O que é OCR? Como ele cria documentos editáveis

Gerenciar documentos em papel é como fazer malabarismos com bolas de pingue-pongue.

Requer esforço consistente para mantê-los no lugar enquanto se assegura que não caiam no chão e rolem para longe. Empresas eficientes geralmente digitalizam documentos em papel e os armazenam na nuvem para evitar qualquer incômodo.

Elas usam software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para transformar o texto do documento em papel em dados de texto legíveis por máquina, o que lhes permite acessar, pesquisar e editar documentos de qualquer lugar.

A tecnologia OCR não se limita apenas ao papel; as empresas também a utilizam para transformar texto em placas, outdoors ou transmissões de televisão em documentos de texto editáveis e pesquisáveis.

O software OCR converte documentos físicos e imagens em arquivos de texto editáveis. Um scanner salva um documento em formato de documento portátil (PDF) ou formato de grupo de especialistas em fotografia conjunta (JPEG/JPG). Em seguida, o documento é carregado no software OCR que o converte em um documento de texto ou um arquivo PDF editável. Você pode então usar um editor de PDF para fazer as alterações necessárias no documento.

O OCR reconhece texto em placas, outdoors ou transmissões de televisão. Utilizando essa tecnologia, empresas no espaço de entrada de dados capturam texto de documentos impressos, como faturas, documentos bancários, passaportes, recibos, cartões de visita ou uma impressão de dados estáticos.

Qualquer processo que precise digitalizar texto enquanto o torna editável e pesquisável aproveita a tecnologia OCR.

O OCR é até popular em produtos de consumo. Muitos aplicativos bancários permitem que os clientes depositem cheques de seus telefones via fotografia.

Embora os usuários geralmente insiram informações relevantes, como o valor a ser depositado, o processo de confirmação é frequentemente tratado com software OCR.

Alguns aplicativos de tradução em tempo real também dependem do OCR. Se alguém estiver traduzindo texto de fotos, o aplicativo extrai o texto relevante da fotografia ou área digitalizada. Em seguida, ele executa o texto extraído através de um software de tradução automática para gerar o texto traduzido.

História do OCR

A primeira invenção da tecnologia OCR é creditada ao Dr. Edmund Fournier d'Albe, que inventou o Optophone em 1908. Este dispositivo usava luz para transformar material de leitura em som para pessoas com deficiência visual.

Após a Primeira Guerra Mundial, o físico Emanuel Goldberg retomou o trabalho de d'Albe e inventou uma máquina de reconhecimento óptico de caracteres que podia ler e traduzir caracteres em código telegráfico. Com esta máquina, Goldberg criou o primeiro sistema de registro, uma tecnologia que a IBM posteriormente adquiriu. Sua máquina original acabou se tornando o precursor dos cartões de crédito digitais e códigos de barras de hoje.

Nos anos 1970, Ray Kurzweil comercializou o “Omni-font OCR”, que tornou possível para as máquinas processarem texto escrito em diferentes fontes e estilos. Então, nos anos 1990, o OCR foi popularizado com a digitalização de jornais históricos.

No início dos anos 2000, a tecnologia OCR tornou-se acessível a partir de dispositivos de desktop e móveis após se transformar em um serviço baseado em nuvem. Ao longo dos anos, o reconhecimento óptico de caracteres viu melhorias substanciais, tornando-o apto para digitalizar documentos com melhor precisão do que nunca.

Como o OCR funciona?

O software OCR é apenas parte de um sistema OCR mais extenso composto por outros componentes de software e hardware.

Existem várias etapas pelas quais o software OCR produz texto pesquisável e editável a partir de um documento digitalizado. Essas etapas são pré-processamento, reconhecimento de texto e pós-processamento.

Pré-processamento

Um leitor OCR pré-processa uma imagem para realizar um reconhecimento de texto eficaz. Ele usa várias técnicas para isso, incluindo:

• Desinclinação: Quando o texto em uma imagem não está alinhado corretamente em um documento, o processo de desinclinação inclina o documento no sentido horário ou anti-horário para garantir que o texto esteja alinhado vertical e horizontalmente.
• Despontilhamento: Esta técnica reduz o ruído e remove manchas positivas e negativas.
• Binarização: O processo de binarização separa o texto do fundo convertendo uma imagem de escala de cinza ou cor para preto e branco. A binarização é necessária porque muitos algoritmos de reconhecimento comercial funcionam com imagens em preto e branco.
• Remoção de linhas: Isso limpa linhas e caixas não-glyph.
• Zoneamento: O zoneamento vê colunas, parágrafos e legendas como blocos distintos, facilitando o reconhecimento de colunas de vários níveis.
• Detecção de palavras e linhas: Esta etapa define um padrão para formas de caracteres e palavras.
• Reconhecimento de script: Isso detecta o script em um documento e move o documento para o OCR apropriado que pode gerenciá-lo.
• Segmentação: A segmentação conecta caracteres únicos quebrados em várias peças e separa vários caracteres conectados devido a artefatos de imagem.

