การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) เปลี่ยนรูปภาพของข้อความ—สแกน, ภาพถ่ายจากสมาร์ทโฟน, PDF—เป็นสตริงที่เครื่องอ่านได้ และ, เพิ่มมากขึ้น, ข้อมูลที่มีโครงสร้าง. OCR สมัยใหม่เป็นไปป์ไลน์ที่ทำความสะอาดรูปภาพ, ค้นหาข้อความ, อ่าน, และส่งออกเมทาดาทาที่สมบูรณ์ เพื่อให้ระบบดาวน์สตรีมสามารถค้นหา, จัดทำดัชนี, หรือดึงข้อมูลฟิลด์ได้. สองมาตรฐานเอาต์พุตที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ hOCR, ไมโครฟอร์แมต HTML สำหรับข้อความและเลย์เอาต์, และ ALTO XML, สกีมาที่มุ่งเน้นไลบรารี/หอจดหมายเหตุ; ทั้งสองรักษาสถานะ, ลำดับการอ่าน, และสัญลักษณ์เลย์เอาต์อื่น ๆ และ ได้รับการสนับสนุนจากเครื่องมือยอดนิยมเช่น Tesseract.
การประมวลผลเบื้องต้น. คุณภาพของ OCR เริ่มต้นด้วยการทำความสะอาดภาพ: การแปลงเป็นสีเทา, การลดสัญญาณรบกวน, การกำหนดค่าขีดแบ่ง (การทำให้เป็นไบนารี), และการปรับแก้ความเอียง. บทเรียน OpenCV แบบบัญญัติครอบคลุมทั่วโลก, การปรับตัว และ Otsu การกำหนดค่าขีดแบ่ง—ซึ่งเป็นส่วนสำคัญสำหรับเอกสารที่มีแสงไม่สม่ำเสมอหรือฮิสโตแกรมแบบสองโหมด. เมื่อความสว่างแตกต่างกันไป ภายในหน้า (นึกถึงภาพถ่ายจากโทรศัพท์), วิธีการปรับตัวมักจะทำงานได้ดีกว่าการกำหนดค่าขีดแบ่งทั่วโลกเพียงค่าเดียว; Otsu จะเลือกค่าขีดแบ่งโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์ฮิสโตแกรม. การแก้ไขความเอียงก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน: การปรับแก้ความเอียงโดยใช้ Hough (การแปลงเส้นตรง Hough) ควบคู่กับการทำให้เป็นไบนารีของ Otsu เป็นสูตรทั่วไปและมีประสิทธิภาพในไปป์ไลน์การประมวลผลเบื้องต้นในการผลิต.
การตรวจจับกับการรู้จำ. OCR โดยทั่วไปแบ่งออกเป็น การตรวจจับข้อความ (ข้อความอยู่ที่ไหน ?) และ การรู้จำข้อความ (มันพูดว่าอะไร?). ในฉากธรรมชาติและการสแกนจ ำนวนมาก, ตัวตรวจจับแบบคอนโวลูชันเต็มรูปแบบ เช่น EAST ทำนายรูปสี่เหลี่ยมระดับคำหรือบรรทัดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีขั้นตอนการเสนอที่หนักหน่วงและถูกนำไปใช้ใน ชุดเครื่องมือทั่วไป (เช่น, บทแนะนำการตรวจจับข้อความของ OpenCV). บนหน้าที่ซับซ้อน (หนังสือพิมพ์, แบบฟอร์ม, หนังสือ), การแบ่งส่วนของบรรทัด/ภูมิภาคและการอนุมานลำดับการอ่านมีความสำคัญ:Kraken ใช้การแบ่งส่วนโซน/บรรทัดแบบดั้งเดิมและการแบ่งส่วน เส้นฐาน แบบประสาท, พร้อมการสนับสนุนที่ชัดเจน สำหรับสคริปต์และทิศทางที่แตกต่างกัน (LTR/RTL/แนวตั้ง).
