CN114328383A - 一种计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明属于档案管理领域，公开了一种计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端，该方法具体包括：步骤一，通过计算机程序完成档案的扫描；步骤二，通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；步骤三，计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；步骤四，计算机对副本档案的自动化打印；步骤五，计算机对副本档案的数字化回收。本发明将纸件档案逐页的扫描，并保存成带有文本格式的文件，节省了保存所需的存储空间，且文件柜由计算机自动控制，一经放入，不能随意私自打开和调整，提高了文档的保密性；回收后的副本可以让使用者继续使用，并且可以多次回收。
Description
技术领域
本发明属于档案管理领域，尤其涉及计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端。
背景技术
目前：档案数字化是随着计算机技术、扫描技术、扫描矩阵CCD技术、0CR技术、数字摄影.技术(录音、录像)、数据库技术、多媒体技术、存储技术的发展而产生的一种新型档案信息形态,它把各种载体的档案资源转化为数字化的档案信息,以数字化的形式存储,网络化的形式互相连接,利用计算机系统进行管理,形成一个有序结构的档案信息库,及时提供利用,实现资源共享。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有的技术没有档案的自动化扫描步骤。
(2)现有的技术没有针对纸质档案的数字化处理。
(3)一些年代久远的档案，手写档案，难以转化成文本，且纸张随着时间的推移已经不能弯折，易损坏。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种计算机自动化纸件档案数字方法。
本发明是这样实现的，一种计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，该方法具体包括：
步骤一，通过计算机程序完成档案的扫描；
将打印机与计算机连接，安装好驱动，通过计算机的设定，对打印机设定自动扫描任务，完成对纸件档案的扫描，扫描结束后自动将扫描的结果发送至计算机，计算机进行留存；
步骤二，通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机将打印机发送的扫描数据先进行识别，其次建立识别图像数据；
步骤三，计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机能对识别后的图像数据进行修改，需要将识别图像数据和扫描图像数据同时显示校对，校对合格后的识别图像数据保存于计算机的数据库中，对应的扫描图像数据被压缩后保存；存储的位置时由计算机对电子档案柜的自动分配，每个保存位置具有单独的开口,开口设置有计算机控制的门；
步骤四，计算机对副本档案的自动化打印；
需要使用打印副本档案时，计算机控制打印机打印所需的档案，并在每一页的边缘位置打印出唯一的二维码；可以打印多份副本档案；
步骤五，计算机对副本档案的数字化回收；
将使用完的多份打印的副本档案逐份放置于打印机的自动进纸台，打印机逐页进行扫描，将扫描后的结果发送至计算机；计算机将扫描后的结果同原始档案的图像进行比较，识别出进行标记和修改的位置，并每一份的副本档案编号和标记、修改的位置处的图像进行保存；计算机将对应同一个识别图像数据的从多份打印副本档案中保存的编号和标记、修改的图像保存于该档案的识别图像数据中。
进一步，所述扫描数据先进行识别的识别图像数据的内容包括文本、图形和公式。
进一步，所述计算机程序完成档案的数字化识别方法具体包括以下步骤：
步骤一，将打印机发送的扫描数据行几何校正后，再通过图像增强技术进行扩充，得到自制数据集；
步骤二，选择训练参数，搭建基于深度学习开源框架Tensorflow的卷积神经网络架构，将自制数据集中的图像分为训练集和测试集，将训练集加载至卷积神经网络进行训练，并对训练结果进行可视化表示；根据训练结果微调卷积神经网络的训练参数，再将测试集加载至卷积神经网络进行准确率测试，微调卷积神经网络的训练参数，直至测试集准确率达到预期的标准，即得卷积神经网络模型；
步骤三，将扫描数据加载至的卷积神经网络模型中进行识别分类，识别时对数据中某个位置的某一字体的文字，则将该文字保存在图像数据中并建立对应位置的文本类对象，若不能识别出文字，则对该位置的识别图像数据裁剪保存，建立该位置的图形类对象或者公式类对象。
进一步，所述步骤一中的几何校正通过调用opencv函数库中仿射变换的方法，具体为：
通过变换前后图像四个顶点之间的对应关系来自动求解仿射矩阵M，
其中，pos1和pos2表示图像变换前后的对应位置关系，a11、a12、a21、a22均表示图像像素值的矩阵元素；
再使用函数cv2.warpAffine()实现图像仿射变换，坐标变换公式为：
其中，x、y、u1、v1、u2、v2均表示图像像素值的矩阵元素。
进一步，所述步骤一中中将自制数据集中的图像尺寸调整为32×32像素，并调用numpy函数库中的img_to_array的方法将图像的像素值转至数组的形式存储于一个形状为(128，32，32，3)的4D张量中。
