在傳統檔案館中，紙質檔案的處理和管理是一個重要且繁瑣的環節，特別是面對龐大的歷史資料庫。思通數科的AI能力平臺提供了一種高效的數字化解決方案，利用OCR技術將紙質檔案中的資訊自動提取並轉化為數字文字，具體過程包括以下幾個步驟：
1.掃描與影像預處理
首先，系統將紙質檔案檔案進行掃描，將其轉換為高畫質影像。此步驟不僅要保證影像的清晰度，還要對影像進行預處理，例如校正傾斜、去除噪聲、調整對比度等。這些預處理操作可以減少OCR識別中的干擾因素，特別是在原件有褶皺或頁面模糊時，對影像預處理可以提升識別效果。
2.自動邊界檢測與切割
檔案檔案有時包含多個部分，如表格、文字和圖片。AI平臺利用邊界檢測演算法來自動識別文件的邊緣，從而準確地擷取檔案中的文字區域，並過濾掉空白邊緣或雜物（例如釘孔、汙漬等）。邊界檢測功能在對單張大幅度的檔案檔案進行識別時，能自動檢測出各個需要識別的區域，有效避免誤識別和多餘資訊干擾。
3.文字與圖片分離抽取
檔案檔案中通常包括文字和圖片（例如簽名、圖示等），而OCR識別更適用於文字。AI平臺可以先對影像進行分析，利用影像識別技術區分出文字部分和非文字部分，自動遮蔽圖片區域或標籤區域，以便專注於文字識別。透過這種方式，可以避免影像干擾，提升文字提取的精度。
4.檔案識別與文字提取
在完成預處理後，系統會對影像中的文字部分進行OCR識別，提取出文件內容。OCR模型可以支援多種字型識別，包括手寫體、列印體以及一些歷史文件中的復古字型。此外，平臺的OCR識別支援大批次自動處理，可以設定任務流水線，使得大量文件能在短時間內處理完畢。識別後的文字可以進一步結構化儲存，便於後續的查詢和管理。
5.識別結果自動儲存
識別完成後，系統會將結果轉化為數字文件，並存入檔案管理系統中。這些數字化的文字不僅可以生成PDF或Word文件，還可以直接儲存為結構化資料庫格式，便於後續的檢索和分析。同時，系統可以為每個數字化檔案自動生成日期、型別等後設資料資訊，便於後續的查詢和檔案整理。
思通數科的AI能力平臺，使檔案館可以大幅提高紙質檔案數字化的效率和質量，實現自動化和高精度的資訊轉化，特別是對於大批次的檔案檔案，也能夠實現全天候無人值守的自動處理，真正將紙質資訊有效轉化為可檢索的數字資產。
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