Vad är OCR?
OCR (Optical Character Recognition) är en teknik som omvandlar bilder av text – som skannade dokument eller foton – till digital text. Detta gör att du kan redigera, söka och lagra texten elektroniskt, vilket gör det lättare att arbeta med och hantera dokument.
Till exempel, OCR används för att digitalisera böcker för e-läsare, automatisera datainmatning från fakturor, konvertera visitkort till digitala kontakter, göra gamla dokument sökbara och känna igen fordonsnummerskyltar för vägtullar och säkerhet.
OCR-omfattning
Den globala marknaden för optisk teckenigenkänning förväntas växa snabbt under de kommande åren. Marknadsstorleken för OCR värderades till 8.93 miljarder USD 2021. Den förväntas växa med en CAGR på 15.4 % mellan 2022 och 2030. Denna tillväxt drivs av den ökande efterfrågan på OCR i olika slutanvändningsbranscher, såsom sjukvård, fordon och andra.
Processen för OCR
Optisk teckenigenkänning är en detaljerad process som hjälper till att extrahera text från bilder med hjälp av NLP.
- Det första steget i OCR är att bearbeta inmatningsbilden. Det handlar om att städa upp bilden och göra den lämplig för vidare bearbetning.
- Därefter söker OCR-motorn efter regioner som innehåller text i bilden. Motorn segmenterar dessa regioner i enskilda tecken eller ord så att de senare kan identifieras under textigenkänning.
- Med hjälp av resultaten från textdetektering identifierar OCR-motorn varje tecken genom dess form och storlek. Du kommer ofta att se konvolutionella och återkommande neurala nätverk, ibland i kombination, som används för denna uppgift.
- När OCR-programvaran har slutfört att känna igen text i en bildfil måste den verifieras som korrekt innan den kan användas.
[Läs även: 22 bästa OCR- och handskriftsdatauppsättningar med öppen källkod]
Fördelar med automatiserade OCR-arbetsflöden
De viktigaste fördelarna med Automated Optical Character Recognition Workflows inkluderar:
- Snabbare, mer exakta, automatiserade resultat samtidigt som mänskliga fel elimineras.
- Lägre kostnad för inträde för små företag på grund av snabbare databehandling och effektiv dataanvändning.
- Mer konsekventa resultat för flera användare och projekt.
- Förbättrad datalagring och datasäkerhet.
- Stort utrymme för skalbarhet.
OCR-utmaningar
Huvudproblemet med OCR är att det inte är perfekt. Om du föreställer dig att läsa texten på den här sidan genom en kamera och sedan konvertera dessa bilder till ord, får du en uppfattning om varför OCR kan vara problematiskt. Några av utmaningarna för OCR inkluderar:
- Suddig text förvrängd av skuggor.
- Färgen på bakgrunden och texten har liknande färger.
- Delar av bilden skärs av eller beskärs helt (som den nedre delen av "denna").
- Svaga märken ovanpå vissa bokstäver (som "i") kan förvirra OCR-programvaran till att tro att de är en del av bokstaven snarare än märken ovanpå.
- Olika teckensnitt och storlekar kan vara svåra att identifiera.
- Ljusförhållandena när du tar bilden eller skannar dokumentet.
[Läs även: OCR i sjukvården: Användningsfall, fördelar och nackdelar]
OCR Använd fall
- Automatisering av datainmatning: OCR kan användas för att automatisera processen att mata in data i en databas.
- Streckkodsskanning: OCR låter en dator skanna streckkoder på produkter och hämta information om dem från databaser.
- Nummerplåtsigenkänning: OCR analyserar registreringsskyltar och extraherar information som registreringsnummer och statnamn från dem.
- Passverifiering: OCR kan användas för att verifiera äktheten av pass, visum och andra resedokument.
- Att känna igen butiksetiketter: Butiker kan använda OCR för att automatiskt läsa sina produktetiketter och jämföra dem med deras produktkataloger för att avgöra vilka produkter som för närvarande finns på butikshyllorna, slutsålda varor eller lagerfel.
- Behandling av försäkringsskador: OCR-programvara kan skanna pappersarbete och verifiera signaturer, datum, adresser och annan information på formulär som lämnats in av kunder som har lämnat in anspråk på skador orsakade av naturkatastrofer, bränder eller stöld.
- Läser trafikljus: Ett OCR-system kan användas för att läsa av färgerna på trafikljusen och avgöra om de är röda eller gröna.
- Avläsning av elmätare: Energibolag använder OCR för att läsa el-, gas- och vattenmätare för att fakturera kunderna för rätt belopp.
