¿Qué es OCR? Cómo crea documentos editables

Gestionar documentos en papel es como hacer malabares con pelotas de ping pong.

Requiere un esfuerzo constante para mantenerlos en su lugar mientras se asegura de que no caigan al suelo y rueden. Las empresas eficientes suelen digitalizar los documentos en papel y almacenarlos en la nube para evitar cualquier inconveniente.

Utilizan software de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para transformar el texto en el documento de papel en datos de texto legibles por máquina, lo que les permite acceder, buscar y editar documentos desde cualquier lugar.

La tecnología OCR no se limita solo al papel; las empresas también la utilizan para transformar texto en señales, carteles o transmisiones de televisión en documentos de texto editables y buscables.

El software OCR convierte documentos físicos e imágenes en archivos de texto editables. Un escáner guarda un documento en un formato de documento portátil (PDF) o en un formato de grupo de expertos fotográficos conjuntos (JPEG/JPG). Luego, el documento se carga en el software OCR que lo convierte en un documento de texto o en un archivo PDF editable. Luego puedes usar un editor de PDF para realizar los cambios necesarios en el documento.

El OCR reconoce texto en señales, carteles o transmisiones de televisión. Utilizando esta tecnología, las empresas en el espacio de entrada de datos capturan texto de documentos impresos como facturas, documentos bancarios, pasaportes, recibos, tarjetas de presentación o una impresión de datos estáticos.

Cualquier proceso que necesite digitalizar texto mientras lo hace editable y buscable aprovecha la tecnología OCR.

El OCR es incluso popular en productos de consumo. Muchas aplicaciones bancarias permitirán a los clientes depositar cheques desde sus teléfonos a través de una fotografía.

Si bien los usuarios generalmente ingresarán información relevante como el monto a depositar, el proceso de confirmación a menudo se maneja con software OCR.

Algunas aplicaciones de traducción en tiempo real también dependen del OCR. Si alguien está traduciendo texto de fotos, la aplicación extrae el texto relevante de la fotografía o área escaneada. Luego, ejecuta el texto extraído a través de un software de traducción automática para obtener el texto traducido.

Historia del OCR

La primera invención de la tecnología OCR se atribuye al Dr. Edmund Fournier d'Albe, quien inventó el Optophone en 1908. Este dispositivo utilizaba luz para transformar material de lectura en sonido para personas con discapacidad visual.

Después de la Primera Guerra Mundial, el físico Emanuel Goldberg retomó el trabajo de d'Albe e inventó una máquina de reconocimiento óptico de caracteres que podía leer y traducir caracteres en código telegráfico. Con esta máquina, Goldberg creó el primer sistema de registro, una tecnología que IBM adquirió más tarde. Su máquina original resultó ser el precursor de las tarjetas de crédito digitales y los códigos de barras de hoy en día.

Los años 70 vieron la comercialización del "OCR Omni-font" por Ray Kurzweil, lo que hizo posible que las máquinas procesaran texto escrito en diferentes fuentes y estilos. Luego, en la década de 1990, el OCR se popularizó con la digitalización de periódicos históricos.

A principios de la década de 2000, la tecnología OCR se hizo accesible desde dispositivos de escritorio y móviles después de transformarse en un servicio basado en la nube. A lo largo de los años, el reconocimiento óptico de caracteres ha visto mejoras sustanciales, haciéndolo apto para escanear documentos con mejor precisión que nunca.

¿Cómo funciona el OCR?

El software OCR es solo una parte de un sistema OCR más extenso compuesto por otros componentes de software y hardware.

Hay varias etapas a través de las cuales el software OCR produce texto buscable y editable a partir de un documento escaneado. Estas etapas son preprocesamiento, reconocimiento de texto y postprocesamiento.

Preprocesamiento

Un lector OCR preprocesa una imagen para realizar un reconocimiento de texto efectivo. Utiliza varias técnicas para hacerlo, incluyendo:

• Desviación: Cuando el texto en una imagen no está alineado correctamente en un documento, el proceso de desviación inclina el documento en sentido horario o antihorario para asegurar que el texto esté alineado vertical y horizontalmente.
• Despeckling: Esta técnica reduce el ruido y elimina manchas positivas y negativas.
• Binarización: El proceso de binarización separa el texto del fondo convirtiendo una imagen de escala de grises o color a blanco y negro. La binarización es necesaria porque muchos algoritmos de reconocimiento comercial funcionan con imágenes en blanco y negro.
• Eliminación de líneas: Esto elimina líneas y cuadros no glifos.
• Zonificación: La zonificación ve columnas, párrafos y leyendas como bloques distintos, lo que facilita el reconocimiento de columnas multinivel.
• Detección de palabras y líneas: Este paso establece un punto de referencia para las formas de los caracteres y las palabras.
• Reconocimiento de guiones: Esto detecta el guion en un documento y lo mueve al OCR apropiado que puede manejarlo.
• Segmentación: La segmentación conecta caracteres individuales rotos en múltiples piezas y separa múltiples caracteres conectados debido a artefactos de imagen.

