OCR 挑战
图像质量差
挑战
当图像模糊、分辨率低、曝光不足、倾斜或包含视觉噪声时，OCR 准确率会显著下降。
缓解措施
- 预处理技术：应用图像增强（例如，去倾斜、降噪、二值化、对比度调整）。
- 使用高分辨率扫描（至少 300 DPI）以获得更好的文本清晰度。
- 图像质量验证：在 OCR 之前实施检查，以拒绝或标记低质量输入。
- 现代 OCR 引擎：使用更强大的、能应对质量问题的先进 OCR 技术。
手写识别
挑战
手写文本变化很大，使得标准 OCR 引擎难以准确解释。
缓解措施
- 使用 ICR（智能字符识别）或基于 AI 的手写识别模型，这些模型经过相关数据训练。
- 通过表单模板（例如，框或线）鼓励结构化手写。
- 如果组织经常处理特定的书写风格，则训练自定义手写模型。
复杂的布局和格式
挑战
包含表格、列、图像、脚注或非标准布局的文档可能会使 OCR 混乱并破坏文本阅读顺序。
缓解措施
- 使用具有布局分析功能的 OCR 引擎。
- 对表单和结构化文档应用分区或基于模板的 OCR。
- 对于动态布局，利用将 OCR 与布局和语义分析相结合的文档 AI 模型。
多语言文档
挑战
当处理包含多种语言或非拉丁字符的文档时，OCR 准确率可能会降低。
缓解措施
- 使用支持语言自动检测的 OCR 引擎，或将其配置为识别特定语言。
- 如果需要，选择经过 CJK（中文、日语、韩语）或 RTL（从右到左）脚本（例如，阿拉伯语、波斯语、乌尔都语、库尔德语、希伯来语、普什图语）训练的模型。
- 如果事先已知，则根据语言区域分离和预处理各个部分。
低对比度或背景噪声
挑战
图案、彩色或嘈杂背景（例如，水印、印章或彩色纸张）上的文本可能会使 OCR 混乱。
缓解措施
- 预处理技术，例如自适应阈值处理、背景减除和对比度归一化。
- 转换为灰度或二值图像以隔离文本。
- 使用基于深度学习的 OCR，它通常比传统引擎更好地处理此类情况。
字体、草书或装饰性文本
挑战
不常见的字体、扭曲的字符或风格化的文本可能无法正确解释。
缓解措施
- 如果常用自定义字体，则训练或微调 OCR 模型。
- 使用字体归一化预处理（例如，去倾斜、平滑）。
- 使用具有字体适应性的 OCR 引擎，或与基于 AI 的文本识别模型集成。
表格和网格结构
挑战
OCR 可能会将表格内容提取为纯文本，从而丢失行/列结构。
缓解措施
- 使用支持表格识别的 OCR 平台。
- 应用后处理规则，以使用空间数据（边界框、单元格对齐）重建表格。
- 使用经过训练以理解表格结构的 ML 模型（如 PDF 到 HTML 转换器）。
旋转或倾斜的文本
挑战
如果文本旋转、倒置或倾斜，OCR 会失败或产生错误的结果。
缓解措施
- 在预处理中应用自动倾斜校正和方向检测。
- 使用包含自动旋转检测的 OCR 工具。
- 对于批量处理，在文档准备期间手动标记或旋转。
来自印章、图章和签名的噪声
挑战
印章和图章会干扰文本区域，导致识别错误。
缓解措施
- 使用对象检测来检测和屏蔽 OCR 之前的非文本元素。
- 预先训练模型以识别和忽略或隔离这些模式。
- 将 OCR 与图像分割工具结合使用。
不一致的输入格式
挑战
OCR 解决方案难以处理可变的文档格式、不一致的模板或未知的文档结构。
缓解措施
- 在 OCR 之前使用模板匹配或文档分类来选择正确的提取策略。
- 应用 AI 驱动的文档处理平台，以动态处理半结构化和非结构化格式。
- 在新文档类型上不断重新训练系统。