โมเดลการรู้จำ. ม้างานโอเพนซอร์สคลาสสิก Tesseract (โอเพนซอร์สโดย Google, มีรากฐานที่ HP) พัฒน าจากตัวแยกประเภทอักขระเป็นตัวรู้จำลำดับ ที่ใช้ LSTM และสามารถส่งออก PDF ที่ค้นหาได้, เอาต์พุตที่เป็นมิตรกับ hOCR/ALTO, และอื่น ๆ จาก CLI. ตัวรู้จำสมัยใหม่พึ่งพาการสร้างแบบจำลองลำดับโดยไม่มีอักขระที่แบ่งส่วนไว้ล่วงหน้า. Connectionist Temporal Classification (CTC) ยังคงเป็นพื้นฐาน, เรียนรู้การจัดตำแหน่งระหว่างลำดับคุณลักษณะอินพุตและสตริงป้ายกำกับเอาต์พุต; มันถูกใช้อย่างกว้างขวาง ในไปป์ไลน์การเขียนด้วยลายมือและข้อความในฉาก.
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา, Transformers ได้ปรับเปลี่ยน OCR. TrOCR ใช้ตัวเข้ารหัส Vision Transformer บวกกับตัวถอดรหัส Text Transformer, ฝึกฝนบนคลังข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่แล้ว ปรับละเอียดบนข้อมูลจริง, พร้อมประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในเกณฑ์มาตรฐานก ารพิมพ์, การเขียนด้วยลายมือ และข้อความในฉาก (ดูเพิ่มเติมที่ เอกสาร Hugging Face). ในขณะเดียวกัน, บางระบบข้าม OCR เพื่อความเข้าใจดาวน์สตรีม: Donut (Document Understanding Transformer) เป็นตัวเข้ารหัส-ถอดรหัสที่ไม่มี OCR ซึ่งส่งออกคำตอบที่มีโครงสร้างโดยตรง (เช่น JSON คีย์-ค่า) จากเอกสาร รูปภาพ (repo, การ์ดโมเดล), หลีกเลี่ยงการสะสมข้อผิดพลาดเมื่อขั้นตอน OCR แยกต่างหากป้อนระบบ IE.
หากคุณต้องการการอ่านข้อความแบบครบวงจรในหลายสคริปต์, EasyOCR มี API ที่เรียบง่ายพร้อมโมเดลภาษามากกว่า 80 ภาษา, ส่งคืนกล่อง, ข้อความ, และความเชื่อมั่น—มีประโยชน์สำหรับต้นแบบและ สคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละติน. สำหรับเอกสารทางประวัติศาสตร์, Kraken โดดเด่นด้วยการแบ่งส่วนเส้นฐานและการอ่านตามลำดับที่คำนึงถึงสคริปต์; สำหรับการฝึกอบรมระดับบรรทัดที่ยืดหยุ่น, Calamari สร้างขึ้นจากสายเลือด Ocropy (Ocropy) ด้วยตัวรู้จำ (หลาย)LSTM+CTC และ CLI สำหรับการปรับละเอียดโมเดลที่กำหนดเอง.
การสรุปผลขึ้นอยู่กับข้อมูล. สำหรับการเขียนด้วยลายมือ, ฐานข้อมูลการเขียนด้วยลายมือ IAM ให้ประโยคภาษาอังกฤษที่หลากหลายสำหรับผู้เขียนสำหรับการฝึกอบรมและการประเมิน; มันเป็นชุดอ้างอิงที่มีมายาวนานสำหรับ การรู้จำบรรทัดและคำ. สำหรับข้อความในฉาก, COCO-Text ได้ ใส่คำอธิบายประกอบอย่างกว้างขวางทับ MS-COCO, พร้อมป้ายกำกับสำหรับพิมพ์/เขียนด้วยลายมือ, อ่านได้/อ่านไม่ได้, สคริปต์, และ การถอดความแบบเต็ม (ดูเพิ่มเติมที่หน้า โครงการดั้งเดิม). สาขานี้ยังพึ่งพาการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบสังเคราะห์อย่างมาก: SynthText in the Wild แสดงข้อความลงในภาพถ่ายด้วยรูปทรงเรขาคณิตและแสงที่สมจริง, ให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกอบรมล่วงหน้า ตัวตรวจจับและตัวรู้จำ (อ้างอิง โค้ดและข้อมูล).
