OCR steht für Optical Character Recognition (optische Zeichenerkennung) und ist die Identifizierung von Text aus Bildern und Dokumenten. Die Nutzung eines OCR-Tools in Ihrem Unternehmen hilft dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen und dadurch den Umsatz zu steigern.
Dieser ausführliche Leitfaden zur OCR hilft Ihnen, die Technologie, ihre Vorteile und die beste verfügbare OCR-Software auf dem Markt besser zu verstehen.
Was ist eine OCR-Software?
Ein Mensch und ein Computer interpretieren Text und digitale Bilder unterschiedlich. Während wir Menschen einfach Buchstaben und Zeichen sehen, sieht der Computer sie als Binärcode (0en und 1en).
Eine OCR-Technologie wandelt diese Binärzahlen in ein maschinenlesbares Format (Text, JSON, HTML) um. So kann OCR verwendet werden, um Text aus Bildern und PDF-Dateien automatisch zu extrahieren. Die modernen KI-OCR-Technologien nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), um auch handgeschriebene Texte und verschiedene Sprachen besser zu verstehen.
Geschichte der OCR
Die Geschichte von OCR reicht bis zum Ersten Weltkrieg zurück, als der Physiker Emanuel Goldberg eine Maschine erfand, die Zeichen im Telegraphencode lesen und umwandeln konnte. Diese „Statistische Maschine“ wurde später von IBM übernommen.
In den 1970er Jahren entwickelte Ray Kurzweil die erste Omni-Font-OCR, die beliebige Schriftarten erkennen konnte. Und ab dem Jahr 2000 wurden OCR-Tools leicht auf Cloud-, Desktop- und mobilen Anwendungen verfügbar. Heute kann OCR sogar handgeschriebene Texte recht zuverlässig erkennen, etwa beim Lesen von Adressen auf Briefen oder Schecks.
Wie funktioniert OCR?
Der OCR-Prozess besteht aus drei Phasen:
- Bildvorverarbeitung
- Zeichenerkennung
- Nachbearbeitung
Bildvorverarbeitung
Bevor die OCR-Software ihre Magie entfalten kann, muss sichergestellt sein, dass die Genauigkeit und Qualität der gescannten Dokumente oder Bilddateien ausreichen. Hier kommt die Bildvorverarbeitung zum Einsatz. In diesem ersten Schritt werden verschiedene Techniken verwendet, darunter:
- Entrauschen
- Schräglagenkorrektur
- Skalierung
All diese Methoden helfen, die Qualität der Eingabe zu verbessern.
Zeichenerkennung
Bei diesem Prozess kommt KI zum Einsatz, um die Zeichen innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu analysieren (intelligente Zeichenerkennung: IDR). Es gibt zwei Methoden:
- Mustererkennung – Hier wird die KI mit verschiedenen Textformaten trainiert. Anschließend kann sie die Buchstaben vergleichen und korrekt zuordnen.
- Merkmalserkennung ist regelbasiert und konzentriert sich auf bestimmte Merkmale, zum Beispiel geschwungene Linien.
Nachbearbeitung
Im letzten Schritt wird die Genauigkeit der Daten verbessert, indem Fehler korrigiert werden. Beim Trainieren des Machine-Learning-Algorithmus lernt die KI, wie das gewünschte Endergebnis aussehen soll. So kann das Programm prüfen und verifizieren, ob der erkannte Text mit dem Standardvokabular und den Sprachdaten übereinstimmt, und die Daten entsprechend korrigieren.
OCR ist stark abhängig vom zugrundeliegenden Alphabet (zum Beispiel Lateinisch, Arabisch oder Chinesisch). Aber die besten OCR-Plattformen sind zusätzlich intensiv für bestimmte Sprachen trainiert, um optimale Ergebnisse zu liefern. Heutzutage funktioniert OCR am besten bei englischen Dokumenten – andere Sprachen holen aber schnell auf.
Die Vorteile der optischen Zeichenerkennung
Neben dem Hauptvorteil der mühelosen Automatisierung der Datenextraktion gibt es weitere Vorteile, die Ihnen ein OCR-Online-Tool fürs Unternehmen bringen kann:
- Kostenersparnis
- Zeit- und Ressourceneinsparung
- Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Sichere Datenspeicherung
Wichtigste Anwendungsfälle für OCR
KI-basierte OCR wird häufig zum Lesen und Extrahieren von Daten aus Rechnungen, Krankenakten, Kontoauszügen und Quittungen verwendet.
OCR im Finanzwesen
Im Finanz- und Rechnungswesen wird OCR-Software eingesetzt, um Text und Zahlen aus Rechnungen, Quittungen, digitalen Dokumenten zu erfassen und Unterlagen bei Finanztransaktionen zu überprüfen. Dieser Prozess trägt dazu bei, dass die Daten korrekt und sicher sind. Für einen schnellen Einzel-Export dieser Daten probieren Sie unseren kostenlosen OCR-zu-Excel-Konverter.
