| Abstract |
Automatizācijas procesiem ir liela būtība administratīvajā nozarē, kur manuāli
vadīti dati var būt kļūdaini un var rast būtiskus zaudējumus konkrētajai organizācijai.
Mūsdienās, mainoties tirgus tendencēm, pieaug arī pieprasījums pēc
efektīvākām, precīzākām metodēm. Lai attiecīgā organizācija, uzņēmums vai iestāde
spētu vērienīgi izaugt, tai būtu nepieciešami uzlabojumi, ko ar automatizācijas
palīdzību varētu paveikt. Ieviešot automatizācijas procesus ilgtermiņā, var ievērojami
uzlabot darba efektivitāti, kā arī samazināt darbinieku skaitu un budžetā noteiktos
izdevumus. Vadoties pēc šīs informācijas, darba autors izvirzīja darba mērķi, kur tiks
izveidota metode, kura automātiski ievieto atpazīto drukātu tekstu “Visma Horizon”
programmā.
Bakalaura darbs sastāv no teorētiskās daļas, praktiskās daļas, eksperimentālās
daļas un secinājumiem.
Teorētiskajā daļā tiek pētīts par optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR), teksta
detektēšanu un ievietošanu. Apskatīti līdzīgi risinājumi, to priekšrocības un trūkumi,
veikta analīze no eksistējošiem teksta atpazīšanas rīkiem, tādiem kā “Parseur”,
“Nanonets” un “Roboflow”, kā arī izprasta grāmatvedības programma Visma Horizon
un tās integrācijas sistēma “Rest API”.
Praktiskajā daļā tiek ievākti un apstrādāti dati jeb rēķini. Trenēts “YOLO”
objektu detektēšanas modelis un izveidots kods “Python” valodā, lai veiktu OCR un
integrētu apstrādātos rēķinus “Visma Horizon” sistēmā.
Eksperimentālajā daļā tiek apskatīts kādi ir modeļa trenēšana rezultāti un
eksperimentēts ar dažādām hiperparametru maiņām jauna modeļa izveidei. Apmācītais
modelis salīdzināts ar jau eksistējošām metodēm, lai pārbaudītu modeļa precizitāti un
ātrumu.
Secinājumu daļā tiek aprakstīti secinājumi, kas radušies darba izpildes laikā.
Gala rezultātā tika izveidota “Python” kodā veidota sistēma, kas izvada
informāciju no pievienota rēķina un automātiski ievieto to “Visma Horizon”
programmā.
Bakalaura darbā ir 58 lappuses, 37 attēli, 2 tabulas, 1 pielikums un 43
informācijas avoti. |
