摘要：历史档案承载了丰富的历史文化和时代信息, 得到社会的广泛关注。档案信息经过数字化信息采集, 利用更加便捷, 可以充分展现历史档案的时代风采。数字化信息采集质量管理决定着历史档案数字化信息的质量和后期利用的效能, 而人的因素、计算机技术的深度应用、全流程质量监管等也是质量管理的重要组成部分。
关键词：历史档案; 数字化信息采集; 质量管理;
0 引言
历史档案近年来得到社会各界的高度关注, 其数字化工作也正在蓬勃开展。经过数字化信息采集、著录、校验, 再借助网络平台发布、利用, 可以充分发挥历史档案的自身价值和史学价值, 服务于社会发展, 让历史档案恢复生命的温度。但是, 数字化信息采集的质量决定着利用的质量、效率以及效能的发挥, 质量管理无疑成为历史档案数字化信息采集过程中至关重要的环节。
中国第一历史档案馆是馆藏明清历史档案数量最多的国家级档案馆, 内容涉及政治、经济、军事、文化、外交等诸方面。自2011年5月大规模引入社会力量开展数字化工作以来, 已完成数字化信息采集约5 100万画幅, 积累了大量的数字化信息采集工作实践经验, 期间立项并完成了《明清历史档案图像数字化加工质量管理体系》科技项目。
1 信息采集质量管理的根基
历史档案数字化信息采集工作的制度规定、质量标准、质量检查、抽检验收等环节固然重要, 但是要实现质量的全面管控, 还必须充分考虑采集人员的意识形态培养, 以及其主观因素和不确定性, 要做好采集人员的科学管理。人是工作的根本, 是工作的基本因素, 是质量管理的根基。
1.1 人性化管理
历史档案数字化信息采集是一项长期性、标准化工作, 工作性质单一、枯燥, 采集人员容易精神疲劳, 造成工作失误增多, 从而导致质量下降。在项目的质量管理中, 以人为本, 增强信息采集人员对历史档案的敬畏、认知度;充分发挥老员工的模范效用;实施灵活而人性化奖励机制及调节手段, 如组织员工定期出游、户外拓展;设置月度优秀、工作岗位交流等。通过上述方法达到调节采集人员情绪、放松身心的效果, 充分发挥其工作积极性和主导性, 确保其工作效率稳定, 进一步强化自我质量管控。
1.2 考核合格上岗制度
在采集期, 对相关人员进行必要的业务培训和技能考核, 考核合格后, 方可上岗, 确保数字化信息采集人员业务、能力达标和实操的标准化, 确保信息采集质量符合标准。
1.3 保持人员数量稳定
在数字化信息采集周期内, 项目管理人员原则上不得更换, 建立管理、采集员出勤登记薄, 每天保证不少于2/3管理人员到场。建立月度人员流动统计表, 设定月度采集人员流动控制线, 并建立相应的处罚机制, 以保证各业务单元信息采集人员及工作的稳定, 达到信息采集质量管理的需求。
1.4 建立人员备份机制
根据信息采集需求配备一定数量业务能力合格的机动人员, 可以及时补充采集周期内因人员变动造成的岗位空缺, 进一步防止采集人员变动带来的人数和业务能力下降, 保证各环节的有效运转, 确保数字化信息采集质量达标[1]。
1.5 建立科学的激励机制
科学的激励机制可以很好地激发采集人员的工作积极性, 维持良好的工作秩序。采集周期内建立工作良好员工展示板, 月明星员工和周、月度会议的表扬机制。让每一名员工都能看到自己和身边同事的工作状况及变化, 感知自己在工作中的作用。充分挖掘采集人员的存在感、工作潜能和自我管理意识, 保证信息采集的进度和质量。
2 计算机的应用为采集质量管理提供坚强支撑
2.1 工作流与质量管理
根据国际工作流管理联盟 (Workflow Management Coalition, WFMC) 的定义, 工作流是指一类能够完全自动执行的经营过程, 根据一系列过程规则, 将文档、信息或任务在不同的执行者之间进行传递与执行[2]。运用到历史档案数字化信息采集中, 就是将信息采集工作整个流程的各环节利用计算机操作平台组织在一起, 相互贯通, 相互监督和自动进行业务操作, 形成一条完整的、知行合一的信息采集流水线。
工作流技术在历史档案数字化信息采集质量管理中尤为重要, 是实现信息采集在档案的前期整理、目录识别导入、档案信息采集、图像质检、数据验收、数据移交等设定环节的业务目标, 在多个参与者之间, 利用计算机按预定规则自动传递任务、信息记录等。利用人机的充分交融, 使其前后一致, 知行合一, 并利用数字化信息采集平台自动进行任务接收、数据移交的互动与交流, 各尽其责, 相互监督, 保证了质量管理的统一性和稳定性。
2.2 OCR识别技术与质量管理
近年来, 深度学习技术发展迅速, 在各个领域得到广泛使用。将OCR (Optical Character Recognition, 光学字符识别) 技术与计算机深度学习技术相结合, 可根据项目具体需求, 在终端智能文字录入、图像比对应用领域提供全方位的开发与定制, 从而更方便地将OCR技术集成到应用流程和设备中[3], 为质量管理提供必要的技术支撑, 为历史档案数字化信息采集质量保驾护航。
