銀行回單OCR（光學字符識別）技術通過結合圖像處理、模式識別和自然語言處理（NLP）技術，將紙質或電子版銀行回單中的非結構化文本（如賬號、金額、日期等）轉化為結構化數據。以下是其核心原理和關鍵步驟：

1. 圖像預處理

• 去噪/二值化：消除掃描件或照片中的背景干擾（如污漬、折痕），將圖像轉為黑白二值圖。
• 傾斜校正：檢測并矯正圖像傾斜（如霍夫變換或邊緣檢測算法）。
• 文本區域定位：通過輪廓檢測（如OpenCV）、連通域分析或深度學習模型（如CTPN）定位文字區域。

2. 文字識別（OCR核心）

• 傳統OCR方法（適用于規則字體）：
  • 字符分割：將文本行分割為單個字符（投影法、輪廓分析）。
  • 特征提取：提取字符的幾何特征（如筆畫、輪廓）。
  • 模板匹配：與預存字符庫比對（如KNN、SVM分類器）。
• 深度學習OCR（主流方案）：
  • 端到端模型：直接輸入圖像，輸出文本序列，無需字符分割。
    • CRNN（CNN+RNN+CTC）：CNN提取圖像特征，RNN（如LSTM）處理序列，CTC對齊輸出。
    • Transformer-based模型（如TrOCR）：利用注意力機制提升長文本識別準確率。
  • 預訓練模型：基于大規模文本數據（如PP-OCR、EasyOCR）微調銀行回單場景。

3. 結構化信息提取

• 關鍵字段定位：
  • 規則匹配：通過關鍵詞（如“賬號”、“金額”）定位相鄰文本。
  • 深度學習模型：使用NLP模型（如BERT、BiLSTM-CRF）識別實體（命名實體識別，NER）。
• 格式校驗：
  • 校驗賬號長度、金額格式（正則表達式）、日期合法性等。

4. 后處理與糾錯

• 語義糾錯：利用上下文規則（如“收款人”后應為姓名，而非數字）修正OCR錯誤。
• 邏輯校驗：比對同一回單中的關聯字段（如借貸金額是否平衡）。

5. 技術挑戰與優化

• 復雜版式：不同銀行的回單模板差異大，需動態適配（通過模板庫或版式分析模型）。
• 多語言/符號：支持特殊符號（如￥、$）和多語言混合識別。

典型應用流程

1. 用戶上傳回單圖片 → 2. 預處理 → 3. OCR識別全文 → 4. NER提取關鍵字段 → 5. 輸出JSON/數據庫。

主流工具與框架

• 開源庫：Tesseract（需微調）、PaddleOCR（中文優化）、EasyOCR。
• 自研方案：結合目標檢測（YOLO）和CRNN，針對高精度場景定制。

通過上述技術組合，現代銀行回單OCR可實現95%以上的字段識別準確率，顯著提升財務自動化效率。實際應用中需持續優化模板和模型以適應銀行回單的多樣性。