای اشتباه تایپی را کاهش می‌دهد، و پذیرش مهمان‌ها را با سوابق خود برای شناسایی مشتریان یا مهمانان در لیست سیاه آسان‌تر می‌کند.

مدیریت حمل و نقل در زنجیره تامین

 شرکت‌های حمل‌ونقل، سیستم‌های شناسایی خودکار کد کانتینر را پیاده‌سازی می‌کنند که از OCR برای کمک به کارگران برای اسکن و شناسایی کدهای کانتینر استفاده می‌کنند. OCR به مدیران تدارکات اجازه می دهد تا کدهای کانتینر را حتی در شرایط کاری چالش برانگیز به طور دقیق استخراج کنند و داده ها را با دقت و بدون زحمت در سیستم های ERP و WMS وارد و و ردیابی بار در زمان واقعی را ممکن می سازد. 

فناوری تشخیص کاراکتر نوری چه می کند؟

برای فعال کردن ویژگی های تبدیل تصاویر به متن در برنامه خود، باید یک موتور OCR را در آن ادغام کنید. موتور مسئول چندین فرآیند فرعی خودکار خواهد بود که به طور کلی جایگزین فرآیند تشخیص کاراکتر نوری می شوند:

پیش پردازش تصویر ممکن است شامل طیف وسیعی از دستکاری‌های مورد نیاز برای افزایش شانس استخراج موفق اطلاعات باشد، مانند چرخش، تراز کردن، تمیز کردن مصنوعات، حذف سایه‌ها، و تبدیل عکس یا اسکن به یک تصویر باینری.

محلی‌سازی متن شامل شناسایی نواحی متن، بلوک‌ها و خطوطی است که در معرض پردازش بیشتر قرار دارند، که به ویژه هنگام برخورد با متن‌هایی که در ستون‌ها یا متن‌های صحنه قرار گرفته‌اند، مهم است.

هدف تقسیم‌بندی کاراکتر جداسازی کاراکترهای مختلف است که توسط مصنوعات تصویر به هم مرتبط شده‌اند یا برعکس، قسمت‌هایی از یک کاراکتر شکسته شده را به هم وصل می‌کنند.

تشخیص کاراکتر از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های OCR، مانند تطبیق ماتریس یا استخراج ویژگی، استفاده می‌کند که برای تطبیق بخش‌هایی از تصویر با کاراکترها، کلمات یا عبارات شناخته و تعریف شده است.

پس پردازش شامل تصحیح اشتباهات و بهبود دقت خروجی با استفاده از فرهنگ لغت، تجزیه یا ابزارهای دیگر برای نهایی کردن خروجی خط لوله OCR است.

طیف گسترده ای از موتورهای تشخیص کاراکتر نوری اختصاصی و منبع باز وجود دارد که می توانند در نرم افزار گنجانده شوند و برای حل وظایف خاص بهینه سازی شوند. بسته به نوع ورودی و نیازهای استخراج اطلاعات، یک موتور OCR شخص ثالث ممکن است نیاز به سفارشی سازی داشته باشد.