Продукты OCR/OCV заменят традиционные сканеры.

Что такое оптическое распознавание символов (OCR)?

Технология оптического распознавания символов (OCR) — это эффективный бизнес-процесс, позволяющий экономить время, средства и другие ресурсы за счет автоматизированного извлечения и хранения данных.

Оптическое распознавание символов (OCR) иногда называют распознаванием текста. Программа OCR извлекает и повторно использует данные из отсканированных документов, изображений с камер и PDF-файлов, содержащих только изображения. Программное обеспечение OCR выделяет буквы на изображении, преобразует их в слова, а затем эти слова — в предложения, что позволяет получить доступ к исходному содержимому и редактировать его. Это также исключает необходимость ручного ввода данных.

Системы оптического распознавания текста (OCR) используют комбинацию аппаратного и программного обеспечения для преобразования физических печатных документов в машиночитаемый текст. Аппаратное обеспечение — например, оптический сканер или специализированная печатная плата — копирует или считывает текст; затем программное обеспечение, как правило, выполняет расширенную обработку.

Программное обеспечение для оптического распознавания символов (OCR) может использовать преимущества искусственного интеллекта (ИИ) для реализации более совершенных методов интеллектуального распознавания символов (ICR), таких как определение языка или стиля почерка. Процесс OCR чаще всего используется для преобразования бумажных юридических или исторических документов в PDF-документы, чтобы пользователи могли редактировать, форматировать и искать в документах так же, как если бы они были созданы с помощью текстового процессора.

Как работает оптическое распознавание символов?

Оптическое распознавание символов (OCR) использует сканер для обработки физической формы документа. После копирования всех страниц программное обеспечение OCR преобразует документ в двухцветную или черно-белую версию. Отсканированное изображение или растровое изображение анализируется на наличие светлых и темных областей, причем темные области идентифицируются как символы, которые необходимо распознать, а светлые области — как фон. Затем темные области обрабатываются для поиска букв или цифр. На этом этапе обычно обрабатывается один символ, слово или блок текста за раз. Затем символы идентифицируются с помощью одного из двух алгоритмов — распознавания образов или распознавания признаков.

Распознавание образов используется, когда программе оптического распознавания текста (OCR) предоставляются примеры текста, написанные различными шрифтами и в разных форматах, для сравнения и распознавания символов в отсканированном документе или файле изображения.

Распознавание признаков происходит, когда система оптического распознавания символов (OCR) применяет правила, касающиеся особенностей конкретной буквы или цифры, для распознавания символов в отсканированном документе. К признакам относятся количество угловатых линий, пересекающихся линий или кривых в символе. Например, заглавная буква «А» хранится в виде двух диагональных линий, пересекающихся с горизонтальной линией посередине. После распознавания символа он преобразуется в код ASCII (Американский стандартный код для обмена информацией), который компьютерные системы используют для дальнейших манипуляций.

Программа распознавания текста (OCR) также анализирует структуру изображения документа. Она делит страницу на элементы, такие как блоки текста, таблицы или изображения. Строки делятся на слова, а затем на символы. После того, как символы выделены, программа сравнивает их с набором шаблонных изображений. После обработки всех вероятных совпадений программа отображает распознанный текст.

Технология оптического распознавания символов (OCR) часто используется как скрытая технология, лежащая в основе многих известных систем и сервисов в нашей повседневной жизни. Важные, но менее известные примеры применения технологии OCR включают автоматизацию ввода данных, помощь слепым и слабовидящим людям, а также индексирование документов для поисковых систем, таких как паспорта, номерные знаки, счета-фактуры, банковские выписки, визитные карточки и автоматическое распознавание номерных знаков.

 

Характеристики по сравнению с традиционными сканерами:

1. Легкий, удобный для переноски и установки;

2. Время сканирования короткое, обычное время сканирования составляет 1-2 секунды, и вы можете получить результат немедленно;

3. Низкая стоимость

4. Он может выполнять оптическое распознавание текста (OCR) на захваченных изображениях, преобразовывать изображения в редактируемые документы Word и автоматически набирать их текст;

5. Внедрение безбумажной факсимильной технологии позволяет отправлять факсы даже при отсутствии факсимильного аппарата, что значительно повышает эффективность работы с факсами;

 

Примеры применения оптического распознавания символов

Наиболее известное применение оптического распознавания символов (OCR) — это преобразование печатных документов в машиночитаемый текст. После обработки отсканированного документа с помощью OCR, текст документа можно редактировать с помощью текстового редактора, такого как Microsoft Word или Google Docs.

Технология оптического распознавания текста (OCR) позволяет оптимизировать моделирование больших данных, преобразуя бумажные документы и отсканированные изображения в машиночитаемые PDF-файлы с возможностью поиска. Автоматизация обработки и извлечения ценной информации невозможна без предварительного применения OCR к документам, в которых отсутствуют текстовые слои.

Благодаря распознаванию текста с помощью OCR, отсканированные документы можно интегрировать в систему обработки больших данных, которая теперь способна считывать данные клиентов из банковских выписок, договоров и других важных печатных документов. Вместо того чтобы сотрудники просматривали бесчисленные графические документы и вручную вводили данные в автоматизированный рабочий процесс обработки больших данных, организации могут использовать OCR для автоматизации на этапе ввода данных в систему интеллектуального анализа данных. Программное обеспечение OCR может распознавать текст на изображении, извлекать текст из изображений, сохранять текстовый файл и поддерживает форматы jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf и другие.

Исходя из этого, у компании Hampo естьlзапускed серия модулей камер откоторый из5-16 Мп определение. На начальном этапе разработки Hampo наша команда создала первый тип 5-мегапиксельного USB-модуля камеры для высокоскоростного сканера документов;Сспросрынок, Были разработаны USB-модули камер с разрешением 8 Мп, 13 Мп и даже 16 Мп.произведено. Что'Более того, растет спрос на сканеры документов, включающие от одной до двух камер, а также многокамерные системы.