Bild Text Finder
Wie man Image Text Finder mit Dokumentenmanagementsystemen integriert

Wie man Image Text Finder mit Dokumentenmanagementsystemen integriert

Die Automatisierung der Klassifizierung und Kennzeichnung gescannter Bilder erhöht den Wert und die Benutzerfreundlichkeit jedes Dokumentenmanagementsystems (DMS). Mit Aspose.OCR Image Text Finder für .NET können Sie Instant Intelligence in Ihre digitalen Archivs und Workflows hinzufügen.

Real-Weltproblem

Manual-Dokument-Tagung und Klassifizierung sind langweilig, fehlerfreundlich und nicht mit wachsenden digitalen Archiven skalieren. Business Workflows und Compliance erfordert genaue, automatisierte Suche und Routing.

Überblick der Lösung

Verwenden Sie OCR, um Schlüsselbegriffe und Inhalte aus Bilddateien zu extrahieren, drücken Sie dann Tags oder starten Sie Aktionen in Ihrem DMS über API/webhooks – vollständig automatisieren Sie Downstream-Workflows und Suche.

Voraussetzung

  • Visual Studio 2019 oder später
  • .NET 6.0 oder höher (oder .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR für .NET von NuGet
  • API-Zugang oder Webhook Endpoint für Ihre DMS
  • Tag-Liste oder Suchbegriffe für Auto-Klassifizierung
PM> Install-Package Aspose.OCR

Schritt für Schritt Implementierung

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre DMS und Tag-Liste vor

  • Identifizieren Sie die DMS API oder Webhook, die Sie für die Kennzeichnung/Klassifizierung verwenden
  • Bereiten Sie eine Liste der Tags / Begriffe für die Erkennung vor
List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";

Schritt 2: Batch-Prozess Bilder für Tags 

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

Schritt 3: Inhalte zu extrahieren und Tags zu zählen 

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);
    }
}

Schritt 4: Log- und Audit-Aktionen 

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

Schritt 5: Vollständiges Beispiel 

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");
        }
    }
}

Verwendung von Fällen und Anwendungen

Automatische Tagung und Klassifizierung

Reduzieren Sie die manuelle Arbeitsbelastung – zählen Sie Rechnungen, Verträge, HR-Doken oder vertrauliche Dateien automatisch.

Workflow Routing

Trigger Downstream-Prozesse (Review, Genehmigung, Archivierung) basierend auf festgestellten Inhalten/Tags.

Übereinstimmung und Suchbarkeit

Sicherstellen Sie die genaue Kennzeichnung für juristische Audits, e-Discovery und Business-Prozess-Automatisierung.

Gemeinsame Herausforderungen und Lösungen

Herausforderung 1: DMS API-Beschränkungen oder Fehler

Lösung: Handeln Sie mit HTTP-Fehlern, Retry- und Log-Unfalldrücken für eine spätere Überprüfung.

Herausforderung 2: Tag Liste Komplettheit

Lösung: Überprüfung/Update-Tags regelmäßig basierend auf den sich entwickelnden Bedürfnissen des Unternehmens.

Herausforderung 3: High-Volume Archive

Lösung: Batch-Prozess, Zeitplan und parallel, wo möglich.

Performance Beachtung

  • Netzwerk/API-Schnelligkeit kann große Bottles – Monitor und Retry
  • Secure API-Kreditials und log sensible Daten

Beste Praktiken

  • Überprüfung Tag Logik regelmäßig mit Business/IT
  • Anmeldung aller Aktionen für die Audit
  • Sicherung aller API-Endpunkte und Bestätigungen
  • Test DMS-Integration auf einem kleinen Archiv zuerst

Fortgeschrittene Szenarien

Szenario 1: Dynamische Kennzeichnung mit Custom Business Logic

Trigger Workflows oder Kategorien auf der Grundlage einer komplexen Content-Analyse.

Scenario 2: Integration mit DMS UI für User Review

Drücken Sie Auto-Tags als Vorschläge; ermöglichen menschliche Überprüfung / Genehmigung in DMS.

Schlussfolgerungen

Mit Aspose.OCR Image Text Finder können Sie die Klassifizierung, Kennzeichnung und Workflow-Storger in Ihrem DMS automatisieren – die Produktivität und die Auditbereitschaft für jeden digitalen Archiv erhöhen.

Für tiefere DMS-Integrationsoptionen, besuchen Sie Aspose.OCR für .NET API Referenz .

 Deutsch