一、准备工作

1. 选择合适的扫描设备

使用分辨率较高的扫描仪可以确保原始图像的质量。通常建议设置为300 DPI（每英寸点数），这样既能保证细节清晰，又不会导致文件过大。此外，确保文档平整放置，避免因褶皱而影响后续识别。

2. 准备必要的软件工具

推荐使用功能强大的OCR（光学字符识别）软件，如ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro等。这些工具不仅支持多语言识别，还具备图像预处理能力，有助于提升最终输出结果的准确性。

二、图像预处理

1. 去除噪点

利用图像编辑软件（例如Photoshop）中的滤镜功能，去除扫描件上的斑点、划痕或其他干扰元素。这一步骤对于老旧纸质材料尤为重要。

2. 调整亮度与对比度

增强文本区域与背景之间的对比度，可以使AI更容易区分文字部分。可以通过调节图像的直方图来实现这一目标。

3. 裁剪无关区域

如果扫描件包含大量空白边框，则应先将其裁剪掉，只保留实际内容部分。这样做不仅可以减少处理时间，还能让AI更加专注于关键区域。

4. 倾斜校正

若扫描件存在轻微歪斜现象，可尝试通过旋转或扭曲功能对其进行矫正。正确的角度能够显著改善识别效果。

三、执行文字提取

完成上述准备工作后，即可开始正式的文字提取过程：

1. 加载扫描件至OCR软件

将经过预处理后的图像文件导入选定的OCR程序中，并检查是否正确加载了所有页面。

2. 设置语言及格式选项

根据待处理文档的语言种类选择相应的语言包；同时指定输出格式（如PDF、Word文档等），以便于后期编辑或存储。

3. 启动识别引擎

开始运行OCR算法，等待其完成整个文档的分析工作。在此期间，请保持耐心，因为复杂的文档可能需要较长的时间才能完成全部处理。

4. 校验与修正错误

虽然现代OCR技术已经相当成熟，但仍可能存在一些误识情况。因此，在生成最终版本之前，务必仔细检查生成的内容，并手动修正任何发现的问题。

四、优化策略

尽管采取了以上措施，但在某些特殊情况下，AI仍然可能出现识别率偏低的现象。对此，可以考虑以下几种优化策略：

- 分块处理：将大篇幅文档拆分成若干小段落分别处理，然后合并结果。

- 增加样本训练：如果经常遇到特定类型的文档难以识别，则可以利用这些实例对OCR模型进行额外训练。

- 结合人工审核：对于特别重要的文件，建议结合专业人员的手动输入作为补充手段。

总之，虽然目前市面上已有许多优秀的OCR解决方案可供选择，但要想达到最佳的效果，还需要结合实际情况灵活运用各种技巧。希望本文提供的方法和步骤能为广大用户提供一定的参考价值！