本发明的另一目的在于提供一种所述的计算机自动化纸件档案数字方法的计算机自动化纸件档案数字系统，所述计算机自动化纸件档案数字系统包括：计算机、打印机、电子档案柜；
所述的打印机用于自动化扫描和打印；
所述电子档案柜用于存储校对合格后的识别图像数据对应的扫描图像数据；
所述打印机包括自动进纸台、往复扫描台、自动堆叠台；
所述自动进纸台自动将纸件档案逐张送入往复扫描台；
所述往复扫描台将纸件档案进行双面扫描；
所述自动堆叠台将扫描后的纸件档案自动堆叠，将完成后的扫描结果发送至计算机。
进一步，所述计算机存在安全系统，在使用者得服务器内设有权限保护部，即电子档案柜设置密码，使用者需要输入密码才可以查看，编辑。
进一步，所述打印机的扫描部进行自动化扫描时，通过计算机可以完成背景板的选择，根据索要扫描的智障的颜色可以选择和替换。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
通过计算机程序完成档案的扫描；
通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机对副本档案的自动化打印；
计算机对副本档案的数字化回收。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的计算机自动化纸件档案数字系统。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
本发明提供了一种计算机自动化纸件档案数字方法,将纸件档案逐页的扫描,并保存成带有文本格式的文件,节省了保存所需的存储空间。且文件柜由计算机自动控制，一经放入,不能随意私自打开和调整,提高了文档的保密性；在使用时单独打印,而打印后的文件还可以回收各个使用者的标记,并将标记统一保存在一个文件中。回收后的副本可以让使用者继续使用。并且可以多次回收；本发明还涉及背景板的选择,背景板根据纸张的颜色可以选择和替换提高了扫描的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种计算机纸件自动化数字方法步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的计算机程序完成档案的数字化识别方法步骤流程图；
图3是本发明实施例提供的一种计算机纸件自动化数字方法整体结构图。
图中：1、计算机；2、打印机；3、电子档案柜。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种计算机自动化纸件档案数字方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1-图3所示，本发明实施例提供的一种计算机自动化纸件档案数字方法，该方法具体包括：
S101，通过计算机程序完成档案的扫描；
将打印机与计算机连接，安装好驱动，通过计算机的设定，对打印机设定自动扫描任务，完成对纸件档案的扫描，扫描结束后自动将扫描的结果发送至计算机，计算机进行留存；
S102，通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机将打印机发送的扫描数据先进行识别，其次建立识别图像数据；
S103，计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机能对识别后的图像数据进行修改，需要将识别图像数据和扫描图像数据同时显示校对，校对合格后的识别图像数据保存于计算机的数据库中，对应的扫描图像数据被压缩后保存；存储的位置时由计算机对电子档案柜的自动分配，每个保存位置具有单独的开口,开口设置有计算机控制的门；
S104，计算机对副本档案的自动化打印；
需要使用打印副本档案时，计算机控制打印机打印所需的档案，并在每一页的边缘位置打印出唯一的二维码；可以打印多份副本档案；
S105，计算机对副本档案的数字化回收；
将使用完的多份打印的副本档案逐份放置于打印机的自动进纸台，打印机逐页进行扫描，将扫描后的结果发送至计算机；计算机将扫描后的结果同原始档案的图像进行比较，识别出进行标记和修改的位置，并每一份的副本档案编号和标记、修改的位置处的图像进行保存；计算机将对应同一个识别图像数据的从多份打印副本档案中保存的编号和标记、修改的图像保存于该档案的识别图像数据中。
所述扫描数据先进行识别的识别图像数据的内容包括文本、图形和公式。
所述计算机程序完成档案的数字化识别方法具体包括以下步骤：
S201，将打印机发送的扫描数据行几何校正后，再通过图像增强技术进行扩充，得到自制数据集；
S202，选择训练参数，搭建基于深度学习开源框架Tensorflow的卷积神经网络架构，将自制数据集中的图像分为训练集和测试集，将训练集加载至卷积神经网络进行训练，并对训练结果进行可视化表示；根据训练结果微调卷积神经网络的训练参数，再将测试集加载至卷积神经网络进行准确率测试，微调卷积神经网络的训练参数，直至测试集准确率达到预期的标准，即得卷积神经网络模型；
S203，将扫描数据加载至的卷积神经网络模型中进行识别分类，识别时对数据中某个位置的某一字体的文字，则将该文字保存在图像数据中并建立对应位置的文本类对象，若不能识别出文字，则对该位置的识别图像数据裁剪保存，建立该位置的图形类对象或者公式类对象。
所述步骤一中的几何校正通过调用opencv函数库中仿射变换的方法，具体为：
通过变换前后图像四个顶点之间的对应关系来自动求解仿射矩阵M，
其中，pos1和pos2表示图像变换前后的对应位置关系，a11、a12、a21、a22均表示图像像素值的矩阵元素；
再使用函数cv2.warpAffine()实现图像仿射变换，坐标变换公式为：
