Was ist optische Zeichenerkennung und wie funktioniert sie?

Mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) können Computer Wörter aus Bildern oder Papieren lesen. OCR-Software kann Wörter in gedruckten und handgeschriebenen Texten finden. Viele Unternehmen nutzen OCR, um die Dateneingabe zu beschleunigen. Menschen mit Sehschwierigkeiten können OCR verwenden, um gedruckte Dinge zu lesen.

Wichtige Erkenntnisse

• Die OCR-Technologie  wandelt Bilder von Wörtern in Computertext um. Dies hilft Menschen, Daten schneller und einfacher einzugeben. Hochwertige Bilder tragen dazu bei, dass OCR besser funktioniert. Für klare Bilder verwenden Sie Scanner mit 300 DPI. Stellen Sie sicher, dass die Seiten gerade sind, um die besten Ergebnisse zu erzielen. OCR hilft vielen Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen. Es ermöglicht eine automatische Datenerfassung. Es hilft auch Menschen mit Behinderungen, leichter an Informationen zu gelangen.

OCR-Technologie und -Prozess

Bildquelle: Pexel

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt Bilder von Wörtern in digitalen Text um. Es verwendet Schritte, um bei der Dokumentenverwaltung und Datenerfassung zu helfen. Jeder Schritt trägt dazu bei, die OCR genauer und schneller zu machen.

Bildaufnahme

Der erste Schritt besteht darin, sich ein klares Bild des Dokuments zu machen. Für diesen Job nutzen Menschen Scanner oder Kameras. Scanner werden am häufigsten für gedruckte Seiten verwendet. Der Scanner kopiert jede Seite und erstellt eine digitale Datei. Die meisten Bilder sind schwarzweiß. Dadurch kann OCR-Software Buchstaben besser erkennen.

Methodenbeschreibung	​
Scannen	Alle Seiten werden kopiert und in digitale Bilder umgewandelt. Die Software sucht nach hellen und dunklen Stellen.
Schwarz-weiß	Das Bild ist schwarz-weiß. Dies hilft, Buchstaben vom Hintergrund zu unterscheiden.
Scanner	Ein Scanner liest Papier und erstellt ein Schwarzweißbild.
Charakterdifferenzierung	Die Software findet dunkle Buchstaben auf hellem Hintergrund.

Eine gute Bildqualität trägt dazu bei, dass OCR besser funktioniert. Hohe Auflösung, gerade Seiten und starker Kontrast helfen der Software, Wörter zu lesen. Die Tabelle zeigt, was ein gutes Bild ausmacht

Attributbeschreibung	:
Auflösung	200 - 300 DPI
Ausrichtung	Die Seiten sind gerade und nicht schräg
Kontrast	Kräftige Schwarz-Weiß-Farben
Artefakte	Keine zusätzlichen Markierungen oder Ränder

Tipp: Scannen Sie mit 300 DPI und halten Sie die Seiten gerade, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Vorverarbeitung

Nachdem Sie das Bild erhalten haben, erleichtert die OCR-Software das Lesen. Die Vorverarbeitung hilft der Software, Buchstaben zu finden. Einige gängige Methoden sind:

• Normalisierung: Ändert, wie hell oder dunkel das Bild ist.

• Bildbinarisierung: Wandelt das Bild in Schwarzweiß um.

• Rauschentfernung: Bereinigt Flecken oder Markierungen, die die Software verwirren.

• Skew-Korrektur: Richtet geneigte Bilder gerade aus.

• Skalierung: Behält das Bild bei 300 DPI.

• Kontrast erhöhen: Buchstaben heben sich stärker hervor.

Durch die Beseitigung von Rauschen und die Verbesserung des Bildes kann OCR Buchstaben besser finden. Das Entfernen von Rauschen hilft der Software, die richtigen Buchstaben zu erkennen. Das zeigen Studien Die Rauschunterdrückung trägt wie Visidon dazu bei, dass OCR bei schlechten Lichtverhältnissen besser funktioniert.

der Technik auf die OCR-Leistung	Auswirkungen
Geräuschreduzierung	Macht das Bild klarer und hilft bei der Wortfindung.
Bildverbesserung	Ändert Helligkeit und Kontrast, um die OCR-Erkennung zu verbessern.

Zeichenerkennung

Die Zeichenerkennung ist der Hauptbestandteil von OCR. Die Software betrachtet das bereinigte Bild und ordnet Formen den Buchstaben und Zahlen zu. Moderne OCR nutzt maschinelles Lernen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Buchstaben zu erkennen:

Algorithmustyp	Beschreibung
Matrix-Matching	Vergleicht das Bild mit gespeicherten Buchstaben und eignet sich gut für getippten Text.
Merkmalsextraktion	Unterteilt Buchstaben in Linien und Schleifen, gut für die Handschrift.
Nächster Nachbar	Verwendet Klassifikatoren, um Merkmale mit gespeicherten Buchstaben abzugleichen.

