扫描票据Word下载.docx

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汉王科技股份有限公司针对上述企业面临的难题，依据其多年的票据OCR智能录入技术，凭借强大的研发实力，投入精英的研发团队，经过反复研究测试，终于开发出国内尖端的增值税发票OCR智能录入技术，此项技术的应用很好的解决了发票票面信息大批量快速提取。

目前此项技术被广发应用于企事业单位。

二、汉王提供的解决方案与特色

　　汉王企业票据通税票录入管理系统从纸张发票扫描开始自发票的电子化建档管理形成整体的企业财务部门发票管理系统。

　　企业税票电子档案解决方案：

　　1.专业的发票图像扫描处理技术

　　汉王企业票据通扫描客户端是在汉王科技股份有限公司对数万张随机收集的发票样本进行扫描分析处理的基础上，针对大量票据扫描图像特征进行研究，开发出专门针对发票扫描图像修改处理的扫描处理软件。

使得客户能够方便快捷的扫入大量发票。

轻松地将发票扫描图像修改为漂亮、整洁、清晰的扫描图像，使得图像美观整齐。

　　·

批量扫描

　　汉王税控高速扫描仪是汉王针对发票纸张轻薄，极易破损等特点，专门研发的税票专业扫描仪。

一次能够扫入多张税票，同时获得高质量的扫描图片。

批量处理

　　汉王企业票据通扫描客户端支持多缩略图显示功能，直观、便捷的全面浏览扫描图像。

扫描参数快速设置

　　在扫描客户端操作界面上专门设置扫描参数面板选项，将发票扫描相关使用参数直观的罗列在参数面板上，直接在面板上设置扫描参数，无需再对扫描仪进行设置，扫描客户端的扫描参数记忆存储功能使得用户一次设置扫描参数，不必在每次启动扫描时重复设置扫描仪参数。

　　2.尖端的票据自动版面分析技术

　　汉王票据OCR处理技术具有国内领先的识别准确率，主要是源自汉王丰富独特的汉王票据版面分析技术，汉王拥有国内优秀的图像处理算法研发专业人员，拥有先进的票面图像处理算法，基于这些专业的图像处理算法和模式匹配算法，汉王票据OCR识别处理技术处于国内甚至国际上的领先地位。

专业的票面底色滤除技术

发票样本

　　经过汉王票据底色滤除技术处理以及边线强化处理等一系列图像处理技术后的发票，字符笔划与常规处理技术得到的票面相比更加清晰突出，票据的边线更加完整，下图是经过汉王图像处理技术获得的票面图像以及常规处理后的票面图像，可以清楚地看到两者的区别。

应用汉王专门的发票图像处理算法后的样本

应用其它图像处理算法后的样本

精确地票据图像角度矫正

发票扫描因采用人工放置纸张发票进行扫描，扫描后获得的发票图像或多或少存在一定的倾斜角度。

发票图像的倾斜角度会对OCR识别造成影响，从而降低识别准确率。

扫描的票据图像角度倾斜矫正工作非常重要，汉王扫描图像矫正技术能够自动矫正常见的扫描图像小角度倾斜，无需人工矫正，矫正准确率得到很好的保证。

发票扫描样本

应用汉王自动倾斜矫正技术的图像

模板匹配自动分类

　　汉王票据单证表格处理技术，包含国内尖端的票据表格核心处理技术以及票据表格种类定义工具。

票据表格单证自定义工具提供便捷直观的操作界面，允许快速专业的定义票据表格单证类型，识别核心根据用户自定义的票据表格单证类别自动区分待录入的票据、表格单证的类别，根据客户的定义内容自动定位票据待识别的内容。

不需人工参与可以快速大批量多种类的录入大量单据表格单证信息。

下图为票据模板定义工具：

票据单证表格模板定义工具

下图为定义上述娱乐业发票模板时对其进行要识别的各项内容进行定义：

票据单证表格模板识别内容定义工具

　　通过模板定义工具将待识别录入的票据表格单证进行分类定义，汉王企业票据自动录入系统将根据用户定义的信息自动分类要录入的票据表格单证，然后对分类后的扫描图像进行分类识别，汉王企业票据自动录入系统能够一次录入大批量的票据表格单证，这是人工录入无法比拟的。

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版面分析自动定位批量识别自动提取

　　　以模板定义工具定义的模板库为依据，系统自动筛选扫描图像的种类，自动进行版面分析，版面识别项，进行批量操作。

电子档案自动存储

　　　汉王企业票据录入处理系统包含数据库存储检索系统。

经过汉王OCR识别处理后的票据表格单证信息提交到数据库进行存储，用户只需点击提交即可，无需过多参与存储操作，汉王企业票据表格单据处理系统提供简便易行的存储机制，与汉王OCR识别系统紧密配合，尽可能的简化用户操作，为用户提供最便捷直观的操作。

快速检索一步到位

　　　汉王企业票据表格单证录入管理系统包含专业的检索系统，支持用户对存储的数据进行快速检索修改等操作。

　　上图所示为数据库检索系统检索以及编辑界面，丰富的检索编辑界面使得用户能够便捷的对数据库存储数据检索，编辑，存档，再利用。

三、总结

1、作用：

1）、有利加强公司对票据的管理2）、提高工作效率3）、降低生产成本4）、提高企业竞争力。

2、难点：

实现票据分类主要难点在于模板匹配中的各种算法。

模板匹配的工作原理：

检测某些区域特征而定义的图像块,模板匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、差平方和、差绝对值和等,计算当前图像和模板的相似程度,其计算方法是在图像中选择足够大的搜索区域（以保证待匹配内容在该区域内）,将模板在搜索区域中移动,计算所覆盖的区域与模板的相似性,如果相似度大于某一阈值,表明此区域与模板匹配。