因为表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，所以表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
表格识别引擎是在OCR识别核心基础上开发的基于固定表格识别的一款识别软件，由表格模板编辑工具和表格分类识别核心两部分组成，通过模板编辑工具定制模板，能快速准确的把表格、票据上所需信息提取出来。
表格识别的优势：识别表格种类多，各种银行单据、保单、测评表等固定性表格都能识别；表格分类精确，可实现各种表格、票据的自动分类识别率高，识别速度快；识别类型丰富，除数字、英文、简体中文等常规字符类型外，还支持条码、附件章、二维码等的识别；支持JAVA\VC\VB\C#\C等多种语言的集成调用。
表格识别包括表格检测和表格结构识别两个子任务。表格检测即检测表格外框，一般采取目标检测/实例分割等方法；表格结构分解也称表格线检测（单元格检测），检测行列表格线，包括全线框、非全线框、无线框表格结构识别，能够对表格区域进行分析，提取表格中的数据与结构信息，得到行列线条的分布和单元格之间的逻辑结构，也称为表格文档重建。