Un software OCR puede segmentar fuentes de paso fijo fácilmente en comparación con fuentes proporcionales. Las fuentes proporcionales pueden necesitar técnicas de digitalización más sofisticadas ya que tienen amplios espacios en blanco entre letras, a veces incluso más que palabras.

Reconocimiento de texto

Hay dos tipos de algoritmos que el software OCR puede usar para reconocer texto dentro de una imagen:

• El primero es el software OCR que utiliza reconocimiento de patrones o coincidencia de matrices para buscar patrones basados en ejemplos de texto que ya se le han dado. El software compara imágenes con patrones de texto alimentados a él y selecciona texto en imágenes si encuentra formas que coinciden con sus referencias.
• El software OCR que utiliza detección de características se basa en un conjunto dado de reglas para cada carácter. Estas reglas le dicen al software OCR cómo reconocer esos caracteres en un documento escaneado. Un carácter tiene varias reglas, como líneas rectas, ángulos y formas. El software analiza una imagen dada y utiliza estas reglas para analizar texto carácter por carácter.

La mayoría del software OCR moderno utiliza dos pasadas para extraer información de texto. Dos pasadas son especialmente necesarias cuando se utiliza OCR en un documento manuscrito, ya que el software necesita construir una línea base de cómo se ve la escritura a mano en comparación con las reglas que ya conoce.

Durante el primer escaneo o primera pasada, el software solo utiliza información general, como reglas de detección de características o reconocimiento de patrones, para analizar el texto en un documento. Descompone los caracteres en formas básicas para que pueda crear una biblioteca del estilo de fuente o escritura a mano de un documento dado.

Este paso suele ser todo lo necesario para el texto mecanografiado, pero no siempre es el caso.

El software OCR comienza a analizar los símbolos que reconoce y los compara con posibles caracteres en su biblioteca interna durante el segundo escaneo o segunda pasada.

Dado que el software OCR ya tiene algunas asociaciones construidas entre los caracteres en un documento y las reglas que ya conoce, este segundo escaneo asegura una mayor precisión para cada carácter.

Postprocesamiento

Un OCR puede mejorar su salida estándar de reconocimiento de caracteres al restringir la salida a una lista de palabras que se permiten en un documento, como palabras relacionadas con una tecnología en particular.

Esta restricción conduce a un éxito aún mayor cuando se utiliza junto con el análisis de vecinos cercanos y habilidades gramaticales, ayudando a corregir errores como asociaciones de palabras inapropiadas.

Beneficios del OCR

Muchas empresas dependen del reconocimiento óptico de caracteres para convertir datos como documentos e imágenes en texto digital. El OCR reduce el tiempo, el trabajo y el costo necesarios para gestionar datos no buscables.

Desafíos del OCR

El OCR tiene tantos beneficios, pero al final, hay algunas limitaciones de esta tecnología. A continuación se presentan algunos de los desafíos comunes del OCR:

Confiabilidad y precisión

Si bien el OCR funciona muy bien con texto impreso, puede que no siempre maneje bien el texto manuscrito. Esto es un problema para cualquiera que quiera digitalizar notas tomadas a mano o escanear documentos con texto manuscrito. Hay formas de enseñar a un sistema OCR a leer escritura a mano, pero aún es un desafío lograr una precisión completa.

Incluso con texto mecanografiado, la tecnología OCR puede cometer errores al leer documentos escaneados en una fuente ilegible. Omitirá algunos caracteres si el sistema los ve como ilegibles. Necesitas verificar que el texto digital sea preciso cuando el documento esté completo.

Después de pasar por un sistema OCR, todos los documentos deben ser revisados y corregidos manualmente. Si bien esto no es demasiado problemático si solo estás escaneando un par de páginas a la vez, se vuelve desafiante si estás digitalizando cientos o miles de páginas de documentos.

