档案数字化的每一个阶段都会应用到特定的技术。本章着重述将模拟信息转化为数字信息的数字化加工技术，以及将数字化加工所得信息加以识别以提高计算机处理能力的自动识别技术。数字化档案信息资源的存储、组织、检索和长期维护的技术方法与电子文件存储、组织、检索和长期维护的技术方法趋同。

　　档案数字化的技术应用是十分多样的，包括：

　　第一，扫描与图像采集技术

　　(一)基础扫描技术应用

　　扫描技术是档案数字化的基础环节，通过专业的扫描仪将纸质档案转化为电子图像。常见的扫描仪类型包括平板扫描仪、高速文档扫描仪和大幅面扫描仪等。平板扫描仪适用于单页或少量珍贵档案的扫描，能提供高精度的图像采集;高速文档扫描仪则用于批量档案处理，可大大提高扫描效率，每分钟能处理数十页甚至上百页文档;大幅面扫描仪则针对图纸、地图等尺寸较大的档案进行扫描。在扫描过程中，根据档案纸张质量、颜色、文字清晰度等因素，合理调整扫描参数，如分辨率、亮度、对比度等，确保扫描图像清晰、完整且色彩还原度高。例如，对于年代久远、纸张泛黄且字迹褪色的历史档案，需适当提高分辨率并调整亮度和对比度，以突出文字内容。

　　(二)新兴图像采集技术拓展

　　除了传统扫描技术，新兴的图像采集技术也在档案数字化中崭露头角。如高拍仪，它以其便携性和快速成像特点，适用于对现场档案或临时需求档案的采集。此外，非接触式扫描技术对于珍贵、脆弱的档案，如古籍善本、字画等，具有重要意义。这种技术通过光学成像原理，在不接触档案原件的情况下进行图像采集，避免了因接触而可能导致的损坏，最大限度地保护了档案的原始状态。

　　第二，光学字符识别(OCR)技术

　　(一)文字识别功能实现

　　OCR 技术是档案数字化技术中的核心技术之一，其作用是将扫描得到的图像中的文字转化为可编辑的文本格式。OCR 系统通过对图像中的字符进行特征提取和模式匹配，识别出文字内容。在档案数字化中，OCR 技术极大地提高了档案信息的检索效率和二次利用价值。用户可以通过关键词搜索快速定位到相关档案内容，无需逐页翻阅档案图像。例如，在处理大量的政务文件档案时，利用 OCR 技术实现全文检索，能够快速查找出包含特定政策条款或关键词的文件，为政策研究和工作决策提供便利。

　　(二)识别精度提升与挑战

　　尽管 OCR 技术不断发展，但在实际应用中仍面临一些挑战。手写字体、特殊字体、模糊字迹以及复杂背景下的文字识别精度有待进一步提高。为提升识别精度，研发人员不断优化算法，结合深度学习技术，使 OCR 系统能够学习更多的文字特征和书写风格，从而提高对各类文字的识别能力。同时，在档案数字化工作流程中，增加人工校对环节，对 OCR 识别结果进行审核和修正，以确保档案文字信息的准确性。

　　第三，人工智能与大数据技术的融合应用

　　(一)人工智能助力档案管理

　　人工智能技术在档案数字化领域的应用不断深化。利用自然语言处理技术，档案管理系统能够理解用户的自然语言查询，提供更加精准的检索结果。例如，用户可以通过输入日常语言描述来查找档案，系统能够自动分析用户意图，在海量档案数据中快速定位相关信息。此外，人工智能算法还可用于档案内容的智能分类和自动摘要生成。通过对档案内容的语义分析，系统自动将档案归类到合适的类别，并生成简洁准确的内容摘要，提高档案管理的效率和智能化水平。

　　(二)大数据技术挖掘档案价值

　　大数据技术为档案数字化带来了新的价值挖掘途径。通过对海量档案数据的分析，能够发现数据之间的关联和潜在规律。例如，在企业档案管理中，利用大数据分析客户档案数据，可了解客户的行为模式和需求偏好，为企业的市场营销和客户服务提供决策支持。同时，大数据可视化技术将档案数据以直观的图表、图形等形式呈现，帮助用户更清晰地理解和分析档案数据，从数据中获取有价值的信息。

　　最后，档案数字化技术是一个复杂而多元的体系，涵盖了从基础采集到深度应用的多个层面。这些技术相互协作，共同推动档案数字化进程，为档案管理带来了前所未有的变革，使档案资源能够更好地服务于社会发展的各个领域。