Mit dem fortschreitenden Voranschreiten der Informatisierung und Digitalisierung steigt die Nachfrage nach schnellem und präzisem Scannen von Papierdokumenten in verschiedenen Branchen von Tag zu Tag. Traditionelle Scan-Geräte haben Schwierigkeiten, den modernen Anforderungen in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit gerecht zu werden. Dieses Papier stellt das Design und die Implementierung einer KI-basierten Desktop-Scanning-Plattform vor, die das leistungsstarke Maschinenvisionssystem OpenCV nutzt und fortschrittliche Algorithmen zur Bildverarbeitung, -verbesserung und -korrektur kombiniert. Mit einem Personal Computer als Hardware-Plattform werden die Bilder von Papierdokumenten über eine externe Kamera erfasst. Die OpenCV-Bildverarbeitungstechnologie wird für die Bildsegmentierung, Farbkorrektur und Formkorrektur verwendet, und letztendlich werden hochqualitative JPG- und PDF-Dokumente generiert. Das System unterstützt auch kontaktloses Scannen und OCR-Vorverarbeitung und ist somit für die Ferntext-Erkennung und die Digitalisierung wertvoller Dokumente geeignet. Die Forschung nutzt die gemeinsame Programmierung von C und OpenCV, gestaltet eine benutzerfreundliche interaktive Oberfläche und realisiert eine automatische Korrektur durch Kantenerkennung und 3D-Rekonstruktionstechnologie. Die Testergebnisse zeigen, dass das System in Bezug auf Scan-Genauigkeit, Effizienz und Stabilität herausragende Leistungen erbringt. Es ist sowohl für den persönlichen als auch für den professionellen Gebrauch geeignet, insbesondere für die Bedürfnisse von Unternehmen, Bildungseinrichtungen und Regierungsbehörden.
Sun et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.