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2025年6月1日

提示词

准确的真实发票数据 https://source.xtechcn.com/xrhsc/other/2025/05/21/1925128521245523968.jpg

“请提取发票图像中的以下信息：\n” +

“- 发票代码\n” +

“- 发票号码\n” +

“- 开票日期\n” +

“- 校验码\n” +

“- 机器编号\n” +

“- 购买方名称\n” +

“- 购买方纳税人识别号\n” +

“- 购买方地址、电话\n” +

“- 购买方开户行及账号\n” +

“- 销售方名称\n” +

“- 销售方纳税人识别号\n” +

“- 销售方地址、电话\n” +

“- 销售方开户行及账号\n” +

“- 项目名称\n” +

“- 规格型号\n” +

“- 单位\n” +

“- 数量\n” +

“- 单价\n” +

“- 金额\n” +

“- 税率\n” +

“- 税额\n” +

“- 价税合计（大写）\n” +

“- 价税合计（小写）\n” +

“- 收款人\n” +

“- 复核\n” +

“- 开票人\n” +

“要求准确无误地提取上述关键信息，不要遗漏和捏造虚假信息，模糊或者强光遮挡的单个文字可以用英文问号?代替。返回数据格式以json方式输出，格式为：{\n” +

“‘发票代码’:’xxx’, ‘发票号码’:’xxx’, ‘开票日期’:’xxx’, ‘校验码’:’xxx’, ‘机器编号’:’xxx’, ‘购买方名称’:’xxx’, ‘购买方纳税人识别号’:’xxx’, ‘购买方地址、电话’:’xxx’, ‘购买方开户行及账号’:’xxx’, ‘销售方名称’:’xxx’, ‘销售方纳税人识别号’:’xxx’, ‘销售方地址、电话’:’xxx’, ‘销售方开户行及账号’:’xxx’, ‘项目名称’:’xxx’, ‘规格型号’:’xxx’, ‘单位’:’xxx’, ‘数量’:’xxx’, ‘单价’:’xxx’, ‘金额’:’xxx’, ‘税率’:’xxx’, ‘税额’:’xxx’, ‘价税合计（大写）’:’xxx’, ‘价税合计（小写）’:’xxx’, ‘收款人’:’xxx’, ‘复核’:’xxx’, ‘开票人’:’xxx’}”

从性能数据来看，模型大小与响应时间呈正相关关系：3B参数模型最快(7372ms)，而32B参数模型最慢(23942ms)

• 值得注意的是，7B模型(10181ms)比OCR专用模型(12434ms)更快，尽管OCR模型参数未明确说明

• 72B模型(15573ms)比32B模型(23942ms)更快，这可能是由于模型架构优化或测试环境差异导致

• 对于实时性要求高的应用，建议优先考虑3B或7B版本；需要更高精度的场景可权衡使用72B版本

• 32B版本在本次测试中表现异常，可能需要再检查模型配置或测试环境是否存在问题

qwen2.5-vl-72b-instruct模型

接口调用时间：15573 毫秒

“`json

{

“发票代码”: “053002100113”,

“发票号码”: “00195236”,

“开票日期”: “2022年12月05日”,

“校验码”: “02954951630544033053”,

“机器编号”: “497003211467”,

“购买方名称”: “云南艾拓信息技术有限公司”,

“购买方纳税人识别号”: “91530100792866047D”,

“购买方地址、电话”: “云南省昆明市高新区经典双城C1幢1单元15层1503室 0871-65386218”,

“购买方开户行及账号”: “富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122”,

“销售方名称”: “云南亚彩科技有限公司”,

“销售方纳税人识别号”: “91530103MA6Q798R69”,

“销售方地址、电话”: “云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610”,

“销售方开户行及账号”: “中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644”,

“项目名称”: “*计算机网络设备*光纤箱\n*计算机网络设备*光纤箱\n*计算机网络设备*光纤适配器”,

“规格型号”: “DS-ZGHK-24/E\nDS-ZGHK-12/E\nDS-ZMFGHLS-2/E”,

“单位”: “个\n个\n个”,

“数量”: “3\n8\n168”,

“单价”: “143.362831858407\n106.194690265487\n4.42477876106195”,

“金额”: “430.09\n849.56\n743.36\n￥2023.01”,

“税率”: “13%\n13%\n13%”,

“税额”: “55.91\n110.44\n96.64\n￥262.99”,

“价税合计（大写）”: “贰仟贰佰捌拾陆圆整”,

“价税合计（小写）”: “￥2286.00”,

“收款人”: “蒋云芳”,

“复核”: “赵建柏”,

“开票人”: “董飞霞”

