IronOCR を使用してスキャンした画像から表データを抽出する: ライブデモのまとめ

スキャンされた画像からデータを抽出することは、特に表のような構造化データを含む場合によくある課題です。 IronOCRの高度な機械学習機能を使用すると、セルの値とその位置を含むテーブルデータをシームレスに抽出することができます。 このデモでは、Shadman Majid, Software Sales Engineerがコード実装をステップバイステップで説明し、Anne Lazarakis, Sales and Marketing DirectorがIron Softwareの顧客の実際の使用例を共有します。

実際の使用例

営業・マーケティングディレクター、アン・ラザラキスによる説明

保険請求処理 (Opynマーケット)

アメリカの厳しく規制された医療保険業界では、Opyn Marketのような企業でも、まだ多くの書類をファックスで受け取っています。 これらのスキャンされた文書には、正確に抽出されて内部システムに入力されなければならない表形式のデータが含まれていることがよくあります。 IronOCRを使用することで、彼らはこのプロセスを自動化し、手作業を削減し、人為的なエラーの可能性を排除することができます。

物流および食品流通（iPAP）

iPAP、米国最大のチーズ卸売業者は、200以上の顧客注文を管理するためにIronOCRを使用しています。 彼らの請求書は、様々な形式で提供され、テーブルのレイアウトが一貫していません。 IronOCRは、さまざまなフォーマットのスキャン文書から購入注文番号、出荷日、および商品詳細を効率的に抽出するのを助けます。 この自動化により、年間で40,000ドルから45,000ドルの節約ができました。

技術概要

ライブコーディングセッション - Shadman Majid、ソフトウェアセールスエンジニア

IronOCRは、独自の機械学習モデルを使用して、スキャンされたドキュメントからテーブルデータを検出して抽出します。 この機能は、以下をサポートします：

• 表セルと座標の抽出
• スキャン画像とマルチフレームPDFのOCR

• C#、VB.NET、.NET Standard、.NET Framework、および .NET Coreとの互換性

  

  この機能にアクセスするには、次のものが必要です。

• IronOCR NuGet パッケージ

• IronOcr.Extensions.AdvancedScanning NuGetパッケージは、MLモデルによるテーブル検出用です

  これらのパッケージには、表構造の検出と正確なOCRに必要な訓練済みのMLモデルが含まれています。

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結論

IronOCRは、スキャンされたドキュメントから複雑な表データの抽出を自動化することを簡単にします。 医療、物流、金融、製造業のいずれにおいても、このソリューションは信頼性、正確性、そしてコスト削減の効率を提供します。 わずか数行のコードで、手動によるデータ入力を排除し、人為的なエラーを減らすことができます。

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