OCR/OCV արտադրանքները կփոխարինեն ավանդական սկաներներին

Ի՞նչ է օպտիկական նիշերի ճանաչումը (OCR):

Օպտիկական նիշերի ճանաչման (OCR) տեխնոլոգիան արդյունավետ բիզնես գործընթաց է, որը խնայում է ժամանակ, ծախսեր և այլ ռեսուրսներ՝ օգտագործելով տվյալների ավտոմատացված արդյունահանման և պահպանման հնարավորություններ։

Օպտիկական նիշերի ճանաչումը (OCR) երբեմն անվանում են տեքստի ճանաչում: OCR ծրագիրը տվյալներ է արդյունահանում և վերօգտագործում սկանավորված փաստաթղթերից, տեսախցիկի պատկերներից և միայն պատկեր պարունակող PDF ֆայլերից: OCR ծրագիրը պատկերի վրա առանձնացնում է տառերը, դրանք բառերի վերածում, ապա բառերը վերածում նախադասությունների, այդպիսով հնարավորություն տալով մուտք գործել և խմբագրել սկզբնական բովանդակությունը: Այն նաև վերացնում է տվյալների ձեռքով մուտքագրման անհրաժեշտությունը:

OCR համակարգերը օգտագործում են սարքավորումների և ծրագրային ապահովման համադրություն՝ ֆիզիկական, տպագիր փաստաթղթերը մեքենայական ընթերցման համար նախատեսված տեքստի վերածելու համար: Սարքավորումները, ինչպիսիք են օպտիկական սկաները կամ մասնագիտացված միկրոսխեմաները, պատճենում կամ կարդում են տեքստը, այնուհետև ծրագրային ապահովումը սովորաբար կատարում է առաջադեմ մշակումը:

OCR ծրագիրը կարող է օգտագործել արհեստական ​​բանականությունը (AI)՝ ինտելեկտուալ նիշերի ճանաչման (ICR) ավելի առաջադեմ մեթոդներ ներդնելու համար, ինչպիսիք են լեզուների կամ ձեռագրի ոճերի նույնականացումը: OCR գործընթացը առավել հաճախ օգտագործվում է իրավական կամ պատմական փաստաթղթերը թղթային տարբերակով PDF փաստաթղթերի վերածելու համար, որպեսզի օգտատերերը կարողանան խմբագրել, ձևաչափել և որոնել փաստաթղթերը այնպես, կարծես դրանք ստեղծված լինեին տեքստային խմբագրիչով:

Ինչպե՞ս է գործում օպտիկական նիշերի ճանաչումը։

Օպտիկական նիշերի ճանաչումը (OCR) օգտագործում է սկաներ՝ փաստաթղթի ֆիզիկական ձևը մշակելու համար: Բոլոր էջերը պատճենելուց հետո, OCR ծրագիրը փաստաթուղթը վերածում է երկգույն կամ սև-սպիտակ տարբերակի: Սկանավորված պատկերը կամ բիթմապը վերլուծվում է բաց և մուգ հատվածների համար, և մուգ հատվածները նույնականացվում են որպես ճանաչման կարիք ունեցող նիշեր, մինչդեռ բաց հատվածները նույնականացվում են որպես ֆոն: Այնուհետև մուգ հատվածները մշակվում են՝ այբբենական տառեր կամ թվային թվանշաններ գտնելու համար: Այս փուլը սովորաբար ներառում է միաժամանակ մեկ նիշ, բառ կամ տեքստի բլոկ թիրախավորելը: Այնուհետև նիշերը նույնականացվում են երկու ալգորիթմներից մեկի՝ նախշերի ճանաչման կամ հատկանիշների ճանաչման միջոցով:

Նախշերի ճանաչումն օգտագործվում է, երբ OCR ծրագրին տրամադրվում են տարբեր տառատեսակներով և ձևաչափերով տեքստի օրինակներ՝ սկանավորված փաստաթղթում կամ պատկերի ֆայլում նիշերը համեմատելու և ճանաչելու համար:

Հատկանիշների հայտնաբերումը տեղի է ունենում, երբ OCR-ը կիրառում է որոշակի տառի կամ թվի հատկանիշների վերաբերյալ կանոններ՝ սկանավորված փաստաթղթում նիշերը ճանաչելու համար: Հատկանիշների թվում են նիշի անկյունային գծերի, հատվող գծերի կամ կորերի քանակը: Օրինակ՝ «A» մեծատառը պահվում է որպես երկու անկյունագծային գծեր, որոնք հանդիպում են մեջտեղում գտնվող հորիզոնական գծի հետ: Երբ նիշը նույնականացվում է, այն վերածվում է ASCII կոդի (տեղեկատվության փոխանակման ամերիկյան ստանդարտ կոդ), որն օգտագործվում է համակարգչային համակարգերում՝ հետագա մանիպուլյացիաները կատարելու համար:

