Die Technologie der optischen Zeichenerkennung (OCR) gibt es schon seit vielen Jahren und sie hat die Art und Weise, wie wir Daten erfassen und verarbeiten, revolutioniert. Sie hat es möglich gemacht, gedruckten oder handgeschriebenen Text zu digitalisieren und in maschinenlesbare Daten umzuwandeln. Traditionelle OCR hat jedoch ihre Grenzen, insbesondere bei der Extraktion von Daten aus bestimmten Bereichen eines Bildes oder Dokuments. Hier kommt die Zonale OCR ins Spiel.
In diesem Artikel untersuchen wir, was Zonale OCR ist, wie sie funktioniert sowie deren Anwendungsbereiche und Vorteile. Am Ende dieses Artikels haben Sie ein umfassendes Verständnis davon, was Zonale OCR ist und welche Rolle sie in der digitalen Transformation von Unternehmen spielt.
Was ist Zonale OCR?
Zonale OCR, auch bekannt als Template-OCR oder Zone-OCR, gilt als die zweite Generation der traditionellen OCR, die Text aus bestimmten Bereichen oder "Zonen" innerhalb eines Bildes oder Dokuments erkennt. Der Zweck der zonalen OCR besteht darin, im Vergleich zur traditionellen OCR eine höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit zu bieten. Damit ist sie eine ideale Lösung für Unternehmen, die ihre Datenextraktionsprozesse automatisieren möchten.
Unterschiede zwischen zonaler OCR und traditioneller OCR
Zonale OCR: Dokument in strukturierte Daten umwandeln
Zonale OCR extrahiert Text aus bestimmten Zonen, die Sie auf der Seite definieren, und wandelt diesen in wohlgeformte Daten wie JSON um.
Zonale OCR eignet sich am besten dazu, Dokumente (die von Natur aus unstrukturiert sind) in strukturierte Daten umzuwandeln. Da das Zeichnen von Zonen ein visueller Prozess ist, ist Zonale OCR einfach zu handhaben und zu korrigieren.
Traditionelle OCR: Text in Klartext extrahieren
Traditionelle OCR oder reguläre OCR extrahiert Daten in Klartext, während Zonale OCR Daten in strukturierte Daten umwandelt. Traditionelle OCR extrahiert Text ohne Unterscheidung oder Anpassung. Diese unstrukturierten Daten können weder für Analysen verwendet noch auf eine andere Plattform exportiert werden.
Zonale OCR dagegen extrahiert spezifische Daten aus unterschiedlichen „Zonen“. Die so gewonnenen strukturierten Daten können für erweiterte Verarbeitung und Analysen genutzt werden. Sie gilt als genauer, da sie auf bestimmte Datenpunkte abzielt.
So funktioniert Zonale OCR
Der Zonale OCR-Prozess lässt sich in 4 Schritten zusammenfassen:
Bild-/Dokumentvorverarbeitung
Dieser erste Schritt stellt sicher, dass das Dokument für die OCR-Verarbeitung bereit ist (z. B. Zuschneiden des Bildes, Entfernen von Rauschen und Verzerrungen).
Zonenerstellung
Mit Parseur ist das Erstellen von Zonen einfach und intuitiv im Vergleich zu anderen PDF-Parsern. Es ist Point-and-Click – ganz ohne Parsing-Regeln!
- Wählen Sie den Text aus, den Sie extrahieren möchten Zeichnen Sie eine Box über die Daten, die Sie benötigen. Dies nennt man das Auswählen der "Zone".
- Erstellen Sie ein Datenfeld für den ausgewählten Text Benennen Sie Ihr Feld, z.B. wenn Sie die "Rechnungsnummer" extrahieren möchten, können Sie Ihr Feld "rechnungsnummer" nennen.
- Passen Sie das Feld an Für die "Rechnungsnummer" können Sie als Ausgabeformat etwa "Zahl" wählen.
- Speichern Sie das Feld Wiederholen Sie diese Schritte für alle zu extrahierenden Daten und erstellen Sie die Vorlage für die Zonale OCR.
Zonale OCR funktioniert am besten, wenn das Feld absolut positioniert ist.
Datenextraktion
Sobald Sie die Zonen definiert haben, ist es Zeit, die OCR-Vorlage zu erstellen. Der PDF-Parser extrahiert Daten ausschließlich aus diesen Zonen.
Anwendungsbereiche der zonalen OCR
Zonale OCR kann in vielen Branchen und Unternehmen eingesetzt werden, z. B. bei Essensbestellungen, Rechnungsverarbeitung oder Digitalisierung von Ausweisdokumenten.
Essensbestellung
Sie müssen schnell die Kundendaten aus Essensbestellungen extrahieren? Mit zonaler OCR lassen sich spezifische Daten wie Name, Adresse, Telefonnummer, Gesamtpreis und Artikelanzahl des Kunden exakt erfassen und an Ihr Lieferteam weitergeben.
