Was ist OCR? Wie erstellt es bearbeitbare Dokumente?

Das Verwalten von Papierdokumenten ist wie das Jonglieren mit Tischtennisbällen.

Es erfordert ständige Anstrengung, um sie an Ort und Stelle zu halten und sicherzustellen, dass sie nicht zu Boden fallen und wegrollen. Effiziente Unternehmen digitalisieren in der Regel Papierdokumente und speichern sie in der Cloud, um jeglichen Aufwand zu vermeiden.

Sie verwenden Optische Zeichenerkennung (OCR)-Software, um den Text auf dem Papierdokument in maschinenlesbare Textdaten umzuwandeln, was es ihnen ermöglicht, Dokumente von überall aus zuzugreifen, zu durchsuchen und zu bearbeiten.

Die OCR-Technologie ist nicht nur auf Papier beschränkt; Unternehmen nutzen sie auch, um Text auf Schildern, Plakatwänden oder Fernsehsendungen in bearbeitbare und durchsuchbare Textdokumente umzuwandeln.

OCR-Software wandelt physische Dokumente und Bilder in bearbeitbare Textdateien um. Ein Scanner speichert ein Dokument im Portable Document Format (PDF) oder im Joint Photographic Experts Group (JPEG/JPG)-Format. Anschließend wird das Dokument in die OCR-Software hochgeladen, die es in ein Textdokument oder eine bearbeitbare PDF-Datei umwandelt. Sie können dann einen PDF-Editor verwenden, um die erforderlichen Änderungen im Dokument vorzunehmen.

OCR erkennt Text auf Schildern, Plakatwänden oder Fernsehsendungen. Mit dieser Technologie erfassen Unternehmen im Bereich der Dateneingabe Text von gedruckten Dokumenten wie Rechnungen, Bankdokumenten, Pässen, Quittungen, Visitenkarten oder einem Ausdruck statischer Daten.

Jeder Prozess, der Text digitalisieren und gleichzeitig bearbeitbar und durchsuchbar machen muss, nutzt die OCR-Technologie.

OCR ist sogar in Verbraucherprodukten beliebt. Viele Bankanwendungen ermöglichen es Kunden, Schecks von ihren Handys aus per Foto einzuzahlen.

Während Benutzer in der Regel relevante Informationen wie den einzuzahlenden Betrag eingeben, wird der Bestätigungsprozess oft mit OCR-Software durchgeführt.

Einige Echtzeit-Übersetzungsanwendungen verlassen sich ebenfalls auf OCR. Wenn jemand Text von Fotos übersetzt, extrahiert die Anwendung den relevanten Text aus dem Foto oder dem gescannten Bereich. Anschließend wird der extrahierte Text durch maschinelle Übersetzungssoftware geleitet, um den übersetzten Text auszugeben.

Geschichte der OCR

Die erste Erfindung der OCR-Technologie wird Dr. Edmund Fournier d'Albe zugeschrieben, der 1908 das Optophon erfand. Dieses Gerät nutzte Licht, um Lesematerial in Ton für sehbehinderte Menschen umzuwandeln.

Nach dem Ersten Weltkrieg nahm der Physiker Emanuel Goldberg d'Albes Arbeit auf und erfand eine optische Zeichenerkennungsmaschine, die Zeichen in Telegraphencode lesen und übersetzen konnte. Mit dieser Maschine schuf Goldberg das erste Aufzeichnungssystem, eine Technologie, die später von IBM übernommen wurde. Seine ursprüngliche Maschine erwies sich als Vorläufer der heutigen digitalen Kreditkarten und Barcodes.

In den 1970er Jahren wurde Ray Kurzweils „Omni-font OCR“ kommerzialisiert, was es Maschinen ermöglichte, Text in verschiedenen Schriftarten und Stilen zu verarbeiten. In den 1990er Jahren wurde OCR mit der Digitalisierung historischer Zeitungen populär.

