Was ist OCR?
OCR ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, gedruckten Text und Bilder zu lesen. Es wird häufig in Geschäftsanwendungen verwendet, z. B. zum Digitalisieren von Dokumenten zur Speicherung oder Verarbeitung, und in Verbraucheranwendungen, z. B. zum Scannen einer Quittung für die Kostenerstattung.
OCR steht für Optical Character Recognition. Der Begriff „Zeichen“ bezieht sich sowohl auf Buchstaben als auch auf Zahlen. OCR-Software kann erkennen, ob ein bestimmtes Bild Zeichen enthält oder nicht, und dann die darin enthaltenen Zeichen identifizieren.
OCR-Umfang
Es wird erwartet, dass der globale Markt für optische Zeichenerkennung in den kommenden Jahren schnell wachsen wird. Die Marktgröße von OCR wurde bewertet USD 8.93 Milliarden im Jahr 2021. Es wird erwartet, dass es um a wächst CAGR von 15.4 % zwischen 2022 und 2030. Dieses Wachstum wird durch die steigende Nachfrage nach OCR in verschiedenen Endverbrauchsbranchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und anderen vorangetrieben.
Der OCR-Prozess
Die optische Zeichenerkennung ist ein detaillierter Prozess, der dabei hilft, mithilfe von NLP Text aus Bildern zu extrahieren.
- Der erste Schritt bei OCR ist die Verarbeitung des Eingabebildes. Dabei wird das Bild bereinigt und für die Weiterverarbeitung geeignet gemacht.
- Als nächstes sucht die OCR-Engine nach Bereichen, die Text im Bild enthalten. Die Engine segmentiert diese Regionen in einzelne Zeichen oder Wörter, damit sie später bei der Texterkennung identifiziert werden können.
- Anhand der Ergebnisse der Texterkennung identifiziert die OCR-Engine jedes Zeichen anhand seiner Form und Größe. Sie werden häufig Faltungs- und rekurrente neuronale Netze sehen, manchmal in Kombination, die für diese Aufgabe verwendet werden.
- Sobald die OCR-Software die Texterkennung in einer Bilddatei beendet hat, muss sie als korrekt verifiziert werden, bevor sie verwendet werden kann.
Vorteile automatisierter OCR-Workflows
Zu den Hauptvorteilen automatisierter Arbeitsabläufe zur optischen Zeichenerkennung gehören:
- Schnellere, genauere, automatisierte Ergebnisse bei gleichzeitiger Eliminierung menschlicher Fehler.
- Niedrigere Einstiegskosten für kleine Unternehmen durch schnellere Datenverarbeitung und effiziente Datennutzung.
- Konsistentere Ergebnisse über mehrere Benutzer und Projekte hinweg.
- Verbesserte Datenspeicherung und Datensicherheit.
- Großer Spielraum für Skalierbarkeit.
OCR-Herausforderungen
Das Hauptproblem bei OCR ist, dass es nicht perfekt ist. Wenn Sie sich vorstellen, den Text auf dieser Seite durch eine Kamera zu lesen und diese Bilder dann in Wörter umzuwandeln, bekommen Sie eine Vorstellung davon, warum OCR problematisch sein kann. Einige der Herausforderungen für OCR sind:
- Verschwommener Text, der durch Schatten verzerrt ist.
- Die Farbe des Hintergrunds und des Textes haben ähnliche Farben.
- Teile des Bildes werden abgeschnitten oder ganz ausgeschnitten (z. B. der untere Teil von „this“).
- Schwache Markierungen über einigen Buchstaben (z. B. „i“) können die OCR-Software verwirren und denken, dass sie Teil des Buchstabens sind und nicht Markierungen darüber.
- Unterschiedliche Schriftarten und -größen können schwer zu erkennen sein.
- Die Lichtverhältnisse beim Fotografieren oder Scannen des Dokuments.
OCR-Anwendungsfälle
- Automatisierung der Dateneingabe: OCR kann verwendet werden, um den Prozess der Dateneingabe in eine Datenbank zu automatisieren.
- Barcode-Scannen: OCR ermöglicht es einem Computer, Strichcodes auf Produkten zu scannen und Informationen darüber aus Datenbanken abzurufen.
- Kennzeichenerkennung: OCR analysiert Nummernschilder und extrahiert daraus Informationen wie Zulassungsnummern und Staatsnamen.
- Passprüfung: OCR kann verwendet werden, um die Echtheit von Pässen, Visa und anderen Reisedokumenten zu überprüfen.