Automatisieren Sie Ihre Essensbestellung mit Parseur
Rechnungsverarbeitung
Die durchschnittliche Bearbeitungszeit einer Rechnung auf manuellem Wege liegt bei 16,3 Tagen. Mit zonaler OCR können Sie ein Automatisierungs-Tool erstellen, das PDF-Rechnungen scannt und Rechnungsdaten automatisch erfasst.
Automatisieren Sie die Kreditorenbuchhaltung mit Parseur
Digitalisierung von Ausweisdokumenten
Ausweisdokumente sind ein wesentlicher Bestandteil des KYC-Prozesses ("Know Your Customer"). Sie bestehen in unterschiedlichen Formaten, alte Ausweise sind manchmal unscharf und schwer lesbar. Die automatische Extraktion von Daten aus Ausweisen spart Zeit und erhöht die Genauigkeit der Daten.
Automatisieren Sie die KYC-Verifizierung mit Parseur
Weitere Anwendungsfälle der zonalen OCR sind Datenextraktion für Banken und Finanzen oder Logistik.
Vorteile von zonaler OCR
Die wichtigsten Vorteile der Integration von zonaler OCR in Ihren Geschäftsablauf sind:
Höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit
Im Vergleich zu herkömmlicher OCR ist zonale OCR genauer, da sie die Daten aus bestimmten Bereichen eines Dokuments extrahiert. Beispielsweise sind sensible Informationen wie Finanzdaten oder persönliche Angaben mit zonaler OCR besonders präzise erfassbar.
Verbesserte Dokumentenverwaltung
Zonale OCR erleichtert die Digitalisierung papierbasierter Unterlagen, sodass Sie Informationen leichter speichern, durchsuchen und abrufen können. Das erhöht die Effizienz im Dokumentenmanagement und reduziert das Risiko von Datenverlusten.
Volle Kontrolle
Üblicherweise ist beim Training von KI-Modellen die Kontrolle über die Workflow-Prozesse eingeschränkt. Mit zonaler OCR hingegen können Sie genau festlegen, welche Daten Sie extrahieren möchten und deren Inhalt nach Ihren Vorgaben normieren.
Ein flexibles OCR-Modell
Zonale OCR ist einfach zu korrigieren und bei Bedarf anzupassen. Wenn die extrahierten Daten nicht wie gewünscht ausgegeben wurden, können Sie die OCR-Vorlage jederzeit anpassen.
Parseur: Die genaueste Zonale OCR-Software
Parseur hat die zonale OCR-Technologie in seinen vorlagenbasierten Point-and-Click-Editor integriert, was die Anwendung besonders benutzerfreundlich macht. Das PDF-Parsing-Tool kann Daten aus PDFs und Tabellen extrahieren und die geparsten Daten können entweder heruntergeladen oder an beliebige Drittsysteme gesendet werden.
Welche Technologien verwendet Parseur?
- Maschinelles Lernen (ML)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Computer Vision
Die Software kann Text aus allen Arten von Dokumenten extrahieren:
- Gescannte PDFs
- Textbasierte Dokumente
- E-Mails
- Handschriftlicher Text
- Tabellenkalkulationen
- Word-Dokumente
- Und vieles mehr!
Die einzigartigen Funktionen von Parseur heben es von anderen PDF-Parsing-Tools ab:
- Kein Programmieren und keine Parsing-Regeln
- Unterstützung für über 60 Sprachen
- Nahtlose Integrationen mit über 1000 Anwendungen
- Einfaches Extrahieren von Tabellendaten
- Erweiterte Nachbearbeitung als Option verfügbar
Grenzen von zonaler OCR
Auch wenn zonale OCR über herkömmliche OCR-Tools hinausgeht, hat sie ihre Grenzen.
Kann keine Felder verarbeiten, die sich verschieben oder deren Größe sich ändert
Wenn sich die Position eines Feldes von Dokument zu Dokument verändert oder die Größe schwankt, kann zonale OCR die Daten möglicherweise nicht korrekt extrahieren. Zonal OCR funktioniert am zuverlässigsten, wenn die Daten stets an einem festen Platz stehen.
Kann mit Dokumenten von schlechter Qualität nicht umgehen
Damit zonale OCR korrekt arbeitet, sind hochwertige Bilder und Dokumente notwendig.
Abhängig von der korrekten Zonenerstellung
Zonale OCR funktioniert optimal, wenn die "Zonen" richtig definiert wurden. Kann die OCR-Engine die Daten nicht gezielt aus den relevanten Bereichen eines PDFs extrahieren, kann es zu Fehlern kommen.
Haben Sie Schwierigkeiten mit Tools für zonale OCR?
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