OCR/OCV 제품은 기존 스캐너를 대체합니다.

광학 문자 인식(OCR)이란 무엇입니까?

OCR(광학 문자 인식) 기술은 자동화된 데이터 추출 및 저장 기능을 활용하여 시간, 비용 및 기타 리소스를 절약하는 효율적인 비즈니스 프로세스입니다.

OCR(광학 문자 인식)을 텍스트 인식이라고도 합니다. OCR 프로그램은 스캔한 문서, 카메라 이미지 및 이미지 전용 PDF에서 데이터를 추출하고 용도를 ​​변경합니다. OCR 소프트웨어는 이미지에서 문자를 골라내어 단어로 표현한 다음 해당 단어를 문장으로 표현하여 원본 콘텐츠에 액세스하고 편집할 수 있도록 합니다. 또한 수동으로 데이터를 입력할 필요도 없습니다.

OCR 시스템은 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 사용하여 물리적으로 인쇄된 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 광학 스캐너나 특수 회로 기판과 같은 하드웨어는 텍스트를 복사하거나 읽습니다. 그런 다음 소프트웨어는 일반적으로 고급 처리를 처리합니다.

OCR 소프트웨어는 인공 지능(AI)을 활용하여 언어 또는 필기 스타일 식별과 같은 지능형 문자 인식(ICR)의 고급 방법을 구현할 수 있습니다. OCR 프로세스는 인쇄된 법률 또는 역사적 문서를 PDF 문서로 변환하여 사용자가 마치 워드 프로세서로 만든 것처럼 문서를 편집, 형식 지정 및 검색할 수 있도록 하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다.

광학 문자 인식은 어떻게 작동하나요?

광학 문자 인식(OCR)은 스캐너를 사용하여 문서의 물리적 형태를 처리합니다. 모든 페이지가 복사되면 OCR 소프트웨어는 문서를 2색 또는 흑백 버전으로 변환합니다. 스캔한 이미지나 비트맵을 분석하여 밝은 부분과 어두운 부분을 분석하여 어두운 부분을 인식해야 할 문자로, 밝은 부분을 배경으로 식별합니다. 그런 다음 어두운 영역을 처리하여 알파벳 문자나 숫자를 찾습니다. 이 단계에는 일반적으로 한 번에 하나의 문자, 단어 또는 텍스트 블록을 타겟팅하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 패턴 인식 또는 특징 인식이라는 두 가지 알고리즘 중 하나를 사용하여 문자를 식별합니다.

패턴 인식은 스캔한 문서나 이미지 파일의 문자를 비교하고 인식하기 위해 OCR 프로그램에 다양한 글꼴 및 형식의 텍스트 예제가 제공될 때 사용됩니다.

특징 감지는 OCR이 스캔한 문서의 문자를 인식하기 위해 특정 문자나 숫자의 특징에 관한 규칙을 적용할 때 발생합니다. 특징에는 문자의 각진 선, 교차된 선 또는 곡선의 수가 포함됩니다. 예를 들어 대문자 "A"는 가운데를 가로지르는 수평선과 만나는 두 개의 대각선으로 저장됩니다. 문자가 식별되면 컴퓨터 시스템이 추가 조작을 처리하는 데 사용하는 ASCII 코드(정보 교환을 위한 미국 표준 코드)로 변환됩니다.

OCR 프로그램은 문서 이미지의 구조도 분석합니다. 페이지를 텍스트 블록, 표 또는 이미지와 같은 요소로 나눕니다. 줄은 단어로 구분된 다음 문자로 구분됩니다. 문자가 선택되면 프로그램은 이를 일련의 패턴 이미지와 비교합니다. 일치할 가능성이 있는 모든 항목을 처리한 후 프로그램은 인식된 텍스트를 표시합니다.

OCR은 일상 생활에서 잘 알려진 많은 시스템과 서비스를 지원하는 숨겨진 기술로 자주 사용됩니다. 중요하지만 잘 알려지지 않은 OCR 기술 사용 사례에는 데이터 입력 자동화, 맹인 및 시각 장애인 지원, 여권, 자동차 번호판, 송장, 은행 명세서, 명함 및 자동 번호판 인식과 같은 검색 엔진용 문서 색인 생성이 포함됩니다. .

 

기존 스캐너와 비교한 기능:

1. 경량, 휴대 및 설치가 용이합니다.

2. 스캔 시간은 짧고 일반 스캔 시간은 1-2S이며 즉시 얻을 수 있습니다.

3. 저렴한 비용

4. 캡처한 사진에 대해 OCR 인식을 수행하고 사진을 편집 가능한 WORD 문서로 변환하고 자동으로 조판할 수 있습니다.

5. 종이 없는 팩스 기술을 통합하면 팩스 기기가 없어도 팩스를 보낼 수 있어 팩스 효율성이 크게 향상됩니다.

 

광학 문자 인식 사용 사례

광학 문자 인식(OCR)의 가장 잘 알려진 사용 사례는 인쇄된 종이 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 문서로 변환하는 것입니다. 스캔한 종이 문서가 OCR 처리를 거치면 Microsoft Word나 Google Docs와 같은 워드 프로세서를 사용하여 문서의 텍스트를 편집할 수 있습니다.

OCR을 사용하면 종이와 스캔한 이미지 문서를 기계가 읽을 수 있고 검색 가능한 PDF 파일로 변환하여 빅데이터 모델링을 최적화할 수 있습니다. 텍스트 레이어가 아직 존재하지 않는 문서에 OCR을 먼저 적용하지 않으면 중요한 정보 처리 및 검색을 자동화할 수 없습니다.

OCR 텍스트 인식을 통해 스캔한 문서를 빅데이터 시스템에 통합하여 이제 은행 명세서, 계약서 및 기타 중요한 인쇄 문서에서 고객 데이터를 읽을 수 있습니다. 직원들이 수많은 이미지 문서를 검사하고 자동화된 빅 데이터 처리 워크플로에 입력을 수동으로 공급하는 대신 조직에서는 OCR을 사용하여 데이터 마이닝의 입력 단계에서 자동화할 수 있습니다. OCR 소프트웨어는 이미지의 텍스트를 식별하고, 사진의 텍스트를 추출하고, 텍스트 파일을 저장하고, jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf 및 기타 형식을 지원할 수 있습니다.

이를 기본으로 함포는l아줌마ed 카메라 모듈 시리즈어느 것에서5MP~16MP 정의의. 함포 개발 초기에 우리 팀은 고속 문서 스캐너용 최초의 5MP USB 카메라 모듈을 생산했습니다.와 함께수요시장, 8MP, 13MP, 심지어 16MP USB 카메라 모듈도 출시되었습니다.생산. 무엇'게다가 문서스캐너에는 1대의 카메라에서 2대의 카메라, 멀티 카메라에 대한 수요가 늘어나고 있다.