摘要： 用一张自制订单表说明扫描表格转CSV的核对方法，提供原图与正确CSV，重点检查前导零、行数、列数和金额。
把图片中的表格变成CSV，最重要的不是“看起来整齐”，而是每个值落在正确的行和列。识别工具即使把金额抄对，只要把它移到下一笔订单，得到的数据也不能直接使用。
本文使用三笔虚构文具订单，提供清晰原图和人工校对的标准CSV。这是教学数据与纠错演示，没有把手工编写的错误样例冒充某款OCR的实际输出，也不提供识别准确率。
第一步：先确定需要保留的结构
这份表只有五列：订单号、品名、数量、单价（元）、金额（元）。“0078”是标识符，前面的两个零属于内容；数量是整数；单价和金额用元计。先写清这些规则，再让AI识别，能减少把编号当数字、把元当万元的误解。
多页扫描件还要记录每页行数、跨页续行和重复表头。不要让AI把每一页都独立汇总后又把汇总行作为订单导入，否则很容易重复计算。
第二步：让识别过程显露不确定项
请逐行转录图片中的表格，不做汇总，不补全看不清的内容。
字段：订单号、品名、数量、单价（元）、金额（元）。
订单号按文本保留前导零；金额只保留原单位。
先给CSV，再单独列出“需要人工复核”的单元格及原因。
无法辨认的值留空，不用上下文猜数。这段是可以复制的任务描述，不保证任何模型都能完全执行。图片倾斜、分辨率低或有印章遮挡时，应优先换更清楚的图；反复要求“认真识别”，无法恢复原图里没有的信息。
第三步：按行、列、字段三层核对
行：数据应有3行，顺序对应0078、0079、0080，表头不算订单。列：每行必须有5个字段，空值也要保留位置。字段：检查编号前导零、小数点以及品名中的文字，而不是只看数字列。
下面是手工构造的错误示例：78,文件夹,12,8.50,102.00。字段数正确，金额也正确，但编号已经改变。另一类错误是0079,胶带,3,36.00，缺少单价后，金额被放进了第四列。两者需要不同的检查方法。
第四步：把算术当作报警器
样例中，12×8.50＝102.00，3×12.00＝36.00，5×6.00＝30.00，合计168.00元。逐行检查数量×单价与金额是否一致，再检查总计。金额不一致应回看原图，不能擅自把识别值“修正”为计算值——真实单据可能存在折扣、税额或运费。
总计一致也不能证明逐行正确：两笔金额互换，总额仍可能不变。所以要同时检查订单号与行内字段关联。
第五步：用CSV解析器检查，导入时指定文本列
CSV不是用空格对齐的表格。依据常见CSV格式规则，含逗号、换行或双引号的字段需要正确引用，字段里的双引号需转义。应使用解析器，避免直接按逗号切字符串。
import csv
with open("aizys-table-correct.csv", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
rows = list(csv.reader(f))
assert len(rows) == 4 # 1行表头 + 3行数据
assert all(len(row) == 5 for row in rows)
assert rows[1][0] == "0078"本站已执行这些结构检查。Excel直接打开CSV时可能自动把编号转成数字，应通过导入向导把“订单号”列指定为文本。CSV文件里保留了0078，不等于所有软件打开后都会原样显示。
交付前保留哪三份文件
保留原图、未经人工改写的识别输出、校对后的CSV，并另记改了哪一格及依据。真实项目中可按“页码—行号—列名”定位，避免只交最终表却无法追查。若原图本身看不清，应标注待确认，不要为了凑齐表格补写数据。
若你已经有Excel文件，下一步应检查工作簿本身的公式和隐藏页，参见AI处理Excel前的结构检查。
资料来源与核查日期
资料核查：2026年10月22日至23日。产品条件可能调整，具体操作以当前官方页面为准。