发票录入方法、发票录入装置和终端与流程

本发明涉及终端技术领域，具体而言，涉及一种发票录入方法、一种发票录入装置和一种终端。

背景技术：

企业现有的录入发票的模式是：在电脑端手工录入发票；在手机端手工录入、语音录入或者扫发票二维码、条形码录入。

企业现有的录入发票的缺点是：使用手工录入发票，很容易出现输错、遗漏发票内容的情况，特别当需要录入的发票数量较多时，进行手工录入发票所需要的人工劳动力耗费比较大；使用语音录入发票，虽然减少了手工录入的时间，但仍然需要逐条录入，不能实现大批量的数据录入；现有的手机扫描识别发票信息只针对于具有二维码或者条形码的发票，对于没有二维码或者条形码的发票并不能实现快速录入发票。

因此，如何实现大批量的发票录入成为亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明正是基于上述问题，提出了一种新的技术方案，可以实现大批量的发票录入，而且该发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种发票录入方法，包括：第一终端在接收到录入发票的信号时，生成用于数据传输的标识码，以供第二终端通过扫描所述标识码将发票图像发送给所述第一终端；接收来自所述第二终端发送的所述发票图像，识别出所述发票图像中的发票信息；将所述发票信息录入到发票录入系统中。

在该技术方案中，第二终端通过扫描标识码将发票图像发送给第一终端，第一终端自动识别发票图像中的发票信息，并将该发票信息录入到发票录入系统中，本方案避免采用逐条发票信息录入的方式，适用于大批量的发票录入，可以有效地提高了发票录入的效率。而且录入的发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

在上述技术方案中，优选地，所述生成用于数据传输的标识码，具体包括：获取所述第一终端接收所述发票图像的网页的ip(internetprotocol，网络之间互连的协议)地址信息和所述第一终端与所述第二终端之间的数据传输协议；根据所述ip地址信息和所述数据传输协议，生成数据传输的网页链接；生成与所述网页链接对应的所述标识码。

在该技术方案中，第二终端通过扫描二维码可以获取待接收发票图像的网页的ip地址信息和数据传输协议，第二终端基于该数据传输协议，就可以将第二终端中的发票图像发送给第一终端，避免在传输发票图像的过程中泄露公司信息。

在上述任一技术方案中，优选地，所述识别出所述发票图像中的发票信息，具体包括：对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像；采用卷积神经网络对所述文本区域图像进行识别，以识别出所述文本区域图像中的所述发票信息。

在该技术方案中，利用卷积神经网络识别出文本区域图像中的发票信息，可以直接输入原始的发票图像，不需要对发票图像进行区域检测和划分。而且，以上方案可以识别出手写的发票信息。

识别出的发票信息包括但不限于以下之一或多种的组合：发票代码、发票号码、开票日期、开票金额、税额、购方名称、销方名称、货物计量单位、货物数量。

在上述任一技术方案中，优选地，所述对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像，具体包括：通过k-means算法对彩色的所述发票图像聚类得到单背景色彩的图像；对所述单背景色彩的图像进行二值化和区域定位，以得到疑似文本区域；将所述疑似文本区域的坐标映射到彩色的所述发票图像中进行分割处理，以分割出所述文本区域图像。

在该技术方案中，通过对发票图像进行聚类、二值化和区域定位，可以直接识别出发票信息，不需要使用特定的发票扫描仪，识别精度高，速度快，方便大批量的发票录入。

在上述任一技术方案中，优选地，所述将所述发票信息录入到发票录入系统中，具体包括：为所述发票信息选择发票模型；将所述发票信息导入到所述发票模型中；将导入有所述发票信息的所述发票模型上传到所述发票录入系统中。

在该技术方案中，通过为发票信息选择发票模型，例如，选择增值税发票的模型或者普通发票的模型，避免了用户在录入之前手动将发票进行分类，即使增值税发票和普通发票混合在一起也能识别，进一步地保证了发票录入的效率。

在上述任一技术方案中，优选地，在将所述发票信息导入到所述发票模型中之后，还包括：根据所述发票模型，生成发票凭证；和/或删除所述发票图像。

在该技术方案中，通过生成发票凭证，该发票凭证可以用来进行财务核对，也可以在网页上打印下来做财务分析、报表等。另外，还可以删除发票图像，避免发票图像占用内存，从而提高了内存利用率。

