Extrahieren von Tabellendaten aus gescannten Bildern mit IronOCR: Live-Demo-Zusammenfassung

Daten aus gescannten Bildern zu extrahieren stellt eine häufige Herausforderung dar, insbesondere wenn es sich um strukturierte Daten wie Tabellen handelt. Mit den fortschrittlichen maschinellen Lernfähigkeiten von IronOCR können Sie nun nahtlos Tabellendaten einschließlich Zellwerte und deren Positionen extrahieren. In dieser Demo führt Shadman Majid, Software Sales Engineer, Schritt für Schritt durch die Code-Implementierung, während Anne Lazarakis, Verkaufs- und Marketingleiterin reale Anwendungsfälle von Iron Software-Kunden teilt.

Echte Anwendungsfälle

Erklärt von Anne Lazarakis, Vertriebs- und Marketingleiterin*

Versicherungsanspruchsverarbeitung (Opyn Market)

In der stark regulierten Krankenversicherungsbranche in den USA erhalten Unternehmen wie Opyn Market weiterhin viele Dokumente per Fax. Diese gescannten Dokumente enthalten häufig tabellarische Daten, die genau extrahiert und in interne Systeme eingegeben werden müssen. Mit IronOCR können sie diesen Prozess automatisieren, manuelle Arbeit reduzieren und die Möglichkeit menschlicher Fehler eliminieren.

Logistik & Lebensmittelverteilung (iPAP)

iPAP, der größte Käsevertrieb in den USA, nutzt IronOCR, um über 200 Kundenbestellungen zu verwalten. Ihre Rechnungen liegen in verschiedenen Formaten mit inkonsistenten Tabellenlayouts vor. IronOCR hilft ihnen, Bestellnummern, Versanddaten und Artikeldetails effizient aus gescannten Dokumenten zu extrahieren, selbst bei unterschiedlicher Formatierung. Diese Automatisierung hat ihnen jährlich zwischen 40.000 und 45.000 US-Dollar eingespart.

Technischer Überblick

Live-Coding-Sitzung mit Shadman Majid, Software Sales Engineer*

IronOCR verwendet proprietäre maschinelle Lernmodelle, um Tabellendaten aus gescannten Dokumenten zu erkennen und zu extrahieren. Diese Funktion unterstützt:

• Extraktion von Tabellenzellen und Koordinaten
• OCR von gescannten Bildern und mehrseitigen PDFs

• Kompatibilität mit C#, VB.NET, .NET Standard, .NET Framework und .NET Core

  

  Um auf diese Funktionalität zuzugreifen, benötigen Sie:

• IronOCR NuGet-Paket

• IronOcr.Extensions.AdvancedScanning NuGet-Paket für die Tabellenerkennung über ML-Modelle

  Diese Pakete enthalten die trainierten ML-Modelle, die für die Erkennung der Tabellenstruktur und die genaue OCR erforderlich sind.

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Fazit

IronOCR macht es einfach, die Extraktion komplexer Tabellendaten aus gescannten Dokumenten zu automatisieren. Unabhängig davon, ob Sie im Gesundheitswesen, in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Fertigung tätig sind, bietet diese Lösung Zuverlässigkeit, Genauigkeit und kostensparende Effizienz. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie die manuelle Dateneingabe eliminieren und menschliche Fehler reduzieren.

Möchten Sie es in Aktion sehen? Buchen Sie eine Live-Demo mit einem unserer Ingenieure hier.