El OCR, siglas en inglés de Optical Character Recognition o reconocimiento óptico de caracteres, consiste en identificar texto a partir de imágenes y documentos. Utilizar una herramienta de OCR en tu empresa ayuda a ahorrar tiempo y recursos, lo que se traduce en un aumento de los ingresos.
Esta guía en profundidad sobre OCR te ayudará a entender mejor la tecnología, sus beneficios y el mejor software de OCR disponible en el mercado.
¿Qué es un software de OCR?
Un humano y una computadora no interpretan el texto y las imágenes digitales de la misma manera. Los humanos solo vemos alfabetos y letras, pero las computadoras los interpretan en formato binario (0s y 1s).
Una tecnología de OCR convierte esos números binarios en un formato legible por máquina (Texto, JSON, HTML). De esta manera, el OCR se puede utilizar para extraer texto automáticamente de imágenes y archivos PDF. Las modernas tecnologías de OCR con IA emplean aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para comprender mejor el texto escrito a mano y los diferentes idiomas.
Historia del OCR
La historia del OCR se remonta a la Primera Guerra Mundial cuando el físico Emanuel Goldberg inventó una máquina que podía leer y convertir caracteres en código telegráfico. Se llamó “máquina estadística” y más tarde fue adquirida por IBM.
En la década de 1970, Ray Kurzweil desarrolló el primer OCR omnifuente, capaz de reconocer cualquier tipo de letra o tipografía. A partir del año 2000, las herramientas de OCR pasaron a estar fácilmente disponibles en la nube y en aplicaciones de escritorio y móviles. Hoy en día, el OCR puede también reconocer texto manuscrito de forma bastante fiable, como leer direcciones en correspondencia física o cheques.
¿Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres?
El proceso de OCR consta de tres etapas:
- Preprocesamiento de la imagen
- Reconocimiento de caracteres
- Postprocesamiento
Preprocesamiento de la imagen
Antes de que el software de OCR pueda hacer su magia, es importante garantizar que la precisión y la calidad de los documentos escaneados o los archivos de imagen estén a la altura. Aquí es donde entra en juego el preprocesamiento de la imagen. En este primer paso se utilizan diversas técnicas, como:
- Eliminación de ruido
- Corrección de inclinación
- Reescalado
Todos estos métodos ayudan a mejorar la calidad de la entrada.
Reconocimiento de caracteres
Este proceso utiliza la IA para identificar y analizar los caracteres dentro de una imagen (reconocimiento inteligente de caracteres: IDR). Existen dos métodos principales que se pueden emplear:
- Reconocimiento de patrones, donde se usa una variedad de formatos de texto para entrenar a la IA. Así, puede comparar las letras y hacer coincidir correctamente los caracteres.
- Reconocimiento de características, que es basado en reglas y se enfoca en características específicas; por ejemplo, líneas curvas.
Postprocesamiento
El último paso consiste en mejorar la precisión de los datos corrigiendo los posibles errores. Al entrenar el algoritmo de aprendizaje automático, la IA aprende cómo debería ser el resultado final. Por tanto, el programa puede comparar y verificar si todo está dentro del vocabulario y datos lingüísticos estándar y corregirlo en consecuencia.
El OCR depende en gran medida del alfabeto en el que se base (latino, árabe, chino, por ejemplo). Pero las mejores plataformas de OCR también están altamente entrenadas en idiomas específicos con el fin de ofrecer los resultados más precisos. Hoy en día, la mejor precisión de OCR se consigue para documentos en inglés, pero otros idiomas están evolucionando rápidamente.
Los beneficios del reconocimiento óptico de caracteres
Si bien el principal beneficio del OCR es que automatiza la extracción de datos sin esfuerzo, existen otras ventajas que una herramienta de OCR online puede aportar a tu empresa, como:
- Reducción de costes
- Ahorro de tiempo y recursos
- Automatización de procesos empresariales
- Seguridad adecuada de los datos
Principales casos de uso del OCR
El OCR con IA es ampliamente utilizado para leer y extraer datos de facturas, historiales médicos, estados de cuenta bancarios y recibos.
OCR en finanzas
En el sector financiero y de contabilidad, el software de OCR se utiliza para capturar texto y números de facturas, recibos, documentos digitales y verificar la documentación en transacciones financieras. Este proceso ayuda a asegurar que los datos sean exactos y estén protegidos. Para una exportación puntual rápida de esos datos, prueba nuestro convertidor OCR gratis a Excel.