การแข่งขันภายใต้ ICDAR’s Robust Reading ร่มช่วยให้การประเมินผลเป็นไปอย่างมีเหตุผล. งานล่าสุดเน้นการตรวจจับ/การอ่านแบบ end-to-end และรวมถึงการเชื่อมโยงคำ เป็นวลี, พร้อมโค้ดอย่างเป็นทางการที่รายงาน ความแม่นยำ/การเรียกคืน/F-score, intersection-over-union (IoU), และเมตริกระยะห่างการแก้ไขระดับอักขระ—สะท้อนสิ่งที่ผู้ปฏิบัติงานควรติดตาม.
OCR ไม่ค่อยจบลงที่ข้อความธรรมดา. หอจดหมายเหตุและห้องสมุดดิจิทัลต้องการ ALTO XML เพราะมันเข้ารหัสเลย์เอาต์ทางกายภาพ (บล็อก/บรรทัด/คำพร้อมพิกัด) ควบคู่ไปกับเนื้อหา, และมันเข้ากันได้ดี กับแพ็คเกจ METS. hOCR ไมโครฟอร์แมต, ในทางตรงกันข้าม, ฝังแนวคิดเดียวกันลงใน HTML/CSS โดยใช้คลาสเช่น ocr_line และ ocrx_word, ทำให้ง่ายต่อการแสดง, แก้ไข, และแปลงด้วยเครื่องมือเว็บ. Tesseract เปิดเผยทั้งสอง—เช่น, การสร้าง hOCR หรือ PDF ที่ค้นหาได้โดยตรงจาก CLI (คู่มือการส่ งออก PDF); ตัวห่อหุ้ม Python เช่น pytesseract เพิ่มความสะดวก. มีตัวแปลงเพื่อแปลระหว่าง hOCR และ ALTO เมื่อที่เก็บมีมาตรฐานการนำเข้าที่ตายตัว —ดูรายการที่คัดสรรมานี้ของ เครื่องมือรูปแบบไฟล์ OCR.
แนวโน้มที่แข็งแกร่งที่สุดคือการบรรจบกัน: การตรวจจับ, การรู้จำ, การสร้างแบบจำลองภาษา, และแม้แต่การถอดรหัสเฉพาะงาน กำลังรวมกันเป็นสแต็ก Transformer ที่เป็นหนึ่งเดียว. การฝึกอบรมล่วงหน้าบน คลังข้อมูลสังเคราะห์ขนาดใหญ่ ยังคงเป็นตัวคูณกำลัง. โมเดลที่ไม่มี OCR จะแข่งขันอย่างดุเดือดทุกที่ที่เป้าหมายเป็นเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง แทนที่จะเป็นการถอดความแบบคำต่อคำ. คาดหวังการปรับใช้แบบไฮบริดด้วย: ตัวตรวจจับน้ำหนักเบาบวกกับตัวรู้จำสไตล์ TrOCR สำหรับข้อความยาว, และโมเดลสไตล์ Donut สำหรับแบบฟอร์มและใบเสร็จ.