}

“`

qwen2.5-vl-32b-instruct模型

接口调用时间：23942 毫秒

“`json

{

“发票代码”: “053002100113”,

“发票号码”: “00195236”,

“开票日期”: “2022年12月05日”,

“校验码”: “02954951630544033053”,

“机器编号”: “497003211467”,

“购买方名称”: “云南艾拓信息技术有限公司”,

“购买方纳税人识别号”: “91530100792866047D”,

“购买方地址、电话”: “云南省昆明市高新区经典双城C1幢1单元15层1503室 0871-65386218”,

“购买方开户行及账号”: “富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122”,

“销售方名称”: “云南亚彩科技有限公司”,

“销售方纳税人识别号”: “91530103MA6Q798R69”,

“销售方地址、电话”: “云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号 13629663610”,

“销售方开户行及账号”: “中国建设银行昆明白云路支行 53050188863700000644”,

“项目名称”: “*计算机网络设备*光纤箱\n*计算机网络设备*光纤箱\n*计算机网络设备*光纤适配器\n合计”,

“规格型号”: “DS-ZGHK-24/E\nDS-ZGHK-12/E\nDS-ZMFG HLS-2/E”,

“单位”: “个\n个\n个”,

“数量”: “3\n8\n168”,

“单价”: “143.362831858407\n106.194690265487\n4.42477876106195”,

“金额”: “430.09\n849.56\n743.36\n￥2023.01”,

“税率”: “13%\n13%\n13%”,

“税额”: “55.91\n110.44\n96.64\n￥262.99”,

“价税合计（大写）”: “贰仟贰佰捌拾陆圆整”,

“价税合计（小写）”: “￥2286.00”,

“收款人”: “蒋云芳”,

“复核”: “赵建柏”,

“开票人”: “董飞霞”

}

“`

qwen2.5-vl-7b-instruct模型：

接口调用时间：10181 毫秒

“`json

{

“发票代码”: “?53002100113”,

“发票号码”: “00195236”,

“开票日期”: “2022年12月05日”,

“校验码”: “02954951630544033053”,

“机器编号”: “497003211467”,

“购买方名称”: “云南艾拓信息技术有限公司”,

“购买方纳税人识别号”: “91530100792866047D”,

“购买方地址、电话”: “云南省昆明市高新区经典双城C1幢1单元15层1503室 0871-65386218”,

“购买方开户行及账号”: “富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122”,

“销售方名称”: “云南亚彩科技有限公司”,

“销售方纳税人识别号”: “91530103MA6Q798R69”,

“销售方地址、电话”: “云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610”,

“销售方开户行及账号”: “中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644”,

“项目名称”: “*计算机网络设备*光纤箱 *计算机网络设备*光纤箱 *计算机网络设备*光纤适配器”,

“规格型号”: “DS-ZGHK-24/E DS-ZGHK-12/E DS-ZMFGHLS-2/E”,

“单位”: “个元/套套”,

“数量”: “3 ? 168”,

“单价”: “143,362831858407;106.194690265487 ;4 .42477876106195”,

“金额”: “￥:430.09；849.56；743.36”,

“税率”: “13%”,

“税额”: “55.91元；110.44元；96.64元”,

“价税合计（大写）”: “(贰仟贰佰捌拾陆圆整)”,

“价税合计（小写）”: “¥?:2286.00?”,

“收款人”: “蒋云芳”,

“复核”: “赵建柏”,

“开票人”: “董飞霞”