- Sociala medier övervakning – Företag använder OCR för att identifiera och klassificera omnämnanden av ett företag eller varumärke i inlägg på sociala medier, tweets och till och med Facebook-uppdateringar
- Verifiera juridiska dokument: Ett advokatkontor kan skanna dokument som kontrakt, hyresavtal och avtal för att säkerställa att de är läsbara och korrekta innan de skickas ut till kunder.
- Flerspråkiga dokument: Ett företag som säljer produkter i andra länder kan behöva översätta sitt marknadsföringsmaterial till flera språk och sedan OCR dem för att användas som mallar för framtida projekt.
- Medicinska läkemedelsetiketter: OCR används flitigt för att extrahera meningsfull information från läkemedelsetiketter så att datorsystem kan analysera och bearbeta dem.
Industry
- Detaljhandeln: Detaljhandeln använder OCR för att skanna streckkoder, kreditkortsinformation, kvitton etc.
- BSFI: Banker använder OCR för att läsa checkar, insättningsbevis och kontoutdrag för att verifiera signaturer och lägga till transaktioner på konton. De kan också analysera stora mängder data för att fatta beslut om kundkonton, investeringar, lån och mer med OCR.
- Regering: OCR kan användas för att skanna och digitalisera juridiska dokument, såsom födelsebevis, körkort och andra officiella register.
- Utbildning: Lärare kan använda OCR för att skapa digitala kopior av böcker och andra elevdokument. Lärare kan också skanna in dokument till sina datorer och använda OCR-teknik för att skapa en elektronisk kopia som eleverna kan komma åt när som helst.
- Sjukvård: Läkare behöver ofta snabbt ange patientinformation i ett datorsystem. Sjukvårdsindustrin kan använda OCR för affärsprocesser som fakturering och reklamationshantering.
- Tillverkning – Tillverkningsanläggningar behöver ofta skanna dokument som fakturor eller inköpsorder. OCR kan användas för att "läsa" serienumren på produktkomponenter när de passerar på ett transportband eller genom ett löpande band.
- Teknik: OCR-programvara används i många inställningar relaterade till IT, inklusive datautvinning, bildanalys, taligenkänning och mer. Inom mjukvaruutveckling används OCR för att konvertera skannade dokument tillbaka till digitala filer.
- Transport och logistik: OCR kan användas för att läsa fraktetiketter eller övervaka lagerinventering. Det kan också upptäcka bedrägerier när leverantörer skickar in fakturor för betalning.
Slutsats
OCR-processen är relativt enkel och kräver bara några få steg för att omvandla en bild till text. Det finns vissa fel och inkonsekvenser, men tekniken är onekligen imponerande, med tanke på hur det hela fungerar.
Vanliga frågor (FAQ)
1. Vad är OCR och hur fungerar det?
OCR, eller Optical Character Recognition, är en teknik som hjälper datorer att "läsa" utskriven eller handskriven text från bilder eller skannade dokument. Det fungerar genom att känna igen mönster i bokstäver och siffror och sedan konvertera dem till redigerbar och sökbar text. I grund och botten förvandlar det fysiska dokument till digitala!
2. Vilka branscher drar mest nytta av OCR-teknik?
OCR är en spelväxlare i många branscher. Sjukvården använder den för att digitalisera patientjournaler, banker använder den för att hantera checkar, butiker använder den för att skanna streckkoder och regeringar använder den för att digitalisera officiella dokument. Du hittar det också inom utbildning, juridik och tillverkningsmiljöer.
3. Hur förbättrar OCR dokumenthantering och datainmatningsprocesser?
OCR tar bort besväret med manuell datainmatning genom att automatiskt extrahera text från dokument. Detta sparar inte bara tid utan minskar också fel. Dessutom gör det att organisera, lagra och söka igenom dokument mycket enklare genom att förvandla papper till sökbara digitala filer.
4. Vilka är de vanliga utmaningarna med att använda OCR-teknik?
Även om OCR är väldigt användbart, kan det stöta på problem med suddiga bilder, dålig belysning eller när text är förvrängd eller använder ovanliga teckensnitt. Handskrivna anteckningar och dokument med flera språk kan också vara svårt för OCR att bearbeta korrekt.
5. Kan OCR känna igen handskriven text?
Ja, OCR kan läsa handskriven text, men det är inte alltid perfekt. Det finns speciella system, kallade ICR (Intelligent Character Recognition), som är bättre på detta, men ju mer unik handstilen är, desto svårare är det för programvaran att tolka den korrekt.
6. Hur hanterar OCR flerspråkiga dokument?
OCR kan hantera dokument på olika språk genom att använda specifika modeller för varje språk. Vissa avancerade system kan till och med behandla flera språk i ett enda dokument, vilket gör det lättare för globala företag att digitalisera sitt innehåll utan problem.
