OCR 到电子表格转换的终极指南：工作流程、工具和准确性提示

您是否曾经需要将 PDF 或扫描文档中的数据提取到电子表格中？ OCR 确实可以节省时间。只需扫描文档并将图像转换为可编辑、可搜索的文本即可。无论是处理 PDF、照片还是扫描页面，OCR 都可以轻松提取数据。

本指南将引导您完成 OCR 到电子表格的过程 - 从扫描到提高准确性。我们将推荐 OCR 工具并提供提高准确性的提示以及可节省手动工作时间的实际 OCR 用例。

为什么使用 OCR 将数据重新组织到电子表格中？

OCR 彻底改变了游戏规则。它获取锁定在扫描论文、PDF 和照片中的数据，并将其转换为结构化数据。我们正在谈论即用型电子表格。这开辟了一个充满可能性的全新世界。

以下是您应考虑使用 OCR 将数据组织到电子表格中的一些原因：

1. 更简单的数据分析

一旦您的数据被提取并整齐地组织到电子表格中的行和列中，分析和使用就变得更加容易。您可以快速发现趋势、排序、筛选、使用公式以及创建数据透视表和图表。这种级别的数据操作在扫描文档或 PDF 中是不可能的。

2. 更好的数据质量

OCR 转换为电子表格可为您提供干净、结构化的数据。数据可以在 OCR 过程中进行验证和标准化。与非结构化扫描文档相比，这提高了整体数据质量和准确性。

3. 改进的可搜索性

扫描的文档和图像搜索起来很复杂——OCR 通过将图像转换为实际文本来解决这个问题。一旦进入电子表格，数据就变得完全可搜索。您可以立即找到您需要的内容。

4. 增强数据共享

包含提取数据的电子表格可以轻松地与其他人共享以进行协作。数据现在采用标准化的可重复使用格式，而不是被困在单独的文档图像中。

5、自动化能力

电子表格数据可以跨业务系统自动化和简化。凭借输出 CSV 文件的能力，OCR 提取的数据可以自动流入数据库和其他业务线应用程序。

6. 跳过手动处理

您的团队将不再需要手动转录扫描文档中的数据，也不再需要忍受繁琐且低效的 PDF 复制粘贴工作流程。通过消除单调的数据输入任务，您可以减少错误并节省清理和验证数据的时间。因此，您的员工可以全身心投入到更有成效、更充实的工作中。

7。 可扩展性

OCR 转换随着数据量的增长而扩展。无论您需要处理数百甚至数千个文档页面，OCR 自动化都能顺利处理。对于大量数据，手动数据输入的扩展速度不那么快。

OCR 到电子表格的工作流程

当您遵循这些关键步骤时，使用 OCR 将文档转换为电子表格非常简单。通过设置高效的工作流程，您可以节省数小时的手动数据输入时间，并快速访问 PDF 或扫描文件中锁定的信息。

让我们潜入。

1. 收集 OCR 文档

首先，收集包含需要提取的数据的文档图像、PDF 或扫描论文。 Nanonets 允许您轻松从多个来源导入文件，包括电子邮件、云存储、Dropbox、Google Drive、OneDrive 等。

您还可以设置自动监视文件夹或电子邮件以自动处理任何新文件或传入附件。还可以设置 API 调用以及与其他业务软件的集成，以实现无缝数据提取。

2. 定义数据字段

接下来，指定要提取的数据字段或列，例如发票编号、日期、客户名称、应付金额等。Nanets 为发票、收据、名片等文档类型提供不同的 AI 模型。

预先构建的模型已经知道如何从每种文档类型中智能地提取公共字段。您还可以配置自己的自定义字段并训练 AI 模型。然后，您可以使用一些样本来准备模型。只需在示例文档上绘制区域即可标出关键数据所在的位置。

现在，您已准备好运行 OCR 并从文档中提取数据。 Nanonets 利用先进的人工智能和机器学习算法，以高精度自动识别和捕获复杂文档布局中的文本。人工智能“读取”每个文档，提取定义的字段，并输出准备导出的结构化数据。

