CN110525069A - 一种用于智能印章机的ocr对比系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的技术方案包括一种用于智能印章机的OCR对比系统及其方法，用于实现：采集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；建立印章机与服务器的通信连接；服务器存储用户信息以及对应的用于盖章的文件内容信息；客户终端，用于输入用户信息接入服务器接口，执行用户信息和对应名下盖章文件内容信息的上传以及查询历史盖章文件操作；对比模块，用于根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。本发明的有益效果为：及时确认待盖章内容，杜绝误盖章以及恶意授权盖章等情况，同时盖章文件与操作人员进行绑定，方便事后追责，有效对印章使用进行全程监管，同时避免了组织或个人受到利益损害。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于智能印章机的OCR对比系统及其方法，属于智能盖章机领域。
背景技术
印章，亦称图章，用作印于文件上表示鉴定或签署的文具，一般是政府、金融、企事业单位管理活动中行使职权，明确各种权利义务关系的重要凭证和工具，目前印章的管理一般都是分散管理、相互制约，能明确使用人与管理人员的责权。随着印章使用的频率增加结合印章管理的人为因素，导致盖章时无监管等问题，同时无法对盖章的内容进行有效及时的识别以及确认，容易出现滥用印章以及导致组织或个人受到利益损害。
因此，业界需要提供一种可以有效实时确认盖章内容并进行事后备档的方案。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种用于智能印章机的OCR对比系统及其方法，包括图像采集装置，用于采集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；通信模块，用于建立印章机与服务器的通信连接；服务器，用于存储用户信息以及对应的用于盖章的文件内容信息客户终端，用于输入用户信息接入服务器接口，执行用户信息和对应名下盖章文件内容信息的上传以及查询历史盖章文件操作；对比模块，用于根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
本发明解决其问题所采用的技术方案一方面是：一种用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，包括：图像采集装置，用于采集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；通信模块，用于建立印章机与服务器的通信连接；服务器，用于存储用户信息以及对应的用于盖章的文件内容信息；客户终端，用于输入用户信息接入服务器接口，执行用户信息和对应名下盖章文件内容信息的上传以及查询历史盖章文件操作；对比模块，用于根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
进一步的，所述图像采集模块还包括：OCR识别单元，用于检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。
进一步的，所述客户终端包括但不限于移动终端APP、网页终端以及微信公众号。
进一步的，所述对比模块包括：用户信息获取单元，用于获取当前登录以及操作印章机的用户信息；调用单元，用于根据用户信息调用对应的待盖章文件内容。
进一步的，所述图像采集装置还包括：深度学习模型，用于根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；阈值设置模块，用于设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；区分模块，用于根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。
进一步的，所述图像采集装置还包括：字符库，用于存储所述区分模块无法区分的字符；训练模块，用于根据字符库存储的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
进一步的，所述图像采集装置还包括RGB检测模块，用于获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
本发明解决其问题所采用的技术方案另一方面是：一种用于智能印章机的OCR对比方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、用户通过客户终端向服务器上传待盖章文件内容信息，其中该内容信息为电子档文件信息；S200、用户登录印章机调用对应装置集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；S300、通过检索服务器中该用户及对应名下的待盖章文件内容信息，获取对比信息；S400、根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
进一步的，所述S200还包括：S201、检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字；S202、获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
进一步的，所述步骤S200还包括深度学习步骤：
A、根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；B、设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；C、根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。并存储无法区分的字符；D、根据存储的无法区分的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
本发明的有益效果是：及时确认待盖章内容，杜绝误盖章以及恶意授权盖章等情况，同时盖章文件与操作人员进行绑定，方便事后追责，有效对印章使用进行全程监管，同时避免了组织或个人受到利益损害。
附图说明
图1是根据本发明优选实施例的系统结构示意图；
图2是根据本发明优选实施例的方法流程示意图；
图3是根据本发明优选实施例的训练流程示意图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本文所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
参照图1，是根据本发明优选实施例的系统结构示意图：
包括：图像采集装置，用于采集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；通信模块，用于建立印章机与服务器的通信连接；服务器，用于存储用户信息以及对应的用于盖章的文件内容信息；客户终端，用于输入用户信息接入服务器接口，执行用户信息和对应名下盖章文件内容信息的上传以及查询历史盖章文件操作；对比模块，用于根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
