档案数字化过程中的质量控制研究

引言

档案数字化把传统载体档案转成数字形式之后，档案的存储效率和利用便利性得到了提升，不过，数字化进程里存在技术瑕疵，管理疏忽等状况，致使数据出现偏差，格式出错之类的麻烦，从而对档案的凭证作用以及长久的可用性产生危险，所以，创建起一套系统化的质量控制体系就成了档案数字化工作的一项主要任务，笔者从理论根基开始，联系到数字化流程中的关键步骤，给出包含全部流程的质量控制策略，目的就是给档案机构给予可以执行的实践指导。

1 档案数字化质量控制的理论依据

1.1 档案数字化的概念与流程

档案数字化就是借助扫描、OCR、数据压缩等技术手段把纸质、音视频这些传统载体档案转为数字格式，还要创建对应的元数据和检索系统，其实质就是用技术工具来达成档案信息的数字化重塑，从而符合高效检索、长久保存和远程利用的要求，数字化流程包含档案整理、前处理、扫描成像、图像处理、数据挂接、质量检测和存储归档等步骤，档案整理要完成分类、编目和去污，前处理涵盖档案修复和装订调整，扫描成像须按照载体类型来挑选设备参数，图像处理包含纠偏、去噪和色彩校正，数据挂接会把数字文件同元数据库关联起来。数字化流程的规范性直接影响最终成果的质量，档案整理阶段的分类错误会导致检索效率低，前处理不彻底会使图像信息丢失，扫描参数设置不当会造成图像失真，所以，确定各个步骤的技术标准和管理要求是质量控制的前提。

1.2 质量控制的核心要素与原则

档案数字化是数字档案建设的一项最基础性工作，是将各种形态档案以数字化形式存储、以网络化形式互连，并利用计算机技术进行管理，从而构建起有序结构的档案信息库，实现档案信息资源共享。需要通过前端、中端、末端全过程质量控制，切实提高档案数字化质量。档案数字化质量控制的关键要素有真实性、完整性、可用性以及安全性，真实性要求数字副本与原始档案在内容和形式上相一致，完整性意味着所有档案信息都被完全捕获且没有遗漏，可用性表示数字档案应达到检索、浏览以及长期保存的技术标准，安全性包含数据加密、权限管理和物理存储环境的安全保障。质量控制要遵循三个基本原则：全过程控制原则，从档案整理到存储归档的每个步骤都要设立质量节点；预防为主原则，依靠前期规划和技术培训来削减人为失误的风险；标准化原则，按照国际和行业标准制订统一的质量准则，而且，质量控制还要兼顾效率和成本，不能一味地追求技术指标而忽略实际需求。

1.3 档案数字化质量控制的理论框架构建

档案数字化质量控制理论框架应该基于多个学科理论，主要包括档案学、信息管理学、计算机科学和质量工程学。档案学中，应遵循来源原则与原始记录性原则，保障数字档案的真实性、凭证性。从信息管理学角度考虑信息的完整性、可用性、可追踪性；计算机提供技术支持包括数字图像处理、数据存储、数据检索技术等；质量工程学可以作为质量全过程控制的理论支撑。档案数字化质量控制理论框架分为 3 个层次：基础理论层（档案价值理论、数字保存理论），技术标准层（文件格式标准、元数据标准）和操作规范层（工作流程规范、质量检测规范）。  在建立的过程中，数字连续性理论要格外注意，要保证从模拟到数字的转化过程中的信息不会丢失、不会变异，风险管理理论也很重要，要提前找出数字化过程中可能出现的质量风险点，比如色彩失真、分辨率不够、元数据缺少等，并且要制定出防范措施。这个理论框架的实际意义是，它既给档案数字化质量控制供应了系统的理论指导，又给各个机构制订详细的质量控制方案预留了灵活空间。