Um software OCR pode segmentar fontes de passo fixo facilmente em comparação com fontes proporcionais. Fontes proporcionais podem precisar de técnicas de digitalização mais sofisticadas, pois têm amplos espaços em branco entre as letras, às vezes até mais do que palavras.

Reconhecimento de texto

Existem dois tipos de algoritmos que o software OCR pode usar para reconhecer texto dentro de uma imagem:

• Primeiro é o software OCR que usa reconhecimento de padrões ou correspondência de matriz para procurar padrões com base em exemplos de texto que já foram fornecidos. O software compara imagens com padrões de texto alimentados a ele e identifica texto em imagens se encontrar formas que correspondam às suas referências.
• O software OCR que usa detecção de características depende de um conjunto de regras fornecido para cada caractere. Essas regras dizem ao software OCR como reconhecer esses caracteres em um documento digitalizado. Um caractere tem várias regras, como linhas retas, ângulos e formas. O software analisa uma imagem dada e usa essas regras para analisar o texto caractere por caractere.

A maioria dos softwares OCR modernos usa duas passagens para extrair informações de texto. Duas passagens são especialmente necessárias ao usar OCR em um documento manuscrito, pois o software precisa construir uma linha de base de como a caligrafia se parece em comparação com as regras que já conhece.

Durante a primeira digitalização ou primeira passagem, o software usa apenas informações gerais, como regras de detecção de características ou reconhecimento de padrões, para analisar o texto em um documento. Ele divide os caracteres em formas básicas para que possa criar uma biblioteca do estilo de fonte ou caligrafia de um documento dado.

Esta etapa geralmente é tudo o que é necessário para texto datilografado, mas nem sempre é o caso.

O software OCR começa a analisar os símbolos que reconhece e os associa a possíveis caracteres em sua biblioteca interna durante a segunda digitalização ou segunda passagem.

Como o software OCR já tem algumas associações construídas entre os caracteres em um documento e as regras que já conhece, esta segunda digitalização garante maior precisão para cada caractere.

Pós-processamento

Um OCR pode melhorar sua saída padrão de reconhecimento de caracteres restringindo a saída a uma lista de palavras que são permitidas em um documento, como palavras relacionadas a uma tecnologia específica.

Essa restrição leva a um sucesso ainda maior quando usada em conjunto com análise de vizinhos próximos e habilidades gramaticais, ajudando a corrigir erros como associações de palavras inadequadas.

Benefícios do OCR

Muitas empresas dependem do reconhecimento óptico de caracteres para converter dados, como documentos e imagens, em texto digital. O OCR reduz o tempo, o trabalho e o custo necessários para gerenciar dados não pesquisáveis.

Desafios do OCR

O OCR tem muitos benefícios, mas, no final, existem algumas limitações dessa tecnologia. Abaixo estão alguns dos desafios comuns do OCR:

Confiabilidade e precisão

Embora o OCR funcione bem com texto impresso, ele pode não lidar tão bem com texto manuscrito. Este é um problema para quem deseja digitalizar notas feitas à mão ou digitalizar documentos com texto manuscrito. Existem maneiras de ensinar um sistema OCR a ler caligrafia, mas ainda é desafiador alcançar precisão completa.

Mesmo com texto digitado, a tecnologia OCR pode cometer erros ao ler documentos digitalizados em uma fonte ilegível. Ele pulará alguns caracteres se o sistema os considerar ilegíveis. Você precisa verificar se o texto digital é preciso quando o documento estiver completo.

Após passar por um sistema OCR, todos os documentos devem ser revisados e corrigidos manualmente. Embora isso não seja muito incômodo se você estiver digitalizando apenas algumas páginas de cada vez, torna-se desafiador se você estiver digitalizando centenas ou milhares de páginas de documentos.

Memória e tempo de busca

Cada documento deve ser salvo como uma imagem antes de ser convertido em texto pesquisável, o que ocupa muito espaço. A qualidade da imagem final depende da qualidade da imagem original; se houver um problema com o documento original, o texto digitalizado refletirá o mesmo.