Tesseract (GitHub) · เอกสาร Tesseract · ข้อมูลจำเพาะ hOCR · พื้นหลัง ALTO · ตัวตรวจจับ EAST · การตรวจจับข้อความ OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · การเขียนด้วยลายมือ IAM · เครื่องมือรูปแบบไฟล์ OCR · EasyOCR
Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแปลงประเภทต่าง ๆ ของเอกสาร เช่น ผลงานที่สแกนด้วยกระดาษ PDF ไฟล์หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้
OCR ทำงานโดยการสแกนภาพนำเข้าต่างๆหรือเอกสาร การแบ่งภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ
OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกสารที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่ มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ
อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้
ถึงแม้ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน
ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว ่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ
OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแบบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก
OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลา ยมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์
ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้นหลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ
PDF/A เป็นเวอร์ชันมาตรฐาน ISO ของ Portable Document Format (PDF) ที่ใช้สำหรับการเก็บรักษาเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ในรูปแบบดิจิทัล PDF/A แตกต่างจาก PDF โดยห้ามใช้ฟีเจอร์ที่ไม่เหมาะสำหรับการเก็บถาวรในระยะยาว เช่น การเชื่อมโยงฟอนต์ (ต่างจากการฝังฟอนต์) และการเข้ารหัส ข้อกำหนด ISO สำหรับโปรแกรมดูไฟล์ PDF/A รวมถึงแนวทางการจัดการสี การรองรับฟอนต์ที่ฝังไว้ และส่วนติดต่อผู้ใช้สำหรับการอ่านคำอธิบายประกอบที่ฝังไว้
มาตรฐาน PDF/A ไม่ใช่รูปแบบเดียว แต่เป็นชุดของมาตรฐานภายใต้ชื่อ PDF/A โดยแต่ละมาตรฐานจะตอบสนองความต้องการเฉพาะและจัดการกับข้อกำหนดการเก็บถาวรเฉพาะ มาตรฐานที่ใช้กันทั่วไปมากที่สุดคือ PDF/A-1, PDF/A-2 และ PDF/A-3 PDF/A-1 อิงตาม PDF 1.4 และเป็นมาตรฐานแรกที่เผยแพร่ PDF/A-2 อิงตาม PDF 1.7 และอนุญาตให้ใช้สื่อและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายยิ่งขึ้น และ PDF/A-3 ซึ่งยังอิงตาม PDF 1.7 อนุญาตให้ฝังไฟล์ที่ไม่ใช่ PDF/A
ในบริบทของ PDF/A คำว่า 'ระดับความสอดคล้อง' หมายถึงระดับที่เอกสาร PDF/A ปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะของมาตรฐาน มีระดับความสอดคล้องสองระดับ: 'a' (เข้า ถึงได้) และ 'b' (พื้นฐาน) การปฏิบัติตามระดับ 'a' บ่งชี้ว่าเอกสารไม่เพียงแต่ได้รับการเก็บรักษาไว้ในรูปแบบภาพเท่านั้น แต่ยังมีโครงสร้างและแท็กเพิ่มเติมสำหรับการเข้าถึง เช่น สำหรับโปรแกรมอ่านหน้าจอที่ใช้โดยผู้ที่มีความบกพร่องทางสายตา การปฏิบัติตามระดับ 'b' ช่วยให้มั่นใจว่ารูปลักษณ์ที่มองเห็นได้จะได้รับการเก็บรักษาไว้ แต่ไม่จำเป็นต้องให้เอกสารสามารถเข้าถึงได้
