环境差、识别难？合合信息文本识别模型这样提升识别鲁棒性

在企业数字化转型进程中，物流面单分拣、金融票据审核、工业质检报表录入等核心场景，均依赖高效的文字识别能力完成信息流转，但强光直射、纸张褶皱、污渍覆盖、背景复杂等恶劣环境，可能会导致文字识别准确率骤降，甚至出现识别失效的情况，这严重阻碍业务流程推进，而文本识别模型的场景适配能力，直接影响了企业文字信息处理的效率与精准度。

恶劣环境场景：文本识别模型的核心挑战场域

不同行业的业务场景中，恶劣环境对文字识别的干扰形式各异，且均会对业务流程产生直接负面影响，成为文本识别模型落地应用的主要障碍。

• 在物流行业，跨境运输过程中的潮湿环境会导致运单纸张受潮、字迹晕染，户外装卸环节的强光照射会让运单文字出现反光，这些情况都会让文本识别模型无法精准提取收发货信息、运单号等关键数据，导致货物分拣延迟、派送错漏等问题。

• 制造车间内，设备铭牌长期受油污侵蚀、高温氧化，文字模糊不清，同时车间内光照角度多变，局部阴影会遮挡文字区域，传统识别工具难以准确读取设备型号、参数等信息，影响设备巡检、维护流程的正常推进。

• 政务服务领域，大量存量档案纸张老化、泛黄，部分文字褪色、洇墨，部分档案还存在折叠痕迹导致文字形变，传统识别工具在处理这类档案时，易出现文字漏识、错识，增加档案电子化的人工校对工作量，延缓政务数字化进程。

合合信息通用文字识别：多技术协同破解环境差识别难题

针对上述恶劣环境下的文字识别痛点，合合信息基于18年人工智能技术积淀，对文本识别模型进行全流程优化，通过多技术协同构建起适配复杂环境的通用文字识别解决方案，从根源上提升恶劣环境下的识别稳定性。

• 在图像预处理阶段，合合信息通用文字识别搭载自研的图像智能处理引擎，针对恶劣环境场景进行算法优化。面对光照不均、反光、昏暗等问题，可自动调节图像对比度、增强光线不足区域的亮度，消除强光反光干扰；针对纸张褶皱、形变问题，能通过几何校正技术还原文字原始形态；对于油污、污渍、晕染等干扰，可精准识别并去除无关噪点，保留清晰的文字区域，为后续工作奠定优质基础。

• 在识别环节，合合信息文本识别模型融合了深度学习与多模态识别技术，通过海量恶劣环境场景数据的训练，具备极强的字符特征提取能力。可精准识别因磨损、褪色导致的残缺文字，对艺术字体或生僻字的内容也能实现高效区分识别，同时支持横排、竖排、多列排版等多种版式的文字识别，适配不同行业的文档格式需求。

此外，合合信息通用文字识别还具备语义纠错能力，可结合上下文逻辑对识别结果进行校验与修正。

合合信息通用文字识别：不止于恶劣环境的全场景赋能

除了能够高效处理恶劣环境下的文字识别难题，合合信息通用文字识别凭借强大的文本识别模型能力，还能覆盖企业多场景的文字处理需求，为企业数字化转型提供全方位支撑。

在多语言识别场景中，文本识别模型支持中文、英文、日语、韩语等52种主流语言文字的识别，可轻松应对跨境电商平台文案识别、进出口报关单据处理等跨境业务需求，打破语言壁垒。

在表格识别场景，能精准识别有线表格、无线表格、合并单元格等多种表格类型，提取表头、表体等关键信息并还原表格结构，适配财务报表、工程图纸、实验数据等表格类文档的数字化处理。

行业适配方面，合合信息通用文字识别已广泛应用于金融、政务、制造、电商、医疗等多个领域。金融行业中，实现卡证照、票据的智能分类与结构化提取，提升审核效率；医疗行业支持处方、病历等手写单据的精准识别，助力医疗数据电子化；制造行业可实现生产报表、质检表单的批量处理，支撑生产流程数字化管控。

合合信息：以优质文本识别模型助力企业高效数字化

恶劣环境导致的文字识别难题，是对文本识别模型场景适配能力的考验，而合合信息通用文字识别通过技术创新，实现了对恶劣环境的精准适配，同时拓展出全场景的文字处理能力，为企业数字化转型扫清了关键障碍。

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