2 档案数字化质量控制的核心环节

2.1 数字化前处理质量控制

数字化前处理是保证数据质量的基础工作，主要包括档案整理、档案修复、档案装订调整。档案整理要保证档案分类准确、编号唯一，去除重复、无效文件；档案修复要对破损、脆化档案进行加固，避免扫描中二次损坏；档案装订调整要拆除金属装订物，避免扫描时产生阴影或遮挡。前处理质量控制要点：档案状态判定，用专业工具检测纸张酸度，脆化状况以及墨迹稳定性；修复技术规范性，用无酸材料和可逆修复工艺；装订调整记录，做修复日志，追踪处理过程，若前处理不当，会致使扫描图像有黑边，污渍或者文字模糊现象，从而影响到后续的利用价值。

2.2 数字化技术参数与设备选择的质量控制研究

技术参数和设备的选择会直接影响到数字图像的质量和兼容性，扫描的分辨率要按照档案的类型来设定，文本文件一般用 300dpi，图纸或者照片就要达到 600dpi 以上，色彩模式要看档案的特点来选黑白，灰度还是彩色，压缩算法要兼顾文件大小和图像清晰度，最好用无损压缩格式。设备选择要顾及扫描仪种类（平板式，滚筒式），光源稳定状况，色彩还原能力以及软件功能，质量把控涉及这些方面：​设备校准，定时检测光源强度和色彩偏差，参数标准化，制定统一的分辨率，色彩和压缩设置，兼容性测试，保证数字文件能被主要检索系统识别，设备性能不佳或者参数设置有误会导致图像出现更多噪点，色彩失真或者文件无法被读取。

2.3 数字化进程中数据安全与长期保存的质量控制

数据安全与长期保存是档案数字化质量控制不可忽略的部分，在数据安全方面，要创建多层次的保护体系，物理安全要控制机房的温度与湿度，还要设置防火防盗的设备，网络安全要设立防火墙并执行访问控制，数据安全要用到加密技术，还要创建备份机制，要格外注意在数据传输，处理以及存储的各个步骤中的安全保护，扫描工作站应当拥有专属的网络，数字文件的传输也要用加密通道，长久保存的质量控制要着重考虑这些要素：文件格式应当选用开放标准格式，像PDF/A，TIFF 之类，存储介质要定时检测并迁移，最好采用 ^⋅3- 2- 1 ”备份方案，也就是三份拷贝，两种存储介质，一份存放在异地，还要创建起完备的元数据体系，包含技术元数据，管理元数据以及保存元数据等等。质量控制措施应包括： 定期做数据完整校验，用校验和（Checksum）看文件有没有被改动，做存储介质健康度监测，预知可能的风险，创建灾难恢复预案，定时操练，这些做法一起形成了数字化成果长久可用的保障系统，也是档案数字记忆延续的重要部分。

3 档案数字化质量控制的实施策略研究

3.1 质量检测与评估方法

质量检测是判断数字化成果是否合格的重要环节，要采用人工和技术两种检测手段，人工检测着重于图像完整度、文字可读性和元数据正确性，技术检测借助自动化的软件来分析图像分辨率、色彩偏差和文件格式是否符合规定，评判的指标有缺陷率、重复扫描率以及用户满意程度等。检测流程分为三步：过程检测，扫描和图像处理时实时检测质量；阶段性验收，按批次抽查完成的数字档案；最终审核，人工和技术一起审核。如果检测不合格，要退回修改，

直到合格。

3.2 质量问题分析与改进策略

质量问题常常由技术问题、管理问题或者人为操作问题引起，常见的有图像黑边、文字识别错误以及元数据缺少等，分析办法要联系流程回溯和 RCA，像黑边问题也许就是由于扫描仪光源偏移或者装订调整不恰当造成的。改进措施包括： 技术改良，改良设备硬件或者调节参数设置，流程革新，精减多余环节并明晰责任分配，人员训练，提升操作标准和质量意识，而且还要形成问题数据库，通过过往数据来预估预防同类缺陷复发。

