Ce este OCR?
OCR este o tehnologie care permite mașinilor să citească text și imagini imprimate. Este adesea folosit în aplicații de afaceri, cum ar fi digitizarea documentelor pentru stocare sau procesare, și în aplicații de consum, cum ar fi scanarea unei chitanțe pentru rambursarea cheltuielilor.
OCR înseamnă Recunoaștere optică a caracterelor. Termenul „caracter” se referă atât la litere, cât și la numere. Software-ul OCR poate recunoaște dacă o anumită imagine conține sau nu caractere și apoi poate identifica caracterele din ea.
Domeniul OCR
Piața globală de recunoaștere optică a caracterelor este de așteptat să crească rapid în următorii ani. Dimensiunea pieței OCR a fost evaluată la 8.93 miliarde USD în 2021. Se așteaptă să crească la a CAGR de 15.4% între 2022 și 2030. Această creștere este determinată de cererea tot mai mare de OCR în diverse industrii de utilizare finală, cum ar fi asistența medicală, industria auto și altele.
Procesul OCR
Recunoașterea optică a caracterelor este un proces detaliat care ajută la extragerea textului din imagini folosind NLP.
- Primul pas în OCR este procesarea imaginii de intrare. Aceasta implică curățarea imaginii și facerea acesteia potrivită pentru procesarea ulterioară.
- Apoi, motorul OCR caută regiuni care conțin text în imagine. Motorul segmentează aceste regiuni în caractere sau cuvinte individuale, astfel încât să poată fi identificate ulterior în timpul recunoașterii textului.
- Folosind rezultatele de la detectarea textului, motorul OCR identifică fiecare caracter după forma și dimensiunea sa. Veți vedea adesea rețele neuronale convoluționale și recurente, uneori în combinație, fiind folosite pentru această sarcină.
- Odată ce software-ul OCR a încheiat recunoașterea textului dintr-un fișier imagine, acesta trebuie verificat ca fiind exact înainte de a putea fi utilizat.
Avantajele fluxurilor de lucru OCR automatizate
Beneficiile cheie ale fluxurilor de lucru cu recunoaștere optică automată a caracterelor includ:
- Rezultate mai rapide, mai precise și automatizate, eliminând în același timp erorile umane.
- Costuri mai mici de intrare pentru întreprinderile mici datorită procesării mai rapide a datelor și utilizării eficiente a datelor.
- Rezultate mai consistente pentru mai mulți utilizatori și proiecte.
- Stocare și securitate îmbunătățită a datelor.
- Spațiu mare de scalabilitate.
Provocări OCR
Principala problemă cu OCR este că nu este perfect. Dacă vă imaginați că citiți textul de pe această pagină printr-o cameră și apoi convertiți acele imagini în cuvinte, vă veți face o idee despre motivul pentru care OCR poate fi problematic. Unele dintre provocările pentru OCR includ:
- Text neclar distorsionat de umbre.
- Culoarea fundalului și a textului au culori similare.
- Părți ale imaginii sunt tăiate sau decupate în întregime (cum ar fi partea de jos a „aceasta”).
- Semnele slabe de deasupra unor litere (cum ar fi „i”) pot deruta software-ul OCR să creadă că fac parte din literă, mai degrabă decât semnele de deasupra.
- Diferite tipuri și dimensiuni de font pot fi dificil de identificat.
- Condițiile de iluminare la fotografierea sau scanarea documentului.
Cazuri de utilizare OCR
- Automatizarea introducerii datelor: OCR poate fi folosit pentru a automatiza procesul de introducere a datelor într-o bază de date.
- Scanare coduri de bare: OCR permite unui computer să scaneze coduri de bare pe produse și să preia informații despre acestea din bazele de date.
- Recunoașterea plăcuței de identificare: OCR analizează plăcuțele de înmatriculare și extrage informații precum numerele de înmatriculare și denumirile statelor din acestea.
- Verificarea pașaportului: OCR poate fi utilizat pentru a verifica autenticitatea pașapoartelor, vizelor și a altor documente de călătorie.
