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Come integrare Image Text Finder con i sistemi di gestione dei documenti

Come integrare Image Text Finder con i sistemi di gestione dei documenti

La classificazione automatica e la taggazione delle immagini scansionate aumentano il valore e l’usabilità di qualsiasi sistema di gestione dei documenti (DMS).Con Aspose.OCR Image Text Finder per .NET, è possibile aggiungere intelligenza immediata ai tuoi archivi digitali e flussi di lavoro.

Il problema del mondo reale

L’etichettatura manuale e la classificazione dei documenti sono tedi, sbagliati e non si scalano con archivi digitali in crescita. flussi di lavoro aziendali e conformità richiedono ricerca e routing accurati, automatizzati.

Soluzione Overview

Utilizzare OCR per estrarre termini chiave e contenuti dai file di immagine, quindi premere le etichette o eseguire azioni nel DMS tramite API/webhooks – automatizzando completamente i flussi di lavoro e la ricerca.

Prerequisiti

  • Visual Studio 2019 o successivo
  • .NET 6.0 o successivo (o .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR per .NET da NuGet
  • Access API o Webhook Endpoint per il tuo DMS
  • Tag lista o termini di ricerca per auto-classificazione
PM> Install-Package Aspose.OCR

Implementazione passo dopo passo

Passo 1: Preparare il DMS e la lista tag

  • Identificare l’API o webhook DMS che utilizzerai per il tag / classificazione
  • Preparare un elenco di tag/termi per la rilevazione
List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";

Passo 2: Immagini del processo di batch per tag 

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

Passo 3: Extract Content e Assign Tags 

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);
    }
}

Passo 4: Registrazione e audit 

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

Passo 5: Un esempio completo 

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");
        }
    }
}

Utilizzare casi e applicazioni

Etichettatura automatica e classificazione

Ridurre il carico di lavoro manuale – segnalare automaticamente le bollette, i contratti, gli docchi di risorse umane o i file confidenziali.

Routing del flusso di lavoro

Trigger processi downstream (review, approvazione, archiviazione) basati su contenuti/tag.

Compatibilità e Searchability

Assicurare un’etichettatura accurata per audit legali, e-discovery e automazione dei processi aziendali.

Sfide e soluzioni comuni

Sfida 1: Limitazioni o errori di DMS API

Soluzione: Gestire gli errori HTTP, il ritiro e i pulsanti di log falliti per la revisione successiva.

Titolo originale: Challenge 2: Tag List Completeness

Soluzione: Revisione/aggiornamento tag regolarmente sulla base delle esigenze aziendali in evoluzione.

Titolo originale: Challenge 3: High-Volume Archives

Soluzione: Processi di batch, calendario e parallelizzazione se possibile.

Considerazioni di prestazioni

  • La velocità di rete/API può bloccare grandi batch – monitor e retri
  • Credenziali API sicuri e dati sensibili di registrazione

Migliori pratiche

  • Revisione tag logica regolarmente con business/IT
  • Inserisci tutte le azioni per l’audit
  • Proteggere tutti i punti finali e le credenziali API
  • Test di integrazione DMS su un piccolo archivio prima

Scenari avanzati

Scenario 1: Etichettatura dinamica con logica aziendale personalizzata

Trigger flussi di lavoro o assegnare categorie basate su analisi complessa del contenuto.

Scenario 2: Integrare con DMS UI per la recensione dell’utente

Premere le etichette auto come suggerimenti; consentire la revisione/approvazione umana in DMS.

conclusione

Con Aspose.OCR Image Text Finder, puoi automatizzare la classificazione, il tagging e i trigger del flusso di lavoro nel tuo DMS – aumentando la produttività e la disponibilità di audit per qualsiasi archivio digitale.

Per ulteriori opzioni di integrazione DMS, visita Aspose.OCR per .NET API Reference .

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