其中，x、y、u1、v1、u2、v2均表示图像像素值的矩阵元素。
所述步骤一中中将自制数据集中的图像尺寸调整为32×32像素，并调用numpy函数库中的img_to_array的方法将图像的像素值转至数组的形式存储于一个形状为(128，32，32，3)的4D张量中。
本发明实施例提供的一种所述的计算机自动化纸件档案数字方法的计算机自动化纸件档案数字系统，所述计算机自动化纸件档案数字系统包括：计算机、打印机、电子档案柜；
所述的打印机用于自动化扫描和打印；
所述电子档案柜用于存储校对合格后的识别图像数据对应的扫描图像数据；
所述打印机包括自动进纸台、往复扫描台、自动堆叠台；
所述自动进纸台自动将纸件档案逐张送入往复扫描台；
所述往复扫描台将纸件档案进行双面扫描；
所述自动堆叠台将扫描后的纸件档案自动堆叠，将完成后的扫描结果发送至计算机。
所述计算机存在安全系统，在使用者得服务器内设有权限保护部，即电子档案柜设置密码，使用者需要输入密码才可以查看，编辑。
所述打印机的扫描部进行自动化扫描时，通过计算机可以完成背景板的选择，根据索要扫描的智障的颜色可以选择和替换。
本发明实施例提供的一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
通过计算机程序完成档案的扫描；
通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机对副本档案的自动化打印；
计算机对副本档案的数字化回收。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的计算机自动化纸件档案数字系统。
本发明的工作原理是：将打印机与计算机连接，安装好驱动，通过计算机的设定，对打印机设定自动扫描任务，完成对纸件档案的扫描，扫描结束后自动将扫描的结果发送至计算机，计算机进行留存；计算机将打印机发送的扫描数据先进行识别，其次建立识别图像数据；计算机能对识别后的图像数据进行修改，需要将识别图像数据和扫描图像数据同时显示校对，校对合格后的识别图像数据保存于计算机的数据库中，对应的扫描图像数据被压缩后保存；存储的位置时由计算机对电子档案柜的自动分配，每个保存位置具有单独的开口,开口设置有计算机控制的门；需要使用打印副本档案时，计算机控制打印机打印所需的档案，并在每一页的边缘位置打印出唯一的二维码；可以打印多份副本档案；将使用完的多份打印的副本档案逐份放置于打印机的自动进纸台，打印机逐页进行扫描，将扫描后的结果发送至计算机；计算机将扫描后的结果同原始档案的图像进行比较，识别出进行标记和修改的位置，并每一份的副本档案编号和标记、修改的位置处的图像进行保存；计算机将对应同一个识别图像数据的从多份打印副本档案中保存的编号和标记、修改的图像保存于该档案的识别图像数据中。
本发明所具备的优点及积极效果为：
本发明提供了一种计算机自动化纸件档案数字方法,将纸件档案逐页的扫描,并保存成带有文本格式的文件,节省了保存所需的存储空间。且文件柜由计算机自动控制，一经放入,不能随意私自打开和调整,提高了文档的保密性；在使用时单独打印,而打印后的文件还可以回收各个使用者的标记,并将标记统一保存在一个文件中。回收后的副本可以让使用者继续使用。并且可以多次回收；本发明还涉及背景板的选择,背景板根据纸张的颜色可以选择和替换提高了扫描的精度。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，该方法具体包括：
步骤一，通过计算机程序完成档案的扫描；
将打印机与计算机连接，安装好驱动，通过计算机的设定，对打印机设定自动扫描任务，完成对纸件档案的扫描，扫描结束后自动将扫描的结果发送至计算机，计算机进行留存；
步骤二，通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机将打印机发送的扫描数据先进行识别，其次建立识别图像数据；
步骤三，计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机能对识别后的图像数据进行修改，需要将识别图像数据和扫描图像数据同时显示校对，校对合格后的识别图像数据保存于计算机的数据库中，对应的扫描图像数据被压缩后保存；存储的位置时由计算机对电子档案柜的自动分配，每个保存位置具有单独的开口,开口设置有计算机控制的门；
步骤四，计算机对副本档案的自动化打印；
需要使用打印副本档案时，计算机控制打印机打印所需的档案，并在每一页的边缘位置打印出唯一的二维码；可以打印多份副本档案；
步骤五，计算机对副本档案的数字化回收；
将使用完的多份打印的副本档案逐份放置于打印机的自动进纸台，打印机逐页进行扫描，将扫描后的结果发送至计算机；计算机将扫描后的结果同原始档案的图像进行比较，识别出进行标记和修改的位置，并每一份的副本档案编号和标记、修改的位置处的图像进行保存；计算机将对应同一个识别图像数据的从多份打印副本档案中保存的编号和标记、修改的图像保存于该档案的识别图像数据中。
2.如权利要求1所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述扫描数据先进行识别的识别图像数据的内容包括文本、图形和公式。
3.如权利要求1所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述计算机程序完成档案的数字化识别方法具体包括以下步骤：
步骤一，将打印机发送的扫描数据行几何校正后，再通过图像增强技术进行扩充，得到自制数据集；
