Papalitan ng mga Produkto ng OCR/OCV ang mga Tradisyonal na Scanner

Ano ang Optical Character Recognition (OCR)?

Ang teknolohiyang optical character recognition (OCR) ay isang mahusay na proseso sa negosyo na nakakatipid ng oras, gastos, at iba pang mga mapagkukunan sa pamamagitan ng paggamit ng awtomatikong pagkuha at pag-iimbak ng datos.

Ang optical character recognition (OCR) ay minsan tinutukoy bilang text recognition. Kinukuha at ginagamit muli ng isang programang OCR ang data mula sa mga na-scan na dokumento, mga larawan ng camera, at mga pdf na para lamang sa imahe. Binibigyang-diin ng software ng OCR ang mga letra sa larawan, inilalagay ang mga ito sa mga salita, at pagkatapos ay inilalagay ang mga salita sa mga pangungusap, kaya nagbibigay-daan sa pag-access at pag-edit ng orihinal na nilalaman. Inaalis din nito ang pangangailangan para sa manu-manong pagpasok ng data.

Gumagamit ang mga OCR system ng kombinasyon ng hardware at software upang i-convert ang mga pisikal at naka-print na dokumento sa tekstong nababasa ng makina. Ang mga hardware — tulad ng optical scanner o espesyal na circuit board — ay kumokopya o nagbabasa ng teksto; pagkatapos, karaniwang pinangangasiwaan ng software ang advanced na pagproseso.

Maaaring samantalahin ng OCR software ang artificial intelligence (AI) upang ipatupad ang mas advanced na mga pamamaraan ng intelligent character recognition (ICR), tulad ng pagtukoy sa mga wika o estilo ng sulat-kamay. Ang proseso ng OCR ay karaniwang ginagamit upang gawing mga PDF na dokumento ang mga hard copy na legal o makasaysayang dokumento upang ma-edit, ma-format, at ma-search ng mga user ang mga dokumento na parang ginawa gamit ang isang word processor.

Paano gumagana ang optical character recognition?

Ang optical character recognition (OCR) ay gumagamit ng scanner upang iproseso ang pisikal na anyo ng isang dokumento. Kapag nakopya na ang lahat ng pahina, kino-convert ng OCR software ang dokumento sa dalawang kulay o itim at puti na bersyon. Ang na-scan na imahe o bitmap ay sinusuri para sa maliwanag at madilim na mga lugar, at ang madilim na mga lugar ay tinutukoy bilang mga karakter na kailangang makilala, habang ang maliwanag na mga lugar ay tinutukoy bilang background. Ang madilim na mga lugar ay pinoproseso upang mahanap ang mga alpabetikong letra o mga numerong digit. Ang yugtong ito ay karaniwang kinabibilangan ng pag-target sa isang karakter, salita o bloke ng teksto sa isang pagkakataon. Ang mga karakter ay tinutukoy gamit ang isa sa dalawang algorithm — pagkilala ng pattern o pagkilala ng tampok.

Ginagamit ang pattern recognition kapag ang OCR program ay binibigyan ng mga halimbawa ng teksto sa iba't ibang font at format upang ihambing at makilala ang mga karakter sa na-scan na dokumento o image file.

Nangyayari ang pagtukoy ng tampok kapag naglalapat ang OCR ng mga patakaran patungkol sa mga tampok ng isang partikular na letra o numero upang makilala ang mga karakter sa na-scan na dokumento. Kabilang sa mga tampok ang bilang ng mga linyang naka-anggulo, mga linyang naka-krus, o mga kurba sa isang karakter. Halimbawa, ang malaking letrang "A" ay iniimbak bilang dalawang linyang pahilis na nagtatagpo sa isang pahalang na linya sa gitna. Kapag natukoy ang isang karakter, ito ay kino-convert sa isang ASCII code (American Standard Code for Information Interchange) na ginagamit ng mga computer system upang pangasiwaan ang mga karagdagang manipulasyon.