In den frühen 2000er Jahren wurde die OCR-Technologie von Desktop- und Mobilgeräten aus zugänglich, nachdem sie sich in einen Cloud-basierten Dienst verwandelt hatte. Im Laufe der Jahre hat die optische Zeichenerkennung erhebliche Verbesserungen erfahren, die es ermöglichen, Dokumente mit besserer Genauigkeit als je zuvor zu scannen.

Wie funktioniert OCR?

OCR-Software ist nur ein Teil eines umfangreicheren OCR-Systems, das aus anderen Software- und Hardwarekomponenten besteht.

Es gibt verschiedene Phasen, durch die OCR-Software durchsuchbaren und bearbeitbaren Text aus einem gescannten Dokument erzeugt. Diese Phasen sind Vorverarbeitung, Texterkennung und Nachverarbeitung.

Vorverarbeitung

Ein OCR-Leser bereitet ein Bild vor, um eine effektive Texterkennung durchzuführen. Er verwendet mehrere Techniken, um dies zu tun, darunter:

• Entzerrung: Wenn der Text in einem Bild nicht korrekt in einem Dokument ausgerichtet ist, kippt der Entzerrungsprozess das Dokument im Uhrzeigersinn oder gegen den Uhrzeigersinn, um sicherzustellen, dass der Text vertikal und horizontal ausgerichtet ist.
• Entfleckung: Diese Technik reduziert Rauschen und entfernt positive und negative Flecken.
• Binarisierung: Der Binarisierungsprozess trennt Text vom Hintergrund, indem ein Bild von Graustufen oder Farbe in Schwarzweiß umgewandelt wird. Binarisierung ist notwendig, da viele kommerzielle Erkennungsalgorithmen mit Schwarzweißbildern arbeiten.
• Linienentfernung: Dies entfernt Linien und nicht-glyphische Kästchen.
• Zonierung: Zonierung sieht Spalten, Absätze und Bildunterschriften als separate Blöcke, was es einfacher macht, mehrstufige Spalten zu erkennen.
• Wort- und Zeilenerkennung: Dieser Schritt setzt einen Maßstab für Zeichenformen und Wörter.
• Schrifterkennung: Dies erkennt die Schrift in einem Dokument und leitet das Dokument an die entsprechende OCR weiter, die es verwalten kann.
• Segmentierung: Segmentierung verbindet einzelne Zeichen, die in mehrere Teile zerbrochen sind, und trennt mehrere Zeichen, die aufgrund von Bildartefakten verbunden sind.

Eine OCR-Software kann Schriften mit fester Breite leichter segmentieren als proportionale Schriften. Proportionale Schriften benötigen möglicherweise anspruchsvollere Digitalisierungstechniken, da sie reichlich weiße Zwischenräume zwischen den Buchstaben haben, manchmal sogar mehr als zwischen Wörtern.

Texterkennung

Es gibt zwei Arten von Algorithmen, die OCR-Software verwenden kann, um Text innerhalb eines Bildes zu erkennen:

• Erstens gibt es OCR-Software, die Mustererkennung oder Matrixabgleich verwendet, um nach Mustern basierend auf Beispielen von Text zu suchen, die ihr bereits gegeben wurden. Die Software vergleicht Bilder mit Textmustern, die ihr zugeführt wurden, und wählt Text in Bildern aus, wenn sie Formen findet, die ihren Referenzen entsprechen.
• OCR-Software, die Merkmalserkennung verwendet, verlässt sich auf einen gegebenen Satz von Regeln für jedes Zeichen. Diese Regeln sagen der OCR-Software, wie sie diese Zeichen in einem gescannten Dokument erkennen kann. Ein Zeichen hat mehrere Regeln, wie gerade Linien, Winkel und Formen. Die Software analysiert ein gegebenes Bild und verwendet diese Regeln, um Text Zeichen für Zeichen zu parsen.