Memoria y tiempo de búsqueda

Cada documento debe guardarse como una imagen antes de poder convertirse en texto buscable, lo que ocupa mucho espacio. La calidad de la imagen final depende de la calidad de la imagen original; si hay un problema con el documento original, el texto escaneado refleja lo mismo.

Además, cuando estás buscando algún contenido en documentos, puede llevar un tiempo considerable obtener los resultados esperados. Tendrás que revisar múltiples documentos con palabras y frases similares para llegar al que deseas. Por ejemplo, al buscar "sándwich de queso", podrías obtener todos los documentos que mencionan la frase. Tendrás que revisarlos todos para encontrar lo que estás buscando.

Casos de uso del OCR

El OCR se puede utilizar de varias maneras diferentes para mejorar la eficiencia de tu negocio. Aquí hay algunos ejemplos de cómo diferentes sectores utilizan el OCR para sus propósitos específicos:

• Banca: Los bancos utilizan el OCR para acelerar la conversión de cheques escaneados en transacciones cobrables. Mejora la seguridad de las transacciones y la gestión de riesgos.
• Salud: Los hospitales han estado utilizando el OCR durante años para escanear, buscar y almacenar registros de pacientes para un fácil acceso. Optimiza los flujos de trabajo para los administradores y reduce su trabajo manual.
• Seguros: Las compañías de seguros utilizan el OCR para extraer rápidamente datos de formularios de reclamaciones de seguros escaneados y agregarlos a su sistema para procesar reclamaciones más rápido y con mayor precisión.
• Legal: Los bufetes de abogados utilizan software OCR para convertir documentos legales como contratos, testamentos y escrituras en archivos electrónicos a los que los abogados y otros profesionales legales pueden acceder fácilmente.

OCR vs. OMR

Tanto el reconocimiento óptico de caracteres como el reconocimiento óptico de marcas (OMR) detectan información en papel u otros medios y la convierten en información digital buscable. El reconocimiento óptico de marcas verifica si hay una marca presente en un área particular.

Mientras que el OCR hace lo mismo, lo lleva un paso más allá al reconocer qué marca está presente. El reconocimiento óptico de caracteres puede trabajar con múltiples idiomas, pero generalmente se limita a uno para asegurar la máxima precisión.

El propósito principal de un OCR es convertir texto en una imagen o documento impreso en información legible por máquina mientras lo hace buscable y editable. Reduce el esfuerzo de recrear el documento, ayudando a los usuarios a ser más productivos y eficientes en el manejo de documentos.

En comparación, el propósito del OMR es evaluar datos de una gran cantidad de documentos, ya que es más rápido y procesa rápidamente incluso una gran pila de papeles. También se utiliza para tabular datos de censos o encuestas. La tecnología OMR se utiliza popularmente para evaluar respuestas a preguntas objetivas en un examen.

Los 5 mejores software de OCR

El OCR es la base para gran parte de la captura de datos de hoy en día. Es simple en función, pero estas herramientas tienen una amplia gama de casos de uso potenciales debido a su funcionalidad básica.

El software OCR puede ser utilizado por cualquier equipo dentro de una organización, desde contabilidad y recursos humanos hasta equipos de entrada de datos. Utilizan este software para obtener información importante de grandes cantidades de archivos en papel y digitales.

Para calificar para la inclusión en la lista de software OCR, un producto debe:

• Escanear y procesar imágenes digitales de varios tipos de documentos
• Detectar y extraer información relevante en documentos escaneados y transformarla en texto legible por máquina, que los usuarios pueden buscar y editar
• Clasificar y ordenar documentos capturados

* A continuación se presentan los cinco principales software de OCR del Informe Grid® de Primavera 2022 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. FineReader PDF para Windows y Mac

FineReader PDF para Windows y Mac es una aplicación de software que proporciona herramientas fáciles de usar para acceder y modificar información bloqueada en documentos en papel, como formularios, recibos y PDFs. Proporciona herramientas para digitalizar, recuperar, editar, proteger, compartir y colaborar en documentos.

Puedes convertir documentos fácilmente, aumentar la productividad y colaborar con tus compañeros con una interfaz simple.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Este software es increíble. Necesitaba una forma de escanear documentos de idiomas que no están en la base de datos de FineReader. Este software proporcionó herramientas simples para seleccionar todos los caracteres en un nuevo idioma. Trabajo con idiomas nativos en las áreas remotas de Honduras y Nicaragua. No hay herramientas para escanear en Miskitu.

