Система контролю якості сканів у Mayan EDMS з використанням OpenCV та машинного навчання

Abstract

Метою роботи є розроблення програмної системи автоматизованого контролю якості сканованих документів, інтегрованої з Mayan EDMS, із застосуванням методів комп’ютерного зору та машинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси обробки сканованих документів у системах електронного документообігу. Предметом дослідження є методи та програмні засоби оцінювання якості сканів документів (різкість, шум, контрастність, кут нахилу, засвітлення) з використанням OpenCV і моделей машинного навчання. Методи дослідження включають аналіз існуючих EDMS-рішень, проєктування багаторівневої архітектури, побудову UML-діаграм, застосування алгоритмів комп’ютерного зору, інтеграцію ML-моделей, а також тестування та верифікацію програмної системи. У роботі реалізовано модуль контролю якості сканів, який автоматично виявляє дефекти документів, обчислює метрики якості та зберігає результати аналізу в Mayan EDMS із формуванням рекомендацій щодо повторного сканування. Система розроблена мовою Python та інтегрована з Mayan EDMS через REST API, що забезпечує модульність і масштабованість рішення.

The aim of this thesis is to develop a software system for automated quality control of scanned documents integrated with Mayan EDMS using computer vision and machine learning techniques. The object of the study is the process of processing scanned documents in electronic document management systems. The subject of the study includes methods and software tools for evaluating scan quality parameters such as sharpness, noise level, contrast, skew angle, and illumination using OpenCV and machine learning models. The research methods involve analysis of existing EDMS solutions, design of a multi-layer system architecture, development of UML diagrams, application of computer vision algorithms, integration of machine learning models, as well as testing and verification of the developed system. The thesis presents an implemented scan quality control module that automatically detects document defects, calculates quality metrics, and stores analysis results in Mayan EDMS with recommendations for rescanning. The system is developed in Python and integrated with Mayan EDMS via a REST API, providing modularity and scalability.