开发发票采集软件涉及多个步骤和技术，以下是一个基本的开发流程和一些关键技术点：

需求分析

确定软件需要支持的功能，如发票上传、图像识别、数据查验、报销确认等。

分析目标用户的需求，例如财务部门、税务人员等。

技术选型

选择合适的编程语言和框架，例如Python的Django或Flask，或者PHP的Laravel。

选择合适的OCR引擎，如Tesseract、OCRopus或PaddleOCR。

选择数据库系统，如MySQL、PostgreSQL或MongoDB。

系统设计

设计系统架构，包括前端、后端和数据库。

设计数据库表结构，包括发票信息、用户信息、报销记录等。

设计用户界面，确保用户友好且易于操作。

功能实现

实现发票上传功能，支持文件上传、手机拍照上传和扫描仪扫描上传。

实现图像识别功能，使用OCR技术提取发票上的文字信息。

实现数据查验功能，对识别的发票信息进行验证。

实现报销确认功能，将发票信息上传到结算系统。

测试与优化

进行单元测试，确保每个模块的功能正常。

进行集成测试，确保各个模块之间的协同工作正常。

优化系统性能，提高识别准确率和处理速度。

部署与维护

部署系统到服务器，确保系统的稳定性和安全性。

提供用户培训和支持，确保用户能够熟练使用软件。

定期更新和维护系统，修复bug和添加新功能。

示例代码（Python）

```python

import os

import pandas as pd

from PIL import Image

import paddleocr as ocr

配置OCR引擎

ocr.init（）

ocr.set_ocr_engine（'paddle'）

图像预处理

def preprocess_image（image_path）:

img = Image.open（image_path）.convert（'L'）

img = img.resize（（320, 320））

img = img / 255.0

return img

识别发票信息

def recognize_invoice（image_path）:

img = preprocess_image（image_path）

result = ocr.ocr（img, cls=True）

return result

保存识别结果到Excel

def save_to_excel（results, output_file）:

df = pd.DataFrame（results）

df.to_excel（output_file, index=False）

示例使用

image_path = 'path_to_invoice_image.jpg'

results = recognize_invoice（image_path）

save_to_excel（results, 'output.xlsx'）

```

注意事项

数据隐私和安全：

确保发票数据的安全性和隐私保护，遵守相关法律法规。

OCR识别准确性：

OCR技术可能存在识别错误，需要不断优化和训练模型。

系统性能：

处理大量发票数据时，需要考虑系统的性能和可扩展性。

通过以上步骤和示例代码，可以开发出一个功能完善的发票采集软件。根据具体需求和技术选型，还可以进一步优化和扩展系统功能。