本发明的第二方面提出了一种发票录入装置，用于第一终端，所述发票录入装置包括：第一生成单元，用于在接收到录入发票的信号时，生成用于数据传输的标识码，以供第二终端通过扫描所述标识码将发票图像发送给所述第一终端；识别单元，用于接收来自所述第二终端发送的所述发票图像，识别出所述发票图像中的发票信息；录入单元，用于将所述发票信息录入到发票录入系统中。

在该技术方案中，第二终端通过扫描标识码将发票图像发送给第一终端，第一终端自动识别发票图像中的发票信息，并将该发票信息录入到发票录入系统中，本方案避免采用逐条发票信息录入的方式，适用于大批量的发票录入，可以有效地提高了发票录入的效率。而且录入的发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

在上述技术方案中，优选地，所述第一生成单元包括：获取子单元，用于获取所述第一终端接收所述发票图像的网页的ip地址信息和所述第一终端与所述第二终端之间的数据传输协议；生成子单元，用于根据所述ip地址信息和所述数据传输协议，生成数据传输的网页链接；所述生成子单元还用于，生成与所述网页链接对应的所述标识码。

在该技术方案中，第二终端通过扫描二维码可以获取待接收发票图像的网页的ip地址信息和数据传输协议，第二终端基于该数据传输协议，就可以将第二终端中的发票图像发送给第一终端，避免在传输发票图像的过程中泄露公司信息。

在上述任一技术方案中，优选地，所述识别单元包括：提取子单元，用于对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像；识别子单元，用于采用卷积神经网络对所述文本区域图像进行识别，以识别出所述文本区域图像中的所述发票信息。

在该技术方案中，利用卷积神经网络识别出文本区域图像中的发票信息，可以直接输入原始的发票图像，不需要对发票图像进行区域检测和划分。而且，以上方案可以识别出手写的发票信息。

在上述任一技术方案中，优选地，所述提取子单元具体用于，通过k-means算法对彩色的所述发票图像聚类得到单背景色彩的图像，对所述单背景色彩的图像进行二值化和区域定位，以得到疑似文本区域，将所述疑似文本区域的坐标映射到彩色的所述发票图像中进行分割处理，以分割出所述文本区域图像。

在该技术方案中，通过对发票图像进行聚类、二值化和区域定位，可以直接识别出发票信息，不需要使用特定的发票扫描仪，识别精度高，速度快，方便大批量的发票录入。

在上述任一技术方案中，优选地，所述录入单元包括：选择子单元，用于为所述发票信息选择发票模型；导入子单元，用于将所述发票信息导入到所述发票模型中；上传子单元，用于将导入有所述发票信息的所述发票模型上传到所述发票录入系统中。

在该技术方案中，通过为发票信息选择发票模型，例如，选择增值税发票的模型或者普通发票的模型，避免了用户在录入之前手动将发票进行分类，即使增值税发票和普通发票混合在一起也能识别，进一步地保证了发票录入的效率。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：第二生成单元，用于根据所述发票模型，生成发票凭证；和/或删除单元，用于删除所述发票图像。

在该技术方案中，通过生成发票凭证，该发票凭证可以用来进行财务核对，也可以在网页上打印下来做财务分析、报表等。另外，还可以删除发票图像，避免发票图像占用内存，从而提高了内存利用率。

本发明的第三方面提出了一种终端，包括上述技术方案中任一项所述的发票录入装置，因此，该终端具有和上述技术方案中任一项所述的发票录入装置相同的技术效果，在此不再赘述。

通过本发明的技术方案，可以实现大批量的发票录入，而且该发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

附图说明

图1示出了根据本发明的一个实施例的发票录入方法的流程示意图；

图2示出了根据本发明的一个实施例的发票录入装置的结构示意图；

图3示出了根据本发明的一个实施例的终端的结构示意图。

具体实施方式

为了可以更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了根据本发明的一个实施例的发票录入方法的流程示意图。

