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Atividades de Document Understanding
Last updated 29 de out de 2024

Validação manual para digitalizar documentos

O exemplo abaixo explica como extrair manualmente dados de uma imagem e apresentar a saída em um arquivo separado. Ele apresenta atividades como Digitize Document ou Present Validation Station. Essas atividades podem ser encontradas no pacote UiPath.IntelligentOCR.Activities .

Observação: este fluxo de trabalho está usando uma versão mais antiga do pacote UiPath.IntelligentOCR.Activities .

Steps:

  1. Abra o Studio e crie um novo Processo nomeado por padrão Principal.
    Nota: Certifique-se de adicionar todos os arquivos necessários (.json arquivos e todas as imagens) dentro da pasta do projeto.
  2. Adicione um contêiner Sequência no Designer de fluxo de trabalho e crie as variáveis mostradas na tabela a seguir:
    Tabela 1. Variáveis a serem criadas

    Nome da variável

    Tipo de Variável

    Valor Padrão

    Text

    String

     

    DOM

    UiPath.DocumentProcessing.Contracts.Dom.Document

     

    Data

    UiPath.DocumentProcessing.Contracts.Taxonomy.DocumentTaxonomy

     

    DocumentTaxonomy

    UiPath.DocumentProcessing.Contracts.Taxonomy.DocumentTaxonomy

     

    TaxonomyJSON

    String

     

    HumanValidated

    UiPath.DocumentProcessing.Contracts.Results.ExtractionResult

     
  3. Adicione uma atividade Read Text File dentro da sequência.
    • No painel Propriedades, adicione o nome do arquivo, neste caso "taxonomy.json", no campo NomeDoArquivo.
    • Adicione a variável TaxonomyJSON no campo Conteúdo.
  4. Adicione uma atividade Atribuir após a atividade Read Text File.
    • Adicione a variável Data no campo Para e a expressão DocumentTaxonomy.Deserialize(TaxonomyJSON) no campo Valor . Esta atividade constrói a taxonomia para extração.
  5. Adicione uma atividade Digitalizar documento após a atividade Atribuir.
    • No painel Propriedades, adicione o valor 1 no campo GrauDeParalelismo.
    • Adicione a expressão "Input\Invoice01.tif" no campo Caminho do documento.
    • Adicione a variável DOM no campo DocumentObjectModel .
    • Adicione a variável Text no campo TextoDoDocumento.
  6. Adicione um mecanismo de Google OCR dentro da atividade Digitalizar Documento.
    • No painel Propriedades, adicione a variável Image ao campo Imagem.
    • Marque a caixa de seleção da opção ExtractWords . Esta opção extrai a posição na tela de todas as palavras detectadas.
    • Adicione a expressão "eng" no campo Idioma.
    • Selecione a opção Legacy na lista suspensa Perfil.
    • Adicione o valor 2 ao campo Escala.
  7. Adicione uma atividade Estação de validação presente após a atividade Digitalizar Documento.
    • No painel Propriedades , adicione a variável DOM no campo DocumentObjectModel .
    • Adicione a expressão "Input\Invoice01.tif" no campo Caminho do documento.
    • Adicione a variável Text no campo TextoDoDocumento.
    • Adicione a variável Data no capo Taxonomia.
    • Adicione a variável HumanValidated no campo ValidatedExtractionResults .
  8. Adicione uma atividade For Each na atividade Estação de validação presente.
    • No painel Propriedades, selecione a opção UiPath.DocumentProcessing.Contracts.Results.ResultsDataPoint da lista suspensa ArgumentoDeTipo.
    • Adicione a expressão HumanValidated.ResultsDocument.Fields no campo Valores.
  9. Adicione uma atividade Log Message dentro do corpo da atividade For Each .
    • Selecione a opção Info na lista suspensa Nível.
    • Adicione a expressão item.FieldName no campo Mensagem.
  10. Adicione uma atividade Mensagem do log abaixo da primeira atividade Mensagem do log.
    • Selecione a opção Info na lista suspensa Nível.
    • Adicione a expressão item.Values(0).Value.ToString no campo Mensagem.
  11. Adicione uma atividade Write Line nas atividades Mensagem do Log.
    • Adicione o valor "" no campo Texto.
  12. Execute o processo. O robô usa as atividades do IntelligentOCR para processar manualmente os dados e apresentar os resultados.
Acesse o link a seguir para baixar o exemplo como um arquivo ZIP: Exemplo.

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