Was ist OCR?
OCR (Optische Zeichenerkennung) ist eine Technologie, die Bilder von Texten – wie gescannte Dokumente oder Fotos – in digitalen Text umwandelt. Auf diese Weise können Sie den Text elektronisch bearbeiten, durchsuchen und speichern, was die Arbeit mit Dokumenten und deren Verwaltung erleichtert.
Zum BeispielOCR wird verwendet, um Bücher für E-Reader zu digitalisieren, die Dateneingabe aus Rechnungen zu automatisieren, Visitenkarten in digitale Kontakte umzuwandeln, alte Dokumente durchsuchbar zu machen und Fahrzeugkennzeichen für Maut- und Sicherheitszwecke zu erkennen.
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.
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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.
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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.
- Fertigungsindustrie – 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 zum Lesen von Versandetiketten oder zur Überwachung des Lagerbestands verwendet werden. Außerdem kann es 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.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist OCR und wie funktioniert es?
OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die Computern hilft, gedruckten oder handgeschriebenen Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu „lesen“. Sie funktioniert, indem sie Muster in Buchstaben und Zahlen erkennt und diese dann in editierbaren und durchsuchbaren Text umwandelt. Im Grunde werden physische Dokumente so in digitale umgewandelt!
2. Welche Branchen profitieren am meisten von der OCR-Technologie?
OCR verändert die Spielregeln in vielen Branchen. Im Gesundheitswesen wird es zur Digitalisierung von Patientenakten verwendet, Banken zur Scheckverarbeitung, Einzelhandelsgeschäfte zum Scannen von Barcodes und Behörden zur Digitalisierung offizieller Dokumente. Sie finden es auch in Bildungseinrichtungen, im Rechtswesen und in der Fertigung.
3. Wie verbessert OCR die Dokumentenverwaltung und die Dateneingabeprozesse?
OCR vereinfacht die manuelle Dateneingabe, indem es automatisch Text aus Dokumenten extrahiert. Das spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch Fehler. Außerdem wird das Organisieren, Speichern und Durchsuchen von Dokumenten wesentlich einfacher, da Papierdokumente in durchsuchbare digitale Dateien umgewandelt werden.
4. Was sind die allgemeinen Herausforderungen beim Einsatz der OCR-Technologie?
Obwohl OCR sehr hilfreich ist, kann es bei verschwommenen Bildern, schlechter Beleuchtung oder verzerrtem Text oder ungewöhnlichen Schriftarten zu Problemen kommen. Auch handschriftliche Notizen und Dokumente in mehreren Sprachen können für OCR schwierig zu verarbeiten sein.
5. Kann OCR handgeschriebenen Text erkennen?
Ja, OCR kann handgeschriebenen Text lesen, aber nicht immer perfekt. Es gibt spezielle Systeme namens ICR (Intelligent Character Recognition), die das besser können, aber je einzigartiger die Handschrift ist, desto schwieriger ist es für die Software, sie richtig zu interpretieren.
6. Wie verarbeitet OCR mehrsprachige Dokumente?
OCR kann Dokumente in verschiedenen Sprachen verarbeiten, indem es für jede Sprache spezifische Modelle verwendet. Einige fortschrittliche Systeme können sogar mehrere Sprachen in einem einzigen Dokument verarbeiten, was es globalen Unternehmen erleichtert, ihre Inhalte problemlos zu digitalisieren.