Sinusuri rin ng isang programang OCR ang istruktura ng isang imahe ng dokumento. Hinahati nito ang pahina sa mga elemento tulad ng mga bloke ng teksto, talahanayan o mga imahe. Ang mga linya ay hinahati sa mga salita at pagkatapos ay sa mga karakter. Kapag natukoy na ang mga karakter, inihahambing ng programa ang mga ito sa isang hanay ng mga imaheng may disenyo. Matapos maproseso ang lahat ng posibleng tugma, ipapakita sa iyo ng programa ang kinikilalang teksto.

Ang OCR ay kadalasang ginagamit bilang isang nakatagong teknolohiya, na nagpapagana sa maraming kilalang sistema at serbisyo sa ating pang-araw-araw na buhay. Ang mga mahahalaga — ngunit hindi gaanong kilala — na mga kaso ng paggamit para sa teknolohiya ng OCR ay kinabibilangan ng automation ng pagpasok ng data, pagtulong sa mga bulag at may kapansanan sa paningin, at pag-index ng mga dokumento para sa mga search engine, tulad ng mga pasaporte, plaka ng sasakyan, invoice, bank statement, business card, at awtomatikong pagkilala ng plaka ng sasakyan.

 

Mga Tampok kumpara sa mga tradisyunal na scanner:

1. Magaan, madaling dalhin at i-install;

2. Maikli ang oras ng pag-scan, ang normal na oras ng pag-scan ay 1-2S, at makukuha mo ito agad;

3. Mababang gastos

4. Maaari itong magsagawa ng pagkilala sa OCR sa mga nakuhang larawan, i-convert ang mga larawan sa mga dokumentong maaaring i-edit sa WORD, at awtomatikong i-typeset ang mga ito;

5. Gamit ang teknolohiyang paperless fax, kahit walang fax machine, maaari ka pa ring magpadala ng mga fax, na lubos na nagpapabuti sa kahusayan ng fax;

 

Mga kaso ng paggamit ng optical character recognition

Ang pinakakilalang gamit ng optical character recognition (OCR) ay ang pag-convert ng mga naka-print na dokumentong papel sa mga dokumentong tekstong nababasa ng makina. Kapag ang isang na-scan na dokumentong papel ay dumaan sa pagproseso ng OCR, ang teksto ng dokumento ay maaaring i-edit gamit ang isang word processor tulad ng Microsoft Word o Google Docs.

Binibigyang-daan ng OCR ang pag-optimize ng big-data modeling sa pamamagitan ng pag-convert ng mga dokumentong papel at na-scan na imahe sa mga pdf file na mababasa ng makina at mahahanap. Hindi maaaring awtomatiko ang pagproseso at pagkuha ng mahalagang impormasyon nang hindi muna inilalapat ang OCR sa mga dokumento kung saan wala pang mga text layer.

Sa pamamagitan ng pagkilala ng teksto ng OCR, maaaring maisama ang mga na-scan na dokumento sa isang big-data system na ngayon ay kayang basahin ang datos ng kliyente mula sa mga bank statement, kontrata, at iba pang mahahalagang naka-print na dokumento. Sa halip na ipasuri ng mga empleyado ang hindi mabilang na mga dokumento ng imahe at manu-manong ipasok ang mga input sa isang awtomatikong daloy ng trabaho sa pagproseso ng big-data, maaaring gamitin ng mga organisasyon ang OCR upang i-automate ang input stage ng data mining. Maaaring matukoy ng OCR software ang teksto sa imahe, kunin ang teksto sa mga larawan, i-save ang text file, at suportahan ang jpg, jpeg, png, bmp, tiff, pdf, at iba pang mga format.

Batay dito, ang Hampo ay maylpaglulunsaded isang serye ng mga modyul ng kamera mula sana mula sa5MP-16MP ng kahulugan. Sa simula ng yugto ng pag-unlad ng Hampo, ang aming koponan ay nakagawa ng isang unang uri ng 5MP usb camera module para sa high-speed document scanner;Gamit angpangangailangan ngpamilihan, Ang mga 8MP, 13MP, at maging ang 16MP na mga USB camera module ay na-upgrade na.ginawa. Ano'Higit pa rito, ang pangangailangan para sa isang kamera, sa 2 kamera, at maraming kamera ay inilalapat sa document scanner.