仓库不准的问题

    其实大部分的批发贸易型企业都存在这种问题的,出现账面数与实际仓库的库存数量经常对
不上的,大部分这种客户第一反应的是软件的问题,做为软件开发商来说,绝大都数的软件开
发商开发的软件在计算库存是准确的,但为什么会经常出现账面数据与实际仓库数据不相符
呢?我觉得有2方面:
    主要的还是仓库管理的问题,我在观查批发行业的企业的仓库管理员,大部分只起到验货员
的角色的,比如说进货、出仓验货,当然我不是否定这个角色,这是仓库管理员最起码的基本
要求。象做副食品批发行业的,食品类是很容易变质的,但是做为仓管员,没有定期去清理一
些过期、卖不动的商品,没有经常去抽盘商品。由于存在这种漏洞,仓库有时会无缘无故的不
见商品的,我曾经看到一个很搞笑的事情,有一个老板某一天突然心血来潮,坐在仓库里做出
货验货,有一张销售单写做出货13箱,那些搬货员扛着货往货车搬,当搬13箱货时,那些搬货
员还继续搬,当时是老板在点货的,老板一看到搬第14箱时,马上叫停:怎么回事,已经够
了,怎么还搬啊?那个搬货员就说:“我忘记了,多搬了”,后来回去了。连老板坐镇都这
样,更何况其他人呢?另外,在仓库出货时,一些管理不到位的,一般在单据里不会签自己的
名字的,严格来讲,谁经手搬货、送货的,一定得要签上自己名字,这样才责任到人的。但这
些很批发贸易型企业根本做不到的,既然做不到,那肯定会出现账面数与实际库存数对不了。
    另一个问题,是在开单人开单的问题,在开单一般都有两种状态:草稿单和审核单(或过帐
单),但一些开单人经常是开了单据是草稿单状态,就打印出来马上出货,然后这批货收到款
了,才审核(或过帐)。大家都知道,单据一审核(或过帐)就会自动减库存,但如果按这种开单方
式来开单,非常容易造成账面库存不准确。举一个很简单的例子,比如账面库存=30箱,实际
库存=30箱,今天开了14箱,没有审核(或过帐),而且打印出来去仓库去取货送出去,那实际
库存是30-14=16箱,但是账面库存还是30箱,另一个开单员看到账面库存还是30箱,就开了
18箱来销售,那这样一来库存不就乱了。

### 提高Tesseract OCR识别确性的方法 #### 1. 图像预处理 图像质量直接影响OCR的识别效果。可以采用多种技术对图像进行预处理,以减少噪声、模糊和其他干扰因素的影响。 - **二值化**:将灰度图像转换为黑白图像,有助于去除背景杂乱的部分[^2]。 - **去噪**:利用滤波器(如高斯滤波或中值滤波)来平滑图像中的随机噪声。 - **边缘检测**:通过算法突出字符边界,使文字更加清晰可辨。 - **倾斜校正**:如果图像存在旋转角度,则需先对其进行矫正再执行OCR操作。 ```python import cv2 from PIL import Image def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) # Read as grayscale # Apply Gaussian blur to reduce noise blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # Perform adaptive thresholding for binarization binary_img = cv2.adaptiveThreshold(blurred_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) return binary_img ``` #### 2. 配置参数调整 合理设置Tesseract的相关变量能够显著改善特定场景下的表现。 - 设置允许字符集(`tessedit_char_whitelist`)限定只匹配目标范围内的符号,排除无关干扰项[^1]。 - 更改页面分割模式(Page Segmentation Mode),适应不同类型的布局需求。 ```go client := gosseract.NewClient() defer client.Close() // Restrict character set to improve accuracy on CAPTCHA-like images. client.SetVariable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789") text, err := client.TextFromImageFile("preprocessed_captcha.png") if err != nil { log.Fatalf("Error during image processing: %v\n", err) } fmt.Println("Extracted Text:", text) ``` #### 3. 更新训练数据 确保使用的语言模型是最新的,并针对具体应用场景定制专用字典或者字体样式。官方仓库提供了丰富的额外语言包供下载安装[^3]。 #### 4. 结合机器学习改进 对于复杂背景或是手写体风格的文字,单纯依赖规则难以达到理想精度。此时引入深度学习框架辅助特征提取成为一种有效手段。 --- ###
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