Com a evolução dos tempos, a eficiência no trabalho torna-se cada vez mais importante em nosso dia a dia. Em áreas como finanças, educação, seguros, governo e sistemas eletrônicos de escritório, os produtos de OCR/digitalização de documentos desempenham um papel fundamental. Com o surgimento dos produtos de OCR, a carga de trabalho dos funcionários foi significativamente reduzida, aumentando a eficiência do trabalho.
O que é o Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)?
A tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é um processo de negócios eficiente que economiza tempo, custos e outros recursos, utilizando recursos automatizados de extração e armazenamento de dados.
O reconhecimento óptico de caracteres (OCR, na sigla em inglês) também é conhecido como reconhecimento de texto. Um programa de OCR extrai e reutiliza dados de documentos digitalizados, imagens de câmeras e PDFs compostos apenas por imagens. O software de OCR identifica letras na imagem, as transforma em palavras e, em seguida, as transforma em frases, permitindo assim o acesso e a edição do conteúdo original. Além disso, elimina a necessidade de entrada manual de dados.
Os sistemas OCR utilizam uma combinação de hardware e software para converter documentos físicos impressos em texto legível por máquina. O hardware — como um scanner óptico ou uma placa de circuito especializada — copia ou lê o texto; em seguida, o software normalmente realiza o processamento avançado.
O software OCR pode aproveitar a inteligência artificial (IA) para implementar métodos mais avançados de reconhecimento inteligente de caracteres (ICR), como a identificação de idiomas ou estilos de escrita à mão. O processo de OCR é mais comumente usado para converter documentos legais ou históricos impressos em documentos PDF, permitindo que os usuários editem, formatem e pesquisem os documentos como se tivessem sido criados em um processador de texto.
Como funciona o reconhecimento óptico de caracteres?
O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) utiliza um scanner para processar a forma física de um documento. Após a cópia de todas as páginas, o software de OCR converte o documento em uma versão colorida ou em preto e branco. A imagem digitalizada, ou bitmap, é analisada em busca de áreas claras e escuras. As áreas escuras são identificadas como caracteres que precisam ser reconhecidos, enquanto as áreas claras são identificadas como fundo. As áreas escuras são então processadas para encontrar letras do alfabeto ou dígitos numéricos. Esta etapa geralmente envolve a identificação de um caractere, palavra ou bloco de texto por vez. Os caracteres são então identificados utilizando um dos dois algoritmos: reconhecimento de padrões ou reconhecimento de características.
O reconhecimento de padrões é utilizado quando o programa OCR recebe exemplos de texto em várias fontes e formatos para comparar e reconhecer caracteres no documento digitalizado ou arquivo de imagem.
A detecção de características ocorre quando o OCR aplica regras referentes às características de uma letra ou número específico para reconhecer caracteres no documento digitalizado. As características incluem o número de linhas angulares, linhas cruzadas ou curvas em um caractere. Por exemplo, a letra maiúscula “A” é armazenada como duas linhas diagonais que se encontram com uma linha horizontal no meio. Quando um caractere é identificado, ele é convertido em um código ASCII (Código Padrão Americano para Intercâmbio de Informação) que os sistemas de computador usam para manipulações posteriores.
Um programa de OCR também analisa a estrutura da imagem de um documento. Ele divide a página em elementos como blocos de texto, tabelas ou imagens. As linhas são divididas em palavras e, em seguida, em caracteres. Depois que os caracteres são identificados, o programa os compara com um conjunto de imagens de referência. Após processar todas as correspondências prováveis, o programa apresenta o texto reconhecido.
A tecnologia OCR é frequentemente usada de forma discreta, impulsionando muitos sistemas e serviços conhecidos em nosso dia a dia. Casos de uso importantes — porém menos conhecidos — da tecnologia OCR incluem a automação da entrada de dados, o auxílio a pessoas cegas e com deficiência visual e a indexação de documentos para mecanismos de busca, como passaportes, placas de veículos, faturas, extratos bancários, cartões de visita e reconhecimento automático de placas de veículos.
Características em comparação com os scanners tradicionais:
1. Leve, fácil de transportar e instalar;
2. O tempo de digitalização é curto, o tempo normal de digitalização é de 1 a 2 segundos, e você pode obter o resultado imediatamente;
3. Baixo custo
4. Ele pode realizar o reconhecimento OCR nas imagens capturadas, converter as imagens em documentos editáveis do Word e formatá-los automaticamente;
5. Incorporar a tecnologia de fax sem papel permite o envio de faxes mesmo sem um aparelho disponível, o que melhora significativamente a eficiência do serviço;
casos de uso de reconhecimento óptico de caracteres
O caso de uso mais conhecido do reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é a conversão de documentos impressos em papel em documentos de texto legíveis por máquina. Depois que um documento digitalizado passa pelo processamento de OCR, o texto do documento pode ser editado com um processador de texto como o Microsoft Word ou o Google Docs.
O OCR permite a otimização da modelagem de big data, convertendo documentos em papel e imagens digitalizadas em arquivos PDF legíveis por máquina e pesquisáveis. O processamento e a recuperação de informações valiosas não podem ser automatizados sem a aplicação prévia de OCR em documentos onde as camadas de texto ainda não estejam presentes.
Com o reconhecimento de texto OCR, documentos digitalizados podem ser integrados a um sistema de big data capaz de ler dados de clientes a partir de extratos bancários, contratos e outros documentos impressos importantes. Em vez de os funcionários examinarem inúmeros documentos digitalizados e inserirem manualmente dados em um fluxo de trabalho automatizado de processamento de big data, as organizações podem usar o OCR para automatizar a etapa de entrada de dados na mineração de dados. O software OCR pode identificar o texto na imagem, extrair texto de figuras, salvar o arquivo de texto e é compatível com formatos como JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, PDF e outros.
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Data da publicação: 23/02/2023
