AI纸质工单识别定制：版面还原与字段校验

车间里仍有大量纸质流转卡、质检单和领料单，字段位置固定但手写体差异大。直接整图OCR往往在表格线、印章和复写纸干扰下错行。定制方案通常先做版面分析，定位表头和单元格，再对手写区域走检测+识别两阶段；对批次号、日期、数量等字段加正则和上下游校验，例如数量与单位、批次与工单号必须匹配。识别结果通过API写回MES或ERP，置信度低于阈值的字段进入人工复核队列，复核结果作为增量样本回流训练。 落地时有两点经验： 1. 不要用干净扫描件当唯一训练集，先收集100-200张现场单据，覆盖复写、折痕、油污和不同笔迹，再决定图像预处理和补光方式。 2. 验收指标不要只看字符准确率，更要看字段级准确率和人工复核率；通常字段级准确率做到97%以上、复核率降到10%以内，产线才愿意持续用。 硬件上，固定支架加漫射光源比手持拍摄稳定，边缘侧可先做图像质量判断，糊片直接提示重拍，避免无效识别。