Dieses Poster beschreibt den Aufbau eines Benchmark-Datensatzes für historische Tabellen aus der Sozial- und Wirtschaftsgeschichte ab 1750. Obwohl die KI-gestützte Texterkennung historischer Drucke große Fortschritte macht, ist die automatisierte Tabellenerkennung noch immer eine offene Herausforderung. Um Tabellenseiten aufzufinden, werden Metadaten über die OAI-PMH-Schnittstelle der BSB München erfasst und die Scans mit einem Keras-Klassifikationsmodell ausgewertet. Aus über 100.000 Scans wurden so 11.995 Seiten aus 364 Büchern ausgewählt. Diese werden in Label-Studio grob und mit einem eigenen Tool fein segmentiert. Als Ground Truth dienen OCR-Ergebnisse der Anthropic API, die manuell korrigiert werden. Ziel ist ein Datensatz von rund 10.000 Tabellen, der samt Code auf GitHub und Zenodo veröffentlicht wird.