Hvad er OCR?
OCR er en teknologi, der gør det muligt for maskiner at læse trykt tekst og billeder. Det bruges ofte i forretningsapplikationer, såsom digitalisering af dokumenter til opbevaring eller behandling, og i forbrugerapplikationer, såsom scanning af en kvittering for udgiftsgodtgørelse.
OCR står for Optical Character Recognition. Udtrykket "karakter" refererer til både bogstaver og tal. OCR-software kan genkende, om et givet billede indeholder tegn eller ej, og derefter identificere tegnene i det.
OCR-omfang
Det globale marked for optisk tegngenkendelse forventes at vokse hurtigt i de kommende år. Markedsstørrelsen for OCR blev vurderet til 8.93 mia. USD i 2021. Det forventes at vokse med en CAGR på 15.4 % mellem 2022 og 2030. Denne vækst er drevet af den stigende efterspørgsel efter OCR i forskellige slutbrugsindustrier, såsom sundhedspleje, bilindustrien og andre.
OCR-processen
Optisk tegngenkendelse er en detaljeret proces, der hjælper med at udtrække tekst fra billeder ved hjælp af NLP.
- Det første trin i OCR er at behandle inputbilledet. Dette indebærer at rydde op i billedet og gøre det egnet til videre behandling.
- Dernæst søger OCR-maskinen efter områder, der indeholder tekst i billedet. Motoren segmenterer disse områder i individuelle tegn eller ord, så de senere kan identificeres under tekstgenkendelse.
- Ved at bruge resultaterne fra tekstgenkendelse identificerer OCR-motoren hvert tegn ved dets form og størrelse. Du vil ofte se foldede og tilbagevendende neurale netværk, nogle gange i kombination, blive brugt til denne opgave.
- Når OCR-software er færdig med at genkende tekst i en billedfil, skal den verificeres som nøjagtig, før den kan bruges.
Fordele ved automatiserede OCR-arbejdsgange
De vigtigste fordele ved automatiserede arbejdsgange til optisk tegngenkendelse omfatter:
- Hurtigere, mere præcise, automatiserede resultater, samtidig med at menneskelige fejl elimineres.
- Lavere adgangsomkostninger for små virksomheder på grund af hurtigere databehandling og effektiv dataudnyttelse.
- Mere ensartede resultater på tværs af flere brugere og projekter.
- Forbedret datalagring og datasikkerhed.
- Kæmpe muligheder for skalerbarhed.
OCR udfordringer
Hovedproblemet med OCR er, at det ikke er perfekt. Hvis du forestiller dig at læse teksten på denne side gennem et kamera og derefter konvertere disse billeder til ord, får du en idé om, hvorfor OCR kan være problematisk. Nogle af udfordringerne for OCR inkluderer:
- Sløret tekst forvrænget af skygger.
- Farven på baggrunden og teksten har lignende farver.
- Dele af billedet er skåret af eller beskåret helt (såsom den nederste del af "dette").
- Svage mærker oven på nogle bogstaver (såsom "i") kan forvirre OCR-software til at tro, at de er en del af bogstavet i stedet for mærker ovenpå.
- Forskellige skrifttyper og -størrelser kan være svære at identificere.
- Lysforholdene, når du tager billedet eller scanner dokumentet.
OCR-brugstilfælde
- Automatisering af dataindtastning: OCR kan bruges til at automatisere processen med at indtaste data i en database.
- Stregkode scanning: OCR giver en computer mulighed for at scanne stregkoder på produkter og hente information om dem fra databaser.
- Nummerpladegenkendelse: OCR analyserer nummerplader og udtrækker oplysninger såsom registreringsnumre og statsnavne fra dem.
- Pasbekræftelse: OCR kan bruges til at verificere ægtheden af pas, visa og andre rejsedokumenter.
- Genkend butiksetiketter: Butikker kan bruge OCR til automatisk at læse deres produktetiketter og sammenligne dem med deres produktkataloger for at afgøre, hvilke produkter der i øjeblikket er på butikshylderne, udsolgte varer eller lagerfejl.
- Behandling af forsikringsskader: OCR-software kan scanne papirarbejde og verificere signaturer, datoer, adresser og andre oplysninger på formularer indsendt af kunder, der har indgivet krav for skade forårsaget af naturkatastrofer, brande eller tyveri.
- Læsning af trafiklys: Et OCR-system kan bruges til at aflæse farverne på trafiklys og afgøre, om de er røde eller grønne.
- Aflæsning af forbrugsmålere: Forsyningsselskaber bruger OCR til at aflæse el-, gas- og vandmålere for at fakturere kunder for de korrekte beløb.
- Social medieovervågning – Virksomheder bruger OCR til at identificere og klassificere omtaler af en virksomhed eller et brand i opslag på sociale medier, tweets og endda Facebook-opdateringer
- Bekræftelse af juridiske dokumenter: Et advokatkontor kan scanne dokumenter såsom kontrakter, lejekontrakter og aftaler for at sikre, at de er læselige og nøjagtige, før de sendes til kunder.
