OCR ومعالجة المستندات – قراءة النماذج تلقائياً
التعرف التلقائي على النصوص ومعالجة النماذج وتصنيف المستندات – من التقاط الصورة حتى تسليم البيانات بشكل منظم.
أنظمة OCR من مشاريع حقيقية – مبنية للإنتاج
طوّرنا حلول OCR في بيئات إنتاجية: لمزود خدمات رائد في سوق التأمين الصحي القانوني (GKV)، ولمنصات معالجة مستندات موزعة، ولأتمتة اختبارات الروبوتات. لا معرفة نظرية – بل خبرة مشاريع حقيقية ببيانات حقيقية.
لماذا BitPointer لـ OCR؟
التعرف على النماذج من مشاريع حقيقية
نفّذنا OCR لنماذج الفوترة الطبية ونماذج المعينات الطبية وبيانات المرضى لمزود خدمات رائد في سوق التأمين الصحي القانوني (GKV). لا معرفة نظرية – بل خبرة مشاريع حقيقية.
هندسة قابلة للتوسع
يتكون حل OCR الموزع لدينا من خدمات منفصلة: تصحيح الصور والتعرف على النصوص والتصنيف والفهرسة تعمل بشكل مستقل ويمكن توسيعها كل على حدة.
التحقق وضمان الجودة
تُفحص البيانات المقروءة تلقائياً من حيث المعقولية النحوية والمنطقية وتُتحقق مقابل قواعد بيانات مرجعية – قبل تمريرها.
التقنيات والأدوات
محركات OCR
Tesseract (مفتوح المصدر، قابل للضبط), Abby Finereader SDK (أعلى معدل تعرف), IMAQ Vision (قائم على LabView للصناعة)
Zone OCR، وتدريب اللغة، ومجموعات أحرف مخصصة
معالجة الصور
OpenCV (تصحيح الصور، والتعرف على الكائنات، والمعالجة المسبقة), C++ Image Processing, Qt Multimedia
Deskewing، والتحويل الثنائي (Binarisation)، وترشيح الضوضاء، وتصحيح التشوه
البحث والتصنيف
Apache Solr (فهرسة النص الكامل), Elasticsearch، ومصنفات قائمة على القواعد، وتصنيف قائم على ML (Scikit-learn, PyTorch)
بحث ضبابي (Fuzzy)، وترتيب المستندات، وتصنيف تلقائي
التكامل
MQTT (تمرير قائم على الأحداث), REST APIs, Docker, MS-SQL, MySQL, Java (Apache Solr client), C++/Qt (التنفيذ الأساسي)
الربط مع ERP وCRM والأرشفة، وقوائم الأخطاء (Error Queues)، وسجلات التدقيق (Audit Logging)
مشاريع مرجعية
نظام OCR موزع
منصة موجهة بالخدمات للتعرف على النصوص والبحث والتصنيف، بواجهة Qt/QML وفهرسة Apache Solr وتنسيق خدمات قائم على MQTT.
التقنيات: C++, Qt 5.x, QML, Tesseract, Java, Apache Solr, Docker, OpenCV, MQTT, MySQL
OCR لبيانات المرضى (GKV)
OCR لنماذج الفوترة الطبية ونماذج المعينات الطبية لمزود خدمات رائد في سوق التأمين الصحي القانوني. مع التحقق من التشخيصات والدواعي وبيانات التأمين عبر قاعدة البيانات.
التقنيات: C++, Qt 5.x, C#, Visual Basic, Abby Finereader, Docker, Java, MS-SQL, Regex
اختبارات الروبوتات بـ OCR
OCR للتحكم في الروبوتات وأتمتة الاختبارات: التعرف على النصوص في Pipeline اختبارات BDD (Cucumber/Gherkin) مع معالجة صور قائمة على OpenCV للتعرف على الكائنات.
التقنيات: C++, Qt, OpenCV, Tesseract, Cucumber/Gherkin
منهج عملنا
تحليل المستندات
أي نماذج وتخطيطات ولغات؟ تقييم جودة المسح ودرجات صعوبة OCR.
اختيار المحرك وإعداده
Tesseract لإعدادات المصادر المفتوحة، وAbby Finereader SDK لأعلى معدلات التعرف، وضبط نماذج المناطق (Zone Models) للنماذج المهيكلة.
المعالجة المسبقة للصور
تصحيح التشوه، والتحويل الثنائي، وترشيح الضوضاء، وDeskewing – ليتلقى محرك OCR مدخلات مثالية.
التحقق والمطابقة
مطابقة القيم المقروءة مع قاعدة البيانات، وتطبيق قواعد المعقولية، ووسم الحالات الشاذة للمراجعة اليدوية.
التكامل والتشغيل
الربط مع أنظمة الأطراف الأخرى، والمراقبة، وقوائم الأخطاء، ولوحة تقارير.
الأسئلة الشائعة
أسئلة متكررة حول OCR ومعالجة المستندات
دعوا النماذج تُقرأ تلقائياً
حدثونا عن مستنداتكم ونماذجكم – نقدّر معدل التعرف والجهد مجاناً.