Die meisten modernen OCR-Software verwenden zwei Durchgänge, um Textinformationen zu extrahieren. Zwei Durchgänge sind besonders notwendig, wenn OCR auf einem handgeschriebenen Dokument verwendet wird, da die Software eine Basislinie dessen aufbauen muss, wie die Handschrift im Vergleich zu den bereits bekannten Regeln aussieht.

Während des ersten Scans oder ersten Durchgangs verwendet die Software nur allgemeine Informationen, wie Regeln aus der Merkmalserkennung oder Mustererkennung, um den Text in einem Dokument zu analysieren. Sie zerlegt die Zeichen in grundlegende Formen, damit sie eine Bibliothek des Schriftstils oder der Handschrift eines gegebenen Dokuments erstellen kann.

Dieser Schritt ist normalerweise alles, was für maschinengeschriebenen Text notwendig ist, aber das ist nicht immer der Fall.

Die OCR-Software beginnt während des zweiten Scans oder zweiten Durchgangs, die Symbole zu analysieren, die sie erkennt, und vergleicht sie mit möglichen Zeichen in ihrer internen Bibliothek.

Da die OCR-Software bereits einige Assoziationen zwischen den Zeichen in einem Dokument und den bereits bekannten Regeln aufgebaut hat, stellt dieser zweite Scan eine höhere Genauigkeit für jedes Zeichen sicher.

Nachverarbeitung

Eine OCR kann ihre standardmäßige Zeichenerkennungsausgabe verbessern, indem sie die Ausgabe auf eine Liste von Wörtern beschränkt, die in einem Dokument vorkommen dürfen, wie z. B. Wörter, die sich auf eine bestimmte Technologie beziehen.

Diese Einschränkung führt zu noch größerem Erfolg, wenn sie in Verbindung mit der Analyse von Nachbarn und Grammatikfähigkeiten verwendet wird, was ihr hilft, Fehler wie unangemessene Wortassoziationen zu korrigieren.

Vorteile von OCR

Viele Unternehmen verlassen sich auf die optische Zeichenerkennung, um Daten wie Dokumente und Bilder in digitalen Text umzuwandeln. OCR reduziert die Zeit, den Arbeitsaufwand und die Kosten, die erforderlich sind, um nicht durchsuchbare Daten zu verwalten.

Herausforderungen von OCR

OCR hat so viele Vorteile, aber letztendlich gibt es einige Einschränkungen dieser Technologie. Nachfolgend sind einige der häufigsten Herausforderungen von OCR aufgeführt:

Zuverlässigkeit und Genauigkeit

Während OCR bei gedrucktem Text hervorragend funktioniert, kann es handgeschriebenen Text nicht immer so gut verarbeiten. Dies ist ein Problem für jeden, der handschriftliche Notizen digitalisieren oder Dokumente mit handgeschriebenem Text scannen möchte. Es gibt Möglichkeiten, ein OCR-System zu lehren, Handschrift zu lesen, aber es ist immer noch schwierig, vollständige Genauigkeit zu erreichen.

Sogar bei maschinengeschriebenem Text kann die OCR-Technologie Fehler machen, wenn sie gescannte Dokumente in einer unleserlichen Schrift liest. Sie wird einige Zeichen überspringen, wenn das System sie als unlesbar ansieht. Sie müssen überprüfen, ob der digitale Text korrekt ist, wenn das Dokument fertig ist.

Nach dem Durchlaufen eines OCR-Systems müssen alle Dokumente Korrektur gelesen und manuell korrigiert werden. Während dies kein allzu großes Problem ist, wenn Sie nur ein paar Seiten auf einmal scannen, wird es herausfordernd, wenn Sie Hunderte oder Tausende von Seiten von Dokumenten digitalisieren.

