自动识别下拉框选项的智能填表机器人
在数字化办公场景中，下拉框选项的精准识别长期困扰着自动化工具。传统填表软件常因网页框架差异、动态加载延迟等问题，在税务申报、人事系统等复杂表单场景频繁失效。某科技团队研发的智能填表机器人，通过多模态识别技术实现了行业突破。
核心技术采用混合识别架构，将DOM元素解析与视觉识别相结合。在网页层级，系统自动追踪select标签并建立选项映射表；在视觉层面，通过像素级比对识别隐藏的下拉菜单。针对React、Vue等框架开发的动态网页，算法能自动捕捉数据变更事件，精准定位选项变动节点。
实际测试数据显示，在包含三级联动下拉菜单的政务审批系统中，该机器人成功率达到98.7%。其独创的"模糊匹配+语义分析"双引擎，可准确识别"上海市/浦东新区"这类需要文本输入的搜索型下拉框。当遇到非标准控件时，系统自动切换OCR模式，对屏幕像素进行实时解析。
安全机制方面，系统建立了权限分级体系。用户可设置字段级操作权限，对身份证号、银行卡号等敏感信息实施加密处理。在医疗机构的病历录入场景中，系统支持自动脱敏功能，确保隐私数据不被留存。
兼容性覆盖Chrome、Edge等主流浏览器内核，支持SaaS系统、本地部署混合架构。某跨境电商企业部署后，商品信息录入效率提升40%，人工校验环节减少65%。系统配备的自学习模块，能根据用户修正记录持续优化识别模型。
