Extraction des données tabulaires à partir d'images scannées en utilisant IronOCR : Récapitulatif de la démonstration en direct

L'extraction de données à partir d'images numérisées est un défi courant, surtout lorsqu'il s'agit de données structurées comme des tableaux. Avec les capacités avancées d'apprentissage automatique d'IronOCR, vous pouvez désormais extraire de manière transparente les données des tableaux, y compris les valeurs des cellules et leurs positions. Dans cette démonstration, Shadman Majid, ingénieur commercial logiciel, passe en revue l'implémentation du code étape par étape, tandis que Anne Lazarakis, directrice des ventes et du marketing, partage des cas d'utilisation réels de clients d'Iron Software.

Cas d'utilisation réels

Expliqué par Anne Lazarakis, Directrice des ventes et du marketing

Traitement des demandes d'assurance (Opyn Market)

Dans l'industrie de l'assurance santé fortement réglementée aux États-Unis, des entreprises comme Opyn Market reçoivent encore de nombreux documents par fax. Ces documents numérisés contiennent souvent des données tabulaires qui doivent être extraites avec précision et saisies dans les systèmes internes. Avec IronOCR, ils peuvent automatiser ce processus, réduisant ainsi le travail manuel et éliminant le risque d'erreur humaine.

Logistique et Distribution Alimentaire (iPAP)

iPAP, le plus grand distributeur de fromage aux États-Unis, utilise IronOCR pour gérer plus de 200 commandes de clients. Their invoices come in various formats with inconsistent table layouts. IronOCR les aide à extraire efficacement les numéros de bons de commande, les dates d'expédition et les détails des articles à partir de documents numérisés, même avec des formats variés. Cette automatisation leur a permis d'économiser entre 40 000 et 45 000 dollars par an.

Aperçu Technique

Session de codage en direct avec Shadman Majid, ingénieur commercial en logiciels

IronOCR utilise des modèles d'apprentissage automatique propriétaires pour détecter et extraire les données de tableau à partir de documents numérisés. Cette fonctionnalité prend en charge :

• Extraction des cellules de tableau et des coordonnées
• OCR d'images numérisées et de PDFs multi-pages

• Compatibilité avec C#, VB.NET, .NET Standard, .NET Framework et .NET Core

  

  Pour accéder à cette fonctionnalité, vous aurez besoin de :

• IronOCR paquet NuGet

• Package NuGet IronOcr.Extensions.AdvancedScanning pour la détection de tables via des modèles ML

  Ces packages incluent les modèles ML entraînés nécessaires pour la détection de la structure des tableaux et une reconnaissance optique de caractères précise.

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Conclusion

IronOCR facilite l'automatisation de l'extraction de données tabulaires complexes à partir de documents numérisés. Que vous soyez dans le secteur de la santé, de la logistique, de la finance ou de la fabrication, cette solution offre fiabilité, précision et efficacité économique. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez éliminer la saisie manuelle de données et réduire les erreurs humaines.

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