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表格检测：首先，系统需要在一整页文档中定位出表格所在的位置，将其与周围的文本、图片等元素区分开来。这就像是告诉计算机：“看，这里有一个表格。” -
表格结构识别：这是最关键也最难的一步。系统需要解析出表格的内部结构，包括： -
行和列的划分：确定表格有多少行、多少列。 -
单元格的定位与合并：识别出每个单元格的边界，并判断是否存在跨行或跨列的合并单元格。 -
行列标题的判断：区分出表头和数据体。 -
文字识别（OCR）：在确定了每个单元格的边界后，对单元格内的文本内容进行识别和提取。 -
关系重构与输出：将识别出的文字内容按照解析出的表格结构进行重组，最终输出一个完全还原原始表格格式和内容的电子文件。
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发票处理：自动识别各类发票上的金额、日期、税号、商品明细等关键信息，实现自动化的报销录入和审计核对。 -
银行对账单与财务报表：快速将纸质或扫描版的银行流水、资产负债表、利润表等转换为数字格式，用于财务分析、风险控制和数据归档。 -
证券研究报告：提取研报中的财务数据表和估值模型，为投资决策提供快速的数据支持。
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医疗表单数字化：识别住院病历、检验报告单、保险申请表等结构化表单中的信息，快速录入电子健康记录（EHR）系统，提升医护人员效率。 -
科研数据分析：从大量的医学文献和临床实验报告中提取数据表格，用于荟萃分析（Meta-analysis）和医学研究，加速科研进程。
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文档管理自动化：企业有大量历史合同、报告和档案以纸质或图片形式存在。表格识别可以批量将其数字化，便于检索和管理，构建企业知识库。 -
政务便民服务：在处理社保、公积金、税务申报等业务时，市民上传的身份证、申请表等材料可通过表格识别自动抓取信息，实现“秒批”和“一网通办”，大幅提升政务服务效率。
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学术文献处理：研究人员需要从海量的论文中收集实验数据。表格识别可以自动提取论文中的结果对比表格，节省大量手动抄录的时间。 -
试卷与调查问卷分析：自动识别和统计标准化试卷、问卷中的选择题答案和分数，实现快速批改和数据汇总。
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单据处理：自动识别货运清单、装箱单、采购订单和收货凭证上的物品清单、数量、价格等信息，实现供应链管理的自动化。 -
价格信息采集：从竞争对手的纸质宣传册或网页截图中识别产品价格表，进行市场行情监控和定价策略分析。
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案例档案管理：将历史卷宗中的表格信息数字化，建立案例数据库，支持法律检索和分析。 -
人口普查与统计：快速处理人口普查表格和各类统计报表，加速宏观数据的产出和分析。