自动识别图片上的文字

利用实在RPA自动识别图片上的文字，可通过以下步骤实现，其核心在于结合OCR技术实现图片文字的高效提取与处理： 一、实现步骤 选择并配置OCR技术 实在RPA支持集成主流OCR工具（如Tesseract、ABBYY FineReader），也可直接调用阿里云OCR等云端API。

在实在RPA编辑器中，通过可视化组件（如“OCR全文高精识别”）或编码SDK配置OCR参数，包括语言类型（中英文、多语种）、识别区域、输出格式等。

设计自动化流程 图片加载：使用“获取文件列表”指令批量加载目标图片，或通过“截屏”指令直接捕获屏幕区域。

OCR文字识别：调用配置好的OCR组件，对图片进行文字检测与识别。

实在RPA的OCR组件支持通用文字、手写体、表格、票据等多种场景。

结果处理：将识别结果保存为结构化数据（如Excel、JSON），或直接提取关键字段（如发票号码、日期）用于后续流程。

异常处理与优化 添加“Try-Catch”机制处理识别失败的情况（如图片模糊、文字重叠）。

对复杂背景或低质量图片，可预置图像增强步骤（如去噪、二值化），或调用实在RPA的图像预处理组件。

二、技术优势与应用场景 技术优势 高精度识别：印刷体识别准确率超99%，手写体达95%以上，支持多语言及特殊符号。

复杂场景适应：可处理光照不均、倾斜、模糊等复杂背景下的文字，支持自动裁边、透视校正。

多格式兼容：支持JPG、PNG、PDF等多种格式，且可与实在RPA的文档解析能力结合，直接处理扫描件。

典型应用场景 财务自动化：自动提取发票、合同中的金额、日期、供应商信息，完成对账、报销流程。

供应链管理：处理采购订单、物流单据，自动提取商品编码、数量、收货地址等数据。

客户服务：识别客户来信、邮件中的文字内容，自动分类并路由至对应部门。

人力资源：从简历中提取关键信息（如姓名、学历、工作经历），实现自动筛选。

三、实施建议 需求分析与测试 明确识别目标（如特定字段、全文提取），并针对实际图片样本进行测试，调整OCR参数以优化准确率。

集成与扩展 将OCR与实在RPA的NLP（自然语言处理）能力结合，实现语义理解与智能决策。

例如，从客户投诉图片中提取问题后，自动生成回复话术。

性能优化 对大量图片处理任务，可采用分批处理、并行执行策略，并监控系统资源占用情况。