Modelle für maschinelles Lernen benötigen zum Lernen viele verschiedene Bilder. Diese Modelle unterstützen OCR beim Lesen gedruckter und handgeschriebener Wörter. Gedruckter Text kann mit gelesen werden über 98 % Genauigkeit . Handgeschriebener Text ist in der Regel zu 75 bis 85 % genau. OCR-Software arbeitet viel schneller als das Tippen von Hand. Mit der neuen OCR können Dokumente in 1–2 Minuten geändert werden und sind bis zu 99 % korrekt.

Nachbearbeitung

Die Nachbearbeitung ist der letzte Schritt bei der OCR. Es überprüft und korrigiert die Wörter, damit sie mit dem Originaldokument übereinstimmen. Einige Möglichkeiten, Fehler zu beheben, sind Rechtschreibprüfung, Grammatikprüfung und Layoutprüfung. Diese tragen dazu bei, die Ergebnisse zu verbessern.

• Lexikalische Ansätze nutzen Wörterbücher, um Wortfehler zu beheben.

• Kontextbasierte Korrekturen nutzen Suchideen, um Fehler zu beheben.

• Domänenspezifische Strategien nutzen spezielle Wörterbücher für bestimmte Texte.

• Ausrichtung und Zusammenführung der Ergebnisse verschiedener Scans.

• Vorab trainierte Modelle wie BERT und BART beheben Fehler besser als alte Methoden.

• Zeichen-N-Gramme zerlegen Wörter in kleine Teile und stimmen über die beste Lösung ab.

des Methodentyps	Beschreibung
Lexikalische Ansätze	Verwenden Sie Wörterbücher, um Wortfehler zu korrigieren.
Kontextbasierte Korrekturen	Verwenden Sie Suchideen, um Fehler ohne große Wörterbücher zu beheben.
Domänenspezifische Strategien	Verwenden Sie spezielle Wörterbücher für einzigartige Texttypen.
Ausrichtung und Zusammenführung	Fassen Sie Ergebnisse verschiedener Scans zusammen, um Fehler zu beheben.
Seq2Seq-Modelle	Verwenden Sie Modelle, um Fehler zu korrigieren, indem Sie die Wortreihenfolge betrachten.
Vorab trainierte Modelle	Verwenden Sie Modelle wie BERT und BART, um Fehler besser zu beheben.
Zeichen-N-Gramm	Teilen Sie Wörter in kleine Teile auf und stimmen Sie für die beste Lösung.

Hinweis: Durch die Nachbearbeitung wird sichergestellt, dass die digitalen Wörter mit dem Originaldokument übereinstimmen.

OCR hilft beim Abrufen von Daten aus gescannten Papieren und Bildern. Dadurch wird die Dokumentenverwaltung schneller und korrekter. Viele Gruppen nutzen OCR, um viele Papiere zu bearbeiten und die Datenerfassung zu verbessern.

Anwendungen und Grenzen der optischen Zeichenerkennung

Bildquelle: unsplash

OCR-Softwaretypen

OCR-Software gibt es in verschiedenen Ausführungen. Einige funktionieren auf Ihrem Computer. Andere nutzen die Cloud zur Dokumentenverarbeitung. Unternehmen wählen den Typ aus, der ihren Anforderungen am besten entspricht. Sie nutzen OCR zur Dateiverwaltung und Datenerfassung. Es hilft auch bei automatischen Aufgaben. Viele Branchen nutzen OCR. Das Gesundheitswesen, Banken, Geschäfte und Schulen nutzen es alle. Sie benötigen OCR zum Lesen von Dokumenten und zum Finden von Wörtern. Die folgende Tabelle zeigt die Hauptgruppen :

Kategorietypen	/Beispiele
Bereitstellungstyp	Vor Ort, cloudbasiert
Anwendung	Texterkennung, Datenerfassung, Dokumentenverwaltung, Formularverarbeitung, automatisierter Workflow
Endverbraucherindustrie	BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Bildung, Regierung
Komponente	Software, Dienstleistungen

Open-Source-OCR ist kostenlos, aber möglicherweise nicht so stark. Kommerzielle OCR kostet Geld, funktioniert aber besser. Kostenpflichtige Tools können harte Bilder und Handschriften einfacher lesen. Kostenlose Tools können Details in schwierigen Bildern oder Notizen übersehen.

Anwendungen in der realen Welt

Viele Arbeitsplätze nutzen OCR, um Papiere zu bearbeiten und Daten abzurufen. Krankenhäuser wandeln Patientenakten in digitale Akten um . Sie verwenden OCR auch, um bei Rechnungen zu helfen. Banken nutzen OCR, um Daten schneller einzugeben  und Schecks zu scannen. Schulen nutzen OCR, um Notizen und Bücher in Computerdateien umzuwandeln. Unternehmen nutzen OCR, um Tests zu bewerten und Arbeiten zu sortieren. Dadurch wird die Arbeit schneller und korrekter.

