人工智能技术在档案数字化质量自动检测与纠错中的应用研究

1、引言

档案管理现代化离不开档案数字化这一信息时代的组成部分，这几年在政府机关、企事业单位以及文化机构里被广泛运用。统计显示到 2022 年全球档案数字化市场规模超 80 亿美元且每年以 10% 的速度增长，但档案数字化规模扩大后如何保证数字化成果质量就成了急需解决的问题，因为传统人工检测方法效率低还受主观因素影响大，无法应对海量档案数据的处理需求。人工智能技术此时派上用场了，它高效又智能化，给档案数字化质量检测与纠错带来新解法。深度学习的图像处理技术在多个领域表现优异，像医疗影像分析、工业缺陷检测等都挺好，其在档案数字化领域的应用潜力也开始冒头。本研究拿出一个把图像预处理、缺陷检测、文字识别和智能纠错功能集成起来的深度学习模型，想要达成档案图像质量问题自动检测与修正的目标，在对好多档案图像样本训练之后，这个模型能精确识别模糊、污损、倾斜等常见问题并给出相应修正建议

2、人工智能技术在档案数字化质量检测中的应用

2.1 图像质量评估算法

近年来，档案数字化进程加快使得图像质量评估成了保障档案数字化成果可靠的关键环节，传统靠人工目视检查的方法效率低且易受主观因素影响产生误差，而基于深度学习的图像质量评估算法构建起多层神经网络模型能高效识别数字化档案中的模糊、污损、倾斜等问题，其核心是卷积神经网络（CNN），可提取图像低级特征与高级语义信息并按档案行业特定需求优化训练，在某大型档案馆实际运用时对模糊图像识别准确率达 95% 以上比传统方法的 70% 左右高不少，而且算法还能生成修正建议给后续处理提供指导，统计显示 2022 年全球档案数字化市场规模超 50 亿美元且图像质量问题在总错误里占比超 40% ，所以应用图像质量评估算法不但提升档案数字化质量还帮行业省下很多时间与人力成本推动档案信息化建设进一步发展。

2.2 文字识别准确性检测

档案数字化质量的关键指标之一是文字识别准确性，尤其是涉及历史文献或者手写档案的时候这项任务更具挑战性。文字识别准确性检测技术基于人工智能，把光学字符识别（OCR）和深度学习模型相结合，能对数字化档案里的文本内容进行高精度分析与校验，它先对档案图像做预处理如去噪、二值化、版面分割等，然后用序列到序列（Seq2Seq）模型逐字符比对文本行以找出可能存在识别错误的地方。在某省级档案馆的试点项目里，这种技术把手写档案文字识别准确率从85% 提到了 96% ，让后期人工校对工作量大大减少。

2.3 元数据完整性验证

档案数字化过程中，元数据是核心组成部分且对其可检索性以及长期保存价值有直接影响，人工智能技术应用于元数据完整性验证时主要体现于自动化提取和逻辑一致性检查这两个方面，深度学习模型能自动提取档案图像里的关键信息从而快速生产出含标题、作者、时间等的结构化元数据，同时基于规则推理的方法用来验证元数据间的逻辑关系如检查日期格式是否准确、分类标签是否合规等。

3、基于人工智能的档案数字化纠错技术

3.1 图像增强与修复

档案数字化时，后续处理效果直接受图像质量影响，而历史档案常有老化、污损、光照不均等问题，导致传统图像处理方法难以应对大规模修复，好在近年深度学习技术在图像增强与修复方面突飞猛进，给档案数字化带来新解法，像卷积神经网络（CNN）这类算法经大量样本训练就能自动学习不同场景下的图像特征并智能修复模糊、倾斜、污损之处，2020 到 2023 年期间国内外不少档案馆引进基于生成对抗网络（GAN）的修复模型，老旧文档数字化效果明显提升，实验显示这种技术既能保住原始档案内容不失，又能有效提高图像清晰度与可读性，而且计算能力提高后修复所需时间大大减少从而让大规模档案数字化变成可能，档案管理行业数据表明用了人工智能技术图像修复效率提高将近 40% 且为后面的文字识别和元数据提取打下了稳稳的基础。

3.2 光学字符识别（OCR）纠错

档案数字化中光学字符识别（OCR）相当关键，不过传统OCR 技术在手写体、复杂版式或者低质量图像面前错误率往往比较高，而引入人工智能技术后 OCR的准确性提高了不少，因为深度学习模型一结合 OCR 系统就能更好地理解文本上下文关系从而减少误识别情况，像基于 Transformer 架构的 OCR 模型，凭借自注意力机制能捕捉长距离依赖关系以有效应对多语言混排或者特殊符号嵌入的事，并且对于档案里经常出现的模糊字符或者断裂笔画问题，新型 OCR 算法把图像分割和语义分析技术融在一起，于是从图像到文本的精准转换就搞定了[2]。

3.3 自动元数据补全与修正

档案数字化离不开元数据这一重要部分，而档案检索和利用效率直接受元数据完整与否、准确与否的影响，传统上录入元数据靠人工操作易有遗漏或者差错，不过有了基于人工智能的自动元数据补全与修正技术就解决了这个问题，它依靠自然语言处理（NLP）和知识图谱构建能从档案内容里自动提取关键信息并进行结构化存储，比如用预训练语言模型，系统可从档案标题、正文或者注释中找出时间、地点、人物这些核心要素并将其变成标准化的元数据字段，而且关联分析已有数据库时系统还能发现元数据里的逻辑错误或者重复项予以修正。

4、结论

档案数字化是信息管理领域的重要部分，这几年在全球发展成果相当显著，统计显示 2022 年全球档案数字化市场规模超 150 亿美元且估计接下来五年会以每年 8% 以上的速度增长，不过有个关键制约行业发展的问题就是数字化过程里的质量问题，所以本研究构建起一个基于深度学习的档案图像质量检测与纠错模型，从而提供了解决这一问题的创新技术方案，实验显示这个模型能高效识别模糊、污损、倾斜这些常见的图像缺陷并且有智能化修正能力，其检测准确率和处理效率比传统方法要好，而且人工智能在档案元数据提取、版式分析等领域应用潜力的挖掘也进一步拓宽了它的价值空间，研究成果给档案信息化建设提供了重要技术支撑且为相关行业技术升级、成本优化打下了基础，往后随着算法不断优化、算力增强，人工智能在档案数字化领域的应用肯定会更广泛、更深入 [3]。

参考文献

[1]刘俊辰 ;. 人工智能技术在档案数字化革新中的应用研究 [J]. 科技资讯 ,2024(15):42-44.

[2]赵雪飞 ; 尹磊 ;. 人工智能与新兴技术在未来数字档案管理中的应用研究 [J]. 赤峰学院学报 ( 自然科学版 ),2024(03):62-65.

[3]刘洪君 ; 张培 ;. 浅谈人工智能画质增强与处理技术在档案数字化副本图像修复中的应用 [J]. 四川档案 ,2024(02):56-57.

谢廷升 男 汉族 四川平武 本科 职称：助理工程师