当像素里才有字而可选层根本不存在
病历翻拍、会议室白板汇总扫描以及早年纸质期刊，像素里明明有字却无法检索——这就是OCR存在的理由。识别准确率受dpi、纸张褶皱与墨水褪色共同影响；手写批注与印章重叠区域往往是灾难高发带。语言混合（中英文夹杂、竖排标题）还会让默认模型措手不及。Ai2Done 让你在浏览器侧启动识别链路并展示进度，先把含表格线与手写备注的代表性页面试跑，统计置信度与人工复核比例，再扩展到整册。完成后请勿直接把OCRJSON塞进生产数据库而不设质检抽样；对金额、身份证号类字段应启用二次校验或人工spot check。若后续要把文本回填成可搜索PDF，请记录所用字典与旋转校正参数以便版本溯源。医学或法律场景中若出现专业拉丁缩写，建议在词典侧补充自定义词条以降低识别成相近字母的错误率。
OCR识别提取三步
- 评估扫描清晰度与 skew，必要时先旋转裁边再上传。
- 选择适用于中英文（或竖排）场景的识别选项并开始任务。
- 导出文本并对表格与印章重叠区抽检；敏感字段走人工复核流程。
常见问题：OCR
表格识别乱序？
尝试先提升分辨率或拆分单元格区域；复杂表启用表格专用后处理。
竖排文字失败？
指定书写方向模型或分段截取竖排区域单独识别。
个人信息合规？
最小化采集识别结果，落地脱敏策略并限制导出介质。