}

“`

注意：由于部分价格和数字被省略或显示不完整，在解析时进行了简化处理，并用`？`表示无法确定的部分。实际操作中应根据具体情况进行调整和完善。

qwen2.5-vl-3b-instruct模型：

接口调用时间：7372 毫秒

“`json

{

“发票代码”: “053002100113”,

“发票号码”: “00195236”,

“开票日期”: “2022年12月05日”,

“校验码”: “02954 95163 05440 33053”,

“机器编号”: “497003211467”,

“购买方名称”: “云南艾拓信息技术有限公司”,

“购买方纳税人识别号”: “91530100792866047D”,

“购买方地址、电话”: “云南省昆明市高新区双城C1幢1单元15层1503室0871-65386218”,

“购买方开户行及账号”: “富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122”,

“销售方名称”: “云南亚彩科技有限公司”,

“销售方纳税人识别号”: “91530103MA6Q798R69”,

“销售方地址、电话”: “云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610”,

“销售方开户行及账号”: “中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644”,

“项目名称”: “*计算机网络设备*光纤箱*计算机网络设备*光纤箱*计算机网络设备*光纤适配器合计”,

“规格型号”: “DS-ZGHK-24/E?DS-ZGHK-12/E?DS-ZMFG HLS-2/E”,

“单位”: “个”,

“数量”: “38168”,

“单价”: “143.362831858407106.1946902654874.42477876106195”,

“金额”: “430.09849.56743.36”,

“税率”: “13%”,

“税额”: “55.91110.4496.64”,

“价税合计（大写）”: “贰仟贰佰捌拾陆圆整”,

“价税合计（小写）”: “2286.00”,

“收款人”: “蒋云芳”,

“复核”: “赵建柏”,

“开票人”: “董飞霞”

}

qwen-vl-ocr-latest模型：

接口调用时间：12434 毫秒

“`json

{

“发票代码”: “053002100113”,

“发票号码”: “00195236”,

“开票日期”: “2022年12月05日”,

“校验码”: “02954 95163 05440 33053”,

“机器编号”: “497003211467”,

“购买方名称”: “云南艾拓信息技术有限公司”,

“购买方纳税人识别号”: “91530100792866047D”,

“购买方地址、电话”: “云南省昆明市高新区经典双城C1幢1单元15层1503室0871-65386218”,

“购买方开户行及账号”: “富滇银行昆明市五华支行242021010000495122”,

“销售方名称”: “云南亚彩科技有限公司”,

“销售方纳税人识别号”: “91530103MA6Q798R69”,

“销售方地址、电话”: “云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610”,

“销售方开户行及账号”: “中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644”,

“项目名称”: “*计算机网络设备*光纤箱*计算机网络设备*光纤箱*计算机网络设备*光纤适配器合计”,

“规格型号”: “DS-ZGHK-24/EDS-ZGHK-12/EDS-ZMFGHLS-2/E”,

“单位”: “个个个”,

“数量”: “38168”,

“单价”: “143.362831858407 106.194690265487 4.42477876106195”,

“金额”: “430.09849.56743.36”,

“税率”: “13%13%13%”,

“税额”: “55.91110.4496.64”,

“价税合计（大写）”: “贰仟贰佰捌拾陆圆整”,

“价税合计（小写）”: “2286.00”,

“收款人”: “蒋云芳”,

“复核”: “赵建柏”,

“开票人”: “董飞霞”

}

第二轮测试

调整提示词后

请提取这张照片的内容，其中内容格式‘机器编号’、‘发票代码’、‘发票号码’、‘开票日期’、‘校验码’、‘购买方名称’、‘购买方纳税人识别号’、‘购买方地址、电话’、‘开户行及账号’、‘货物或应税劳务、服务名称’、‘规格型号’、‘单位’、‘数量’、‘单价’、‘金额’、‘税率’、‘税额’、‘价税合计（大写）’、‘价税合计（小写）’、‘销售方名称’、‘销售方纳税人识别号’、‘销售方地址、电话’、‘销售方地址、电话’、‘开户行及账号’、‘备注’、‘收款人’、‘复核’、‘开票人’ 字段返回信息，返回的结果信息以json格式返回

72B-VL

{
  "机器编号": "497003211467",
  "发票代码": "053002100113",
  "发票号码": "00195236",
  "开票日期": "2022年12月05日",
  "校验码": "02954 95163 05440 33053",
  "购买方名称": "云南艾拓信息技术有限公司",
  "购买方纳税人识别号": "91530100792866047D",
  "购买方地址、电话": "云南省昆明市高新区经典双城C幢1单元15层1503室 0871-65386218",
  "开户行及账号": "富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122",
  "货物或应税劳务、服务名称": [
    {
      "项目名称": "*计算机网络设备*光纤箱",
      "规格型号": "DS-ZGHK-24/E",
      "单位": "个",
      "数量": "3",
      "单价": "143.302831858407",
      "金额": "430.09",
      "税率": "13%",
      "税额": "55.91"
    },
    {
      "项目名称": "*计算机网络设备*光纤箱",
      "规格型号": "DS-ZGHK-12/E",
      "单位": "个",
      "数量": "8",
      "单价": "106.194690265487",
      "金额": "849.56",
      "税率": "13%",
      "税额": "110.44"
    },
    {
      "项目名称": "*计算机网络设备*光纤适配器",
      "规格型号": "DS-ZMFGHLS-2/E",
      "单位": "个",
      "数量": "168",
      "单价": "4.42477876106195",
      "金额": "743.36",
      "税率": "13%",
      "税额": "96.64"
    }
  ],
  "价税合计（大写）": "贰仟贰佰捌拾陆圆整",
  "价税合计（小写）": "¥2286.00",
  "销售方名称": "云南亚彩科技有限公司",
  "销售方纳税人识别号": "91530103MA6Q798R69",
  "销售方地址、电话": "云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610",
  "销售方开户行及账号": "中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644",
  "备注": "",
  "收款人": "蒋云芳",
  "复核": "赵建柏",
  "开票人": "董飞霞"
}

