Bagaimana untuk mengintegrasikan imej teks pencari dengan sistem pengurusan dokumen

Automatik klasifikasi dan tagging imej yang disemak meningkatkan nilai dan kebolehgunaan mana-mana Sistem Pengurusan Dokumen (DMS).Dengan Aspose.OCR Image Text Finder untuk .NET, anda boleh menambah kecerdasan serta-merta kepada arkib digital dan aliran kerja anda.

Masalah dunia sebenar

Menandakan dokumen manual dan klasifikasi adalah cemburu, kesilapan, dan tidak berskala dengan arkib digital yang semakin meningkat. aliran kerja perniagaan dan pematuhan memerlukan carian dan laluan yang tepat, automatik.

Gambaran keseluruhan penyelesaian

Gunakan OCR untuk mengekstrak istilah kunci dan kandungan daripada fail imej, kemudian tekan tag atau melancarkan tindakan dalam DMS anda melalui API/webhooks – sepenuhnya mengautomatikkan aliran kerja dan carian.

Prerequisites

• Visual Studio 2019 atau seterusnya
• .NET 6.0 atau lebih baru (atau .Net Framework 4.6.2+)
• Aspose.OCR untuk .NET daripada NuGet
• Akses API atau titik akhir webhook untuk DMS anda
• Tag senarai atau istilah carian untuk auto-klasifikasi

PM> Install-Package Aspose.OCR

Pelaksanaan langkah demi langkah

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);
    }
    // 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);
    }
}

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

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");
        }
    }
}

Penggunaan Kasus dan Permohonan

Tag dan klasifikasi automatik

Mengurangkan beban kerja manual – tag invois, kontrak, dokumen HR, atau fail rahsia secara automatik.

Routing aliran kerja

Trigger proses downstream (pemeriksaan, kelulusan, arkib) berdasarkan kandungan / tag yang dikesan.

Kesesuaian dan keupayaan pencarian

Memastikan penandaan yang tepat untuk audit undang-undang, e-discovery, dan automatik proses perniagaan.

Tantangan dan Penyelesaian Bersama

Tantangan 1: Terhad atau Kesilapan API DMS

** Penyelesaian:** Menguruskan kesilapan HTTP, retry, dan log gagal push untuk ulasan kemudian.

Tantangan 2: Kesempurnaan Senarai Tag

** Penyelesaian:** Ulasan/update tag secara berkala berdasarkan keperluan perniagaan yang sedang berkembang.

Tantangan 3: Arkib Volume Tinggi

** Penyelesaian:** Proses batch, jadual, dan paralel di mana mungkin.

Pertimbangan prestasi

• Kelajuan rangkaian/API boleh membungkus batch besar—monitor dan retry
• Pengesahan API yang selamat dan log data sensitif

amalan terbaik

• Ulasan tag logik secara berkala dengan perniagaan / IT
• Mencatat semua tindakan untuk audit
• Menjaga semua titik akhir API dan pengesahan
• Ujian integrasi DMS pada arkib kecil terlebih dahulu

Senario lanjutan

Senario 1: Taging dinamik dengan logik perniagaan yang disesuaikan

Trigger aliran kerja atau kategori yang ditugaskan berdasarkan analisis kandungan yang kompleks.

Senario 2: Mengintegrasikan dengan DMS UI untuk Ulasan Pengguna

Tekan tag auto sebagai cadangan; membolehkan penilaian / kelulusan manusia dalam DMS.

Conclusion

Dengan Aspose.OCR Image Text Finder, anda boleh mengautomatikkan klasifikasi, tagging, dan aliran kerja trigger dalam DMS anda – meningkatkan produktiviti dan kesediaan audit untuk mana-mana arkib digital.

Untuk pilihan integrasi DMS yang lebih mendalam, lawati Aspose.OCR untuk .NET API Rujukan .