หนึ่งในคุณสมบัติหลักของ PDF/A คือการใช้ฟอนต์ที่ฝังไว้ ซึ่งช่วยให้มั่นใจได้ว่าเอกสารสามารถแสดงและพิมพ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำตามที่ตั้งใจไว้ โดยไม่คำนึงว่าฟอนต์ต้นฉบับมีอยู่ในระบบการดูหรือไม่ การฝังฟอนต์จะเพิ่มขนาดไฟล์ แต่เป็นวิธีที่เชื่อถือได้มากขึ้นในการรักษารูปลักษณ์ดั้งเดิมของเอกสาร PDF/A ยังกำหนดให้จัดเก็บข้อมูลสีในลักษณะที่ไม่ขึ้นกับอุปกรณ์ ซึ่งหมายความว่าสีในเอกสารควรปรากฏเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงอุปกรณ์ที่ใช้ในการดูหรือพิมพ์เอกสาร
PDF/A ยังห้ามใช้ฟีเจอร์บางอย่างที่ไม่เอื้อต่อการเก็บถาวรในระยะยาว ซึ่งรวมถึงการเข้ารหัส เนื้อหาเสียงและวิดีโอ การเปิดใช้ JavaScript และไฟล์ปฏิบัติการ และความโปร่งใส การใช้ฟีเจอร์เหล่านี้อาจทำให้เอกสารไม่สามารถอ่านได้ในอนาคตเนื่องจากเทคโนโลยีมีการพัฒนาและฟังก์ชันการทำงานบางอย่างล้าสมัยหรือไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป
การสร้างเอกสาร PDF/A โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการแปลงเอกสารจากรูปแบบเดิม (เช่น Word หรือ Excel) เป็นรูปแบบ PDF/A โดยใช้เครื่องมือสร้าง PDF เครื่องมือนี้ต้องสามารถฝังส่วนประกอบที่จำเป็นทั้งหมด (เช่น ฟอนต์และโปรไฟล์สี) และลบฟีเจอร์ใดๆ ที่ไม่ได้รับอนุญาตตามมาตรฐาน PDF/A นอกจากนี้ยังสำคัญที่จะต้องตรวจสอบเอกสาร PDF/A ที่ได้เ พื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดของมาตรฐาน การตรวจสอบสามารถทำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทางที่ตรวจสอบเอกสารเทียบกับข้อกำหนด PDF/A
การเก็บรักษาเมตาดาต้าเป็นอีกแง่มุมที่สำคัญของมาตรฐาน PDF/A เมตาดาต้าในเอกสาร PDF/A รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับเอกสารนั้นเอง เช่น ชื่อเรื่อง ผู้แต่ง เรื่อง และคำหลัก เมตาดาต้านี้จะถูกจัดเก็บในรูปแบบ XMP (eXtensible Metadata Platform) ซึ่งเป็นมาตรฐาน ISO สำหรับการสร้าง การประมวลผล และการแลกเปลี่ยนเมตาดาต้ามาตรฐานและแบบกำหนดเองสำหรับเอกสารดิจิทัลและชุดข้อมูล XMP ออกแบบมาเพื่อให้สามารถรวมและแลกเปลี่ยนเมตาดาต้าได้อย่างง่ายดายในแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์มต่างๆ
PDF/A ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมและองค์กรต่างๆ ที่การเก็บรักษาเอกสารมีความสำคัญ ซึ่งรวมถึงหน่วยงานราชการ ระบบกฎหมาย ห้องสมุด และที่เก็บถาวร การใช้ PDF/A ช่วยให้มั ่นใจได้ว่าเอกสารจะยังคงสามารถอ่านได้และเชื่อถือได้เป็นเวลาหลายปี ซึ่งมีความจำเป็นสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและเพื่อรักษาความสมบูรณ์ของเอกสารทางประวัติศาสตร์และเอกสารสำคัญ รูปแบบนี้ยังเป็นประโยชน์สำหรับบุคคลและธุรกิจที่ต้องการเก็บถาวรเอกสารเพื่อการจัดเก็บในระยะยาวโดยไม่เสี่ยงที่จะสูญเสียการเข้าถึงเนื้อหาเนื่องจากเทคโนโลยีล้าสมัย
กระบวนการเก็บถาวรเอกสารในรูปแบบ PDF/A อาจเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การจัดการเอกสารที่ใหญ่กว่า กลยุทธ์นี้อาจเกี่ยวข้องกับการใช้ระบบการจัดการเอกสาร (DMS) ที่รองรับมาตรฐาน PDF/A และสามารถจัดการการแปลง การตรวจสอบ และการเก็บรักษาเอกสารได้ ระบบเหล่านี้มักมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การควบคุมเวอร์ชัน การควบคุมการเข้าถึง และเส้นทางการตรวจสอบ ซึ่งให้การรักษาความปลอดภัยและการตรวจส อบย้อนกลับเพิ่มเติมสำหรับเอกสารที่เก็บถาวร