进一步的，所述图像采集模块还包括：OCR识别单元，用于检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。
进一步的，所述客户终端包括但不限于移动终端APP、网页终端以及微信公众号。
进一步的，所述对比模块包括：用户信息获取单元，用于获取当前登录以及操作印章机的用户信息；调用单元，用于根据用户信息调用对应的待盖章文件内容。
进一步的，所述图像采集装置还包括：深度学习模型，用于根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；阈值设置模块，用于设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；区分模块，用于根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。
进一步的，所述图像采集装置还包括：字符库，用于存储所述区分模块无法区分的字符；训练模块，用于根据字符库存储的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
进一步的，所述图像采集装置还包括RGB检测模块，用于获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
参照图2，是根据本发明优选实施例的方法流程示意图：
包括以下步骤：S100、用户通过客户终端向服务器上传待盖章文件内容信息，其中该内容信息为电子档文件信息；S200、用户登录印章机调用对应装置集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；S300、通过检索服务器中该用户及对应名下的待盖章文件内容信息，获取对比信息；S400、根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
进一步的，所述S200还包括：S201、检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字；S202、获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
参照图3，是根据本发明优选实施例的训练流程示意图：
A、根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；
B、设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；
C、根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。并存储无法区分的字符；
D、根据存储的无法区分的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (10)
1.一种用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，包括：
图像采集装置，用于采集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；
通信模块，用于建立印章机与服务器的通信连接；
服务器，用于存储用户信息以及对应的用于盖章的文件内容信息；
客户终端，用于输入用户信息接入服务器接口，执行用户信息和对应名下盖章文件内容信息的上传以及查询历史盖章文件操作；
对比模块，用于根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
2.根据权利要求1所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述图像采集模块还包括：
OCR识别单元，用于检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。
3.根据权利要求1所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述客户终端包括但不限于移动终端APP、网页终端以及微信公众号。
4.根据权利要求1所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述对比模块包括：
用户信息获取单元，用于获取当前登录以及操作印章机的用户信息；
调用单元，用于根据用户信息调用对应的待盖章文件内容。
5.根据权利要求1所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述图像采集装置还包括：
深度学习模型，用于根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；
阈值设置模块，用于设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；
区分模块，用于根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。
6.根据权利要求5所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述图像采集装置还包括：
字符库，用于存储所述区分模块无法区分的字符；
训练模块，用于根据字符库存储的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
7.根据权利要求1所述的用于智能印章机的OCR对比系统，其特征在于，所述图像采集装置还包括RGB检测模块，用于获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
8.一种用于智能印章机的OCR对比方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100、用户通过客户终端向服务器上传待盖章文件内容信息，其中该内容信息为电子档文件信息；
S200、用户登录印章机调用对应装置集待盖章文件的图像信息，并翻译成计算机文字；
S300、通过检索服务器中该用户及对应名下的待盖章文件内容信息，获取对比信息；
S400、根据图像采集装置采集并翻译的计算机文字，与服务器中存储的对应用户绑定的盖章文件内容作对比，若对比一致则向印章机下发盖章指令，否则不执行操作。
9.根据权利要求8所述的用于智能印章机的OCR对比方法，其特征在于，所述S200还包括：
S201、检查待盖章文件上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字；
S202、获取目标图像的RGB值，用于确定盖章区域以及印章内容。
10.根据权利要求8所述的用于智能印章机的OCR对比方法，其特征在于，所述步骤S200还包括深度学习步骤：
A、根据预设的字符图像训练样本训练OCR深度学习模型；
B、设置与所述OCR深度学习模型对应的相似度阈值；
C、根据相似度阈值区分不同的字符，当目标字符与预设字符高于相似度阈值时则判断为目标字符为预设字符，否则无法区分。并存储无法区分的字符；
D、根据存储的无法区分的字符训练所述OCR深度学习模型，同时调用所述OCR深度学习模型识别字符图像。
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