Além disso, quando você está procurando algum conteúdo em documentos, pode levar um tempo considerável para obter os resultados esperados. Você terá que passar por vários documentos com palavras e frases semelhantes para chegar ao que deseja. Por exemplo, ao procurar por “sanduíche de queijo”, você pode obter todos os documentos que mencionam a frase. Você terá que passar por todos eles para encontrar o que está procurando.

Casos de uso do OCR

O OCR pode ser usado de várias maneiras diferentes para melhorar a eficiência do seu negócio. Aqui estão alguns exemplos de como diferentes setores usam o OCR para seus propósitos específicos:

• Bancário: Os bancos usam OCR para acelerar a conversão de cheques digitalizados em transações monetárias. Ele melhora a segurança das transações e a gestão de riscos.
• Saúde: Hospitais têm usado OCR há anos para digitalizar, pesquisar e armazenar registros de pacientes para fácil acesso. Ele simplifica os fluxos de trabalho para os administradores e reduz seu trabalho manual.
• Seguros: As seguradoras usam OCR para extrair rapidamente dados de formulários de sinistros digitalizados e adicioná-los ao seu sistema para processar sinistros mais rapidamente e com mais precisão.
• Jurídico: Escritórios de advocacia usam software OCR para converter documentos legais, como contratos, testamentos e escrituras, em arquivos eletrônicos que advogados e outros profissionais jurídicos podem acessar facilmente.

OCR vs. OMR

Tanto o reconhecimento óptico de caracteres quanto o reconhecimento óptico de marcas (OMR) detectam informações em papel ou outros meios e as convertem em informações digitais pesquisáveis. O reconhecimento óptico de marcas verifica se uma marca está presente em uma área específica.

Enquanto o OCR faz o mesmo, ele dá um passo adiante ao reconhecer qual marca está presente. O reconhecimento óptico de caracteres pode trabalhar com vários idiomas, mas geralmente é limitado a um para garantir a máxima precisão.

O principal objetivo de um OCR é converter texto em uma imagem ou documento impresso em informações legíveis por máquina, tornando-o pesquisável e editável. Ele reduz o esforço para recriar o documento, ajudando os usuários a serem mais produtivos e eficientes no manuseio de documentos.

Em comparação, o objetivo do OMR é avaliar dados de uma grande quantidade de documentos, pois é mais rápido e processa rapidamente até mesmo uma pilha maciça de papéis. Ele também é usado para tabular dados de censos ou pesquisas. A tecnologia OMR é popularmente usada para avaliar respostas a perguntas objetivas em um exame.

Top 5 softwares de OCR

O OCR é a base para grande parte da captura de dados de hoje. É simples em função, mas essas ferramentas têm uma ampla gama de casos de uso potenciais devido à sua funcionalidade básica.

O software OCR pode ser usado por qualquer equipe dentro de uma organização, desde contabilidade e recursos humanos até equipes de entrada de dados. Elas usam esse software para obter informações importantes de grandes quantidades de arquivos em papel e digitais.

Para se qualificar para inclusão na lista de software OCR, um produto deve:

• Digitalizar e processar imagens digitais de vários tipos de documentos
• Detectar e extrair informações relevantes em documentos digitalizados e transformá-las em texto legível por máquina, que os usuários podem pesquisar e editar
• Classificar e organizar documentos capturados

* Abaixo estão os cinco principais softwares de OCR do Relatório Grid® da G2 da Primavera de 2022. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. FineReader PDF para Windows e Mac

FineReader PDF para Windows e Mac é um aplicativo de software que fornece ferramentas fáceis de usar para acessar e modificar informações bloqueadas em documentos baseados em papel, como formulários, recibos e PDFs. Ele fornece ferramentas para digitalizar, recuperar, editar, proteger, compartilhar e colaborar em documentos.

Você pode facilmente converter documentos, aumentar a produtividade e colaborar com seus colegas com uma interface simples.

O que os usuários gostam:

“Este software é incrível. Eu precisava de uma maneira de digitalizar documentos de idiomas que não estão no banco de dados do FineReader. Este software forneceu ferramentas simples para selecionar todos os caracteres em um novo idioma. Eu trabalho com idiomas nativos nas áreas remotas de Honduras e Nicarágua. Não há ferramentas para digitalizar em Miskitu.

Muitas coisas são impressas, mas o conjunto de caracteres contém elementos que não estão em idiomas padrão, como o espanhol. Este software me permite escolher o nome do idioma e selecionar sua base de elementos de caracteres. Quando o software lê a folha digitalizada, ele sempre capta os elementos corretos, e eu tenho uma cópia no Word que pode ser editada. Obrigado por uma ótima ferramenta.”