- Ladenetiketten erkennen: Geschäfte können OCR verwenden, um ihre Produktetiketten automatisch zu lesen und sie mit ihren Produktkatalogen zu vergleichen, um festzustellen, welche Produkte sich derzeit in den Verkaufsregalen befinden, welche Artikel nicht vorrätig sind oder Lagerfehler aufweisen.
- Bearbeitung von Versicherungsansprüchen: OCR-Software kann Papiere scannen und Unterschriften, Daten, Adressen und andere Informationen auf Formularen überprüfen, die von Kunden eingereicht wurden, die Ansprüche wegen Schäden durch Naturkatastrophen, Brände oder Diebstahl geltend gemacht haben.
- Ampel lesen: Ein OCR-System kann verwendet werden, um die Farben von Ampeln zu lesen und festzustellen, ob sie rot oder grün sind.
- Auslesen von Verbrauchszählern: Versorgungsunternehmen verwenden OCR zum Lesen von Strom-, Gas- und Wasserzählern, um Kunden die korrekten Beträge in Rechnung zu stellen.
- Social-Media-Überwachung – Unternehmen verwenden OCR, um Erwähnungen eines Unternehmens oder einer Marke in Social-Media-Beiträgen, Tweets und sogar Facebook-Updates zu identifizieren und zu klassifizieren
- Überprüfung von Rechtsdokumenten: Eine Anwaltskanzlei kann Dokumente wie Verträge, Mietverträge und Vereinbarungen scannen, um sicherzustellen, dass sie lesbar und korrekt sind, bevor sie sie an Mandanten senden.
- Mehrsprachige Dokumente: Ein Unternehmen, das Produkte in anderen Ländern verkauft, muss möglicherweise seine Marketingmaterialien in mehrere Sprachen übersetzen und sie dann mit OCR versehen, um sie als Vorlagen für zukünftige Projekte zu verwenden.
- Arzneimitteletiketten: OCR wird häufig verwendet, um aussagekräftige Informationen aus Arzneimitteletiketten zu extrahieren, damit Computersysteme sie analysieren und verarbeiten können.
Branche
- Einzelhandel: Der Einzelhandel verwendet OCR zum Scannen von Barcodes, Kreditkarteninformationen, Quittungen usw.
- BSFI: Banken verwenden OCR, um Schecks, Einzahlungsscheine und Kontoauszüge zu lesen, Unterschriften zu überprüfen und Transaktionen zu Konten hinzuzufügen. Sie können auch große Datenmengen analysieren, um mit OCR Entscheidungen über Kundenkonten, Investitionen, Kredite und mehr zu treffen.
- Regierung: OCR kann zum Scannen und Digitalisieren von Rechtsdokumenten wie Geburtsurkunden, Führerscheinen und anderen amtlichen Aufzeichnungen verwendet werden.
- Ausbildung: Lehrer können OCR verwenden, um digitale Kopien von Büchern und anderen Schülerdokumenten zu erstellen. Lehrer können Dokumente auch in ihren Computer einscannen und mithilfe der OCR-Technologie eine elektronische Kopie erstellen, auf die die Schüler jederzeit zugreifen können.
- Gesundheitswesen: Ärzte müssen häufig Patientendaten schnell in ein Computersystem eingeben. Die Gesundheitsbranche kann OCR für Geschäftsprozesse wie Abrechnung und Schadensbearbeitung verwenden.
- Fertigung – Produktionsstätten müssen häufig Dokumente wie Rechnungen oder Bestellungen scannen. OCR kann verwendet werden, um die Seriennummern von Produktkomponenten zu „lesen“, wenn sie auf einem Förderband oder einer Montagelinie vorbeilaufen.
- Technologie: OCR-Software wird in vielen Umgebungen im Zusammenhang mit IT verwendet, einschließlich Data Mining, Bildanalyse, Spracherkennung und mehr. In der Softwareentwicklung wird OCR verwendet, um gescannte Dokumente wieder in digitale Dateien umzuwandeln.
- Transport und Logistik: OCR kann verwendet werden, um Versandetiketten zu lesen oder den Lagerbestand zu überwachen. Es kann auch Betrug erkennen, wenn Lieferanten Rechnungen zur Zahlung einreichen.
Urteil
Der OCR-Prozess ist relativ einfach und erfordert nur wenige Schritte, um ein Bild in Text umzuwandeln. Es gibt einige Fehler und Ungereimtheiten, aber die Technologie ist zweifellos beeindruckend, wenn man bedenkt, wie alles funktioniert.