32B-VL

{
  "机器编号": "497003211467",
  "发票代码": "053002100113",
  "发票号码": "00195236",
  "开票日期": "2022年12月05日",
  "校验码": "02954951630544033053",
  "购买方名称": "云南艾拓信息技术有限公司",
  "购买方纳税人识别号": "91530100792866047D",
  "购买方地址、电话": "云南省昆明市高新区经典双城C1幢1单元15层1503室 0871-65386218",
  "开户行及账号": "富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122",
  "货物或应税劳务、服务名称": [
    "*计算机网络设备*光纤箱",
    "*计算机网络设备*光纤箱",
    "*计算机网络设备*光纤适配器"
  ],
  "规格型号": [
    "DS-ZGHK-24/E",
    "DS-ZGHK-12/E",
    "DS-ZMFG HLS-2/E"
  ],
  "单位": [
    "个",
    "个",
    "个"
  ],
  "数量": [
    "3",
    "8",
    "168"
  ],
  "单价": [
    "143.362831858407",
    "106.194690265487",
    "4.42477876106195"
  ],
  "金额": [
    "430.09",
    "849.56",
    "743.36"
  ],
  "税率": [
    "13%",
    "13%",
    "13%"
  ],
  "税额": [
    "55.91",
    "110.44",
    "96.64"
  ],
  "价税合计（大写）": "贰仟贰佰捌拾陆圆整",
  "价税合计（小写）": "￥2286.00",
  "销售方名称": "云南亚彩科技有限公司",
  "销售方纳税人识别号": "91530103MA6Q798R69",
  "销售方地址、电话": "云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610",
  "销售方开户行及账号": "中国建设银行昆明白云路支行 53050188863700000644",
  "备注": "",
  "收款人": "蒋云芳",
  "复核": "赵建柏",
  "开票人": "董飞霞"
}

VL-3b

{
  "机器编号": "497003211467",
  "发票代码": "053002100113",
  "发票号码": "00195236",
  "开票日期": "2022年12月05日",
  "校验码": "02954 95163 05440 33053",
  "购买方名称": "云南艾拓信息技术有限公司",
  "购买方纳税人识别号": "91530100792866047D",
  "购买方地址、电话": "云南省昆明市高新区双城C1幢1单元15层1503室 0871-65386218",
  "开户行及账号": "富滇银行昆明市五华支行 242021010000495122",
  "货物或应税劳务、服务名称": [
    "*计算机网络设备*光纤箱",
    "*计算机网络设备*光纤箱",
    "*计算机网络设备*光纤适配器"
  ],
  "规格型号": [
    "DS-ZGHK-24/E",
    "DS-ZGHK-12/E",
    "DS-ZMFG HLS-2/E"
  ],
  "单位": "个",
  "数量": [
    "3",
    "8",
    "168"
  ],
  "单价": [
    "143.362831858407",
    "106.194690265487",
    "4.42477876106195"
  ],
  "金额": [
    "430.09",
    "849.56",
    "743.36"
  ],
  "税率": "13%",
  "税额": [
    "55.91",
    "110.44",
    "96.64"
  ],
  "价税合计（大写）": "贰仟贰佰捌拾陆圆整",
  "价税合计（小写）": "￥2286.00",
  "销售方名称": "云南亚彩科技有限公司",
  "销售方纳税人识别号": "91530103MA6Q798R69",
  "销售方地址、电话": "云南省昆明市盘龙区北京路花园10幢503-2号13629663610",
  "销售方开户行及账号": "中国建设银行昆明白云路支行53050188863700000644",
  "备注": "",
  "收款人": "蒋云芳",
  "复核": "赵建柏",
  "开票人": "董飞霞"
}