OCR ծրագիրը նաև վերլուծում է փաստաթղթի պատկերի կառուցվածքը։ Այն էջը բաժանում է տարրերի, ինչպիսիք են տեքստերի բլոկները, աղյուսակները կամ պատկերները։ Տողերը բաժանվում են բառերի, ապա՝ նիշերի։ Երբ նիշերն առանձնացված են, ծրագիրը համեմատում է դրանք պատկերների մի շարքի հետ։ Բոլոր հավանական համընկնումները մշակելուց հետո ծրագիրը ձեզ է ներկայացնում ճանաչված տեքստը։

OCR-ը հաճախ օգտագործվում է որպես թաքնված տեխնոլոգիա, որը մեր առօրյա կյանքում հզորացնում է բազմաթիվ հայտնի համակարգեր և ծառայություններ: OCR տեխնոլոգիայի կարևոր, բայց ոչ այնքան հայտնի կիրառման դեպքերից են տվյալների մուտքագրման ավտոմատացումը, կույր և տեսողական խնդիրներ ունեցող անձանց օգնությունը և որոնողական համակարգերի համար փաստաթղթերի ինդեքսավորումը, ինչպիսիք են անձնագրերը, համարանիշները, հաշիվ-ապրանքագրերը, բանկային քաղվածքները, այցեքարտերը և համարանիշների ավտոմատ ճանաչումը:

 

Հատկանիշներ՝ համեմատած ավանդական սկաներների հետ.

1. Թեթև, հեշտ է կրել և տեղադրել։

2. Սկանավորման ժամանակը կարճ է, սովորական սկանավորման ժամանակը 1-2 վայրկյան է, և դուք կարող եք այն անմիջապես ստանալ։

3. Ցածր գին

4. Այն կարող է կատարել OCR ճանաչում ստացված լուսանկարների վրա, փոխակերպել նկարները WORD խմբագրվող փաստաթղթերի և ավտոմատ կերպով տպագրել դրանք։

5. Անթուղթ ֆաքսի տեխնոլոգիայի ներդրմամբ, նույնիսկ եթե ֆաքս մեքենա չկա, դուք դեռ կարող եք ֆաքսեր ուղարկել, ինչը զգալիորեն բարելավում է ֆաքսի արդյունավետությունը։

 

Օպտիկական նիշերի ճանաչման կիրառման դեպքեր

Օպտիկական նիշերի ճանաչման (OCR) ամենահայտնի կիրառման դեպքը տպագիր թղթային փաստաթղթերը մեքենայական ընթերցման համար նախատեսված տեքստային փաստաթղթերի վերածելն է: Երբ սկանավորված թղթային փաստաթուղթը անցնում է OCR մշակման, փաստաթղթի տեքստը կարող է խմբագրվել Microsoft Word-ի կամ Google Docs-ի նման տեքստային խմբագրիչով:

OCR-ը հնարավորություն է տալիս օպտիմալացնել մեծ տվյալների մոդելավորումը՝ թղթային և սկանավորված պատկերային փաստաթղթերը վերածելով մեքենայական ընթերցման, որոնելի PDF ֆայլերի: Արժեքավոր տեղեկատվության մշակումը և վերականգնումը հնարավոր չէ ավտոմատացնել առանց նախապես OCR կիրառելու այն փաստաթղթերում, որտեղ տեքստային շերտերն արդեն իսկ առկա չեն:

OCR տեքստի ճանաչման միջոցով սկանավորված փաստաթղթերը կարող են ինտեգրվել մեծ տվյալների համակարգի մեջ, որն այժմ կարող է կարդալ հաճախորդների տվյալները բանկային քաղվածքներից, պայմանագրերից և այլ կարևոր տպագիր փաստաթղթերից: Աշխատակիցների կողմից անթիվ պատկերային փաստաթղթեր ուսումնասիրելու և մեծ տվյալների ավտոմատացված մշակման աշխատանքային հոսքին մուտքագրելու փոխարեն, կազմակերպությունները կարող են օգտագործել OCR-ը՝ տվյալների արդյունահանման մուտքագրման փուլը ավտոմատացնելու համար: OCR ծրագիրը կարող է նույնականացնել պատկերի տեքստը, արդյունահանել տեքստը նկարներից, պահպանել տեքստային ֆայլը և աջակցել jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf և այլ ձևաչափերի:

Դրա հիման վրա Համպոն ունիlդստերed տեսախցիկի մոդուլների շարքորը5MP-16MP սահմանման։ Hampo-ի մշակման փուլի սկզբում մեր թիմը ստեղծեց առաջին տիպի 5MP USB տեսախցիկի մոդուլ՝ բարձր արագությամբ փաստաթղթերի սկաների համար։Հետպահանջարկըշուկա, 8MP, 13MP և նույնիսկ 16MP USB տեսախցիկի մոդուլներ են եղելարտադրված։ Ի՞նչ«Ավելին, փաստաթղթերի սկաների վրա կիրառվում է մեկ, երկու և մի քանի տեսախցիկների պահանջարկը։