如图1所示，根据本发明的一个实施例的发票录入方法，包括：

步骤102，第一终端在接收到录入发票的信号时，生成用于数据传输的标识码，以供第二终端通过扫描所述标识码将发票图像发送给所述第一终端。

其中，该标识码可以是二维码，还可以是条形码。

步骤104，接收来自所述第二终端发送的所述发票图像，识别出所述发票图像中的发票信息。

步骤106，将所述发票信息录入到发票录入系统中。

在该技术方案中，第二终端通过扫描标识码将发票图像发送给第一终端，第一终端自动识别发票图像中的发票信息，并将该发票信息录入到发票录入系统中，本方案避免采用逐条发票信息录入的方式，适用于大批量的发票录入，可以有效地提高了发票录入的效率。而且录入的发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

在上述技术方案中，优选地，所述生成用于数据传输的标识码，具体包括：获取所述第一终端接收所述发票图像的网页的ip地址信息和所述第一终端与所述第二终端之间的数据传输协议；根据所述ip地址信息和所述数据传输协议，生成数据传输的网页链接；生成与所述网页链接对应的所述标识码。

在该技术方案中，第二终端通过扫描二维码可以获取待接收发票图像的网页的ip地址信息和数据传输协议，第二终端基于该数据传输协议，就可以将第二终端中的发票图像发送给第一终端，避免在传输发票图像的过程中泄露公司信息。

例如，第一终端当前显示发票录入的界面，该界面上有两种录入方式，一种是手动输入的方式，另一种是扫描录入的方式。若检测到用户选择扫描录入的方式，则将网页的ip地址信息和可以实现无线数据传输功能的coloradoftp(filetransferprotocol，文件传输协议)集成一个数据传输的网页链接，生成与网页链接对应的二维码，并将该二维码显示在发票录入的界面上。第二终端扫描该二维码，通过编码规则读取二维码中的信息。由于二维码中自带coloradoftp无线数据传输协议，coloradoftp协议具有更快速、可靠和可扩展的进行无线数据传输的特点，所以用户扫描完二维码之后可以直接选择待录入的发票图像，并将该发票图像发送给第一终端。

在上述任一技术方案中，优选地，所述识别出所述发票图像中的发票信息，具体包括：对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像；采用卷积神经网络对所述文本区域图像进行识别，以识别出所述文本区域图像中的所述发票信息。

在该技术方案中，利用卷积神经网络识别出文本区域图像中的发票信息，可以直接输入原始的发票图像，不需要对发票图像进行区域检测和划分。而且，以上方案可以识别出手写的发票信息。

识别出的发票信息包括但不限于以下之一或多种的组合：发票代码、发票号码、开票日期、开票金额、税额、购方名称、销方名称、货物计量单位、货物数量。

在上述任一技术方案中，优选地，所述对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像，具体包括：通过k-means算法对彩色的所述发票图像聚类得到单背景色彩的图像；对所述单背景色彩的图像进行二值化和区域定位，以得到疑似文本区域；将所述疑似文本区域的坐标映射到彩色的所述发票图像中进行分割处理，以分割出所述文本区域图像。

在该技术方案中，通过对发票图像进行聚类、二值化和区域定位，可以直接识别出发票信息，不需要使用特定的发票扫描仪，识别精度高，速度快，方便大批量的发票录入。

在上述任一技术方案中，优选地，步骤106具体包括：为所述发票信息选择发票模型；将所述发票信息导入到所述发票模型中；将导入有所述发票信息的所述发票模型上传到所述发票录入系统中。

在该技术方案中，通过为发票信息选择发票模型，例如，选择增值税发票的模型或者普通发票的模型，避免了用户在录入之前手动将发票进行分类，即使增值税发票和普通发票混合在一起也能识别，进一步地保证了发票录入的效率。

其中，发票模型是表格形式的模型，即发票模型是以表格的形式存储发票信息的，发票信息导入到发票模型中时，自动进行表格匹配，把发票信息导入到表格中的相应位置。而且该发票模型可以修改，用户可以根据自己的实际需求来修改发票，从而避免录入的信息有误或者遗漏录入的信息。

在上述任一技术方案中，优选地，在将所述发票信息导入到所述发票模型中之后，还包括：根据所述发票模型，生成发票凭证；和/或删除所述发票图像。

在该技术方案中，通过生成发票凭证，该发票凭证可以用来进行财务核对，也可以在网页上打印下来做财务分析、报表等。另外，还可以删除发票图像，避免发票图像占用内存，从而提高了内存利用率。

