Optische Zeichenerkennung

Was ist optische Zeichenerkennung?

Optische Zeichenerkennung (OCR) extrahiert maschinenlesbaren Text aus Bildern. Fachleute verwenden OCR, um Quittungen, Formulare und Verträge, die ursprünglich im Bildformat vorliegen, in bearbeitbare Textdokumente umzuwandeln. 

OCR-Software eliminiert die manuelle Dateneingabe und verbessert die Betrugserkennung, indem sie verschiedenen Abteilungen wie Personalwesen, Buchhaltung oder Finanzen hilft, schnell Informationen aus Papier- und digitalen Dokumenten in großen Mengen zu gewinnen. 

Organisationen haben Arbeitsabläufe, die von Printmedien oder Papierdokumenten wie rechtlichen Verträgen abhängen. Die Digitalisierung hilft, aber sie erzeugt Bilder, die schwer zu bearbeiten sind. OCR-Technologie löst dieses Problem, indem sie Textbilder in Textdaten umwandelt und so die Bearbeitung und Modifikation mit Texteditoren erleichtert.

Arten der optischen Zeichenerkennung

Verwendung und Anwendungen bilden die Grundlage der OCR-Klassifikationen. Datenwissenschaftler kategorisieren die optische Zeichenerkennung in folgende Typen:

• Einfache OCR-Software speichert mehrere Textbildmuster und Schriftarten als Vorlagen. Sie vergleicht Textbilder mit ihren internen Datenbanken, um eine Übereinstimmung zu finden. Wenn das System Wort für Wort übereinstimmt, spricht man von optischer Worterkennung. Da es zahlreiche Schriftarten und Schreibstile gibt, hat diese Lösung Einschränkungen. 

• Intelligente Zeichenerkennung (ICR)-Technologie liest Text wie Menschen. Sie trainiert Maschinen, Text auf mehreren Ebenen zu analysieren und das Bild wiederholt zu verarbeiten. Maschinelles Lernen (ML)-Systeme suchen nach Bildeigenschaften wie Linien, Kreuzungen und Schleifen und kombinieren sie, um das Ergebnis zu erzielen. 
• Intelligente Worterkennung verarbeitet ganze Wortbilder anstatt Zeichen in einem Bild vorzuverarbeiten. 
• Optische Markierungserkennung erkennt Logos, Textsymbole und Wasserzeichen in Papierdokumenten.

Vorteile der optischen Zeichenerkennung 

OCR erleichtert die Verwaltung von nicht durchsuchbaren Daten. Es spart Zeit und Ressourcen, die Unternehmen aufwenden müssten, wenn sie Papierdokumente und Textbilder manuell verwalten würden. OCR bietet mehrere weitere Vorteile, darunter: 

• Verbessert die Zugänglichkeit: OCR macht Text in Bildern durchsuchbarer und bearbeitbarer. Unternehmen können Bildtextdaten durch OCR-Software suchen, anzeigen, bearbeiten und wiederverwenden.
• Verbessert die Datensicherheit: Digitale Daten sind ein bedeutendes Sicherheitsproblem. OCR fügt eine Sicherheitsebene hinzu, während es Textdaten verarbeitet und extrahiert. OCR konvertiert die Unterlagen genau, während sichergestellt wird, dass nur autorisierte Personen darauf zugreifen können.
• Erhöht die Effizienz: OCR verwaltet Papierdokumente mit einem kosteneffektiven Ansatz. OCR hilft Organisationen, papierlose Prozesse zu übernehmen und automatisierte Workflows zu nutzen, um die Abläufe zu beschleunigen. Teams können Daten erfassen, Informationen extrahieren und schneller validieren als bei manueller Arbeit mit denselben Aktivitäten.
• Ermöglicht erweiterte Aktionen: Teams können Aktionen wie das Komprimieren in ZIP-Dateien, das Hervorheben von Text oder das Anhängen von Textdaten an E-Mails durchführen.
• Reduziert Fehler: Fachleute können menschliche Fehler und Inkonsistenzen mit OCR-Technologie vermeiden, was den Ruf des Unternehmens und die Zeit, die für spätere Korrekturen aufgewendet wird, spart.
• Unterstützt die Entscheidungsfindung: OCR ist oft Teil von künstlichen Intelligenz (KI)-Lösungen, wie z.B. Technologie, die Nummernschilder liest, Markenlogos erkennt und Verpackungen und Werbung identifiziert. Solche Informationen helfen Unternehmen, bessere Marketing- und Betriebsentscheidungen zu treffen. 

Wie optische Zeichenerkennung funktioniert

Optische Zeichenerkennung funktioniert durch die folgenden Schritte.

Diese Schritte hängen vom Arbeitsablauf und den Anforderungen der Organisation an das System ab.

• Bildaufnahme: Der Scanner liest Dokumente oder Textbilder und erzeugt entsprechende Binärdaten. OCR unterscheidet helle Bereiche als Hintergrund und dunkle Bereiche als Text.

• Vorverarbeitung: OCR bereinigt die Bilder, beseitigt Fehler und bereitet sie für das Lesen vor. Dazu gehört das Beheben von Ausrichtungsproblemen, das Entfernen von Flecken, das Glätten von Kanten und das Reinigen von Linien und Kästchen in einem Bild. 

• Texterkennung: Die Technologie verwendet entweder Mustererkennung oder Merkmalsextraktion, um Text zu erkennen. Bei der Mustererkennung wird das Zeichenbild als Glyphe isoliert und mit einer intern gespeicherten Glyphe verglichen. Die Merkmalsextraktion zerlegt Glyphen in Linien, Kurven und verschiedene Bildeigenschaften, um den nächsten Nachbarn unter den gespeicherten Glyphen zu finden.

• Nachverarbeitung: Das System konvertiert die extrahierten Textdaten in digitale Dateien. Einige OCR-Systeme erstellen annotierte Portable Document Formats (PDF). 

Anwendungen der optischen Zeichenerkennung 

Die Mehrheit der Unternehmen nutzt OCR hin und wieder für administrative Aufgaben. Es gibt einige Sektoren, die es intensiver nutzen als andere. 

• Gesundheitswesen: OCR verarbeitet Patientenakten und Tests und unterstützt bei Versicherungszahlungen. Es rationalisiert Arbeitsabläufe und reduziert die manuelle Arbeit, die erforderlich ist, um Aufzeichnungen aktuell zu halten.

• Bankwesen: Mit OCR überprüfen Finanzinstitute und Banken Unterlagen, hinterlegen Schecks und andere Papiertransaktionen. Es verhindert Betrug und bietet Transaktionssicherheit.

• Logistik: Der Transport- und Logistiksektor verwendet OCR, um Rechnungen, Quittungen, Versandetiketten und andere Dokumente effizienter zu verfolgen. Es eliminiert die manuelle Eingabe, reduziert die Zeit und minimiert Fehler im Prozess.

Optische Zeichenerkennung vs. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Beide sind zwei verschiedene Methoden zur Texterkennung. OCR liest Text und konvertiert ihn durch Muster- oder Merkmalsabgleich in digitale Form. Andererseits verwendet IDP KI, um Text zu lesen und Informationen zu extrahieren. 

Obwohl IDP eine bessere Genauigkeit als OCR zeigt, ist es ein zeitaufwändigerer Prozess.

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