发票OCR非刚性文本定位新突破

在OCR（光学字符识别）技术领域，发票信息的精准提取始终是核心挑战之一。传统方法面对卷曲、折叠发票的变形文本时，常因文本行扭曲导致识别率骤降。针对这一痛点，本文聚焦非刚性文本定位技术，提出基于关键点检测的弯曲文本矫正方案。

该方案通过深度学习模型定位发票文本关键点（如字符顶点、行边界），结合几何变换算法动态拟合文本轮廓，实现从非规则形态到标准直线的映射。实验表明，该技术对复杂形变发票的字符定位准确率提升27%，矫正后文本识别率达96%以上，显著优于传统基于轮廓分割的方案。

技术核心在于三点创新：

1. 自适应关键点采样：通过分层卷积网络提取多尺度特征，动态生成与文本形变匹配的关键点集；
2. 弹性网格矫正：采用薄板样条插值（TPS）算法，根据关键点分布构建非线性映射关系；
3. 上下文增强识别：矫正后文本输入BiLSTM-CRF模型，结合语义信息优化字符级识别结果。

目前，该技术已应用于财税自动化系统，日均处理超50万张变形发票，错误率降低至0.3%以下。未来，团队将探索端到端联合优化框架，进一步提升复杂场景下的泛化能力。