• Gesundheitswesen: Wandelt Krankenakten in digitale Dateien um und hilft bei Rechnungen.

• Banking: Ermöglicht die Online-Einzahlung von Schecks und die Nachverfolgung von Kundeninformationen.

• Bildung: Ändert Lehrbücher und benotet Tests automatisch.

OCR auch hilft Menschen, die nicht gut sehen können . Es wandelt gedruckte Wörter in digitalen Text um. Screenreader und Sprachtools können die Wörter dann laut vorlesen. Dies erleichtert die Verwendung von Bildern und gescannten Seiten.

Vorteile

OCR erleichtert die Verwaltung von Dokumenten. Es findet selbst Wörter und ruft Daten ab. Das spart Zeit und verhindert Fehler. Ohne OCR, Die Prüfung einer Rechnung dauert 8-9 Minuten . Mit OCR dauert es nur wenige Sekunden. Unternehmen sagen, dass OCR die Arbeit um 80–90 % schneller macht. Außerdem wird die Rechnungszeit um 65 % verkürzt. OCR kann in 99 % der Fälle richtig sein. Das bedeutet weniger Zahlungsfehler und Doppelzahlungen. Krankenhäuser sparen Geld, indem sie Fehler in gescannten Dateien erkennen.

OCR trägt auch dazu bei, dass mehr Menschen Dokumente nutzen. Menschen mit Behinderungen können Screenreader oder Braille verwenden. Dies erleichtert die Suche und Verwendung von Dateien.

Einschränkungen

OCR funktioniert nicht immer gut. Handschriftliche Notizen und verschwommene Bilder sind schwer zu lesen. In der folgenden Tabelle sind einige häufig auftretende Probleme aufgeführt :

des Einschränkungstyps	Beschreibung
Genauigkeitsprobleme	Handschrift ist für OCR schwieriger zu lesen als gedruckte Wörter.
Abhängigkeit von der Bildqualität	Schlechte Bilder oder dunkle Räume erschweren das Erkennen von Buchstaben durch OCR.
Formatierungsfehler	OCR kann das Erscheinungsbild der Seite durcheinander bringen, beispielsweise durch Linien und Leerzeichen.
Herausforderungen in Bezug auf Sprache und Schriftarten	Fremde Schriftarten oder neue Sprachen können OCR verwirren.

Manche Leute machen sich Sorgen um den Datenschutz bei OCR . Cloud OCR kann Daten gefährden. Unternehmen müssen Regeln befolgen, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Sie nutzen Kontrollen und eine bessere OCR, um Fehler zu beheben. Die Aktualisierung und Schulung der Software trägt dazu bei, dass die OCR weiterhin einwandfrei funktioniert.

Die optische Zeichenerkennung verändert die Art und Weise, wie Menschen Dokumente nutzen. OCR-Software wandelt Bilder in durchsuchbare Dateien um. Dies erleichtert das Auffinden von Informationen. Neue Updates machen OCR genauer und schneller.  Es kann auch mit vielen Sprachen funktionieren:

Key Advancement	Description
Hohe Genauigkeit	Fast so gut wie Leute auf harten Dokumenten
Spracherkennung	Ändert viele Sprachen selbstständig

OCR-Software hilft in vielen Bereichen wie dem Gesundheitswesen  und Schulen. Die Zeichenerkennung funktioniert jetzt in Echtzeit und kann Aufgaben automatisieren. Das Hinzufügen von OCR zu digitalen Tools hilft den Menschen, besser zu arbeiten und macht die Nutzung einfacher.

• OCR-Software ruft Daten selbst ab.

• Mit der Zeichenerkennung können Sie Texte sofort lesen.

• OCR-Software hilft Menschen, Aufgaben schneller zu erledigen.

Mit OCR können Sie Text in Bildern ändern und verwenden, um zu zeigen, warum es heute wichtig ist.

FAQ

Welche Arten von Dokumenten kann OCR lesen?

OCR kann viele Arten von Dokumenten lesen. Es funktioniert auf gedruckten Seiten, handschriftlichen Notizen, Quittungen, Formularen und Büchern. Am besten schneidet die Software mit klaren und scharfen Bildern ab.

Wie genau ist OCR bei Handschrift?

OCR kann Handschrift mit einer Genauigkeit von 75 % bis 85 % lesen. Wenn die Schrift sauber und gut lesbar ist, findet die Software Wörter besser.

Kann OCR Texte in verschiedenen Sprachen erkennen?

Viele OCR-Tools können mehr als eine Sprache lesen. Sie können die Sprache vor dem Scannen auswählen. Einige fortgeschrittene Tools können die Sprache selbst finden.

Tipp: Wählen Sie in der OCR-Software die richtige Sprache aus, um die besten Ergebnisse zu erzielen.