步骤二，选择训练参数，搭建基于深度学习开源框架Tensorflow的卷积神经网络架构，将自制数据集中的图像分为训练集和测试集，将训练集加载至卷积神经网络进行训练，并对训练结果进行可视化表示；根据训练结果微调卷积神经网络的训练参数，再将测试集加载至卷积神经网络进行准确率测试，微调卷积神经网络的训练参数，直至测试集准确率达到预期的标准，即得卷积神经网络模型；
步骤三，将扫描数据加载至的卷积神经网络模型中进行识别分类，识别时对数据中某个位置的某一字体的文字，则将该文字保存在图像数据中并建立对应位置的文本类对象，若不能识别出文字，则对该位置的识别图像数据裁剪保存，建立该位置的图形类对象或者公式类对象。
4.如权利要求3所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述步骤一中的几何校正通过调用opencv函数库中仿射变换的方法，具体为：
通过变换前后图像四个顶点之间的对应关系来自动求解仿射矩阵M，
其中，pos1和pos2表示图像变换前后的对应位置关系，a11、a12、a21、a22均表示图像像素值的矩阵元素；
再使用函数cv2.warpAffine()实现图像仿射变换，坐标变换公式为：
其中，x、y、u1、v1、u2、v2均表示图像像素值的矩阵元素。
5.如权利要求3所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述步骤一中中将自制数据集中的图像尺寸调整为32×32像素，并调用numpy函数库中的img_to_array的方法将图像的像素值转至数组的形式存储于一个形状为(128，32，32，3)的4D张量中。
6.一种应用如权利要求1～5任意一项所述的计算机自动化纸件档案数字方法的计算机自动化纸件档案数字系统，其特征在于，所述计算机自动化纸件档案数字系统包括：计算机、打印机、电子档案柜；
所述的打印机用于自动化扫描和打印；
所述电子档案柜用于存储校对合格后的识别图像数据对应的扫描图像数据；
所述打印机包括自动进纸台、往复扫描台、自动堆叠台；
所述自动进纸台自动将纸件档案逐张送入往复扫描台；
所述往复扫描台将纸件档案进行双面扫描；
所述自动堆叠台将扫描后的纸件档案自动堆叠，将完成后的扫描结果发送至计算机。
7.如权利要求6所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述计算机存在安全系统，在使用者得服务器内设有权限保护部，即电子档案柜设置密码，使用者需要输入密码才可以查看，编辑。
8.如权利要求6所述的计算机自动化纸件档案数字方法，其特征在于，所述打印机的扫描部进行自动化扫描时，通过计算机可以完成背景板的选择，根据索要扫描的智障的颜色可以选择和替换。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
通过计算机程序完成档案的扫描；
通过计算机程序完成档案的数字化识别并保存；
计算机自动完成档案的数字化修改校对，完成后进行保存；
计算机对副本档案的自动化打印；
计算机对副本档案的数字化回收。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求6所述的计算机自动化纸件档案数字系统。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111613183.0A CN114328383A (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111613183.0A CN114328383A (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114328383A true CN114328383A (zh) | 2022-04-12 |
Family
ID=81013002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111613183.0A Withdrawn CN114328383A (zh) | 2021-12-27 | 2021-12-27 | 一种计算机自动化纸件档案数字方法、设备及终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114328383A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115511124A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-23 | 上海网商电子商务有限公司 | 一种基于售后维修记录的客户分级方法 |
-
2021
- 2021-12-27 CN CN202111613183.0A patent/CN114328383A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115511124A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-23 | 上海网商电子商务有限公司 | 一种基于售后维修记录的客户分级方法 |
| CN115511124B (zh) * | 2022-09-27 | 2023-04-18 | 上海网商电子商务有限公司 | 一种基于售后维修记录的客户分级方法 |
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