OCR/OCV-Produkte werden herkömmliche Scanner ersetzen

Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?

Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) ist ein effizienter Geschäftsprozess, der durch die Nutzung automatisierter Datenextraktions- und Speicherfunktionen Zeit, Kosten und andere Ressourcen spart.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wird manchmal auch als Texterkennung bezeichnet. Ein OCR-Programm extrahiert und verwendet Daten aus gescannten Dokumenten, Kamerabildern und reinen Bild-PDFs. Eine OCR-Software wählt Buchstaben auf dem Bild aus, setzt sie in Wörter um und setzt die Wörter dann in Sätze zusammen, wodurch der Zugriff auf und die Bearbeitung des Originalinhalts ermöglicht wird. Außerdem entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe.

OCR-Systeme nutzen eine Kombination aus Hardware und Software, um physische, gedruckte Dokumente in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Hardware – wie ein optischer Scanner oder eine spezielle Leiterplatte – kopiert oder liest Text; dann übernimmt normalerweise die Software die erweiterte Verarbeitung.

OCR-Software kann künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um fortschrittlichere Methoden der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) zu implementieren, etwa zur Identifizierung von Sprachen oder Handschriftstilen. Der OCR-Prozess wird am häufigsten verwendet, um gedruckte juristische oder historische Dokumente in PDF-Dokumente umzuwandeln, sodass Benutzer die Dokumente bearbeiten, formatieren und durchsuchen können, als ob sie mit einem Textverarbeitungsprogramm erstellt worden wären.

Wie funktioniert die optische Zeichenerkennung?

Bei der optischen Zeichenerkennung (OCR) wird die physische Form eines Dokuments mithilfe eines Scanners verarbeitet. Sobald alle Seiten kopiert sind, wandelt die OCR-Software das Dokument in eine zweifarbige oder schwarzweiße Version um. Das eingescannte Bild oder Bitmap wird auf helle und dunkle Bereiche analysiert und die dunklen Bereiche werden als zu erkennende Zeichen identifiziert, während helle Bereiche als Hintergrund identifiziert werden. Die dunklen Bereiche werden dann verarbeitet, um alphabetische Buchstaben oder numerische Ziffern zu finden. In dieser Phase geht es in der Regel darum, jeweils ein Zeichen, ein Wort oder einen Textblock gezielt anzusprechen. Die Zeichen werden dann mithilfe eines von zwei Algorithmen identifiziert – Mustererkennung oder Merkmalserkennung.

Die Mustererkennung wird verwendet, wenn dem OCR-Programm Textbeispiele in verschiedenen Schriftarten und Formaten zugeführt werden, um Zeichen im gescannten Dokument oder in der Bilddatei zu vergleichen und zu erkennen.

Die Merkmalserkennung erfolgt, wenn die OCR Regeln bezüglich der Merkmale eines bestimmten Buchstabens oder einer bestimmten Zahl anwendet, um Zeichen im gescannten Dokument zu erkennen. Zu den Merkmalen gehört die Anzahl der schrägen Linien, gekreuzten Linien oder Kurven in einem Zeichen. Beispielsweise wird der Großbuchstabe „A“ als zwei diagonale Linien gespeichert, die in der Mitte auf eine horizontale Linie treffen. Wenn ein Zeichen identifiziert wird, wird es in einen ASCII-Code (American Standard Code for Information Interchange) umgewandelt, den Computersysteme für weitere Manipulationen verwenden.

Ein OCR-Programm analysiert auch die Struktur eines Dokumentbildes. Es unterteilt die Seite in Elemente wie Textblöcke, Tabellen oder Bilder. Die Zeilen werden in Wörter und dann in Zeichen unterteilt. Sobald die Zeichen ausgewählt wurden, vergleicht das Programm sie mit einer Reihe von Musterbildern. Nachdem alle wahrscheinlichen Übereinstimmungen verarbeitet wurden, präsentiert Ihnen das Programm den erkannten Text.

OCR wird oft als versteckte Technologie eingesetzt und ist die Grundlage für viele bekannte Systeme und Dienste in unserem täglichen Leben. Wichtige – aber weniger bekannte – Anwendungsfälle für die OCR-Technologie sind die Automatisierung der Dateneingabe, die Unterstützung blinder und sehbehinderter Personen sowie die Indexierung von Dokumenten für Suchmaschinen wie Reisepässe, Nummernschilder, Rechnungen, Kontoauszüge, Visitenkarten und die automatische Nummernschilderkennung .

 

Merkmale im Vergleich zu herkömmlichen Scannern:

1. Leicht, einfach zu transportieren und zu installieren;

2. Die Scanzeit ist kurz, die normale Scanzeit beträgt 1-2 Sekunden und Sie können sie sofort erhalten;

3. Niedrige Kosten

4. Es kann eine OCR-Erkennung für die aufgenommenen Bilder durchführen, die Bilder in WORD-bearbeitbare Dokumente konvertieren und sie automatisch formatieren;

5. Durch die Integration der papierlosen Faxtechnologie können Sie auch dann Faxe senden, wenn kein Faxgerät vorhanden ist, was die Faxeffizienz erheblich verbessert.

 

Anwendungsfälle für die optische Zeichenerkennung

Der bekannteste Anwendungsfall der optischen Zeichenerkennung (OCR) ist die Umwandlung gedruckter Papierdokumente in maschinenlesbare Textdokumente. Sobald ein gescanntes Papierdokument die OCR-Verarbeitung durchläuft, kann der Text des Dokuments mit einem Textverarbeitungsprogramm wie Microsoft Word oder Google Docs bearbeitet werden.

OCR ermöglicht die Optimierung der Big-Data-Modellierung durch die Umwandlung von Papier- und gescannten Bilddokumenten in maschinenlesbare, durchsuchbare PDF-Dateien. Das Verarbeiten und Abrufen wertvoller Informationen kann nicht automatisiert werden, ohne zunächst OCR in Dokumenten anzuwenden, in denen noch keine Textebenen vorhanden sind.

Mit der OCR-Texterkennung können gescannte Dokumente in ein Big-Data-System integriert werden, das nun in der Lage ist, Kundendaten aus Kontoauszügen, Verträgen und anderen wichtigen gedruckten Dokumenten auszulesen. Anstatt dass Mitarbeiter unzählige Bilddokumente untersuchen und Eingaben manuell in einen automatisierten Big-Data-Verarbeitungsworkflow einspeisen, können Unternehmen mithilfe von OCR die Eingabephase des Data Mining automatisieren. OCR-Software kann den Text im Bild identifizieren, Text in Bildern extrahieren, die Textdatei speichern und JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, PDF und andere Formate unterstützen.

Auf dieser Grundlage hat HampolAutsched eine Reihe von Kameramodulen vonwelche aus5MP-16MP der Definition. Zu Beginn der Hampo-Entwicklungsphase produzierte unser Team ein erstes 5-MP-USB-Kameramodul für Hochgeschwindigkeits-Dokumentenscanner;Mit demNachfrage vonMarkt, Es gab 8MP-, 13MP- und sogar 16MP-USB-Kameramoduleproduziert. Was'Darüber hinaus besteht die Nachfrage nach einer, zwei oder mehreren Kameras für den Dokumentenscanner.