- Recunoașterea etichetelor magazinelor: Magazinele pot folosi OCR pentru a-și citi automat etichetele produselor și pentru a le compara cu cataloagele lor de produse pentru a determina ce produse se află în prezent pe rafturile magazinelor, articolele epuizate sau erorile din depozit.
- Procesarea cererilor de asigurare: Software-ul OCR poate scana documente și poate verifica semnăturile, datele, adresele și alte informații din formularele trimise de clienții care au depus reclamații pentru daune cauzate de dezastre naturale, incendii sau furt.
- Citirea semafoarelor: Un sistem OCR poate fi folosit pentru a citi culorile la semafoare și pentru a determina dacă acestea sunt roșii sau verzi.
- Citirea contoarelor de utilitate: Companiile de utilități folosesc OCR pentru a citi contoarele de electricitate, gaz și apă pentru a factura clienților sumele corecte.
- Monitorizarea social media – Companiile folosesc OCR pentru a identifica și clasifica mențiunile unei companii sau mărci în postări pe rețelele sociale, tweet-uri și chiar actualizări Facebook
- Verificarea documentelor legale: Un birou de avocatură poate scana documente precum contracte, contracte de închiriere și acorduri pentru a se asigura că sunt lizibile și exacte înainte de a le trimite clienților.
- Documente multilingve: O companie care vinde produse în alte țări poate avea nevoie să-și traducă materialele de marketing în mai multe limbi și apoi să le OCR să fie folosite ca șabloane pentru proiecte viitoare.
- Etichetele medicamentelor medicale: OCR este utilizat pe scară largă pentru a extrage informații semnificative de pe etichetele medicamentelor, astfel încât sistemele informatice să le poată analiza și procesa.
Industrie
- Cu amănuntul: Industria comerțului cu amănuntul folosește OCR pentru a scana coduri de bare, informații despre cardul de credit, chitanțe etc.
- BSFI: Băncile folosesc OCR pentru a citi cecurile, borderourile de depozit și extrasele bancare pentru a verifica semnăturile și pentru a adăuga tranzacții în conturi. De asemenea, pot analiza cantități mari de date pentru a lua decizii cu privire la conturile clienților, investițiile, împrumuturile și multe altele cu OCR.
- Guvern: OCR poate fi folosit pentru a scana și digitiza documente legale, cum ar fi certificate de naștere, permise de conducere și alte înregistrări oficiale.
- Educație: Profesorii pot folosi OCR pentru a crea copii digitale ale cărților și ale altor documente ale elevilor. De asemenea, profesorii pot scana documente în computerele lor și pot utiliza tehnologia OCR pentru a crea o copie electronică pe care elevii o pot accesa oricând.
- Sănătate: Medicii trebuie adesea să introducă rapid informațiile pacientului într-un sistem informatic. Industria sănătății poate utiliza OCR pentru procese de afaceri, cum ar fi facturarea și procesarea cererilor.
- de fabricație – Fabricile de producție au adesea nevoie să scaneze documente precum facturi sau comenzi de cumpărare. OCR poate fi folosit pentru a „citi” numerele de serie ale componentelor produsului pe măsură ce acestea trec pe o bandă transportoare sau printr-o linie de asamblare.
- Tehnologie: Software-ul OCR este utilizat în multe setări legate de IT, inclusiv extragerea datelor, analiza imaginilor, recunoașterea vorbirii și multe altele. În dezvoltarea de software, OCR este folosit pentru a converti documentele scanate înapoi în fișiere digitale.
- Transport si logistica: OCR poate fi folosit pentru a citi etichetele de expediere sau pentru a monitoriza inventarul depozitului. De asemenea, poate detecta frauda atunci când vânzătorii trimit facturi pentru plată.
Verdict
Procesul OCR este relativ simplu, necesitând doar câțiva pași pentru a transforma o imagine în text. Există unele erori și inconsecvențe, dar tehnologia este incontestabil impresionantă, având în vedere modul în care funcționează totul.