Speicher und Suchzeit

Jedes Dokument muss als Bild gespeichert werden, bevor es in durchsuchbaren Text umgewandelt werden kann, was viel Speicherplatz beansprucht. Die Qualität des endgültigen Bildes hängt von der Qualität des Originalbildes ab; wenn es ein Problem mit dem Originaldokument gibt, spiegelt der gescannte Text dasselbe wider.

Darüber hinaus kann es eine beträchtliche Zeit dauern, die erwarteten Ergebnisse zu erhalten, wenn Sie nach Inhalten in Dokumenten suchen. Sie müssen mehrere Dokumente mit ähnlichen Wörtern und Phrasen durchgehen, um das zu finden, was Sie suchen. Wenn Sie beispielsweise nach „Käsesandwich“ suchen, erhalten Sie möglicherweise alle Dokumente, die den Ausdruck erwähnen. Sie müssen alle durchgehen, um das zu finden, was Sie suchen.

Anwendungsfälle von OCR

OCR kann auf verschiedene Weise verwendet werden, um die Effizienz Ihres Unternehmens zu verbessern. Hier sind einige Beispiele dafür, wie verschiedene Sektoren OCR für ihre spezifischen Zwecke nutzen:

• Bankwesen: Banken verwenden OCR, um die Umwandlung gescannter Schecks in einlösbare Transaktionen zu beschleunigen. Es verbessert die Transaktionssicherheit und das Risikomanagement.
• Gesundheitswesen: Krankenhäuser verwenden seit Jahren OCR, um Patientenakten zu scannen, zu durchsuchen und zu speichern, um einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. Es rationalisiert Arbeitsabläufe für Administratoren und reduziert deren manuelle Arbeit.
• Versicherung: Versicherungsunternehmen verwenden OCR, um schnell Daten aus gescannten Versicherungsanspruchsformularen zu extrahieren und in ihr System einzufügen, um Ansprüche schneller und genauer zu bearbeiten.
• Recht: Anwaltskanzleien verwenden OCR-Software, um juristische Dokumente wie Verträge, Testamente und Urkunden in elektronische Dateien umzuwandeln, auf die Anwälte und andere juristische Fachleute leicht zugreifen können.

OCR vs. OMR

Sowohl die optische Zeichenerkennung als auch die optische Markierungserkennung (OMR) erkennen Informationen auf Papier oder anderen Medien und wandeln sie in durchsuchbare digitale Informationen um. Optische Markierungserkennung überprüft, ob eine Markierung in einem bestimmten Bereich vorhanden ist.

Während OCR dasselbe tut, geht es einen Schritt weiter, indem es erkennt, welche Markierung vorhanden ist. Die optische Zeichenerkennung kann mit mehreren Sprachen arbeiten, ist jedoch in der Regel auf eine beschränkt, um maximale Genauigkeit zu gewährleisten.

Der Hauptzweck eines OCR besteht darin, Text auf einem Bild oder gedruckten Dokument in maschinenlesbare Informationen umzuwandeln und gleichzeitig durchsuchbar und bearbeitbar zu machen. Es reduziert den Aufwand, das Dokument neu zu erstellen, und hilft Benutzern, produktiver und effizienter im Umgang mit Dokumenten zu sein.

Im Vergleich dazu besteht der Zweck von OMR darin, Daten aus einer großen Menge von Dokumenten auszuwerten, da es schneller ist und auch einen großen Stapel von Papieren schnell verarbeiten kann. Es wird auch verwendet, um Volkszählungs- oder Umfragedaten zu tabellieren. OMR-Technologie wird häufig verwendet, um Antworten auf objektive Fragen in einer Prüfung zu bewerten.

Top 5 OCR-Software

OCR ist das Fundament für einen Großteil der heutigen Datenerfassung. Es ist einfach in der Funktion, aber diese Tools haben aufgrund ihrer grundlegenden Funktionalität eine breite Palette potenzieller Anwendungsfälle.