3.3 档案数字化质量控制的标准化体系构建

标准化体系建设属于档案数字化质量控制的重要保障，应包含标准制定、实施监督和持续改进这三个环节，在标准制定上，要形成起多层次的标准体系，比如国际标准 ISO13008数字文件转换迁移、国家标准《纸质档案数字化规范》DA/T31、行业标准和机构内部标准等，这些标准要覆盖技术参数（分辨率，色彩深度等），工作流程，质量需求，验收办法等各方面内容，在实施监督环节，要创建标准执行的监督机制，创建过程记录制度，详细记载每个处理步骤和相关负责人；创建质量抽检制度，确定合理的 AQL（可接受质量水平）标准；创建第三方审核制度，邀请外部专家执行质量评判。持续改进机制则包括： 标准动态更新制度，定期评价标准的适用状况；问题反馈制度，搜集整理实际操作中出现的问题；经验总结制度，把最好的做法变成标准的内容。尤其是标准化体系建设要跟上时代的步伐，及时吸收新的技术、新的方法，像区块链技术应用于档案真实性认证、人工智能用于质量自动检测等等，一个完善的标准化体系可以保证档案数字化质量控制的科学性与持续性。

4 档案数字化质量控制的创新与发展趋势

4.1 人工智能在档案数字化质量控制中的应用

人工智能（AI）技术给档案数字化品质把控赋予了新的解决办法，在图像处理环节，AI可以自动识别并修正扫描图像的瑕疵，去除噪音，纠正偏斜，改善模糊文字等等，从而改良图像品质，在 OCR（光学字符识别）阶段，深度学习算法能优化识别精确度，缩减人工校对的工作量，而且，AI 还可以用来做元数据自动标引，借助自然语言处理（NLP）技术，从中提取档案的关键信息，进而提升检索效率。从质量检测角度来说，依靠机器学习的自动检测系统可以迅速识别图像分辨率过低，色彩失真之类的问题，并且会产出质量评定报告，AI技术的使用既可优化数字化速度，又能缩减人的失误，不过也要注意算法的可解析性，保证质量把控流程的透明度和可追踪性，以后，AI 同档案数字化的融合会促使质量把控朝着智能化，自动化的方向迈进。

4.2 区块链技术在档案数字化真实性保障中的应用

区块链技术依靠去中心化，不可篡改，可追踪的特性，给档案数字化的真实度把控赋予了新的思路，在档案数字化进程当中，档案的元数据，扫描时延，操作人员等信息都能被记录到区块链上，创建起永久，可核实的检查日志，任何对数字档案执行改动都会留下痕迹，保证数据不会被恶意改动，而且，区块链可以配合数字签名技术，来验证档案的出处是否真实，防止伪造或者冒充，在跨越机构协作的情形里，区块链能够形成信任机制，保证不同机构之间档案数据的交流安全可靠，不过，区块链技术的运用也碰上存储成本较高，处理速度较慢之类的难题，要依照实际需求来改良方案，将来，区块链大概会变成档案数字化真实度把控的关键技术，为电子档案的法律效力提供技术支持。

4.3 档案数字化质量控制的未来趋势

未来档案数字化质量控制会有如下走向：一是智能化检测，AI 和机器学习技术会被普遍用到质量监控里，做到即时纠错和预知性维修，二是标准化升级，国际和国家标准会不断改善，促使质量控制体系更规范，三是多技术融合，区块链，云计算，大数据这些技术会和档案数字化结合，从而优化数据安全性并改进管理效率，四是用户参与式质量控制，通过众包或者协同审核机制，用户可参与到质量监督当中，增进档案的利用价值，而且，伴随着数字孪生，元宇宙等新兴技术的出现，档案数字化也许会朝着三维建模，虚拟现实等方向发展，质量控制标准也要做出相应改变，总的来讲，档案数字化质量控制会变得越发聪明，高效，安全，给数字时代档案长久保存和利用奠定坚实基础。

结语

档案数字化质量控制属于技术标准与管理机制相结合的系统工程，重点在于创建覆盖全流程的科学化质量保障体系，本文从理论基础，关键环节，执行策略这三个方面，全面论述了档案数字化质量控制的理论框架，技术标准和管理方法，研究显示，有效的质量控制要兼顾真实性，完整性和可用性这三大要素，还要借助人工智能，区块链等新兴科技完成质量管理的智能化提升，以后的研究应当着重于多技术融合环境下的质量控制标准更新，以及跨越不同机构的质量保障机制构建，随着数字技术飞速前行，档案数字化质量控制大概会朝着智能化，标准化，协同化的方向迈进，从而给数字时代档案资源的长久保存和高效利用提供强坚实保障。

参考文献

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