另外，在将发票信息导入到发票模型中之后，用户先进行核对发票对应的信息有无错误，确认无误后再根据选择的发票模型生成相应的发票凭证，再将导入有发票信息的发票模型上传到发票录入系统中。

图2示出了根据本发明的一个实施例的发票录入装置的结构示意图。

如图2所示，根据本发明的一个实施例的发票录入装置200，用于第一终端，所述发票录入装置200包括：第一生成单元202、识别单元204和录入单元206。

第一生成单元202，用于在接收到录入发票的信号时，生成用于数据传输的标识码，以供第二终端通过扫描所述标识码将发票图像发送给所述第一终端；识别单元204，用于接收来自所述第二终端发送的所述发票图像，识别出所述发票图像中的发票信息；录入单元206，用于将所述发票信息录入到发票录入系统中。

在该技术方案中，第二终端通过扫描标识码将发票图像发送给第一终端，第一终端自动识别发票图像中的发票信息，并将该发票信息录入到发票录入系统中，本方案避免采用逐条发票信息录入的方式，适用于大批量的发票录入，可以有效地提高了发票录入的效率。而且录入的发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

在上述技术方案中，优选地，所述第一生成单元202包括：获取子单元2022，用于获取所述第一终端接收所述发票图像的网页的ip地址信息和所述第一终端与所述第二终端之间的数据传输协议；生成子单元2024，用于根据所述ip地址信息和所述数据传输协议，生成数据传输的网页链接；所述生成子单元2024还用于，生成与所述网页链接对应的所述标识码。

在该技术方案中，第二终端通过扫描二维码可以获取待接收发票图像的网页的ip地址信息和数据传输协议，第二终端基于该数据传输协议，就可以将第二终端中的发票图像发送给第一终端，避免在传输发票图像的过程中泄露公司信息。

在上述任一技术方案中，优选地，所述识别单元204包括：提取子单元2042，用于对所述发票图像进行分割处理，以提取出所述发票图像中的文本区域图像；识别子单元2044，用于采用卷积神经网络对所述文本区域图像进行识别，以识别出所述文本区域图像中的所述发票信息。

在该技术方案中，利用卷积神经网络识别出文本区域图像中的发票信息，可以直接输入原始的发票图像，不需要对发票图像进行区域检测和划分。而且，以上方案可以识别出手写的发票信息。

在上述任一技术方案中，优选地，所述提取子单元2042具体用于，通过k-means算法对彩色的所述发票图像聚类得到单背景色彩的图像，对所述单背景色彩的图像进行二值化和区域定位，以得到疑似文本区域，将所述疑似文本区域的坐标映射到彩色的所述发票图像中进行分割处理，以分割出所述文本区域图像。

在该技术方案中，通过对发票图像进行聚类、二值化和区域定位，可以直接识别出发票信息，不需要使用特定的发票扫描仪，识别精度高，速度快，方便大批量的发票录入。

在上述任一技术方案中，优选地，所述录入单元206包括：选择子单元2062，用于为所述发票信息选择发票模型；导入子单元2064，用于将所述发票信息导入到所述发票模型中；上传子单元2066，用于将导入有所述发票信息的所述发票模型上传到所述发票录入系统中。

在该技术方案中，通过为发票信息选择发票模型，例如，选择增值税发票的模型或者普通发票的模型，避免了用户在录入之前手动将发票进行分类，即使增值税发票和普通发票混合在一起也能识别，进一步地保证了发票录入的效率。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：第二生成单元208，用于根据所述发票模型，生成发票凭证；和/或删除单元210，用于删除所述发票图像。

在该技术方案中，通过生成发票凭证，该发票凭证可以用来进行财务核对，也可以在网页上打印下来做财务分析、报表等。另外，还可以删除发票图像，避免发票图像占用内存，从而提高了内存利用率。

图3示出了根据本发明的一个实施例的终端的结构示意图。

如图3所示，根据本发明的一个实施例的终端300，包括上述技术方案中任一项所述的发票录入装置200，因此，该终端300具有和上述技术方案中任一项所述的发票录入装置200相同的技术效果，在此不再赘述。

以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，通过本发明的技术方案，可以实现大批量的发票录入，而且该发票可以是具有二维码或者条形码的发票，还可以是不具有二维码或者条形码的发票。

在本发明中，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”表示两个或两个以上。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。