使用IronOCR从扫描图像中提取表格数据：实况演示回顾

从扫描图像中提取数据是一项常见的挑战，特别是当涉及到像表格这样的结构化数据时。 借助IronOCR的高级机器学习功能，您现在可以无缝提取表格数据，包括单元格值及其位置。 在此演示中，软件销售工程师 Shadman Majid 逐步演示代码实现，而销售和市场总监 Anne Lazarakis 则分享了 Iron Software 客户的实际使用案例。

实际应用场景

由销售和市场总监 Anne Lazarakis 解释

保险索赔处理（Opyn市场）

在美国高度监管的医疗保险行业中，像Opyn Market这样的公司仍然通过传真接收许多文件。 这些扫描文档通常包含必须准确提取并输入到内部系统中的表格数据。 使用IronOCR，他们能够自动化这个过程，减少手动工作并消除人为错误的可能性。

物流与食品分配 (iPAP)

iPAP，美国最大的奶酪分销商，使用IronOCR管理超过200个客户订单。 他们的发票有多种格式，表格布局不一致。 IronOCR 帮助他们高效地从扫描文档中提取采购订单号、发货日期和项目详情，即使格式各异。 该自动化每年为他们节省了4万到4.5万美元。

技术概述

与Shadman Majid的现场编码会，软件销售工程师*

IronOCR 使用专有的机器学习模型来检测和提取扫描文档中的表格数据。 此功能支持：

• 提取表格单元格及其坐标
• 扫描图像和多帧PDF的OCR

• 兼容 C#、VB.NET、.NET Standard、.NET Framework 和 .NET Core

  

  要访问此功能，您需要：

• IronOCR NuGet 包

• IronOcr.Extensions.AdvancedScanning NuGet 包用于通过机器学习模型进行表格检测

  这些软件包包括检测表格结构和准确OCR所需的已训练机器学习模型。

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结论

IronOCR使从扫描文档中自动提取复杂表格数据变得简单。 无论您身处医疗保健、物流、金融或制造业，该解决方案都能提供可靠性、准确性和节约成本的效率。 只需几行代码，您就可以消除手动数据输入并减少人为错误。

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