Search the digital library catalog

Abstract: Digitalna preobrazba poslovnih procesov je v zadnjih letih bistveno vplivala na način upravljanja z dokumentacijo. Podjetja se zaradi vse večje količine informacij, zakonskih zahtev in potrebe po varnosti, hitrosti in preglednosti odločajo za implementacijo dokumentnih sistemov (DMS), ki omogočajo učinkovito elektronsko upravljanje poslovne dokumentacije. Magistrska naloga celostno obravnava ključne funkcionalnosti DMS ter skozi praktičen projekt predstavi kompleksnost digitalizacije fizičnega arhiva, s poudarkom na opremljanju dokumentov z metapodatki, klasifikacijskih pravilih in končnem vključevanju dokumentov v elektronski arhiv. V teoretičnem delu so predstavljene glavne značilnosti DMS, kot so klasifikacija dokumentov, uporaba strukturiranih metapodatkov, verzijsko sledenje, pravice dostopa, iskalni mehanizmi, povezljivost z drugimi informacijskimi sistemi ter tehnološke možnosti različnih arhitektur (lokalne, oblačne in hibridne rešitve). Poseben poudarek je namenjen pomenu standardiziranega vnosa metapodatkov in njihove vloge pri dolgotrajni hrambi, hitrem iskanju in zagotavljanju skladnosti s predpisi. V nadaljevanju je prikazana tudi tehnična podlaga sistemov, kot so baze podatkov, API-ji, mehanizmi indeksiranja ter uporaba OCR-tehnologije za prepoznavanje besedila na digitaliziranih dokumentih. Praktični del naloge temelji na izvedenem projektu masovnega skeniranja za naročnika, pri čemer je bil cilj zmanjšati fizični arhiv in omogočiti lažje ter hitrejše iskanje dokumentacije. Arhiv je obsegal več kot tisoč rednikov, razdeljenih na štiri vsebinske sklope. Projekt je zajemal pripravo fizičnega prostora, prevzem dokumentacije, skeniranje z uporabo profesionalnih skenerjev, avtomatski in ročni zajem metapodatkov ter prenos v elektronski arhiv. Za opremljanje dokumentov je bila uporabljena specializirana programska oprema, pri čemer je sistem omogočal učenje na podlagi preteklih dokumentov (t. i. šablone), kar je pospešilo proces opremljanja. Med izvajanjem projekta so se pojavile številne tehnične, organizacijske in vsebinske težave. Med ključne izzive sodijo napake na skenerjih zaradi obrabljenosti papirja in umazanije, neustrezna usposobljenost kadra za delo z dokumenti ter težave pri razumevanju vsebine. Slednje so se rešile z dodatnimi validacijskimi postopki in okrepljenim sodelovanjem z naročnikom. Poleg tega so bila v procesu upoštevana pravila informacijske varnosti, zlasti pri nastavitvah dostopnih pravic, ki so bile definirane na ravni klasifikacijskih znakov in povezane z aktivnimi imeniki uporabnikov. Rezultati projekta kažejo, da premišljen pristop, ustrezna tehnična rešitev in jasno postavljeni procesi pripomorejo k uspešni transformaciji fizičnega arhiva v elektronsko obliko. S tem se izboljšata preglednost nad dokumentacijo in učinkovitost zaposlenih, hkrati pa se dolgoročno znižujejo stroški upravljanja z dokumenti. Pridobljene izkušnje nudijo dobro osnovo za nadaljnje projekte digitalizacije tudi v drugih organizacijah.
Keywords: Dokumentni sistem (DMS), digitalizacija dokumentov, masovno arhiviranje, metapodatki, klasifikacijski načrt, elektronski arhiv, optično prepoznavanje znakov (OCR), iskanje po vsebini, pravice dostopa, verzijsko sledenje, integracija podatkov, proces obdelave dokumentov, avtomatska klasifikacija, dolgoročna hramba, informacijska varnost.
Published in DKUM: 07.10.2025; Views: 0; Downloads: 9
Full text (3,21 MB)

Abstract: V diplomskem delu smo razvili aplikacijo, ki bo pohitrila in olajšala podpisovanje dokumentov PDF. Implementirana je v programskem jeziku Python, optično prepoznavanje besedila pa je izvedeno z uporabo odprtokodne knjižnice Tesseract. Aplikacija je namenjena podpisovanju dokumentov PDF s slikovnimi in certificiranimi digitalnimi podpisi ter prepoznavanju besedila iz slik in slikovnih dokumentov PDF. Poleg tega nam lahko služi tudi kot enostavni urejevalnik besedila. V veliko pomoč je aplikacija lahko študentom ter vsem, ki se pri delu srečujejo z digitalizacijo ali arhiviranjem dokumentov. Prav tako vsem tistim, ki potrebujejo prepoznavo besedila natisnjenih ali skeniranih dokumentov.
Keywords: Optično prepoznavanje znakov, Tesseract OCR, digitalni podpis, Python, dokument PDF
Published in DKUM: 17.10.2022; Views: 493; Downloads: 51
Full text (2,57 MB)

Abstract: Področje optičnega prepoznavanja znakov trenutno stagnira, saj pri pretvarjanju papirnih oblik v elektronsko dejansko že obstaja vse, kar si človek zaželi. Področje robotskega vida je vsekakor v vzponu že nekaj časa, predvsem pri večanju števila in izboljševanju humanoidov ter samovozečih avtov. V avtomatiki je optično prepoznavanje znakov zelo razširjeno, predvsem v farmacevtski in prehrambeni industriji. Tam je namreč potrebna kontrola variabilno natisnjenih podatkov na proizvodih. Odločil sem se razviti lasten sistem za prepoznavanje znakov, ki se lahko uporabi v avtomatiki. V uvodu je predstavljena tehnika prepoznavanja znakov in izgradnja mojega sistema. V nadaljevanju je predstavljeno generiranje G-kode, katero lahko uporabimo pri CNC strojih. Na koncu je prikazano testiranje programa.
Keywords: optično prepoznavanje znakov, avtomatizacija, G-koda
Published in DKUM: 21.09.2016; Views: 1252; Downloads: 93
Full text (3,17 MB)