摘 要：随着数字化进程的加速，纸质表格与数字表格的高效转换成为提升数据管理效率的关键环节。传统人工录入方式存在效率低下、成本高昂且易出错等问题。本研究致力于构建一套基于人工智能技术的表格数据自动识别录入系统。该系统综合运用计算机视觉、深度学习和自然语言处理等技术，实现对扫描或图像格式表格的自动检测、关键信息识别、结构解析以及精准录入。研究重点探讨了表格线框检测、文字区域分割、光学字符识别算法的优化与集成策略，并设计了相应的后处理与数据校验模块以保障录入准确性。实验结果表明，所构建系统在多种复杂表格样本上均展现出较高的识别精度与鲁棒性，能够显著降低人工干预需求，为金融、医疗、档案管理等领域的数字化转型提供了可行的自动化解决方案。 关键词：人工智能；表格识别；光学字符识别；数据录入；计算机视觉