- Flersprogede dokumenter: En virksomhed, der sælger produkter i andre lande, kan være nødt til at oversætte sit marketingmateriale til flere sprog og derefter OCR for at blive brugt som skabeloner til fremtidige projekter.
- Medicinske lægemiddeletiketter: OCR bruges i vid udstrækning til at udtrække meningsfuld information fra lægemiddeletiketter, så computersystemer kan analysere og behandle dem.
Industri
- Detail: Detailbranchen bruger OCR til at scanne stregkoder, kreditkortoplysninger, kvitteringer mv.
- BSFI: Banker bruger OCR til at læse checks, indbetalingskort og kontoudtog for at bekræfte signaturer og tilføje transaktioner til konti. De kan også analysere store mængder data for at træffe beslutninger om kundekonti, investeringer, lån og mere med OCR.
- Regering: OCR kan bruges til at scanne og digitalisere juridiske dokumenter, såsom fødselsattester, kørekort og andre officielle optegnelser.
- Uddannelse: Lærere kan bruge OCR til at lave digitale kopier af bøger og andre elevdokumenter. Lærere kan også scanne dokumenter ind i deres computere og bruge OCR-teknologi til at skabe en elektronisk kopi, som eleverne kan få adgang til når som helst.
- Healthcare: Læger har ofte brug for hurtigt at indtaste patientoplysninger i et computersystem. Sundhedsindustrien kan bruge OCR til forretningsprocesser såsom fakturering og behandling af krav.
- Produktion – Fremstillingsvirksomheder har ofte behov for at scanne dokumenter som fakturaer eller indkøbsordrer. OCR kan bruges til at "læse" serienumrene på produktkomponenter, når de passerer på et transportbånd eller gennem et samlebånd.
- Teknologi: OCR-software bruges i mange indstillinger relateret til IT, herunder data mining, billedanalyse, talegenkendelse og meget mere. I softwareudvikling bruges OCR til at konvertere scannede dokumenter tilbage til digitale filer.
- Transport og logistik: OCR kan bruges til at læse forsendelsesetiketter eller overvåge lagerbeholdning. Det kan også opdage svindel, når leverandører sender fakturaer til betaling.
Bedømmelse
OCR-processen er relativt enkel og kræver kun et par trin for at omdanne et billede til tekst. Der er nogle fejl og uoverensstemmelser, men teknologien er unægtelig imponerende, i betragtning af hvordan det hele fungerer.
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
1. Hvad er OCR, og hvordan virker det?
OCR, eller Optical Character Recognition, er en teknologi, der hjælper computere med at "læse" trykt eller håndskrevet tekst fra billeder eller scannede dokumenter. Det fungerer ved at genkende mønstre i bogstaver og tal og derefter konvertere dem til redigerbar og søgbar tekst. Grundlæggende gør det fysiske dokumenter til digitale!
2. Hvilke brancher har størst gavn af OCR-teknologi?
OCR er en game-changer i mange brancher. Sundhedsvæsenet bruger det til at digitalisere patientjournaler, banker bruger det til checkbehandling, detailbutikker bruger det til at scanne stregkoder, og regeringer bruger det til at digitalisere officielle dokumenter. Du finder det også i uddannelses-, juridiske og produktionsmiljøer.
3. Hvordan forbedrer OCR dokumenthåndtering og dataindtastningsprocesser?
OCR fjerner besværet med manuel dataindtastning ved automatisk at udtrække tekst fra dokumenter. Dette sparer ikke kun tid, men reducerer også fejl. Derudover gør det organisering, lagring og søgning i dokumenter meget nemmere ved at omdanne papir til søgbare digitale filer.
4. Hvad er de fælles udfordringer ved at bruge OCR-teknologi?
Selvom OCR er super nyttigt, kan det løbe ind i problemer med slørede billeder, dårlig belysning, eller når tekst er forvrænget eller bruger usædvanlige skrifttyper. Håndskrevne noter og dokumenter med flere sprog kan også være vanskelige for OCR at behandle nøjagtigt.
5. Kan OCR genkende håndskrevet tekst?
Ja, OCR kan læse håndskrevet tekst, men det er ikke altid perfekt. Der er specielle systemer, kaldet ICR (Intelligent Character Recognition), som er bedre til dette, men jo mere unik håndskriften er, jo sværere er det for softwaren at fortolke den præcist.
6. Hvordan håndterer OCR flersprogede dokumenter?
OCR kan håndtere dokumenter på forskellige sprog ved at bruge specifikke modeller for hvert sprog. Nogle avancerede systemer kan endda behandle flere sprog i et enkelt dokument, hvilket gør det nemmere for globale virksomheder at digitalisere deres indhold uden problemer.