票據、表單、證件針對不同文件類型的 OCR 最佳化技巧全攻略
揭密我們如何透過預處理、模型訓練與後處理的黃金三角，突破非結構化數據的辨識極限
對於企業而言，真正的挑戰往往不在於辨識標準的 Word 文件，而在於處理那些皺巴巴的發票、字跡潦草的表單，以及充滿防偽反光的證件。這些「非結構化文件」是自動化流程中的最後一里路。
本文將深入剖析我們的技術核心，分享我們如何針對三種最棘手的文件類型，透過影像預處理 (Pre-processing)、模型訓練 (ModelTraining) 與 後處理(Post-processing) 三階段優化，實現超越業界標準的辨識準確率。
第一階段：影像預處理 (Pre-processing) —— 垃圾進，垃圾出
AI 模型再強大，如果輸入的影像品質低劣，結果註定失敗。針對不同文件，我們採取了差異化的預處理策略：
1. 針對「票據與發票」：去噪與幾何校正
發票常面臨的問題是熱感應紙褪色、揉成一團或拍攝角度傾斜。
透視變換 (Perspective Transform)：自動偵測票據邊緣，將梯形影像拉直為矩形，解決手機隨手拍造成的扭曲。
二值化與去噪 (Binarization & Denoising)： 針對熱感應紙的雜點與陰影，我們使用自適應二值化演算法，過濾背景髒污，讓文字筆畫更加清晰銳利。
2. 針對「證件」：反光消除與區域鎖定
身分證、駕照等證件通常帶有雷射防偽標籤或塑膠護貝，極易產生反光。
高光抑制技術： 透過演算法檢測並抑制局部過曝區域，還原被反光遮蔽的文字細節。
ROI (Region of Interest) 裁切： 在進入 OCR 核心前，先利用物件偵測技術鎖定「姓名」、「證號」等特定區域，排除背景干擾。
3. 針對「表單」：表格線移除
表單中的格線常被誤判為字元（例如將直線誤判為 "1" 或 "I"）。
形態學運算： 我們先識別並「抽離」表格線條，僅保留文字內容進行辨識，最後再將文字座標映射回表格結構中。
透過我們的幾何校正演算法，即使是揉成一團的發票也能精準還原
第二階段：模型訓練 (Model Training) —— 讓 AI 讀懂上下文
通用的 OCR 模型往往是「廣而不精」。為了追求極致準確率，我們採用了場景化的微調（Fine-tuning）策略。
1.關鍵資訊萃取 (KIE) 模型
對於票據和表單，單純讀出「文字」是不夠的，重點是讀懂「結構」。
我們運用 LayoutLM 等多模態模型，不僅學習文字特徵，更學習版面佈局。這讓系統能區分發票上哪一串數字是「統編」，哪一串是「金額」，即使版面格式千變萬化也能精準抓取。
2.手寫字體與印刷體的混合訓練
針對表單中常見的手寫輸入，我們建立了龐大的手寫中文/數字資料庫進行專項訓練，特別針對容易混淆的字元（如 0 與 O、1 與 l、7 與 1）進行對抗式訓練，顯著降低誤判率。
3.少樣本學習 (Few-Shot Learning)
針對特殊證件或新式表單，我們的模型架構支援少樣本學習，僅需少量標註數據即可快速適應新的文件格式，大幅縮短客戶導入的時間。
透過KIE 技術，AI 能像人類一樣理解版面邏輯，精準定位並提取出業務所需的關鍵欄位
第三階段：後處理 (Post-processing) —— 邏輯校正的最後一道防線
這是區分「堪用」與「商用」等級 OCR 的關鍵。我們引入了業務邏輯與 NLP 技術來進行最終校對。
1. 正規表達式 (Regex) 與規則引擎
針對具有固定格式的欄位進行強制校驗：
身分證字號： 檢查開頭字母與後續數字的邏輯驗證碼是否相符。
日期格式： 自動將 "112/05/01"、"2023.5.1" 等多種格式統一為標準資料庫格式。
金額核對： 在發票辨識中，自動計算「單價 x 數量」是否等於「總價」，若不符則觸發警示。
2. 語意糾錯 (NLP Correction)
利用自然語言處理模型修正 OCR 的「同音異字」或「形近字」錯誤。
案例： 將誤判的「台匕市」自動修正為「台北市」；將「公司」修正為「限公司」（基於前後文語境）。
3. 信心分數 (Confidence Score) 機制
系統會為每個欄位的辨識結果打分數。低於設定閾值（例如 90%）的資料會自動標記為「需人工複核」，實現**「人機協作 (Human-in-the-loop)」**，確保進入資料庫的數據達到 100% 可用性。
即使OCR 誤判，我們的邏輯引擎也能自動揪錯並修正，確保數據可用性
結語：從辨識到洞察
透過這套**「預處理優化影像-> 專項模型精準辨識 -> 後處理邏輯校正」**的閉環流程，我們將非結構化文件的辨識準確率提升至商業應用等級。
無論您是需要自動化報帳的財務部門、需要快速開戶的金融機構，還是處理大量表單的行政單位，我們的 OCR 技術都不僅僅是為了「看見」文字，更是為了讓數據流動，釋放企業真正的生產力。
備註：
KIE (Key Information Extraction，關鍵資訊萃取) 是在文件處理領域中，比傳統OCR 更進階的 AI 技術。KIE (Key InformationExtraction)： 它會在 OCR 讀出文字後，進一步去分析這些文字的屬性，提取出「鍵 (Key)」與「值 (Value)」的對應關係。
基嘉科技OCR訓練平台，皆採用KIE (Key Information Extraction，關鍵資訊萃取)，市面上的免費 OCR 只能給你文字檔（Text），你還要自己複製貼上；我們的 KIE 引擎能直接給你結構化數據（JSON/Excel），直接串接你的系統，這才可實現真正的自動化。
撰文者：基嘉科技 CEO - MARK HUANG