OCR im Gesundheitswesen
KI-OCR wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um Krankenhaus- und Patientenakten effektiv zu verarbeiten und die manuelle Dateneingabe des Personals zu reduzieren.
OCR in der Logistik
OCR-Online hilft Ihnen dabei, Informationen aus einem Frachtbrief (BOL) für Fracht- oder LKW-Quittungen zu extrahieren.
Was sind die besten und kostenlosen OCR-Softwareprogramme?
Heute gibt es verschiedene Arten von OCR-Software; einige davon sind auf eine Sprache oder einen Geschäftszweig spezialisiert. In der folgenden Liste finden Sie die aktuell am häufigsten verwendeten OCR-Tools.
1. Parseur OCR
OCR-Online ist nur der erste Schritt in einem End-to-End-Workflow zur Dokumentenverarbeitung. Die meisten Unternehmen wollen nicht nur Text aus ihren eingehenden Dokumenten mittels OCR auslesen, sondern auch bestimmte Datenpunkte extrahieren, die in ihre Systeme eingespeist werden können. Beispielsweise muss eine Buchhaltungsabteilung Text aus Lieferantenrechnungen extrahieren und zudem automatisch die Lieferantenkontakte, den Rechnungsbetrag und einzelne Positionen erkennen. Hier kommen fortschrittlichere Lösungen wie Parseur ins Spiel.
Parseur ist eine leistungsstarke OCR-Software, die sowohl Zonale OCR als auch Dynamisches OCR verwendet, um die Datenextraktion aus PDFs zu automatisieren. Es ist schnell und einfach einzurichten und in jeder Branche einsetzbar. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihre Dokumente an das Parseur-Postfach weiterzuleiten, und zusehen, wie die Roboter ihre Magie wirken lassen.
Es sind keine Parsing-Regeln erforderlich und Dokumente werden innerhalb von Sekunden verarbeitet. Sie können die Datenfelder anpassen und beliebig viele Vorlagen erstellen. Parseur nutzt maschinelles Lernen, um die richtige Vorlage für Ihre Dokumente auszuwählen.
Je nach Dokument- oder PDF-Typ kann Parseur mithilfe seiner integrierten Vorlagenbibliothek automatisch Daten extrahieren. Es ist in der Lage, auch Daten aus Tabellen zu extrahieren und kann mit verschiedenen Anwendungen wie Zapier, Make und Power automate verbunden werden.
2. Tesseract OCR
Tesseract ist eine kostenlose Open-Source-OCR-Software, die unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht wurde. Das Programm kann problemlos mehr als 100 Sprachen erkennen und eignet sich perfekt für OCR-Scan-Aufgaben. Tesseract OCR unterstützt auch Deep-Learning-Datenmodelle.
Im Jahr 2006 sponserte Google Tesseract und es galt damals als die genaueste OCR-Anwendung.
Tesseract ist für Windows, Linux und Mac OS verfügbar. Die neueste Version 5 wurde im letzten Jahr veröffentlicht und kann auf Github heruntergeladen werden.
3. Amazon Textract
AWS Textract kann mithilfe von KI, maschinellem Lernen und OCR automatisch Text aus gescannten Dokumenten extrahieren. Amazon Augmented AI kann zu Textract hinzugefügt werden, um sensible Daten zu verifizieren und bei handschriftlichen Dokumenten eine manuelle Überprüfung einzubauen. Amazon Textract bietet:
- Tabellen- und Formularextraktion
- Handschrifterkennung
- Ausweisdokumente
- Begrenzungsrahmen
Amazon bietet allen neuen Kunden ein kostenloses AWS-Tarif-Paket, das 3 Monate lang gültig ist.
Die Reinsurance Group of America, ein Fortune-500-Unternehmen, hat in Zusammenarbeit mit AWS Textract eine Optimierungslösung aufgesetzt, um ihre Underwriting-Prozesse mithilfe von OCR und maschinellem Lernen zu modernisieren. - RGA, Januar 2022
4. Google Document AI
Im Jahr 2020 kündigte Google seine neue DocAI-Plattform (Document AI) für die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung an. Sie basiert auf KI und maschinellem Lernen und ermöglicht mühelose Datenextraktions-Workflows.
Mit DocAI konnte die Unifiedpost Group ihre Datengenauigkeit um 250 % steigern."
Sie können testen, wie Document AI funktioniert, indem Sie ein Beispiel verwenden. Die Software verfügt auch über Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um große Mengen gescannter Papiere zu verarbeiten.
Die Zukunft der OCR
Zweifellos kann intelligente OCR-Software die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Dokumente verarbeiten, grundlegend verändern. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und Möglichkeiten wie Deep Machine Learning und KI werden OCR-Systeme den globalen Markt weiter dominieren.
Der OCR-Markt wird bis 2031 ein Volumen von rund 39.785 Milliarden US-Dollar erreichen.
Pressemitteilung von Straits Research, 2022
Wenn Unternehmen bei der digitalen Transformation eine Vorreiterrolle übernehmen wollen, muss diese Form der Datenerfassung Teil ihrer Arbeitsabläufe sein.
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