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​在移动拍照成为主流文档采集方式的今天，文档图像往往伴随角度偏斜、纸张弯曲、透视形变等问题，严重影响图像的可读性与后续OCR识别效果。传统的图像校正方法面对复杂背景、多样形变已显乏力。作为图像智能处理的重要一环，图片倾斜矫正技术正持续演进，从几何建模走向深度学习，成为企业推动文档数字化的重要工具。

TextIn以深度语义建模、多模态理解与零样本推理为核心技术路径，构建出兼顾准确率、适配性与可扩展性的智能文档抽取系统，广泛应用于金融、医疗、政务、制造等行业场景。

文档结构化，即将这些复杂的非结构化文档数据转化为可操作的结构化信息，已成为企业实现数据驱动决策的核心技术之一。TextIn提供的文档解析与抽取解决方案，通过先进的自然语言处理技术与智能抽取算法，帮助企业突破文档结构化瓶颈，提升信息的可用性、可检索性和可分析性，从而推动企业的数字化进程。

在大量的财务报表、投标文件、扫描单据中，表格信息往往以图片形式存在，难以编辑、难以抽取、难以重用。将“图片表格识别成Excel”是工作场景中的高频需求，但这一任务对于OCR而言，不是简单的字符识别问题，而是对图像结构、语义逻辑与跨页内容的深度理解。TextIn表格识别技术采用分治架构，能够在复杂业务场景中精准还原表格的结构和数据。

在全球数字化浪潮席卷的背景下，企业运营过程中面临的文档数据问题日益复杂。面对版式多样、格式不一、质量参差、语言繁杂的文档资料，传统的手动处理方式效率低、成本高、风险大，远无法满足现代企业对敏捷响应与智能决策的需求。此时，智能文档处理（Intelligent Document Processing, IDP）作为企业数智化转型的重要基础设施，正在加速落地，为文档数据提质、增效、赋能。

​在大模型加速赋能企业智能化转型的背景下，“AI知识库文件要怎么写才能让AI更好理解”成为许多企业构建内部智能系统时绕不开的问题。构建知识库并不只是上传文档，更重要的是让AI真正“理解”这些文档。而实现这一目标的关键，正是文档解析技术。

图像识别技术已不再局限于简单的印刷文字识别。从古籍的竖排繁体到手写批注，再到多语言混排的文档，越来越多复杂的文本场景需要更高精度的处理。过去，扫描的古籍可能因排版特殊而难以提取，手写笔迹或模糊图片也常常导致识别错误。而今天，TextIn的图像识别技术正通过深度学习与版面分析，突破这些限制，准确提取各种复杂场景中的信息。

TextIn“清除手写字迹”技术，通过深度学习与图像重建算法，让纸质文档在保持原貌的基础上，摆脱笔迹干扰，实现结构化重用。

PPT文件往往格式灵活、排版多变，传统的解析工具在还原PPT页面元素顺序、提取图文信息方面较为薄弱，更难理解段落语义与逻辑结构。这使得PPT在被进一步利用、搜索、分析时存在较高门槛，特别是在构建知识库、生成摘要、辅助大模型问答等场景中，PPT解析需求日益突出。

传统图像增强技术往往难以精准判断阴影与背景之间的差异，既不能彻底消除阴影，也容易损伤图像的真实结构。TextIn智能图像处理引擎具备“图片去除阴影”功能，借助先进的图像分割与光照补偿算法，有效还原图像本真，提高文档识别质量。