📄 Sistema de Automação de Laudos OCR

Sistema Desktop desenvolvido para automação de processos de laudos técnicos (Ensaios de Bluetooth/Wi-Fi), utilizando Visão Computacional para extração de dados e integração com templates Microsoft Word (.docx).

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🚀 Próximos Passos (To-Do List)

Aqui estão as próximas atividades planejadas para evolução da ferramenta:

🛠️ Estruturação e Layout

• Padronização de Nomenclatura: Sincronizar os nomes das opções de ensaio no Frontend com os nomes dos arquivos .docx na pasta storage/layout.
• Protótipo de Layout Master: Criar um arquivo .docx modelo contendo:
  • Tabelas estruturadas para resultados.
  • Espaços reservados (placeholders) para inserção de imagens.
  • Campos dinâmicos (ex: [DATA], [ENGENHEIRO], [CONTEUDO]).

🔍 Validação e Inteligência

• Verificação de Nomes de Arquivos: Implementar lógica para validar se os arquivos subidos (fotos/pdfs) seguem um padrão esperado pelo layout selecionado (ex: ensaio_potencia.png para a tabela de potência).
• Lógica de Mapeamento: Desenvolver o mapeamento inteligente onde o sistema identifica a qual célula da tabela pertence o dado extraído de cada foto específica.

🤖 Automação Avançada

• Inserção Automática Multimodal: Evoluir o DocumentService para não apenas inserir texto, mas também alocar fotos automaticamente nos quadros correspondentes do layout.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Frontend: React + Tailwind CSS + Framer Motion
• Backend: Python + Flask
• OCR: Tesseract (pytesseract) + Pillow
• Documentos: python-docx
• Desktop Bridge: PyWebView

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📂 Estrutura de Pastas

/backend
  /services      # Lógica de OCR e Word
  /storage       # Uploads, Layout e Exportações
  /utils         # Configurações de Log e Helpers
/frontend
  /src/screens   # Interface do Usuário
  /dist          # Build de produção
/logs            # Histórico de execução (YYYY-MM-DD.log)

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⚙️ Como Executar

1. Certifique-se de ter o Tesseract OCR e o Poppler instalados no Windows.
2. Instale as dependências do backend: pip install -r backend/requirements.txt.
3. Instale as dependências do frontend: npm install --legacy-peer-deps.
4. Rode o software: python backend/main.py.

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Desenvolvido com foco em precisão técnica e agilidade no fluxo de engenharia.