Знаходжувач тексту на зображенні
Як інтегрувати Image Text Finder з системами управління документами

Як інтегрувати Image Text Finder з системами управління документами

Автоматизація класифікації та етикетки сканованих зображень підвищує вартість і корисність будь-якої системи управління документами (DMS).З Aspose.OCR Image Text Finder для .NET, ви можете додати негайну інтелект до своїх цифрових архівів і робочих потоків.

Реальні проблеми світу

Ручне ознайомлення та класифікація документів сміливі, без помилок і не розширюються з зростаючими цифровими архівами. бізнес робочі потоки та відповідність вимагають точного, автоматизованого пошуку та маршрутування.

Огляд рішення

Використовуйте OCR для вилучення ключових термінів і контенту з файлів зображення, а потім натисніть теги або запускайте дії у вашій DMS через API/webhooks – повністю автоматизуйте потоки роботи і пошук.

Передумови

  • Visual Studio 2019 або вище
  • .NET 6.0 або вище (або .Net Framework 4.6.2+)
  • ASPOSE.OCR для .NET від NuGet
  • Доступ до API або Webhook Endpoint для вашого DMS
  • Тег список або терміни пошуку для автокласифікації
PM> Install-Package Aspose.OCR

Крок за кроком реалізація

Крок 1: Підготуйте свій DMS і Tag List

  • Визначте DMS API або webhook, який ви будете використовувати для ознайомлення / класифікації
  • Підготовка списку тегів / термінів для виявлення
List<string> tags = new List<string> { "Contract", "Invoice", "Confidential", "HR" };
string dmsWebhook = "https://your-dms.com/api/tag";

Крок 2: Процес обробки зображень для тегів 

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

Крок 3: Витяг контенту та виділення тегів 

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);
    }
}

Крок 4: Реєстрація та аудит 

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

Крок 5: Повний приклад 

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");
        }
    }
}

Використання випадків та додатків

Автоматичне ознайомлення та класифікація

Зменшити ручний робочий навантаження — автоматично вказати рахунки, контракти, доки персоналу або конфіденційні файли.

Роутінг робочого потоку

Триггер процес низького потоку (перегляд, затвердження, архівування) на основі виявленого контенту / тегів.

Відповідність та пошукова здатність

Забезпечити точне ознайомлення для юридичних аудитів, електронного виявлення та автоматизації бізнес-процесів.

Спільні виклики та рішення

Виклик 1: Ограничення або помилки DMS API

Рішення: Управління помилками HTTP, відхиленням та лог-недійними поштовхами для подальшого перегляду.

Проблема 2: Повний список знаків

**Рішення: ** Рецензія/актуальні теги регулярно засновані на розвиваних бізнес-необхідностях.

Створення Challenge 3: High-Volume Archives

Рішення: Процес обробки, графік і паралелізуйте, коли це можливо.

Виконання розглядів

  • Швидкість мережі / АПІ може бути заблокована великими пачками — моніторингом і ретри
  • Безопасні API-кредити та лог-чутливі дані

Найкращі практики

  • Реєстрація логіки регулярно з бізнесом / IT
  • Зареєструйте всі дії для аудиту
  • Забезпечити всі кінцеві пункти та акредитації API
  • Тест DMS інтеграції на невеликій архіві в першу чергу

Розширені сценарії

Сценарій 1: Динамічне ознайомлення з пристосованою бізнес-логікою

Триггер робочих потоків або присвоєння категорій на основі складного аналізу контенту.

Сценарій 2: Інтеграція з DMS UI для перегляду користувачів

Натисніть автоматичні теги як пропозиції; дозволяється людський огляд / затвердження в DMS.

Заключення

За допомогою Aspose.OCR Image Text Finder ви можете автоматично класифікувати, ознайомитися та запускати робочий потік у вашій DMS – підвищувати продуктивність та аудиторську готовність для будь-якого цифрового архіву.

Для більш глибоких варіантів інтеграції DMS, відвідайте Aspose.OCR для .NET API Референт .

 Українська