OCR steht für Optical Character Recognition (optische Zeichenerkennung) und beschreibt die Technologie zur Identifizierung von Text in Bildern und Dokumenten. Die Nutzung von OCR-Software in Unternehmen trägt dazu bei, Zeit und Ressourcen zu sparen, was wiederum zu Umsatzsteigerungen führen kann.
Dieser ausführliche Leitfaden zur optischen Zeichenerkennung (OCR) wird Ihnen helfen, die Technologie, ihre Vorteile und die beste auf dem Markt erhältliche OCR-Software besser zu verstehen.
Was ist eine OCR-Software?
Menschen und Computer interpretieren Text und digitale Bilder unterschiedlich. Während wir als Menschen Buchstaben und Wörter erkennen, sehen Computer diese Informationen im Binärformat (0en und 1en).
OCR-Technologie konvertiert diese Binärcodes in ein maschinenlesbares Format (Text, JSON, HTML). Dadurch kann OCR verwendet werden, um Text aus Bildern und PDF-Dateien automatisch zu extrahieren. Moderne KI-basierte OCR-Technologien nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), um auch handgeschriebenen Text und verschiedene Sprachen besser zu verstehen.
Geschichte der OCR
Die Geschichte der OCR lässt sich bis zum Ersten Weltkrieg zurückverfolgen, als der Physiker Emanuel Goldberg eine Maschine erfand, die Zeichen im Telegraphencode lesen und umwandeln konnte. Die "Statistische Maschine" genannte Erfindung wurde später von IBM übernommen.
In den 1970er Jahren entwickelte Ray Kurzweil die erste Omni-Font-OCR, die jede Art von Schriftart erkennen konnte. Ab dem Jahr 2000 wurden OCR-Tools zunehmend verfügbar und zugänglich und fanden ihren Weg in Cloud-, Desktop- und mobilbasierte Anwendungen. Heutzutage kann OCR selbst handgeschriebenen Text zuverlässig erkennen, beispielsweise beim Auslesen von Adressen auf Briefen oder Schecks.
Wie funktioniert OCR?
Der OCR-Prozess umfasst drei Phasen:
- Bildvorverarbeitung
- Zeichenerkennung
- Nachbearbeitung
Bildvorverarbeitung
Bevor die OCR-Software ihre Arbeit verrichten kann, muss sichergestellt sein, dass die Qualität der gescannten Dokumente oder Bilddateien den Anforderungen entspricht. Hier kommt die Bildvorverarbeitung ins Spiel. In diesem ersten Schritt werden verschiedene Techniken eingesetzt, darunter:
- Entrauschen
- Schräglagenkorrektur
- Größenanpassung
All diese Maßnahmen tragen dazu bei, die Qualität der Eingabedaten zu verbessern.
Zeichenerkennung
In dieser Phase kommt KI zum Einsatz, um die Zeichen innerhalb eines Bildes zu identifizieren und zu analysieren (intelligente Zeichenerkennung: IDR). Es gibt zwei Hauptmethoden:
- Mustererkennung: Hierbei wird die KI anhand einer Vielzahl von Textformaten trainiert. Anschließend kann sie Buchstaben vergleichen und korrekt zuordnen.
- Merkmalserkennung: Diese regelbasierte Methode konzentriert sich auf bestimmte Merkmale, z. B. geschwungene Linien.
Nachbearbeitung
Im letzten Schritt wird die Genauigkeit der Daten verbessert, indem Fehler korrigiert werden. Durch das Training des Algorithmus für maschinelles Lernen lernt die KI, wie das Endergebnis aussehen soll. So kann das Programm überprüfen, ob der extrahierte Text dem Standardvokabular und den Sprachdaten entspricht, und entsprechende Korrekturen vornehmen.
Die Genauigkeit von OCR ist stark vom zugrundeliegenden Alphabet abhängig (z. B. Lateinisch, Arabisch oder Chinesisch). Die besten OCR-Plattformen sind jedoch zusätzlich auf bestimmte Sprachen trainiert, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Obwohl OCR derzeit am besten für englischsprachige Dokumente funktioniert, holen andere Sprachen schnell auf.
Die Vorteile der optischen Zeichenerkennung
Neben dem Hauptvorteil der automatisierten Datenextraktion bietet ein OCR-Online-Tool weitere Vorteile für Unternehmen:
- Kostenreduktion
- Zeit- und Ressourceneinsparungen
- Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Sichere und konforme Datenspeicherung
Wichtigste Anwendungsfälle für OCR
KI-gestützte OCR wird häufig verwendet, um Daten aus Rechnungen, Krankenakten, Kontoauszügen und Quittungen zu lesen und zu extrahieren.