(1) OCR识别技术在目录录入校对中的应用。
基于历史档案数字化信息采集的信息完整、数据准确, 其前整理环节需要对档案残损情况、霉变、断扣、水浸、贴条、背面信息等状况的描述以及采集画幅数进行采集平台的目录元数据录入, 种类较多, 信息量较大, 人工录入与校对耗时较长, 易产生错误。实际采集过程中, 可预先印制标准的前整理表格单据, 并建立相应的表格登录模块、表格识别模块, 将填写完整的前整理单据经过高速扫描仪得到图像, 通过OCR识别找到对应的预设模板, 精细识别, 最终完成目录元数据的录入和信息采集。
表格登陆识别技术能够完成目录采集, 每分钟录入30条元数据, 准确率99.9%, 大大提升了目录元数据的录入速度和准确率[4]。
(2) OCR识别技术在图像检查中的应用。
图像检查是历史档案数字化信息采集质量管理的重要环节之一。基于历史档案状况复杂的特点, 在图像检查过程中设置计算机自动检查环节, 设置形状、纹理、空间位置等多个特征参数, 通过运用OCR识别技术提取两个或多个图像的特征, 与已设置参数进行匹配、比对, 用于查找图像重复, 从而进一步检查图像漏采, 提高信息采集质量。
经过数字化信息采集的不断实践和改进, 自动检查图像匹配度已达到85%以上, 再结合人工质检, 能够有效控制图像重复采集和图像漏采[4]。
2.3 图像处理中的计算机技术与质量管理
在历史档案数字化信息采集中, 计算机技术还体现在图像与成品数据自动处理方面。
(1) 图像自动加工处理, 包括图像自动裁切、格式自动转换等功能。
在采集数据TIFF格式图像转换为JPEG格式图像过程中, 通过计算机技术自动定位图像背景坐标, 将TIFF格式图像自动裁切并压缩转换成JPEG格式图像, 既满足了信息采集需求, 又避免了人工操作带来的失误, 提高了信息采集的质量管控能力[4]。
(2) 成品数据自动检查, 包括采集信息的画幅数、图像命名、封套图像等自动核对功能。
通过计算机技术进行自动检查, 系统能够前后比对目录与实际采集图像数量、图像命名以及封套图像等, 一旦出现实际采集图像数据与目录不一致时, 系统拒绝采集图像上传, 倒逼信息采集人员检查核对采集图像数据的准确性, 从而确保信息采集环节图像数据质量[4]。
3 全流程质量监管是历史档案数字化信息采集质量管理的必须
质量是历史档案数字化信息采集的生命线, 它决定着信息采集的成与败。质量管理是历史档案数字化信息采集的重要环节, 是实现质量目标的手段, 全流程质量监管是保证质量管理效能的必须。
(1) 质量管理是历史档案数字化信息采集工作中一项系统性的复杂工程, 要求全流程整体一盘棋。
历史档案数字化信息采集中, 档案状况复杂、多样, 采集环节较多, 信息量较大, 就其采集质量控制而言, 仅仅依靠质量检查环节是远远不够的, 是全流程、各环节共同的目标。要树立一盘棋的思想;要多方面入手, 多角度考虑问题, 系统制定管理方案;要所有环节齐抓共管, 才能实现质量管理的最终目标———质量达标。
(2) 全流程的质量监管必须有一套细致的质量管理标准, 各环节的自我质量指标。
基于质量管理在历史档案数字化信息采集工作中的重要所在, 要建立一套涵盖全流程、各环节的质量管理体系和环节的自我质量指标, 相互协作, 知行合一, 管控和保障信息采集的质量符合要求, 环节指标要服从、服务于全流程质量管理体系。整体决定环节, 细节保障质量。
(3) 历史档案数字化信息采集质量的全流程监管, 须建立一个安全可靠、适应性强、衔接紧密的数字化信息采集数据流转系统。
整体来看, 历史档案数字化信息采集流程包括前期准备、信息采集监管和数据检验接收三个阶段, 其包含档案前期试扫、采集前整理、信息采集、数据质检、数据验收、数据移交等多个环节。基于质量管理的重要性, 各环节密切配合, 精细化工作, 实施在线流转, 衔接紧密, 并在工作中设置相应工作权限和管理权限, 重点环节重点关注, 专人负责, 方可做到质量的全流程管控, 质量的最终达标。
4 结语
质量管理是历史档案数字化信息采集工作中的关键环节, 质量是信息采集的生命线, 质量的优劣不仅决定信息采集的成败, 还决定着历史档案数字化后期利用的效率和效能, 影响着历史档案自身价值的充分发挥, 影响着历史档案更好地服务于社会。同时, 高质量的历史档案数字信息提供高品质的服务, 更便于弘扬中华民族优秀的传统文化, 展现历史档案中蕴藏的文化精髓。
参考文献
[1]徐杰杨永.浅谈明清档案数字化图像加工的若干思考[J].档案学研究, 2016, (3) :84~85.
[2]唐邦志魏生民.工作流过程定义工具研究与开发[J].计算机应用研究, 2004, (9) .
[3]徐永芳.OCR技术在档案数字化过程中的应用[J].艺术科技, 2011, (2) .
