| ชื่อบทความ |
ระบบถอดข้อมูลใบเสร็จโอนเงินอัตโนมัติ โดยใช้เทคโนโลยี Tesseract OCR ร่วมกับการถอดรหัส QR Code
|
| ชื่อบทความ(English) |
Automatic Bank Slip Data Extraction System via Tesseract OCR and QR Code Decoding
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
สรวิชญ์ บุญเสรฐ(1), ทิพญาดา แก้วมะคำ(1), พาสน์ ปราโมกข์ชน(1),
อรรถวิท ชังคมานนท์(1) และ ก่องกาญจน์ ดุลยไชย(1*) (Sorawit Bunset(1), Tipyada Kaewmakam(1), Part Pramokchon(1),
Attawit Changkamanon(1) and Kongkarn Dullayachai(1*))
|
| หน่วยงาน |
สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้(1) (Computer Science Department, Faculty of Science, Maejo University(1)) *Corresponding author: kongkarn@gmaejo.mju.ac.th
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 12 ฉบับที่ 2 พฤษภาคม – สิงหาคม 2569
|
| บทคัดย่อ |
งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาและประเมินประสิทธิภาพระบบถอดข้อมูลใบเสร็จโอนเงินอัตโนมัติ โดยใช้เทคโนโลยี เทสเซอร์แรค (Tesseract OCR) ร่วมกับการถอดรหัส QR Code ระบบพัฒนาด้วยภาษา Go 1.22 เชื่อมต่อกับ LINE Official Account ผ่าน Webhook เพื่อให้บริการแบบกึ่งเรียลไทม์และจัดเก็บข้อมูลลง PostgreSQL
การประเมินผลใช้กลุ่มตัวอย่างใบเสร็จ 102 ใบ จาก 3 ธนาคาร ธนาคารละ 34 ใบ โดยเปรียบเทียบรหัสอ้างอิงที่อ่านได้จาก OCR กับข้อมูลที่ถอดจาก QR Code ด้วยเทคนิค Windowed Levenshtein Distance ภายใต้เกณฑ์ความคล้ายคลึงร้อยละ 70 ผลการทดสอบจำแนกรายธนาคารพบว่า ธนาคารกสิกรไทย มีความถูกต้องร้อยละ 100 เวลาประมวลผลเฉลี่ย 1.65 วินาที ธนาคารกรุงไทย มีความถูกต้องร้อยละ 97.06 เวลาประมวลผลเฉลี่ย 1.78 วินาที และ ธนาคารไทยพาณิชย์ มีความถูกต้องร้อยละ 100 เวลาประมวลผลเฉลี่ย 1.84 วินาที โดยสรุปภาพรวมระบบมีอัตราความถูกต้องเฉลี่ยร้อยละ 99.02 และเวลาในการประมวลผลเฉลี่ยรวม 1.76 วินาที (S.D. 0.50 วินาที) ต่อใบเสร็จ แสดงให้เห็นว่าระบบมีประสิทธิภาพสูง เหมาะสำหรับการประยุกต์ใช้ในระบบตรวจสอบการชำระเงินอัตโนมัติขององค์กร
|
| คำสำคัญ |
การถอดข้อมูลใบเสร็จโอนเงิน; เทสเซอร์แรค โอซีอาร์; รหัสคิวอาร์; ระยะห่างเลเวนชไตน์แบบหน้าต่าง; บัญชีไลน์ทางการ
|
| ปี พ.ศ. |
2569
|
| ปีที่ (Vol.) |
12
|
| ฉบับที่ (No.) |
2
|
| เดือนที่พิมพ์ |
พฤษภาคม - สิงหาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
81-100
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
|
| ORCID_ID |
0009-0005-2802-2871
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R69054.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
ณรงค์เกียรติ นามห้วยทอง และคณะ. (2568). การศึกษาประสิทธิภาพของ Tesseract OCRสำหรับการประมวลผลภาพในการตรวจสอบธุรกรรมทางการเงิน. วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม, 9(2), 51–60.
https://mitij.mju.ac.th/Search_Detail_Journal_MJU.aspx?Herb_ID=0209B
|
| |
วิศรุต เหล่าดารา. (2565). ระบบเซ็นเซอร์ชื่อบุคคลออกจากเอกสารสแกนคำพิพากษาด้วย ปัญญาประดิษฐ์ (สารนิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ https://libdoc.dpu.ac.th/thesis/Wisarut.Kang.pdf
|
| |
Google. (n.d.). Tesseract OCR.
Retrieved from https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
|
| |
Levenshtein, V. I. (1966). Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals. Soviet Physics Doklady, 10(8), 707–710. https://nymity.ch/sybilhunting/pdf/Levenshtein1966a.pdf
|
| |
Sayallar, C., Sayar, A., & Babalik, N. (2023). An OCR engine for printed receiptImages using deep learning techniques. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 14(2).
https://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=14&Issue=2&Code=IJACSA&SerialNo=95
|
| |
Thammarak, K., Kongkla, P., Sirisathitkul, Y., & Intakosum, S. (2022). Comparative analysis of Tesseract and Google Cloud Vision for Thai vehicleregistration certificate. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), 12(2), 1849-1858. http://doi.org/10.11591/ijece.v12i2.pp1849-1858
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|