Produk OCR/OCV Akan Menggantikan Pemindai Tradisional

Apa itu Pengenalan Karakter Optik (OCR)?

Teknologi pengenalan karakter optik (OCR) adalah proses bisnis yang efisien yang menghemat waktu, biaya, dan sumber daya lainnya dengan memanfaatkan kemampuan ekstraksi dan penyimpanan data otomatis.

Pengenalan karakter optik (OCR) terkadang disebut sebagai pengenalan teks. Program OCR mengekstrak dan menggunakan kembali data dari dokumen yang dipindai, gambar kamera, dan PDF yang hanya berisi gambar. Perangkat lunak OCR memisahkan huruf-huruf pada gambar, menyusunnya menjadi kata-kata, dan kemudian menyusun kata-kata tersebut menjadi kalimat, sehingga memungkinkan akses dan pengeditan konten asli. Hal ini juga menghilangkan kebutuhan untuk memasukkan data secara manual.

Sistem OCR menggunakan kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak untuk mengubah dokumen fisik yang dicetak menjadi teks yang dapat dibaca mesin. Perangkat keras — seperti pemindai optik atau papan sirkuit khusus — menyalin atau membaca teks; kemudian, perangkat lunak biasanya menangani pemrosesan tingkat lanjut.

Perangkat lunak OCR dapat memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menerapkan metode pengenalan karakter cerdas (ICR) yang lebih canggih, seperti mengidentifikasi bahasa atau gaya tulisan tangan. Proses OCR paling umum digunakan untuk mengubah dokumen hukum atau sejarah cetak menjadi dokumen PDF sehingga pengguna dapat mengedit, memformat, dan mencari dokumen seolah-olah dibuat dengan pengolah kata.

Bagaimana cara kerja pengenalan karakter optik?

Pengenalan karakter optik (OCR) menggunakan pemindai untuk memproses bentuk fisik dokumen. Setelah semua halaman disalin, perangkat lunak OCR mengubah dokumen menjadi versi dua warna atau hitam-putih. Gambar atau bitmap yang dipindai dianalisis untuk area terang dan gelap, dan area gelap diidentifikasi sebagai karakter yang perlu dikenali, sementara area terang diidentifikasi sebagai latar belakang. Area gelap kemudian diproses untuk menemukan huruf alfabet atau angka. Tahap ini biasanya melibatkan penargetan satu karakter, kata, atau blok teks pada satu waktu. Karakter kemudian diidentifikasi menggunakan salah satu dari dua algoritma — pengenalan pola atau pengenalan fitur.

Pengenalan pola digunakan ketika program OCR diberi contoh teks dalam berbagai font dan format untuk membandingkan dan mengenali karakter dalam dokumen atau file gambar yang dipindai.

Deteksi fitur terjadi ketika OCR menerapkan aturan mengenai fitur-fitur huruf atau angka tertentu untuk mengenali karakter dalam dokumen yang dipindai. Fitur-fitur tersebut meliputi jumlah garis miring, garis bersilangan, atau kurva dalam sebuah karakter. Misalnya, huruf kapital “A” disimpan sebagai dua garis diagonal yang bertemu dengan garis horizontal di tengahnya. Ketika sebuah karakter diidentifikasi, karakter tersebut dikonversi menjadi kode ASCII (American Standard Code for Information Interchange) yang digunakan sistem komputer untuk menangani manipulasi lebih lanjut.

Program OCR juga menganalisis struktur gambar dokumen. Program ini membagi halaman menjadi elemen-elemen seperti blok teks, tabel, atau gambar. Baris-baris tersebut dibagi menjadi kata-kata dan kemudian menjadi karakter. Setelah karakter-karakter tersebut dipisahkan, program membandingkannya dengan serangkaian gambar pola. Setelah memproses semua kemungkinan kecocokan, program akan menampilkan teks yang dikenali kepada Anda.

OCR sering digunakan sebagai teknologi tersembunyi, yang mendukung banyak sistem dan layanan terkenal dalam kehidupan kita sehari-hari. Penggunaan penting—namun kurang dikenal—untuk teknologi OCR meliputi otomatisasi entri data, membantu penyandang tunanetra dan gangguan penglihatan, serta pengindeksan dokumen untuk mesin pencari, seperti paspor, plat nomor kendaraan, faktur, laporan bank, kartu nama, dan pengenalan plat nomor otomatis.

 

Fitur-fitur yang dibandingkan dengan pemindai tradisional:

1. Ringan, mudah dibawa dan dipasang;

2. Waktu pemindaian singkat, waktu pemindaian normal adalah 1-2 detik, dan Anda bisa mendapatkannya segera;

3. Biaya rendah

4. Perangkat lunak ini dapat melakukan pengenalan OCR pada gambar yang diambil, mengubah gambar menjadi dokumen WORD yang dapat diedit, dan secara otomatis menyusun teksnya;

5. Dengan mengintegrasikan teknologi faks tanpa kertas, meskipun tidak ada mesin faks, Anda tetap dapat mengirim faks, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi faks;

 

Kasus penggunaan pengenalan karakter optik

Penggunaan paling terkenal untuk pengenalan karakter optik (OCR) adalah mengubah dokumen kertas cetak menjadi dokumen teks yang dapat dibaca mesin. Setelah dokumen kertas yang dipindai melalui proses OCR, teks dokumen tersebut dapat diedit dengan pengolah kata seperti Microsoft Word atau Google Docs.

OCR memungkinkan optimalisasi pemodelan big data dengan mengubah dokumen kertas dan gambar hasil pemindaian menjadi file PDF yang dapat dibaca dan dicari oleh mesin. Pemrosesan dan pengambilan informasi berharga tidak dapat diotomatisasi tanpa terlebih dahulu menerapkan OCR pada dokumen yang belum memiliki lapisan teks.

Dengan pengenalan teks OCR, dokumen yang dipindai dapat diintegrasikan ke dalam sistem big data yang kini mampu membaca data klien dari laporan bank, kontrak, dan dokumen cetak penting lainnya. Alih-alih meminta karyawan memeriksa dokumen gambar yang tak terhitung jumlahnya dan memasukkan input secara manual ke dalam alur kerja pemrosesan big data otomatis, organisasi dapat menggunakan OCR untuk mengotomatisasi tahap input penambangan data. Perangkat lunak OCR dapat mengidentifikasi teks dalam gambar, mengekstrak teks dalam gambar, menyimpan file teks, dan mendukung format jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf, dan format lainnya.

Berdasarkan hal tersebut, Hampo memilikilpeluncuraned serangkaian modul kamera dariyang dari5MP-16MP dari definisi. Pada awal tahap pengembangan Hampo, tim kami memproduksi modul kamera USB 5MP tipe pertama untuk pemindai dokumen berkecepatan tinggi;Denganpermintaanpasar, Modul kamera USB 8MP, 13MP, dan bahkan 16MP telah tersedia.diproduksi. Apa'Selain itu, permintaan akan pemindai dokumen dengan satu kamera, dua kamera, dan bahkan beberapa kamera semakin meningkat.