OCR/OCV 製品は従来のスキャナを置き換えます

光学式文字認識 (OCR) とは何ですか?

光学式文字認識 (OCR) テクノロジーは、自動化されたデータ抽出およびストレージ機能を利用することで、時間、コスト、その他のリソースを節約する効率的なビジネス プロセスです。

光学式文字認識 (OCR) は、テキスト認識と呼ばれることもあります。 OCR プログラムは、スキャンされた文書、カメラ画像、画像のみの PDF からデータを抽出して再利用します。 OCR ソフトウェアは、画像上の文字を選択して単語に変換し、その単語を文章に変換することで、元のコンテンツにアクセスして編集できるようにします。また、手動でデータを入力する必要もなくなります。

OCR システムは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせて使用​​し、物理的な印刷文書を機械可読テキストに変換します。光学スキャナーや特殊な回路基板などのハードウェアは、テキストをコピーまたは読み取ります。その後、通常はソフトウェアが高度な処理を処理します。

OCR ソフトウェアは、人工知能 (AI) を利用して、言語や手書きのスタイルの識別など、インテリジェント文字認識 (ICR) のより高度な方法を実装できます。 OCR のプロセスは、ハードコピーの法的文書または歴史的文書を PDF 文書に変換するために最も一般的に使用され、ユーザーはワード プロセッサで作成したかのように文書を編集、フォーマット、検索できるようになります。

光学式文字認識はどのように機能しますか?

光学式文字認識 (OCR) は、スキャナーを使用して文書の物理的形式を処理します。すべてのページがコピーされると、OCR ソフトウェアが文書を 2 色または白黒のバージョンに変換します。スキャンされた画像またはビットマップは明るい領域と暗い領域について分析され、暗い領域は認識する必要がある文字として識別され、明るい領域は背景として識別されます。次に、暗い領域が処理されて、アルファベットまたは数字が検索されます。この段階では通常、一度に 1 つの文字、単語、またはテキストのブロックをターゲットにすることが含まれます。次に、パターン認識または特徴認識という 2 つのアルゴリズムのいずれかを使用して文字が識別されます。

パターン認識は、スキャンされた文書または画像ファイル内の文字を比較および認識するために、OCR プログラムにさまざまなフォントおよび形式のテキストの例が供給されるときに使用されます。

特徴検出は、OCR が特定の文字または数字の特徴に関するルールを適用して、スキャンされた文書内の文字を認識するときに発生します。特徴には、文字内の斜めの線、交差した線、または曲線の数が含まれます。たとえば、大文字の「A」は、中央を横切る水平線と交わる 2 本の対角線として保存されます。文字が識別されると、コンピュータ システムがさらなる操作を処理するために使用する ASCII コード (情報交換のための米国標準コード) に変換されます。

OCR プログラムは文書画像の構造も分析します。ページをテキスト、表、画像のブロックなどの要素に分割します。行は単語に分割され、次に文字に分割されます。文字が特定されると、プログラムはそれらを一連のパターン画像と比較します。一致する可能性のあるものをすべて処理した後、プログラムは認識されたテキストを表示します。

OCR は、日常生活の多くのよく知られたシステムやサービスを強化する隠れたテクノロジーとしてよく使用されます。 OCR テクノロジーの重要な、しかしあまり知られていないユースケースには、データ入力の自動化、視覚障害者や視覚障害者の支援、パスポート、ナンバー プレート、請求書、銀行取引明細書、名刺、ナンバー プレートの自動認識などの検索エンジン用文書のインデックス作成などがあります。 。

 

従来のスキャナーと比較した特徴:

1. 軽量で持ち運びや設置が簡単。

2. スキャン時間は短く、通常のスキャン時間は 1 ～ 2 秒で、すぐに取得できます。

3. 低コスト

4. キャプチャした写真に対して OCR 認識を実行し、写真を WORD 編集可能な文書に変換し、自動的に植字することができます。

5. ペーパーレス FAX テクノロジーを組み込むことで、FAX 機がない場合でも FAX を送信できるため、FAX の効率が大幅に向上します。

 

光学式文字認識の使用例

光学式文字認識 (OCR) の最もよく知られた使用例は、印刷された紙文書を機械可読テキスト文書に変換することです。スキャンされた紙文書が OCR 処理されると、文書のテキストを Microsoft Word や Google ドキュメントなどのワード プロセッサで編集できます。

OCR を使用すると、紙やスキャンした画像ドキュメントを機械読み取り可能で検索可能な PDF ファイルに変換することで、ビッグデータ モデリングの最適化が可能になります。貴重な情報の処理と取得は、テキスト レイヤーがまだ存在しないドキュメントに最初に OCR を適用することなしに自動化することはできません。

OCR テキスト認識を使用すると、スキャンした文書をビッグデータ システムに統合でき、銀行取引明細書、契約書、その他の重要な印刷文書から顧客データを読み取ることができるようになります。従業員に無数の画像ドキュメントを調べて自動化されたビッグデータ処理ワークフローに入力を手動で入力させる代わりに、組織は OCR を使用してデータ マイニングの入力段階を自動化できます。 OCR ソフトウェアは、画像内のテキストを識別し、画像内のテキストを抽出し、テキスト ファイルを保存し、jpg、jpeg、png、bmp、tiff、pdf およびその他の形式をサポートできます。

これを基本として、ハンポはl打ち鳴らすed のカメラモジュールシリーズどれから5MP-16MP 定義の。 Hampo の開発段階の初めに、私たちのチームは高速ドキュメント スキャナー用の最初のタイプの 5MP USB カメラ モジュールを作成しました。との要求市場, 8MP、13MP、さらには 16MP USB カメラモジュールも登場生産された。何'ドキュメントスキャナは、カメラ1台から2台、そしてマルチカメラへの需要が高まっています。