- FineReader PDF para Windows e Mac Review, Dennis W.

O que os usuários não gostam:

“A versão para Mac do FineReader é um pouco simples demais em comparação com a versão para Windows. Eu adoraria se as duas versões pudessem ser mais ou menos as mesmas, em termos de funcionalidade.”

- FineReader PDF para Windows e MAC Review, Sylwester Z.

2. Laserfiche

Laserfiche oferece ferramentas de captura inteligente que ajudam você a trabalhar de forma mais eficaz. O aplicativo se integra com aplicativos de linha de negócios. Ele extrai informações de documentos e as encaminha corretamente através do processo operacional. Ele cria um local central e pesquisável para o conteúdo da sua organização.

O que os usuários gostam:

“Gostamos do Laserfiche porque é muito simples para nossos usuários finais. Eles só precisam clicar em um botão para digitalizar o repositório. O sistema rotula, gira e organiza automaticamente os documentos digitalizados. A interface web do Laserfiche é perfeita, pois ajuda nossos usuários finais a verificar o que digitalizaram durante o dia.”

- Laserfiche Review, Jason M.

O que os usuários não gostam:

“Embora eu me sinta confiante com as funções básicas do Laserfiche, estou um pouco sobrecarregado pela profundidade do conhecimento técnico necessário para o back-end das coisas.”

- Laserfiche Review, Amy F..

3. IntSig OCR Solutions

InsSig OCR Solutions oferece uma gama de aplicativos, entre os quais CamScanner API/SDK e CamCard API/SDK são altamente populares. Esses aplicativos se integram com o aplicativo ou sistemas web de uma empresa e reduzem a desordem devido ao manuseio de documentos em papel. Ele suporta dezesseis idiomas diferentes para converter imagens em arquivos de texto.

O que os usuários gostam:

“Gosto que ele nos permita cortar a imagem para qualquer dimensão quadrilateral e convertê-la para o tamanho A4. Gosto do filtro mágico que transforma a página como se uma máquina a tivesse digitalizado. Ele converte imagens em muitos formatos, como PDF e JPEG, e permite fácil compartilhamento no WhatsApp, Facebook, etc. Ele detecta automaticamente as bordas e corta a imagem clicada de acordo.”

- IntSig OCR Solutions Review, Dev A.

O que os usuários não gostam:

“Embora o Intsig suporte a maioria dos idiomas, muitos idiomas indianos não são. Seria útil para nós se houvesse suporte para todos os idiomas.”

- IntSig OCR Solutions Review, Kavya K.

4. Ephesoft

Ephesoft automatiza processos relacionados a documentos, ajudando empresas e organizações do setor público a aumentar a eficiência e a produtividade de seus funcionários. Ele suporta a tomada de decisões baseada em dados com dados estruturados e processos de negócios acelerados.

O que os usuários gostam:

“É flexível e versátil com todos os tipos de recursos, como extração de valores-chave, extrações de tabelas, bem como recursos de script personalizados, o que é útil onde podemos personalizá-lo com base nos requisitos de negócios. Um ponto positivo é que ele pode se integrar e trabalhar com o UiPath também.

- Ephesoft Review, Yvonne N.

O que os usuários não gostam:

“A configuração pode levar algum tempo para ser feita. Os usuários precisam aprender um pouco sobre expressão regular no caso de pessoas não técnicas que farão a configuração.”

- Ephesoft Review, Ashraff A.

5. CamScanner

CamScanner transforma dispositivos móveis em scanners portáteis que reconhecem texto com tecnologia OCR, permitindo que empresas e usuários lidem com seus documentos sem problemas.

O que os usuários gostam:

“A coisa mais útil e incrível sobre o Cam Scanner é que ele é fácil de usar e possui diferentes formatos, ou seja, JPG, PDF, etc. Você pode transferir rapidamente seu documento à sua escolha.”

- CamScanner Review, Alizay K.

O que os usuários não gostam:

“Acho que mais opções deveriam ser adicionadas na versão atual, como conversor linguístico e opções de fontes de outros idiomas.”

- CamScanner Review, Junaid M.

Gerencie documentos como um profissional

Use software de reconhecimento óptico de caracteres para centralizar todos os seus documentos e criar versões editáveis e pesquisáveis. Sua produtividade e eficiência aumentarão, pois você não perderá tempo recriando documentos para obter suas versões digitais. Você pode confiar na tecnologia OCR para fazer isso por você.

Além disso, você pode trabalhar com o texto nesses documentos digitais para fazer alterações, adicionar ou excluir quaisquer elementos e torná-lo adequado para qualquer finalidade.

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