ในขณะที่ PDF/A ออกแบบมาสำหรับการเก็บรักษาในระยะยาว แต่ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทายในการเก็บรักษาแบบดิจิทัล ความท้าทายประการหนึ่งคือความจำเป็นในการจัดการและการโยกย้ายที่เก็บถาวรแบบดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง เมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง อาจจำเป็นต้องโยกย้ายเอกสาร PDF/A ไปยังมาตรฐานเวอร์ชันใหม่กว่าหรือไปยังรูปแบบอื่นเพื่อรักษาการเข้าถึงและการอ่านได้ สิ่งนี้ต้องมีการวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าเอกสารจะไม่สูญเสียความสมบูรณ์หรือความถูกต้องในระหว่างกระบวนการโยกย้าย
อีกสิ่งหนึ่งที่ต้องพิจารณาเมื่อใช้ PDF/A คือความจำเป็นในการควบคุมคุณภาพในระหว่างกระบวนการสร้าง เนื่องจากเอกสาร PDF/A มีจุดมุ่งหมายเพื่อเป็นตัวแทนที่แท้จริงและถูกต้องของเนื้อหาต้นฉบับ จึงเป ็นสิ่งสำคัญที่จะต้องให้แน่ใจว่ากระบวนการแปลงจะไม่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดหรือการละเว้น สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบเอกสารเพื่อความสมบูรณ์ ความถูกต้องของข้อความและรูปภาพ และการฝังฟอนต์และโปรไฟล์สีที่ถูกต้อง การควบคุมคุณภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับเอกสารที่มีข้อมูลสำคัญหรือเอกสารที่ต้องเป็นไปตามมาตรฐานการกำกับดูแลที่เข้มงวด
มาตรฐาน PDF/A ยังคงพัฒนาต่อไปเมื่อความต้องการและเทคโนโลยีใหม่ๆ เกิดขึ้น PDF Association ซึ่งเป็นกลุ่มบริษัทและองค์กรระหว่างประเทศที่ส่งเสริมการนำเทคโนโลยี PDF มาใช้ ทำงานอย่างแข็งขันในการพัฒนา PDF มาตรฐาน รวมถึง PDF/A พวกเขาจัดเตรียมทรัพยากรและแนวทางสำหรับการใช้ PDF/A และมีส่วนร่วมในการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของมาตรฐานเพื่อตอบสนองความต้องการใหม่ๆ และเพื่อให้แน่ใจว่ามาตรฐานยังคงมีความเกี่ยวข้อง สำหรับการเก็บรักษาแบบดิจิทัลในระยะยาว
โดยสรุป PDF/A เป็นรูปแบบที่แข็งแกร่งที่ออกแบบมาสำหรับการเก็บรักษาเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ในระยะยาว การมุ่งเน้นไปที่การฝังเนื้อหาที่จำเป็นทั้งหมด การห้ามใช้ฟีเจอร์บางอย่าง และการรับรองการแสดงสีที่ไม่ขึ้นกับอุปกรณ์ ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการเก็บถาวรเอกสารสำคัญ ในขณะที่เป็นรูปแบบที่เชื่อถือได้ แต่ก็ต้องมีการนำไปใช้และการจัดการอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าเอกสารจะยัง
ตัวแปลงนี้ทำงานอย่างสมบูรณ์ในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือกไฟล์ ไฟล์จะถูกอ่านเข้าไปในหน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้
การแปลงจะเริ่มขึ้นทันที และไฟล์ส่วนใหญ่จะถูกแปลงภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานกว่านั้น
ไฟล์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ไฟล์เหล่านั้นจะถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ จากนั้นไฟล์ที่แปลงแล้วจะถูกดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ
เรารองรับการแปลงระหว่างรูปแบบภาพทั้งหมด รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF และอื่นๆ
ตัวแปลงนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ และจะฟรีตลอดไป เนื่องจากทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราจึงไม่ต้องจ่ายค่าเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราจึงไม่เรียกเก็บเงินจากคุณ
ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์ได้มากเท่าที่คุณต้องการในคราวเดียว เพียงเลือกหลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่ม