Mit dem Fortschritt der Zeit gewinnt effizientes Arbeiten in unserem Alltag immer mehr an Bedeutung. In Bereichen wie Finanzen, Bildung, Versicherung, Verwaltung und der elektronischen Büroorganisation von Unternehmen spielen OCR-/Dokumentenscanner eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von OCR-Produkten wird die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter erheblich reduziert und die Arbeitseffizienz gesteigert.
Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?
Die Technologie der optischen Zeichenerkennung (OCR) ist ein effizienter Geschäftsprozess, der durch die Nutzung automatisierter Datenextraktions- und Speicherfunktionen Zeit, Kosten und andere Ressourcen spart.
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wird auch als Texterkennung bezeichnet. Ein OCR-Programm extrahiert und verarbeitet Daten aus gescannten Dokumenten, Kamerabildern und PDFs, die nur Bilder enthalten. Die OCR-Software erkennt Buchstaben im Bild, setzt diese zu Wörtern und anschließend zu Sätzen zusammen. Dadurch wird der Zugriff auf den Originalinhalt und dessen Bearbeitung ermöglicht. Zudem entfällt die manuelle Dateneingabe.
OCR-Systeme nutzen eine Kombination aus Hardware und Software, um physische, gedruckte Dokumente in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Die Hardware – beispielsweise ein optischer Scanner oder eine spezielle Leiterplatte – kopiert oder liest den Text; die weiterführende Verarbeitung übernimmt dann in der Regel die Software.
OCR-Software kann künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um fortschrittlichere Methoden der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) zu implementieren, beispielsweise die Identifizierung von Sprachen oder Handschriften. OCR wird am häufigsten verwendet, um gedruckte juristische oder historische Dokumente in PDF-Dokumente umzuwandeln, sodass Benutzer die Dokumente bearbeiten, formatieren und durchsuchen können, als wären sie mit einem Textverarbeitungsprogramm erstellt worden.
Wie funktioniert die optische Zeichenerkennung?
Die optische Zeichenerkennung (OCR) nutzt einen Scanner, um das physische Dokument zu verarbeiten. Nach dem Kopieren aller Seiten wandelt die OCR-Software das Dokument in eine zweifarbige oder schwarz-weiße Version um. Das eingescannte Bild (Bitmap) wird auf helle und dunkle Bereiche analysiert. Die dunklen Bereiche werden als zu erkennende Zeichen identifiziert, die hellen Bereiche als Hintergrund. Anschließend werden die dunklen Bereiche verarbeitet, um Buchstaben oder Ziffern zu finden. In diesem Schritt wird in der Regel jeweils ein Zeichen, ein Wort oder ein Textabschnitt bearbeitet. Die Zeichen werden dann mithilfe eines von zwei Algorithmen identifiziert: Mustererkennung oder Merkmalserkennung.
Bei der Mustererkennung werden dem OCR-Programm Textbeispiele in verschiedenen Schriftarten und Formaten zum Vergleich und zur Erkennung von Zeichen im gescannten Dokument oder der Bilddatei übergeben.
Die Merkmalserkennung erfolgt, indem die OCR Regeln zu den Merkmalen eines bestimmten Buchstabens oder einer Zahl anwendet, um Zeichen im gescannten Dokument zu erkennen. Zu den Merkmalen gehören beispielsweise die Anzahl der Schrägstriche, sich kreuzenden Linien oder Kurven eines Zeichens. Der Großbuchstabe „A“ wird beispielsweise als zwei diagonale Linien gespeichert, die sich in der Mitte mit einer horizontalen Linie treffen. Sobald ein Zeichen erkannt wurde, wird es in einen ASCII-Code (American Standard Code for Information Interchange) umgewandelt, den Computersysteme für die weitere Verarbeitung verwenden.
Ein OCR-Programm analysiert auch die Struktur eines Dokumentenbildes. Es zerlegt die Seite in Elemente wie Textblöcke, Tabellen oder Bilder. Die Zeilen werden in Wörter und anschließend in Zeichen unterteilt. Sobald die Zeichen extrahiert wurden, vergleicht das Programm sie mit einer Reihe von Musterbildern. Nach der Verarbeitung aller wahrscheinlichen Übereinstimmungen präsentiert das Programm den erkannten Text.
OCR wird oft als versteckte Technologie eingesetzt und ist die Grundlage vieler bekannter Systeme und Dienste unseres Alltags. Wichtige – aber weniger bekannte – Anwendungsfälle der OCR-Technologie sind die Automatisierung der Dateneingabe, die Unterstützung blinder und sehbehinderter Menschen sowie die Indexierung von Dokumenten für Suchmaschinen, beispielsweise von Pässen, Kfz-Kennzeichen, Rechnungen, Kontoauszügen, Visitenkarten und der automatischen Kennzeichenerkennung.
Merkmale im Vergleich zu herkömmlichen Scannern:
1. Leicht, einfach zu transportieren und zu installieren;
2. Die Scanzeit ist kurz, die normale Scanzeit beträgt 1-2 Sekunden, und Sie erhalten das Ergebnis sofort;
3. Niedrige Kosten
4. Es kann eine OCR-Erkennung der aufgenommenen Bilder durchführen, die Bilder in bearbeitbare WORD-Dokumente umwandeln und diese automatisch setzen;
5. Durch die Integration der papierlosen Faxtechnologie können Sie auch dann Faxe versenden, wenn kein Faxgerät vorhanden ist, was die Faxeffizienz erheblich verbessert;
Anwendungsfälle der optischen Zeichenerkennung
Der bekannteste Anwendungsfall für optische Zeichenerkennung (OCR) ist die Umwandlung gedruckter Papierdokumente in maschinenlesbare Textdokumente. Sobald ein gescanntes Papierdokument die OCR-Verarbeitung durchlaufen hat, kann der Text des Dokuments mit einem Textverarbeitungsprogramm wie Microsoft Word oder Google Docs bearbeitet werden.
OCR ermöglicht die Optimierung der Big-Data-Modellierung, indem Papierdokumente und gescannte Bilddokumente in maschinenlesbare, durchsuchbare PDF-Dateien umgewandelt werden. Die Verarbeitung und der Abruf wertvoller Informationen können nicht automatisiert werden, ohne zuvor OCR auf Dokumente anzuwenden, die noch keine Textebenen enthalten.
Mithilfe der OCR-Texterkennung lassen sich gescannte Dokumente in ein Big-Data-System integrieren, das nun Kundendaten aus Kontoauszügen, Verträgen und anderen wichtigen gedruckten Dokumenten auslesen kann. Anstatt dass Mitarbeiter unzählige Bilddokumente sichten und die Daten manuell in einen automatisierten Big-Data-Verarbeitungsworkflow eingeben, können Unternehmen OCR nutzen, um die Dateneingabe zu automatisieren. OCR-Software erkennt den Text in Bildern, extrahiert ihn, speichert die Textdatei und unterstützt Formate wie JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, PDF und weitere.
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Veröffentlichungsdatum: 23. Februar 2023
