自动化办公中文档识别的原理主要是利用光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术，将文档中的文字通过光学方式转换成黑白点阵图像文件，然后通过识别软件对图像进行处理和分析，将图像中的文字转换成电子文本格式，最后进行文字识别和数据处理。

OCR技术的基本原理是通过对文档进行扫描，将文档中的文字通过光学方式转换成黑白点阵图像文件，然后利用图像处理技术对图像进行预处理，包括去噪、二值化、去倾斜、调整字符大小等操作，使得图像中的文字更加清晰、规则，从而有利于后续的识别。

在预处理之后，OCR软件会对图像进行字符分割和识别。字符分割是指将图像中的每个字符分开，识别出每个字符的形状和位置。识别则是指对每个字符进行识别，转换成电子文本格式。在这一过程中，OCR软件会利用预先设定的字符库进行比对，从而得到识别结果。

为了提高文档识别的准确性和效率，现代OCR软件通常会采用深度学习技术进行字符识别。深度学习技术可以通过学习大量的样本数据，自动提取字符的特征，并进行自我学习和优化，从而提高识别的准确性和稳定性。此外，OCR软件还可以根据不同的文档类型和场景进行定制化开发，以满足不同的需求。

总的来说，自动化办公中文档识别的原理主要是利用OCR技术，将文档中的文字转换成电子文本格式，然后进行文字识别和数据处理。这一技术不仅可以大大提高办公效率，还可以减少人为错误和重复劳动，是现代自动化办公中不可或缺的一部分。