OCR im Finanzwesen
Im Finanz- und Rechnungswesen wird OCR-Software eingesetzt, um Text und Zahlen aus Rechnungen, Quittungen und anderen digitalen Dokumenten zu erfassen und den Papierkram bei Finanztransaktionen zu überprüfen. Dieser Prozess trägt dazu bei, dass die Daten korrekt und sicher verarbeitet werden.
OCR im Gesundheitswesen
KI-basierte OCR findet im Gesundheitswesen Anwendung, um Krankenhaus- und Patientenakten effizient zu verarbeiten und die manuelle Dateneingabe durch medizinisches Personal zu reduzieren.
OCR in der Logistik
OCR-Online-Tools helfen bei der Extraktion von Informationen aus Frachtbriefen (BOL) für Fracht- oder LKW-Quittungen.
Was sind die besten und kostenlosen OCR-Softwareprogramme?
Es gibt verschiedene Arten von OCR-Software; einige sind auf eine bestimmte Sprache oder Branche spezialisiert. Nachfolgend finden Sie eine Liste der derzeit am häufigsten verwendeten OCR-Tools.
1. Parseur OCR
OCR-Online ist nur der erste Schritt eines durchgängigen Workflows zur Dokumentenverarbeitung. Die meisten Unternehmen wollen nicht nur den Text aus ihren Dokumenten mithilfe von OCR lesen, sondern auch bestimmte Datenpunkte extrahieren, die in ihre Systeme eingespeist werden können. Beispielsweise muss eine Buchhaltungsabteilung nicht nur den Text aus Lieferantenrechnungen extrahieren, sondern auch automatisch die Kontaktdaten des Lieferanten, den Rechnungsbetrag und die einzelnen Rechnungspositionen erkennen. Fortschrittliche Lösungen wie Parseur bieten hier Abhilfe.
Parseur ist eine leistungsstarke OCR-Software, die sowohl Zonale OCR als auch Dynamisches OCR verwendet, um die Datenextraktion aus PDFs zu automatisieren. Sie ist schnell und einfach einzurichten und für jede Branche geeignet. Sie müssen lediglich Ihre Dokumente an die Parseur-Mailbox weiterleiten und zusehen, wie die Roboter ihre Arbeit verrichten.
Es sind keine Parsing-Regeln zu definieren 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.
Mithilfe seiner eingebauten Vorlagenbibliothek kann Parseur je nach Art des Dokuments oder der PDF-Datei automatisch Daten extrahieren. Es ist in der Lage, Daten auch 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 hervorragend für OCR-Scan-Aufgaben. Tesseract OCR unterstützt auch Deep-Learning-Datenmodelle.
Im Jahr 2006 sponserte Google Tesseract, das damals als die genaueste OCR-Anwendung galt.
Tesseract ist für Windows, Linux und Mac OS verfügbar. Die neueste Version 5 wurde letztes Jahr veröffentlicht und kann von Github heruntergeladen werden.
3. Amazon Textract
AWS Textract kann mithilfe von KI, maschinellem Lernen und OCR automatisch Text aus gescannten Dokumenten extrahieren. Für zusätzliche Funktionen kann Amazon Augmented AI zu Textract hinzugefügt werden, um beispielsweise sensible Daten zu verifizieren oder menschliche Überprüfungen von handgeschriebenen Dokumenten zu implementieren. Amazon Textract bietet folgende Funktionen:
- Tabellen- und Formularextraktion
- Handschrifterkennung
- Ausweisdokumentenverarbeitung
- Begrenzungsrahmen
Amazon bietet allen Neukunden eine kostenlose AWS-Testversion für 3 Monate an.
Die Reinsurance Group of America, ein Fortune-500-Unternehmen, hat in Zusammenarbeit mit AWS Textract eine Optimierungslösung eingeführt, um ihren Zeichnungsprozess mithilfe von OCR und maschinellem Lernen zu erneuern. - RGA, Januar 2022
4. Google Document AI
Im Jahr 2020 kündigte Google seine neue DocAI-Plattform (Document AI) für die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung an. Basierend auf KI und maschinellem Lernen ermöglicht sie die einfache Implementierung von Workflows zur Datenextraktion.
Mit DocAI konnte die Unifiedpost Group ihre Datengenauigkeit um 250 % steigern"
Sie können die Funktionsweise von Document AI testen, indem Sie eines der Beispiele verwenden. Die Software verfügt auch über Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um auch große Mengen gescannter Papierdokumente zu verarbeiten.
Die Zukunft der OCR
Es besteht kein Zweifel daran, dass intelligente OCR-Software die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Dokumente verarbeiten, grundlegend verändern kann. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und Möglichkeiten wie Deep Machine Learning und KI werden OCR-Systeme den Weltmarkt 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 führende Rolle einnehmen wollen, muss diese Form der Datenerfassung Teil ihrer Arbeitsabläufe werden.
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