Billeder af tekst Finder
Hvordan til at integrere Image Text Finder med dokumentstyringssystemer

Hvordan til at integrere Image Text Finder med dokumentstyringssystemer

Automatisering af klassificering og tagging af scannede billeder øger værdien og brugbarheden af ethvert dokumentstyringssystem (DMS).Med Aspose.OCR Image Text Finder for .NET kan du tilføje øjeblikkelig intelligens til dine digitale arkiver og arbejdsprocesser.

Det virkelige problem

Manual dokument tagging og klassificering er kedelige, fejlfrie, og skal ikke med voksende digitale arkiver. Bedrifts arbejdsprocesser og overensstemmelse kræver nøjagtig, automatiseret søgning og routing.

Oversigt over løsning

Brug OCR til at udveksle nøglebetegnelser og indhold fra billedfiler, og derefter trykke tags eller udløse handlinger i din DMS via API/webhooks – fuldstændig automatisere downstream arbejdsprocesser og søgning.

Forudsætninger

  • Visual Studio 2019 eller senere
  • .NET 6.0 eller nyere (eller .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR til .NET fra NuGet
  • API-tilgang eller webhook endpoint til din DMS
  • Tag liste eller søgebetingelser for autoklassifikation
PM> Install-Package Aspose.OCR

Step-by-Step gennemførelse

Trin 1: Forbered din DMS og tagliste

  • Identificer DMS API eller webhook, du vil bruge til tagging/klassificering
  • Forbered en liste over tag/termer til opdagelse
List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";

Trin 2: Batch processer billeder for tagger 

string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png");
RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();

Trin 3: Udveksle indhold og tildele tag 

foreach (string file in files)
{
    List<string> detectedTags = new List<string>();
    foreach (string tag in tags)
    {
        if (ocr.ImageHasText(file, tag, settings))
            detectedTags.Add(tag);
    }
    // Push tags to DMS API/webhook
    if (detectedTags.Count > 0)
    {
        // Example webhook POST (simplified)
        var postData = $"file={Uri.EscapeDataString(file)}&tags={string.Join(",", detectedTags)}";
        using (var client = new System.Net.WebClient())
            client.UploadString(dmsWebhook, postData);
    }
}

Trin 4: Log og revisionsaktiviteter 

File.AppendAllText("dms_tagging_log.csv", $"{file},{string.Join(";", detectedTags)}\n");

Trin 5: Et fuldstændigt eksempel 

using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
        string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";
        string[] files = Directory.GetFiles("./archive", "*.png");
        RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
        settings.Language = Language.English;
        AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
        foreach (string file in files)
        {
            List<string> detectedTags = new List<string>();
            foreach (string tag in tags)
            {
                if (ocr.ImageHasText(file, tag, settings))
                    detectedTags.Add(tag);
            }
            if (detectedTags.Count > 0)
            {
                var postData = $"file={Uri.EscapeDataString(file)}&tags={string.Join(",", detectedTags)}";
                using (var client = new System.Net.WebClient())
                    client.UploadString(dmsWebhook, postData);
            }
            File.AppendAllText("dms_tagging_log.csv", $"{file},{string.Join(";", detectedTags)}\n");
        }
    }
}

Brug af tilfælde og applikationer

Automatisk tagging og klassificering

Reduktion af den manuelle arbejdsbelastning – tag fakturaer, kontrakter, HR-dokker eller fortrolige filer automatisk.

Arbejdsfløj Routing

Trigger downstream processer (review, godkendelse, arkivering) baseret på detekteret indhold/tagger.

Overensstemmelse og søgbarhed

Sikre nøjagtig tagging for juridiske revisioner, e-discovery og forretningsprocessautomation.

Fælles udfordringer og løsninger

Udfordring 1: DMS API-begrænsninger eller fejl

Løsning: Handle HTTP-fejl, tilbagetrækning og log manglende tryk for senere gennemgang.

Udfordring 2: Tag liste komplet

Løsning: Revision/update tags regelmæssigt baseret på udviklende forretningsbehov.

Udfordring 3: High-Volume Arkiver

Løsning: Batch-processen, tidsplanen og paralleliseringen, hvor det er muligt.

Performance overvejelser

  • Netværks/API hastighed kan flaske store pakker – monitor og retry
  • Sikker API-krediteringer og logfølsomme data

Bedste praksis

  • Oversigt tag logik regelmæssigt med business/IT
  • Registrer alle foranstaltninger til revision
  • Sikre alle API-endpunkter og akkrediteringer
  • Test DMS integration på et lille arkiv først

Avancerede scenarier

Scenario 1: Dynamisk tagging med Custom Business Logic

Trigger arbejdstrømme eller tildele kategorier baseret på kompleks indholdsanalys.

Scenariet 2: Integration med DMS UI for User Review

Tryk på auto-tag som forslag; muliggør menneskelig gennemgang/godkendelse i DMS.

Konklusion

Med Aspose.OCR Image Text Finder kan du automatisere klassificering, tagging og arbejdsprocessudløser i din DMS – øge produktivitet og revision klarhed for enhver digital arkiv.

For dybere DMS integration muligheder, besøg Aspose.OCR til .NET API Reference .

 Dansk