- •Введение
- •Глава 2 будет включать в себя структуру документооборота, описанного на частном примере, и процесс совершенствования.
- •Глава 1. Теоретические основы и постановка задачи
- •1.1 Определение документооборота
- •1.2 Объект автоматизации и структура документооборота
- •1.3 Актуальность автоматизации
- •Глава 2. Автоматизация бизнес-процесса обработки документации
- •2.1. Постановка задачи
- •2.2 Виды обрабатываемых документов
- •2.3 Сравнительный анализ программ для распознавания текста
- •Данные, полученные при обработке документов программой
- •Данные, полученные при обработке документов программой
- •Данные, полученные при обработке документов программой ocr CuneiForm
- •2.4. Разработка автоматизированной модели
- •2.5. Расчет экономической эффективности проекта
- •Глава 3 Применение разработанной системы
- •3.1 Описание модулей системы
- •3.2. Описание классов и методов
- •3.3 Оценка качества разработанной системы
- •3.4 Инструкция и рекомендации по работе с системой
- •Заключение
- •Список используемой литературы
- •Приложение
- •Исполняемый код программы
Данные, полученные при обработке документов программой
FREE ONLINE OCR SERVICE
Рисунок 9. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов (обработано FREE ONLINE OCR SERVICE)
Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что данный сервис имеет высокий уровень распознавания текста. В среднем, количество распознанных слов составляет 67,5 %. Данный сервис является хорошим способом быстро распознать графический файл и перевести его в текстовый формат, но для оптимизации реального бизнес-процесса данный продукт не подходит из-за узкого спектра функциональных возможностей.
Плюсы: простота в использовании, быстрый доступ с любого устройства с выходом в интернет, множество языков для распознавания.
Минусы: в отличие от загруженных программ для оптического распознавания текста, данный продукт не имеет таких широких функциональных возможностей.
CuneiForm – это программа, используемая для распознавания текста документов и дальнейшего перевода в редактируемый вид. Данный продукт бесплатный и доступный любому пользователю. В результате работы программы можно получить файл в нужном формате с отредактированным текстом.
Форматы выходных файлов в CuneiForm представлены на рисунке 10.
Рисунок 10. Поддерживаемые форматы в CuneiForm
Исходя из увиденного выше, делаем вывод, что данное ПО не поддерживает одни из основных форматов файлов, как Microsoft Word (расширение .doc) и Acrobat Reader DC (расширение .pdf). Следовательно, данный продукт будет проигрывать по широте использования тому же ABBYY FineReader 12. Но в этой дипломной работе как раз необходим текст исполнительного листа в формате .txt, поэтому сравним качество обработанного документа и вероятность некорректного перевода текста (Таблица 3, Рисунок 11).
Таблица 3
Данные, полученные при обработке документов программой ocr CuneiForm
Рисунок 11. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов (обработано OCR CuneiForm)
Как можем видеть, OCR CuneiForm является низкокачественным программным продуктов для распознавания оптического текста. Основную часть слов переводит в непонятный набор символов или вообще не распознает. В среднем, количество распознанных слов составляет 12,8 %. Это очень низкое качество.
Плюсы: данная программа бесплатная, русифицированная, имеется доступ к исходным кодам программы (используя их, можно запускать программу для анализа графического документа с помощью написанного кода на С#). Минусы: низкое качество распознавания.
Ниже представлена диаграмма, сравнивающая количество обработанных слов различными программами (Рисунок 12).
Рисунок 12. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов для разных программ по распознаванию текста
Анализ проводился без корректировки активных полей для распознавания, т.е. программы переводили текст только в тех местах графического файла, где они его определили. Суть распознавания без корректировки в том, что мы не тратим время на выбор того или иного поля, соответственно, не затрачиваем время на обработку. В таком виде анализа возможны потери качества, но так как основная цель дипломной работы – оптимизировать бизнес-процесс, значит, будем полагаться на корректную обработку документа программой для оптического распознавания текста (Рисунок 13).
Рисунок 13. Качество обработки документов (количество обработанных слов, выраженное в процентах, %)
Исходя из результатов анализа, можно сделать вывод, что программа ABBYY FineReader является наилучшим продуктом для оптического распознавания графического файла. Данная программа имеет широкий спектр возможностей и множество плюсов. Сервис FREE ONLINE OCR SERVICE также неплох для быстрого распознавания текста на картинке, но не подходит для автоматизации бизнес-процесса из-за минимального функционала. Программное обеспечение OCR CuneiForm оказалось низкокачественным продуктом и не будет использовано в качестве программы, используемой в данной дипломной работе. 32
Также были проанализированы программы для распознавания текстов, такие как TopOCRDemo и Capture Text, но ни одна из них в нашем случае не показала достойных результатов в качественном переводе текста из графического формата в текстовый.
В данной дипломной работе будет использована программа ABBYY FineReader 12.