RPA开发人员面临的OCR挑战 视觉检测应用

　　我们已经看到了如何将OCRR与RPA集成到不同的文档中，但在一些情况下，机器人应用视觉检测需要很好地处理这些挑战。让我们现在讨论一下！

　　错误或不一致的数据：

　　数据在文档理解中起着至关重要的作用。在大多数情况下，在文本扫描过程中有可能丢失文档格式的情况下，使用照相机扫描文档(即粗体、斜体和下划线并不总是被识别)。有时，OCR可能会以错误的方式提取文本，导致拼写错误，不规则的段落中断，从而降低机器人的整体性能。因此，处理所有丢失的值并以更高的精度捕获数据对于实现OCR的高精度至关重要。

　　文件中不正确的页面定位：

　　页面定向和偏斜也是导致OCR错误文本纠正的常见问题之一。在数据收集阶段，当文档被错误地扫描时，通常会发生这种情况。为了克服这个问题，我们须向机器人声明一些功能，比如自动安装页面，自动过滤，这样它们就可以提高扫描文档的质量，并接收正确的输出数据。

　　融合问题：

　　并非所有的RPA工具在远程桌面环境中都表现良好–它们会导致崩溃和自动化中的关键问题。更重要的是，RPA开发人员需要知道哪种OCR解决方案较适合于特定情况。此外，要使用特定的自动化工具，RPA开发人员只需要选择由微软(Microsoft)、谷歌(Google)创建的有限OCR技术。因此，集成我们的自定义算法和模型有时是很有挑战性的。

　　所有文本都是加扰文本：

　　对于现实生活中的用例，一般OCR捕获的文本都是加扰的，没有机器人可以用来执行重要操作的有意义的信息。RPA开发人员需要强大的ML支持才能构建有用的应用程序。