我們已經(jīng)看到了如何將OCRR與RPA集成到不同的文檔中，但在一些情況下，機器人應用視覺檢測需要很好地處理這些挑戰(zhàn)。讓我們現(xiàn)在討論一下！

　　錯誤或不一致的數(shù)據(jù)：

　　數(shù)據(jù)在文檔理解中起著至關(guān)重要的作用。在大多數(shù)情況下，在文本掃描過程中有可能丟失文檔格式的情況下，使用照相機掃描文檔(即粗體、斜體和下劃線并不總是被識別)。有時，OCR可能會以錯誤的方式提取文本，導致拼寫錯誤，不規(guī)則的段落中斷，從而降低機器人的整體性能。因此，處理所有丟失的值并以更高的精度捕獲數(shù)據(jù)對于實現(xiàn)OCR的高精度至關(guān)重要。

　　文件中不正確的頁面定位：

　　頁面定向和偏斜也是導致OCR錯誤文本糾正的常見問題之一。在數(shù)據(jù)收集階段，當文檔被錯誤地掃描時，通常會發(fā)生這種情況。為了克服這個問題，我們須向機器人聲明一些功能，比如自動安裝頁面，自動過濾，這樣它們就可以提高掃描文檔的質(zhì)量，并接收正確的輸出數(shù)據(jù)。

　　融合問題：

　　并非所有的RPA工具在遠程桌面環(huán)境中都表現(xiàn)良好–它們會導致崩潰和自動化中的關(guān)鍵問題。更重要的是，RPA開發(fā)人員需要知道哪種OCR解決方案較適合于特定情況。此外，要使用特定的自動化工具，RPA開發(fā)人員只需要選擇由微軟(Microsoft)、谷歌(Google)創(chuàng)建的有限OCR技術(shù)。因此，集成我們的自定義算法和模型有時是很有挑戰(zhàn)性的。

　　所有文本都是加擾文本：

　　對于現(xiàn)實生活中的用例，一般OCR捕獲的文本都是加擾的，沒有機器人可以用來執(zhí)行重要操作的有意義的信息。RPA開發(fā)人員需要強大的ML支持才能構(gòu)建有用的應用程序。