OCR-Software kann von jedem Team innerhalb einer Organisation verwendet werden, von der Buchhaltung und den Personalabteilungen bis hin zu Dateneingabeteams. Sie verwenden diese Software, um wichtige Informationen aus großen Mengen von Papier- und digitalen Dateien zu gewinnen.

Um in die Liste der OCR-Software aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• Digitale Bilder verschiedener Dokumenttypen scannen und verarbeiten
• Relevante Informationen in gescannten Dokumenten erkennen und extrahieren und in maschinenlesbaren Text umwandeln, den Benutzer durchsuchen und bearbeiten können
• Erfasste Dokumente klassifizieren und sortieren

* Nachfolgend sind die fünf führenden OCR-Software aus dem G2 Spring 2022 Grid® Report aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.

1. FineReader PDF für Windows und Mac

FineReader PDF für Windows und Mac ist eine Softwareanwendung, die einfach zu bedienende Werkzeuge bietet, um auf Informationen zuzugreifen und diese zu ändern, die in papierbasierten Dokumenten wie Formularen, Quittungen und PDFs gesperrt sind. Sie bietet Werkzeuge zum Digitalisieren, Abrufen, Bearbeiten, Schützen, Teilen und Zusammenarbeiten an Dokumenten.

Sie können Dokumente einfach konvertieren, die Produktivität steigern und mit Ihren Kollegen über eine einfache Benutzeroberfläche zusammenarbeiten.

Was Benutzer mögen:

„Diese Software ist unglaublich. Ich brauchte eine Möglichkeit, Dokumente aus Sprachen zu scannen, die nicht in der FineReader-Datenbank enthalten sind. Diese Software bot einfache Werkzeuge, um alle Zeichen in einer neuen Sprache auszuwählen. Ich arbeite mit indigenen Sprachen in den abgelegenen Gebieten von Honduras und Nicaragua. Es gibt keine Werkzeuge zum Scannen in Miskitu.

Viele Dinge sind gedruckt, aber der Zeichensatz enthält Elemente, die in Standardsprachen wie Spanisch nicht enthalten sind. Diese Software ermöglicht es mir, den Namen der Sprache auszuwählen und ihre Zeichenelementbasis auszuwählen. Wenn die Software das gescannte Blatt liest, nimmt sie immer die richtigen Elemente auf, und ich habe eine Kopie in Word, die bearbeitet werden kann. Danke für ein großartiges Werkzeug.“

- FineReader PDF für Windows und Mac Review, Dennis W.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Mac-Version von FineReader ist im Vergleich zur Windows-Version etwas zu einfach. Ich würde es lieben, wenn die beiden Versionen mehr oder weniger gleich wären, was die Funktionalität betrifft.“

- FineReader PDF für Windows und MAC Review, Sylwester Z.

2. Laserfiche

Laserfiche bietet intelligente Erfassungswerkzeuge, die Ihnen helfen, effektiver zu arbeiten. Die Anwendung integriert sich in geschäftsrelevante Anwendungen. Sie extrahiert Informationen aus Dokumenten und leitet sie korrekt durch den Betriebsprozess. Sie schafft einen zentralen und durchsuchbaren Ort für die Inhalte Ihrer Organisation.

Was Benutzer mögen:

„Wir mögen Laserfiche, weil es für unsere Endbenutzer sehr einfach ist. Sie müssen nur einen Knopf drücken, um das Repository zu scannen. Das System beschriftet, dreht und organisiert die gescannten Dokumente automatisch. Die Weboberfläche von Laserfiche ist perfekt, da sie unseren Endbenutzern hilft, zu überprüfen, was sie während des Tages gescannt haben.“

- Laserfiche Review, Jason M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Obwohl ich mich mit den grundlegenden Funktionen von Laserfiche sicher fühle, bin ich etwas überwältigt von der Tiefe des technischen Know-hows, das für den Back-End-Bereich erforderlich ist.“

- Laserfiche Review, Amy F..

