增值税发票是一种记录交易活动的会计凭证,是公司做账的依据,同时也是缴税的费用凭证,因此公司通常需要财务部门进行发票的管理工作。然而发票管理工作繁琐且乏味,其工作量大且记录信息多,人为记录需要消耗大量的人力物力。随着OCR技术的发展,许多领域在文本识别方面取得新的突破,利用OCR技术进行发票信息的自动识别记录,能有效提高财务人员的工作效率。本文通过对发票版面进行分析,确定发票识别系统的任务,然后根据任务要求对OCR系统各模块进行研究,设计了一款基于OCR的批量发票识别系统。首先采用扫描仪对发票进行图像采集,扫描仪采集图像效果清晰,并且能完成多张发票扫描的工作,符合本系统的要求。对发票图像进行图像预处理,包括归一化大小,判断发票是否需要翻转,二值化,形态学处理等。然后对文本定位算法进行探究,由于信息是由打印机打印在发票上,因为摆放原因信息时有偏移,并且发票页面常带有未知干扰,不利于模板匹配定位、连通域算法定位。本文设计了多层自编码+SVM的定位算法,能有效解决以上问题,成功完成信息文本定位。再采用改进的投影切割法完成单个字符切割。对于字符识别,由于本系统识别的信息均为数字打印字符,为了提高识别率,利用切割完成的字符做分类器的训练。采用BP、HOG+SVM、CNN三种分类算法进行研究,并综合识别的准确率,效率,抗干扰能力三方面,最终选择HOG+SVM算法做为本系统的识别算法。最后,本文对以上各模块的研究结果进行整合,利用C++进行编程并采用MFC设计系统界面,完成该发票识别系统。并对系统的性能进行测试,结果表明该系统操作简洁,识别率高,能满足财务人员的工作需求。