Задача и границы решения
Распознавание символов и понимание структуры решают разные проблемы. Плохой скан может исказить число ещё до этапа извлечения, и модель не всегда заметит это.
Как подойти к задаче
Оцените качество изображения, ориентацию и наличие таблиц. Сравните распознанный текст с оригиналом на контрольных документах. Для критичных чисел предусмотрите проверку и сохранение исходного изображения рядом с результатом.
Что проверить на практике
Включите размытые печати, повёрнутые страницы, мелкий шрифт и многостраничные таблицы. Измеряйте ошибки на уровне нужных полей, а не только читаемости общего текста.
Какой ошибки избежать
Ошибка — улучшать инструкцию модели, когда исходное распознавание потеряло строку. Разделяйте диагностику изображения, OCR и интерпретации. Если качество недостаточно, система должна запросить более читаемый документ.
Пример для проверки на вашем проекте
На скане цифра восемь распознана как три. Модель может построить связный результат, не заметив ошибки в сумме. Поэтому контрольные поля сопоставляют с изображением и проверяют арифметические связи. Для плохого исходника разумнее запросить новый файл, чем выдавать уверенное значение. В интерфейсе проверки сотрудник должен быстро открыть нужную страницу и увидеть место извлечения.
Обработка с контрольными точками
Для каждого типа документа задаём требуемые поля, их формат и условия проверки. Подготовка включает примеры хорошего и плохого качества, разные шаблоны и отсутствие данных. Извлечение отделяем от бизнес-решения. Система сохраняет связь результата с исходником, чтобы сотрудник мог проверить спорное значение, а не доверять формулировке модели.
Работа с исключениями
Документы с неоднозначностью отправляются в очередь проверки с указанием причины. Исправление человека сохраняется и используется для анализа ошибок. Приёмка оценивает правильность нужных полей, пропуски и время обработки. Передача в учётную систему выполняется только после согласованных проверок, с защитой от повторной записи.