3. IntSig OCR Solutions

InsSig OCR Solutions bieten eine Reihe von Anwendungen, darunter CamScanner API/SDK und CamCard API/SDK, die hochbeliebt sind. Diese Anwendungen integrieren sich in die App oder Websysteme eines Unternehmens und reduzieren das Durcheinander durch den Umgang mit Papierdokumenten. Es unterstützt sechzehn verschiedene Sprachen, um Bilder in Textdateien umzuwandeln.

Was Benutzer mögen:

„Ich mag, dass es uns ermöglicht, das Bild auf jede viereckige Dimension zuzuschneiden und es auf A4-Größe zu konvertieren. Ich mag den magischen Filter, der die Seite so transformiert, als ob sie von einer Maschine gescannt wurde. Es konvertiert Bilder in viele Formate wie PDF und JPEG und ermöglicht einfaches Teilen auf WhatsApp, Facebook usw. Es erkennt automatisch Kanten und schneidet das geklickte Bild entsprechend zu.“

- IntSig OCR Solutions Review, Dev A.

Was Benutzer nicht mögen:

„Obwohl Intsig die meisten Sprachen unterstützt, sind viele indische Sprachen nicht dabei. Es wäre hilfreich für uns, wenn es Unterstützung für alle Sprachen gäbe.“

- IntSig OCR Solutions Review, Kavya K.

4. Ephesoft

Ephesoft automatisiert dokumentenbezogene Prozesse und hilft Unternehmen und öffentlichen Organisationen, die Effizienz und Produktivität ihrer Mitarbeiter zu steigern. Es unterstützt datengetriebene Entscheidungsfindung mit strukturierten Daten und beschleunigten Geschäftsprozessen.

Was Benutzer mögen:

„Es ist flexibel und vielseitig mit allen möglichen Funktionen wie Schlüsselwertextraktion, Tabellenauszügen sowie benutzerdefinierten Skriptfunktionen, die hilfreich sind, da wir es basierend auf den Geschäftsanforderungen anpassen können. Ein Pluspunkt ist, dass es sich auch mit UiPath integrieren und arbeiten kann.

- Ephesoft Review, Yvonne N.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Konfiguration kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Benutzer müssen ein wenig über reguläre Ausdrücke lernen, falls nicht-technische Personen die Konfiguration durchführen werden.“

- Ephesoft Review, Ashraff A.

5. CamScanner

CamScanner verwandelt mobile Geräte in tragbare Scanner, die Text mit OCR-Technologie erkennen und es Unternehmen und Benutzern ermöglichen, ihre Papierarbeit nahtlos zu verwalten.

Was Benutzer mögen:

„Das hilfreichste und erstaunlichste an Cam Scanner ist, dass es benutzerfreundlich ist und verschiedene Formate hat, d.h. JPG, PDF usw. Sie können Ihr Dokument schnell nach Ihrer Wahl übertragen.“

- CamScanner Review, Alizay K.

Was Benutzer nicht mögen:

„Ich denke, dass in der aktuellen Version mehr Optionen hinzugefügt werden sollten, wie z.B. ein Sprachkonverter und andere Sprachschriftartenoptionen.“

- CamScanner Review, Junaid M.

Dokumente wie ein Profi verwalten

Verwenden Sie optische Zeichenerkennungssoftware, um all Ihre Dokumente zu zentralisieren und bearbeitbare, durchsuchbare Versionen zu erstellen. Ihre Produktivität und Effizienz wird steigen, da Sie keine Zeit damit verschwenden, Dokumente neu zu erstellen, um ihre digitalen Versionen zu erhalten. Sie können sich auf die OCR-Technologie verlassen, um dies für Sie zu tun.

Darüber hinaus können Sie mit dem Text in diesen digitalen Dokumenten arbeiten, um Änderungen vorzunehmen, Elemente hinzuzufügen oder zu löschen und sie für jeden Zweck geeignet zu machen.

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