传统OCR与多模态整合

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import pytesseract
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq

# 初始化QwenVL2.5模型
processor = AutoProcessor.from_pretrained(“Qwen/Qwen-VL-2-5-Int4”)
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(“Qwen/Qwen-VL-2-5-Int4”)

def preprocess_image(image_path):
“””图像预处理流程”””
img = Image.open(image_path).convert(“RGB”)

    # 基础预处理
     img = img.resize((1024, 1024)) # 统一尺寸
     img_array = np.array(img)

    # 增强对比度（可选）
     # lab = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2LAB)
     # l, a, b = cv2.split(lab)
     # clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
     # cl = clahe.apply(l)
     # limg = cv2.merge((cl,a,b))
     # img_array = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2RGB)

return img_array

def ocr_processing(image_array):
     “””OCR文字识别（使用Tesseract作为备用方案）”””
     text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(image_array), lang=”chi_sim+eng”)
     return text

def invoice_parser(raw_text):
“””发票信息结构化解析”””
import re

    patterns = {
         “invoice_code”: r”发票代码[:：]\s*(\d+)”,
         “invoice_number”: r”发票号码[:：]\s*(\d+)”,
         “check_code”: r”校验码[:：]\s*(\d+)”,
         “date”: r”开票日期[:：]\s*(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)”,
         “amount”: r”合计[:：]\s*(￥?\d+\.\d{2})”,
         “seller”: r”销售方[:：]\s*(.*?)(?=\n|购买方)”,
         “buyer”: r”购买方[:：]\s*(.*?)(?=\n|销售方)”,
     }

    results = {}
     for key, pattern in patterns.items():
         match = re.search(pattern, raw_text, re.IGNORECASE)
         if match:
             results[key] = match.group(1).strip()

    # 金额数值化处理
     if “amount” in results:
         try:
             results[“amount”] = float(re.sub(r”[^\d.]”, “”, results[“amount”]))
         except:
             pass

return results

def qwenvl_processing(image_array, prompt):
     “””QwenVL2.5多模态处理”””
     inputs = processor(
         images=image_array, text=[prompt], return_tensors=”pt”, padding=True
     )

outputs = model.generate(**inputs)
return processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def main_process(image_path):
# 1. 图像预处理
processed_img = preprocess_image(image_path)

    # 2. 混合识别流程
     # 方案一：纯OCR方案
     ocr_result = ocr_processing(processed_img)

    # 方案二：QwenVL2.5多模态方案
     vl_result = qwenvl_processing(
         processed_img,
         “请提取这张发票上的所有关键信息，包括发票代码、号码、日期、金额、销售方和购买方信息”,
     )

# 3. 结果融合
combined_text = ocr_result + “\n” + vl_result

# 4. 结构化解析
structured_data = invoice_parser(combined_text)

return structured_data

# 使用示例
if __name__ == “__main__”:
sample_image = “sample_invoice.jpg”
result = main_process(sample_image)

    print(“识别结果：”)
     for k, v in result.items():
         print(f”{k.ljust(12)}: {v}”)

结论

多模态融合架构：

结合传统OCR（Tesseract）和QwenVL2.5的多模态能力
OCR保证基础文字识别，QwenVL2.5进行语义理解和信息关联

智能预处理：

图像尺寸标准化（1024×1024）
可选对比度增强模块（CLAHE算法）
RGB色彩空间转换

结构化解析引擎：

基于正则表达式的模式匹配
支持中英文发票格式
金额数值化处理
关键字段包含：发票代码、号码、日期、金额、买卖方信息

QwenVL2.5优化使用：

专用提示词工程：”请提取这张发票上的所有关键信息…”
图像-文本联合编码
生成式结果输出

扩展性设计：

可配置的正则表达式模式库
支持添加新发票类型模板
结果融合策略可扩展（权重分配、冲突解决）

性能优化建议：

对于批量处理场景，建议：

添加图像缓存机制
实现异步处理队列
部署模型量化版本（INT4）

精度提升方向：

收集特定领域发票数据微调QwenVL2.5
添加版面分析模块（检测表格区域）
实现字段级置信度评估

企业级部署考虑：

添加数据脱敏模块
实现分布式处理架构
集成审批工作流系统

该方案通过融合传统OCR技术和先进的多模态大模型，在保证基础识别能力的同时，利用QwenVL2.5的语义理解优势，可以更好地处理复杂版式发票和非常规字段提取需求。

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作者：Petter Liu
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