OCR en sanidad
El OCR con IA se utiliza en el sector sanitario para procesar eficazmente historiales hospitalarios y de pacientes, y reducir el trabajo manual de introducción de datos de los trabajadores de salud.
OCR en logística
El OCR online ayuda a extraer información de un conocimiento de embarque (BOL) para cargas o recibos de camiones.
¿Cuáles son los mejores programas de OCR gratuitos?
Actualmente existen diferentes tipos de software de OCR; algunos de ellos son específicos para un idioma o un sector empresarial. En la siguiente lista, encontrarás las herramientas de OCR que más se utilizan hoy.
1. Parseur OCR
El OCR online es solo el primer paso de un flujo de trabajo de procesamiento de documentos de extremo a extremo. La mayoría de las empresas no solo quieren leer el texto de sus documentos entrantes mediante OCR, también necesitan extraer puntos de datos específicos que se puedan alimentar a sus sistemas. Por ejemplo, un departamento de contabilidad necesita extraer texto de las facturas de sus proveedores pero también reconocer automáticamente los datos de contacto del proveedor, el importe de la factura y los detalles de las líneas individuales. Aquí es donde pueden ayudar soluciones más avanzadas como Parseur.
Parseur es un potente software de OCR que utiliza tanto OCR Zonal como OCR Dinámico para automatizar la extracción de datos desde archivos PDF. Es rápido y fácil de configurar y utilizar para cualquier sector. Todo lo que tienes que hacer es reenviar tus documentos al buzón de Parseur y ver cómo los robots hacen su “magia”.
No hay reglas de análisis y los documentos se procesan en cuestión de segundos. Puedes personalizar los campos de datos y crear tantas plantillas como desees. Parseur utiliza aprendizaje automático para escoger la plantilla adecuada para tus documentos.
Dependiendo del tipo de documento o PDF, Parseur puede extraer datos automáticamente con su biblioteca integrada de plantillas. Tiene la capacidad de extraer datos de tablas y puede conectarse con distintas aplicaciones como Zapier, Make y Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract es un software de OCR gratuito y de código abierto publicado bajo la licencia Apache 2.0. El programa puede identificar fácilmente más de 100 idiomas y es perfecto para el escaneo OCR. Tesseract OCR también soporta modelos de datos de aprendizaje profundo.
En 2006, Google patrocinó Tesseract y se consideró como la aplicación de OCR más precisa
Tesseract está disponible para Windows, Linux y Mac OS. La última versión, la 5, fue lanzada el año pasado y puede instalarse desde Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract puede extraer automáticamente texto de documentos escaneados usando IA, aprendizaje automático y OCR. También se puede añadir Amazon Augmented AI a Textract para verificar datos sensibles y realizar revisiones humanas de documentos manuscritos. Amazon Textract ofrece las siguientes funciones:
- Extracción de tablas y formularios
- Reconocimiento de escritura manual
- Documentos de identidad
- Cuadros delimitadores
Amazon también ofrece un nivel gratuito de AWS para todos los nuevos clientes que dura 3 meses.
Reinsurance Group of America, una empresa de la lista Fortune 500, lanzó una solución de optimización en colaboración con AWS Textract para innovar en su proceso de suscripción utilizando OCR y aprendizaje automático. - RGA, enero de 2022
4. Google Document AI
En 2020, Google anunció su nueva plataforma DocAI (Document AI) para la automatización del procesamiento de documentos. Está basada en IA y aprendizaje automático, permitiendo flujos de trabajo de extracción de datos sin esfuerzo.
Con DocAI, Unifiedpost Group fue capaz de aumentar la precisión de sus datos en un 250%"
Puedes probar cómo funciona Document AI utilizando una de sus demos. El software también tiene capacidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para procesar un gran volumen de documentos en papel escaneados.
El futuro del OCR
Sin duda, un software de OCR inteligente puede marcar la diferencia en la forma en la que una organización procesa sus documentos. Con el auge de nuevas tecnologías y capacidades como el aprendizaje automático profundo y la IA, los sistemas de OCR seguirán dominando el mercado mundial.
El mercado del OCR alcanzará un valor aproximado de 39,785 mil millones de dólares en 2031.
Nota de prensa de Straits Research, 2022
Si las empresas quieren liderar la transformación digital, esta forma de captura de datos tendrá que formar parte de sus flujos de trabajo.
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