Image Text Finder
Как интегрировать Image Text Finder с системами управления документами

Как интегрировать Image Text Finder с системами управления документами

Автоматизация классификации и маркировки сканированных изображений повышает ценность и полезность любой системы управления документами (DMS).С помощью Aspose.OCR Image Text Finder для .NET вы можете добавить мгновенную интеллект в свои цифровые архивы и рабочие потоки.

Реальные мировые проблемы

Ручное обозначение и классификация документов сумасшедшие, ошибочные и не скалируются с растущими цифровыми архивами. бизнес-работные потоки и соответствие требуют точного, автоматизированного поиска и маршрутизации.

Решение обзор

Используйте OCR для извлечения ключевых терминов и контента из файлов изображения, затем нажмите теги или запускайте действия в DMS через API/webhooks — полностью автоматизируя рабочие потоки и поиск.

Предупреждения

  • Visual Studio 2019 или позднее
  • .NET 6.0 или более поздний (или .Net Framework 4.6.2+)
  • ASPOSE.OCR для .NET от NuGet
  • API Access или Webhook Endpoint для вашего DMS
  • Таг список или поисковые термины для самоклассификации
PM> Install-Package Aspose.OCR

Step-by-Step реализация

Шаг 1: Подготовите свой DMS и Tag List

  • Идентифицируйте API DMS или webhook, которые вы будете использовать для маркировки/классификации
  • Подготовка списка тегов/терм для обнаружения
List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";

Шаг 2: Процесс бач изображений для тегов 

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

Шаг 3: Экстрактировать контент и назначить теги 

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);
    }
}

Шаг 4: Регистрация и аудиторская деятельность 

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

Шаг 5: Полный пример 

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");
        }
    }
}

Используйте случаи и приложения

Автоматическое обозначение и классификация

Снизить рабочую нагрузку — автоматически заметка счетов, контрактов, HR-доков или конфиденциальных файлов.

Рабочий поток маршрутизации

Триггер процессы низкого потока (пересмотр, одобрение, архивирование) на основе обнаруженного контента / тегов.

Соответствие и поисковость

Обеспечить точную маркировку для юридических аудитов, электронного раскрытия и автоматизации бизнес-процессов.

Общие вызовы и решения

Проблема 1: Ограничения или ошибки DMS API

Решение: Управляйте ошибками HTTP, отступлениями и лог-неудачными пошлями для последующего обзора.

Проблема 2: Заполнение списка знаков

**Решение: ** Рецензия/актуализация тегов регулярно, основываясь на развивающихся потребностях бизнеса.

Задача 3: Архивы высокого объема

Решение: Процесс сбора, график и параллелизировать, где это возможно.

Рассмотрим производительность

  • Скорость сетей/API может заполнить большие батареи — монитор и ретри
  • Безопасные API-кредитации и логин чувствительных данных

Лучшие практики

  • Рецензия на логику регулярно с бизнесом / ИТ
  • Зарегистрировать все действия для аудита
  • Защитите все конечные точки и аккредитации API
  • Тест интеграции DMS на небольшой архив сначала

Развитые сценарии

Сценарий 1: Динамическое обозначение с персонализированной бизнес логикой

Триггер рабочих потоков или назначение категорий на основе комплексного анализа контента.

Сценарий 2: Интегрировать с DMS UI для пользовательского обзора

Нажмите автоматические теги в качестве предложений; разрешите человеческий обзор / одобрение в DMS.

Заключение

С помощью Aspose.OCR Image Text Finder вы можете автоматизировать классификацию, маркировку и вызовы рабочего потока в вашем DMS — повышать производительность и готовность аудита для любого цифрового архива.

Для более глубоких вариантов интеграции DMS, посетите ASPOSE.OCR для .NET API .

 Русский