Muchas cosas están impresas, pero el conjunto de caracteres contiene elementos que no están en idiomas estándar, como el español. Este software me permite elegir el nombre del idioma y seleccionar su base de elementos de caracteres. Cuando el software lee la hoja escaneada, siempre recoge los elementos correctos, y tengo una copia en Word que se puede editar. Gracias por una gran herramienta.”

- Reseña de FineReader PDF para Windows y Mac, Dennis W.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La versión para Mac de FineReader es un poco demasiado simple en comparación con la versión para Windows. Me encantaría que las dos versiones pudieran ser más o menos iguales en cuanto a funcionalidad.”

- Reseña de FineReader PDF para Windows y MAC, Sylwester Z.

2. Laserfiche

Laserfiche ofrece herramientas de captura inteligente que te ayudan a trabajar de manera más efectiva. La aplicación se integra con aplicaciones de línea de negocio. Extrae información de documentos y la enruta correctamente a través del proceso operativo. Crea un lugar central y buscable para el contenido de tu organización.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Nos gusta Laserfiche porque es muy simple para nuestros usuarios finales. Solo tienen que hacer clic en un botón para escanear el repositorio. El sistema etiqueta, rota y organiza automáticamente los documentos escaneados. La interfaz web de Laserfiche es perfecta ya que ayuda a nuestros usuarios finales a verificar lo que escanearon durante el día.”

- Reseña de Laserfiche, Jason M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Aunque me siento seguro con las funciones básicas de Laserfiche, me siento un poco abrumado por la profundidad del conocimiento técnico necesario para el back-end de las cosas.”

- Reseña de Laserfiche, Amy F..

3. IntSig OCR Solutions

InsSig OCR Solutions ofrece una gama de aplicaciones, entre las cuales CamScanner API/SDK y CamCard API/SDK son altamente populares. Estas aplicaciones se integran con la aplicación o sistemas web de una empresa y reducen el desorden debido al manejo de documentos en papel. Soporta dieciséis idiomas diferentes para convertir imágenes en archivos de texto.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Me gusta que nos permita recortar la imagen a cualquier dimensión cuadrilateral y convertirla a tamaño A4. Me gusta el filtro mágico que transforma la página como si una máquina la hubiera escaneado. Convierte imágenes a muchos formatos como PDF y JPEG y permite compartir fácilmente en WhatsApp, Facebook, etc. Detecta automáticamente los bordes y recorta la imagen capturada en consecuencia.”

- Reseña de IntSig OCR Solutions, Dev A.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Aunque Intsig soporta la mayoría de los idiomas, muchos idiomas indios no lo están. Sería útil para nosotros si hubiera soporte para todos los idiomas.”

- Reseña de IntSig OCR Solutions, Kavya K.

4. Ephesoft

Ephesoft automatiza los procesos relacionados con documentos, ayudando a empresas y organizaciones del sector público a aumentar la eficiencia y productividad de sus empleados. Soporta la toma de decisiones basada en datos con datos estructurados y procesos empresariales acelerados.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Es flexible y versátil con todo tipo de características como extracción de valores clave, extracción de tablas, así como características de scripting personalizado, lo cual es útil donde podemos personalizarlo según los requisitos del negocio. Un punto a favor es que puede integrarse y trabajar con UiPath también.

- Reseña de Ephesoft, Yvonne N.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La configuración puede llevar bastante tiempo. Los usuarios necesitan aprender un poco sobre la expresión regular en el caso de personas no técnicas que estarán haciendo la configuración.”

- Reseña de Ephesoft, Ashraff A.

5. CamScanner

CamScanner convierte dispositivos móviles en escáneres portátiles que reconocen texto con tecnología OCR, permitiendo a empresas y usuarios manejar sin problemas su papeleo.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Lo más útil y sorprendente de Cam Scanner es que es fácil de usar y tiene diferentes formatos, es decir, JPG, PDF, etc. Puedes transferir rápidamente tu documento a tu elección.”

- Reseña de CamScanner, Alizay K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Creo que se deberían agregar más opciones en la versión actual, como convertidor lingüístico y opciones de fuentes de otros idiomas.”

- Reseña de CamScanner, Junaid M.

Maneja documentos como un profesional

Utiliza software de reconocimiento óptico de caracteres para centralizar todos tus documentos y crear versiones editables y buscables. Tu productividad y eficiencia aumentarán ya que no perderás tiempo recreando documentos para obtener sus versiones digitales. Puedes confiar en la tecnología OCR para hacerlo por ti.

Además, puedes trabajar con el texto en estos documentos digitales para hacer cambios, agregar o eliminar cualquier elemento y hacerlo adecuado para cualquier propósito.

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