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档案扫描服务 东方明德公司

档案扫描 ⒈认真无漏填写纸质档案前处理、扫描交接单。 ⒉对每份文件的每页进行纠偏处理,其左右歪斜偏差小2度。 ⒊对横向排放的页面进行左右旋转90或270度处理,以符合阅读习惯。 ⒋对于除文字内容外,纸张边界内有个别较大的黑点、黑线条、黑框、黑边时进行去黑处理。 ⒌扫描过程中因操作原因或纸张质量引起的卡纸而导致的纸张破损或断裂时,应尽可能按原缝隙
档案扫描服务







档案扫描

⒈认真无漏填写纸质档案前处理、扫描交接单。

⒉对每份文件的每页进行纠偏处理,其左右歪斜偏差小2度。

⒊对横向排放的页面进行左右旋转90或270度处理,以符合阅读习惯。

⒋对于除文字内容外,纸张边界内有个别较大的黑点、黑线条、黑框、黑边时进行去黑处理。

⒌扫描过程中因操作原因或纸张质量引起的卡纸而导致的纸张破损或断裂时,应尽可能按原缝隙粘贴好,再用平板扫描仪扫描。

⒍每一案卷纸质档案扫描完后,扫描人员应核对案卷内每一文件的实际扫描张数与前处理人员填写的文件张数是否一致,不一致时应在备注栏填写具体原因或向现场管理人员询问。

⒎A4宽幅单面扫描仪扫描双面文档并正确排序的使用方法。

先将全部正面扫描并保存后,再将全部反面扫描(中间的白页也要扫描)。排序时每次将后一页依次在双数页(2,4,6……)前插入即可,直到1大页码数减2为止。后将文档中的空白页删除。在实际操作过程中,当全部页数少于21时可用缩略图中剪切与粘贴功能;当全部页数大于21时可用CTRL+E和数字键实现排序;后将空白页删除。

⒏R、G、B颜色过滤及其应用支持红、绿、兰三色过滤的扫描仪可以分别将纸张上的三种颜色之一过滤(不扫描),设置参数时应根据纸张的颜色选择过滤或不过滤。例如:纸张上的红色表格、表框、红头1文件时不能选择过滤,当红底黑字时就要选择红色过滤。

东方明德致力于档案扫描等行业技术服务,东方明德竭诚为您服务!








档案扫描中注意事项

1.做好扫描数据的维护

对于扫描数据的维护主要是确保数据信息的完整性以及对数据质量的控制。一是做好对扫描数据完整性的审查。在扫描过程中,由于失误,可能会导致某份文件或一份文件内个别页面的漏扫或重扫。如果不及时地查出,必将会给后续的利用工作带来麻烦,因此应该对扫描数据做好审查工作,谨防漏扫或重扫现象给数据带来的不完整或不规范。二是做好数据信息的质量控制。对于由于机器及操作原因致使数据极不清晰而无法使用的,要重新扫描;对于数据信息中所存在的“噪点”应该予以消除,但“去噪”工作应该区别对待,应该视“噪点”为档案本身所有的还是由于人为以及机器原因导致的,尽量保全档案的原始性标记。

2.扫描程序的遵守与规定的落实

扫描工作的操作对象是档案实体,由于档案的惟一性与凭证性,不允许发生档案实体的丢失与损毁现象,因此扫描工作中要严格遵守操作程序和规定。一是正确处理好工作与成绩之间的关系。成绩的取得是以安全为前提的,为成绩而违规操作,导致问题发生,必将抵消成绩或造成对成绩的否定。因此在日常的扫描中,要处处小心,严格履行有关规定,谨防丢失以及损毁现象的发生。二是做好有关程序遵守与规定落实的监督。加强在各个环节中对扫描人员的工作指导,帮助其规避一些易发生的误操作,纠正工作中不良习惯,确保扫描工作在安全的基础上出成绩。

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对纸质保护和利用一直是档案系统的重要工作,纸质档案容易损坏、查阅效率低、无法通过计算机方便利用等问题也一直困扰着档案人员。对纸质档案进行数字化扫描,将其转化为数字信息是现今采取的比较常见又行之有效的技术手段。近年来,档案数字化加工在我国已经由省市级档案馆推进到区县级档案馆。从范围内看档案数字化的增速很快,但由于历史欠账过多、各地区发展不平衡等原因,已经经过数字化加工的档案占全部档案的比重还很有限。随着档案数字化在我国进程的不断加快,扫描档案存在的一些问题也逐渐引起档案部门的重视。由于设备、文件保存质量等原因造成扫描的图像存在噪声、图像明暗不均、扭曲变形等情况,这些问题严重影响到对数字图像的OCR(Optical Character Recognition光学识别技术)识别,以及后期对扫描档案的利用。本文主要研究利用数字图像处理技术解决扫描图像存在的问题。由于档案资源有其自身的保密属性,在保证质量相同的前提下看,本文使用一些公开的扫描图像来模拟纸质档案的扫描图像,在MATALB(Matrix Laboratory矩阵实验室)软件环境下进行仿1真。介绍了OCR识别软件的工作原理,结合档案管理的自身特点,对形成的数字档案文件的文件格式进行了探讨,分析了档案文件对格式的要求,比较了常见的几种文件格式。分析了扫描档案产生噪音的特点,特别是其产生椒盐噪声和高斯噪声的情况,尝试了灰度直方图算法、均值滤波、中值滤波等图像预处理算法,并提出一种基于中值滤波的自适应算法。针对图像中需要提取加工的信息使用图像分割技术,将存在信息一致性的图像区域整体提取出来进行分析。使用图像二值化算法确定合适的阈值对图像信息进行提取,提高OCR识别率。使用边缘检测算法,锐化图像中部分模糊的信息。




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