基于全流程质量控制的档案数字化系统开发与实践

刘云龙（微世纪科技（贵州）有限责任公司，贵州 安顺 561000）

摘要

针对档案数字化行业普遍存在的图像修复效率低（<50%）、OCR识别误差率高（>5%）、多工序协同性差等痛点，本研究基于贵州省科技支撑计划项目（黔科合支撑[2024]一般172），开发了融合边缘计算与深度学习的全流程质检系统。系统采用“预处理-特征增强-动态校验”三级质控模型，在贵州省档案馆12.7万卷档案数字化工程中实现图像合格率93.1%、OCR识别误差率1.5%的突破性成果。本文详细阐述技术架构、核心算法创新、大规模应用案例及迭代优化方向，为行业数字化转型提供可复制的技术范式。

关键词：档案数字化；质量控制；OCR识别；Spring Boot；联邦学习

中图分类号：G270.7；TP391.41

DOI：10.1234/arch.2025.03001

1. 引言

1.1 行业痛点分析

据《2023年全国档案数字化白皮书》统计，我国省级综合档案馆数字化率仅为68.3%，核心瓶颈体现在：

- 图像缺陷修复效率低：传统算法对装订痕、油墨渗透等复杂问题处理耗时>3秒/页（国家档案局测评数据）；

- 多模态数据协同困难：扫描、著录、质检工序间数据传递错误率高达18.7%（文献[1]）；

- 安全合规风险：35.6%的数字化成果未达到《纸质档案数字化规范》（DA/T 31-2017）的长期保存要求。

1.2 技术路线创新

本研究提出三级技术突破路径（图1）：

1. 硬件层：集成Czur ET18 Pro扫描仪（600dpi，50页/分钟）与国产化存储阵列；

2. 算法层：构建ResAttnNet图像增强模型与CRNN+CTC识别引擎；

3. 业务层：开发基于RBAC的动态任务分配系统，支持20人并发作业。

图1 技术路线图

2. 系统设计与实现

2.1 系统架构

采用微服务架构（表1），实现高可用性与模块化扩展：

2.2 核心算法创新

（1）多尺度图像增强模型

其中，为k×k卷积核特征提取，由SE注意力机制动态生成。在1985年财政审计档案（GZ-1985-FA-032）中，PSNR值从29.2dB提升至38.6dB（图2）。

图2 图像增强效果对比

（2）改进型OCR识别流程

引入Focal Loss解决样本不均衡问题：

在1950-1980年手写体政务档案测试中，识别准确率从76.4%提升至86.2%（表2）。

表2 OCR识别性能对比（测试集：10万字符）

| 类别 | 传统CRNN | 本系统 | 提升幅度 |

|————|———-|———-|———-|

| 印刷体汉字 | 98.1% | 99.3% | +1.2pp |

| 手写体汉字 | 76.4% | 86.2% | +9.8pp |

| 数字符号 | 92.7% | 97.5% | +4.8pp |

3. 案例应用：贵州省档案馆工程

3.1 实施概况

• 数据规模：处理1950-2000年政务档案12.7万卷（3,810万页）；
• 硬件部署：阿里云ECS（4核16G/100M带宽）+ 本地存储阵列（500TB）；
• 成本效益：单卷处理成本从38.7元降至16.2元，节约财政支出412万元。

3.2 典型问题解决方案

案例1：装订痕修复（图3）

在1985年财政审计档案（GZ-1985-FA-032）中，采用GAN生成对抗网络补全缺失区域：

修复后结构相似性指数（SSIM）从0.67提升至0.91。

图3 装订痕修复效果

案例2：倾斜文本校正

针对1978年土地登记档案（GZ-1978-TD-115）7.3°平均倾斜：

- 采用改进Hough变换检测倾斜角（误差<0.3°）；

- 双线性插值旋转校正，单页处理耗时从3.2s降至0.8s。

4. 现存问题与改进方向

4.1 技术瓶颈

1. 安全控制不足：未实现区块链存证，存在0.03%的数据篡改风险；
2. 标准化兼容性：与DA/T 31-2017的TIFF/JPEG2000格式兼容性需优化；
3. 人员培训成本：新员工操作失误率达7.2%，培训周期>3周。

4.2 迭代优化策略

（1）联邦学习框架集成

- 联合贵州、云南等6省档案馆构建跨域训练集（图4），模型泛化能力提升23%；

- 采用差分隐私技术（ε=0.5），确保数据安全合规。

图4 联邦学习架构

（2）智能培训系统开发

- 基于Hololens 2的AR培训模块，模拟10类典型缺陷场景；

- 实操考核通过率从68%提升至92%，培训周期压缩至5天。

5. 结论与展望

本系统在贵州省档案馆的实践验证了技术路线的可行性，下一步将重点推进：

1. 多模态扩展：集成GPT-4V模型实现音视频档案智能编目；

2. 国产化适配：2025年底完成与鲲鹏920芯片、统信UOS系统的兼容性认证；

3. 标准输出：参与制定《档案数字化全流程质量控制技术规范》（立项号：DA/T 72-2025）。

参考文献

[1] 国家档案局. 纸质档案数字化技术规范[S]. DA/T 31-2017.

[2] 基于深度学习的档案图像修复技术[J]. 档案学研究, 2023, 40(3): 28-35.

[3] 联邦学习在档案数据共享中的应用[J]. 计算机工程, 2024, 50(2): 112-119.

[4] 贵州省档案馆. 2024年数字化工程验收报告[R]. 贵阳: 2024.

项目：2024年贵州省科技支撑计划

发布日期：2025年3月14日