正确配置数据字段和 AI 模型后，此步骤将完全自动化。在幕后，OCR 技术将扫描的图像转换为文本。然后，智能区域检测会挑选出相关的数据字段。

4. 验证和更正数据

检查提取的数据的准确性。 Nanonets 使这一切变得简单，因为它允许您直接在文档查看器上进行更正。对于更高级的用户，您还可以编辑结构化 JSON 输出。

您还可以使用自动验证功能来设置规则来验证捕获的数据。例如，您可以检查日期是否在有效范围内或数值是否低于阈值。任何验证问题都会被标记以供审查。

5. 导出并集成电子表格数据

包含从扫描文档或 PDF 中提取的结构化数据的最终输出可以下载并用于下游目的。 Nanonets 允许您将其导出为 CSV、Excel 或 JSON 文件，从而使您能够轻松地将数据导入到您首选的电子表格应用程序或其他商业软件中。

您还可以直接与 Google Sheets、QuickBooks、Salesforce 等流行应用程序集成。Zapier 集成允许您与 5000 多个应用程序连接以实现无缝数据流。这种集成可确保您的数据在所有平台上自动实时更新。

如何改进 OCR 到电子表格的流程

OCR 技术并不完美。有时它可能会遇到低质量的扫描、复杂的布局或不寻常的字体。但是，即使 OCR 流程的微小边际改进也可以节省大量时间和成本。

假设您经营一家保险公司，每天处理数千份文件。即使 OCR 准确率提高 2%，每周也可以节省数百个工时。

以下是改进 OCR 到电子表格流程的一些方法：

1. 提高扫描质量

确保您扫描的文档清晰易读。扫描质量差可能会导致 OCR 过程中出现错误。因此，在将扫描输入 OCR 系统之前，请对其进行预处理以提高图像质量。

提高扫描质量的提示：

• 使用高分辨率扫描仪（至少 300 dpi）。这可以捕获更精细的细节，帮助 OCR 引擎准确识别字符。
• 确保页面正确对齐并且没有倾斜。倾斜校正可修复倾斜的扫描。
• 检查扫描亮度和对比度。调整级别，使文本清晰可见，不会太亮或太暗。
• 清洁扫描仪玻璃以避免扫描图像上出现灰尘、污迹或伪影。
• 使用 Adob​​e Scan 或类似应用程序通过智能手机捕获高质量扫描件。
• 使用锐化、降噪和二值化等图像增强技术。

2. 标准化您的文档

文档布局和设计的一致性可以显着提高 OCR 准确性。如果可能，标准化您处理的文档的格式。这意味着将数据字段保留在每个文档的相同位置，使用一致的字体和大小，并保持干净、整洁的布局。

以下是标准化文档的一些技巧：

• 对同一类型的所有文档使用一致的模板。
• 将重要数据字段保留在每个文档的同一位置。
• 使用清晰易读的字体，避免使用艺术字体或不寻常的字体。
• 避免混乱并保持布局干净简单。
• 限制在重要文本字段附近使用图像、徽标和图形。
• 对文本和背景使用高对比度颜色以提高易读性。

3. 投资人工智能驱动的 OCR 系统

这些系统使用机器学习算法从处理的每个文档中学习，不断提高识别和提取相关数据的能力。

Nanonets 是人工智能驱动的 OCR 系统的一个典型例子。它提供针对不同文档类型的预训练模型，并允许您根据需要自定义模型。它处理的数据越多，它就能更好地识别模式并准确地提取数据。

此外，人工智能驱动的 OCR 系统的语言识别和上下文理解功能使它们能够处理各种语言、货币、税务格式等的文档。这使得它们具有高度的通用性并能够适应不同的业务需求。

4. 设置自动化工作流程

自动执行 OCR 工作流程中的重复手动步骤可以提高效率并最大限度地减少错误。例如，您可以设置自动导入规则，确保 OCR 系统自动处理发送至的每张发票 会计@yourbusiness.com.

与 ERP 等商业软件集成可实现无缝数据流。提取的电子表格数据可以自动同步到下游数据库。自动验证规则有助于及早发现任何提取错误。工作流程可以将需要审查的文档发送给适当的员工。自动通知和提醒确保不会错过最后期限。

最后的思考

OCR 技术彻底改变了我们从扫描文档和 PDF 中提取和处理数据的方式。通过将图像转换为结构化电子表格数据，OCR 消除了繁琐的手动输入，同时增强了分析能力。

正如本指南所述，使用合适的工具（例如 Nanonets）创建高效的 OCR 工作流程可以节省大量时间。准确性的微小改进也能迅速转化为显着的节省。

想要了解 OCR 如何加速您的业务工作流程？ Nanonets 提供免费版本来测试从文档中提取人工智能驱动的数据。将 PDF 表格或扫描发票转换为可编辑的 Excel 工作表从未如此简单。 立即注册以开始!

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• Sumber: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/