Con el desarrollo de los tiempos, el trabajo eficiente es cada vez más importante en nuestra vida diaria. Por ejemplo, en los campos de las finanzas, la educación, los seguros, el gobierno y las oficinas electrónicas empresariales, los productos de escáner de documentos/OCR desempeñan un papel muy importante en ello. Con el OCR se producen productos que reducen en gran medida la carga de trabajo del personal y mejoran la eficiencia del trabajo.
¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?
La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un proceso empresarial eficiente que ahorra tiempo, costos y otros recursos al utilizar capacidades automatizadas de extracción y almacenamiento de datos.
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) a veces se denomina reconocimiento de texto. Un programa de OCR extrae y reutiliza datos de documentos escaneados, imágenes de cámaras y archivos PDF de solo imágenes. El software OCR selecciona letras en la imagen, las convierte en palabras y luego las convierte en oraciones, lo que permite acceder y editar el contenido original. También elimina la necesidad de introducir datos manualmente.
Los sistemas OCR utilizan una combinación de hardware y software para convertir documentos físicos impresos en texto legible por máquina. El hardware, como un escáner óptico o una placa de circuito especializada, copia o lee texto; luego, el software normalmente se encarga del procesamiento avanzado.
El software OCR puede aprovechar la inteligencia artificial (IA) para implementar métodos más avanzados de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR), como identificar idiomas o estilos de escritura. El proceso de OCR se utiliza más comúnmente para convertir documentos legales o históricos impresos en documentos PDF para que los usuarios puedan editar, formatear y buscar documentos como si se hubieran creado con un procesador de textos.
¿Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres?
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) utiliza un escáner para procesar la forma física de un documento. Una vez copiadas todas las páginas, el software OCR convierte el documento en una versión de dos colores o en blanco y negro. La imagen escaneada o el mapa de bits se analiza en busca de áreas claras y oscuras, y las áreas oscuras se identifican como caracteres que deben reconocerse, mientras que las áreas claras se identifican como fondo. Luego, las áreas oscuras se procesan para encontrar letras alfabéticas o dígitos numéricos. Esta etapa normalmente implica centrarse en un carácter, palabra o bloque de texto a la vez. Luego, los personajes se identifican utilizando uno de dos algoritmos: reconocimiento de patrones o reconocimiento de características.
El reconocimiento de patrones se utiliza cuando el programa OCR recibe ejemplos de texto en varias fuentes y formatos para comparar y reconocer caracteres en el documento escaneado o archivo de imagen.
La detección de características ocurre cuando el OCR aplica reglas relacionadas con las características de una letra o número específico para reconocer caracteres en el documento escaneado. Las características incluyen la cantidad de líneas en ángulo, líneas cruzadas o curvas en un carácter. Por ejemplo, la letra mayúscula "A" se almacena como dos líneas diagonales que se encuentran con una línea horizontal en el medio. Cuando se identifica un carácter, se convierte en un código ASCII (Código estándar americano para el intercambio de información) que los sistemas informáticos utilizan para manejar manipulaciones posteriores.
Un programa OCR también analiza la estructura de la imagen de un documento. Divide la página en elementos como bloques de textos, tablas o imágenes. Las líneas se dividen en palabras y luego en caracteres. Una vez seleccionados los personajes, el programa los compara con un conjunto de imágenes de patrones. Después de procesar todas las coincidencias probables, el programa le presenta el texto reconocido.
El OCR se utiliza a menudo como una tecnología oculta que impulsa muchos sistemas y servicios conocidos en nuestra vida diaria. Los casos de uso importantes, pero menos conocidos, de la tecnología OCR incluyen la automatización de la entrada de datos, la asistencia a personas ciegas y con discapacidad visual y la indexación de documentos para motores de búsqueda, como pasaportes, matrículas, facturas, extractos bancarios, tarjetas de visita y reconocimiento automático de matrículas. .
Características en comparación con los escáneres tradicionales:
1. Ligero, fácil de transportar e instalar;
2. El tiempo de escaneo es corto, el tiempo de escaneo normal es de 1 a 2 segundos y puede obtenerlo de inmediato;
3. Bajo costo
4. Puede realizar reconocimiento OCR en las imágenes capturadas, convertirlas en documentos editables en WORD y componerlas automáticamente;
5. Al incorporar tecnología de fax sin papel, incluso si no hay una máquina de fax, aún puede enviar faxes, lo que mejora significativamente la eficiencia del fax;
Casos de uso del reconocimiento óptico de caracteres
El caso de uso más conocido del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es la conversión de documentos impresos en papel en documentos de texto legibles por máquina. Una vez que un documento en papel escaneado pasa por el procesamiento OCR, el texto del documento se puede editar con un procesador de textos como Microsoft Word o Google Docs.
OCR permite la optimización del modelado de big data al convertir documentos en papel y de imágenes escaneadas en archivos PDF legibles por máquina y con capacidad de búsqueda. El procesamiento y la recuperación de información valiosa no se pueden automatizar sin aplicar primero OCR en documentos donde las capas de texto aún no están presentes.
Con el reconocimiento de texto OCR, los documentos escaneados se pueden integrar en un sistema de big data que ahora puede leer los datos de los clientes en extractos bancarios, contratos y otros documentos impresos importantes. En lugar de que los empleados examinen innumerables documentos de imágenes e introduzcan manualmente entradas en un flujo de trabajo automatizado de procesamiento de big data, las organizaciones pueden utilizar OCR para automatizar la etapa de entrada de la minería de datos. El software OCR puede identificar el texto en la imagen, extraer texto en imágenes, guardar el archivo de texto y admitir jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf y otros formatos.
Sobre la base de esto, Hampo hallanzared una serie de módulos de cámara decual de5MP-16MP de definición. Al comienzo de la etapa de desarrollo de Hampo, nuestro equipo produjo un primer módulo de cámara USB de 5 MP para escáner de documentos de alta velocidad;Con eldemanda demercado, Se han incorporado módulos de cámara USB de 8MP, 13MP e incluso 16MP.producido. Qué'Además, la demanda de una cámara, dos cámaras y varias cámaras se aplica al escáner de documentos.
Se requiere más personalización, contáctenos, podríamos diseñar un producto satisfechomódulo de cámarapara su escáner de documentos OCR/OCV.
Hora de publicación: 23 de febrero de 2023
