El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es la tecnología que permite identificar texto dentro de imágenes y documentos. Implementar una herramienta de OCR en tu negocio te ayuda a ahorrar tiempo y recursos, lo que se traduce en un aumento de los ingresos.
Esta guía detallada sobre OCR te ayudará a comprender mejor la tecnología, sus beneficios y el mejor software de OCR disponible en el mercado.
¿Qué es un software de OCR?
Los humanos y las computadoras no interpretan el texto y las imágenes digitales de la misma manera. Como humanos, vemos letras y palabras, pero las computadoras las ven 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 de imágenes y archivos PDF de forma automática. Las tecnologías modernas de OCR con IA hacen uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para comprender mejor también 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 la máquina que podía leer y convertir caracteres en código telegráfico. Se llamó la "máquina estadística", que más tarde fue adquirida por IBM.
En la década de 1970, Ray Kurzweil desarrolló el primer OCR Omnifont, capaz de reconocer cualquier tipo de fuente. Y, a partir del año 2000, las herramientas de OCR estuvieron fácilmente disponibles y accesibles en aplicaciones basadas en la nube, de escritorio y móviles. Hoy en día, el OCR puede incluso reconocer texto escrito a mano de forma bastante fiable, como la lectura de direcciones en correos electrónicos o cheques físicos.
¿Cómo funciona el reconocimiento óptico de caracteres?
Hay 3 etapas en el proceso de OCR:
- Preprocesamiento de imágenes
- Reconocimiento de caracteres
- Postprocesamiento
Preprocesamiento de imágenes
Antes de que el software de OCR pueda hacer su magia, es importante asegurarse de que la precisión y la calidad de los documentos escaneados o archivos de imagen sean óptimas. Aquí es donde entra en juego el preprocesamiento de imágenes. En este primer paso se utilizan varias técnicas, como por ejemplo:
- Eliminación de ruido
- Corrección de la 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). Hay dos métodos que se pueden utilizar:
- Reconocimiento de patrones: se utiliza una gama de formatos de texto para entrenar a la IA. A continuación, puede comparar las letras y hacerlas coincidir correctamente.
- Reconocimiento de características: se basa en reglas y se centra en características específicas; por ejemplo, las líneas curvas.
Postprocesamiento
El último paso consiste en mejorar la precisión de los datos corrigiendo los errores. Al entrenar el algoritmo de aprendizaje automático, se enseña a la IA cómo debe ser el resultado final. Así, el programa puede comparar y verificar si todo está dentro del vocabulario estándar y los datos lingüísticos y corregirlo en consecuencia.
El OCR depende en gran medida del alfabeto subyacente (latino o árabe o chino, por ejemplo). Pero las mejores plataformas de OCR también están muy entrenadas en idiomas específicos para proporcionar los mejores resultados precisos. Hoy en día, el mejor OCR se realiza para documentos en inglés, pero otros idiomas se están poniendo al día muy rápidamente.
Los beneficios del reconocimiento óptico de caracteres
Si bien el principal beneficio del OCR sigue siendo que automatiza la extracción de datos sin esfuerzo, existen otros beneficios que una herramienta de OCR online puede aportar a tu negocio, tales como:
- Reducción de costes
- Ahorro de tiempo y recursos
- Automatización de los procesos empresariales
- Protección adecuada de los datos
Principales casos de uso del OCR
El OCR con IA se utiliza ampliamente para leer y extraer datos de facturas, historiales médicos, extractos bancarios y recibos.
OCR en finanzas
En el sector financiero y contable, el software de OCR se utiliza para capturar texto y números de facturas, recibos, documentos digitales y verificar la documentación para las transacciones financieras. Este proceso ayuda a garantizar que los datos sean exactos y seguros.
OCR en sanidad
El OCR con IA se utiliza en la sanidad para procesar los historiales hospitalarios y de los pacientes de forma eficaz y reducir el trabajo de introducción manual de datos del personal sanitario.
OCR en logística
El OCR online ayuda a extraer información de un conocimiento de embarque (BOL) para la carga o los recibos de los camiones.
¿Cuáles son los mejores programas de OCR gratuitos?
Hoy en día existen diferentes tipos de software de OCR; algunos de ellos son específicos de un idioma o de un ámbito empresarial. En la siguiente lista, encontrará las herramientas de OCR que más se utilizan en la actualidad.
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 poder leer el texto de sus documentos entrantes mediante OCR, sino que también necesitan extraer puntos de datos específicos que puedan introducirse en 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 las partidas 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 de archivos PDF. Es rápido y fácil de configurar y utilizar para cualquier tipo de industria. Todo lo que tienes que hacer es reenviar tus documentos al buzón de correo de Parseur y ver cómo los robots hacen su magia.
No hay reglas de análisis y los documentos se procesan en cuestión de segundos. Puede personalizar los campos de datos y crear tantas plantillas como desee. Parseur utiliza el aprendizaje automático para elegir la plantilla adecuada para sus 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 también y puede conectarse a diferentes 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 admite modelos de datos de aprendizaje profundo.
En 2006, Google patrocinó Tesseract y fue considerada como la aplicación de OCR más precisa
Tesseract está disponible para Windows, Linux y Mac OS. La última versión 5 fue lanzada el año pasado y puede ser instalada desde Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract puede extraer automáticamente texto de documentos escaneados mediante IA, aprendizaje automático y OCR. También se puede añadir Amazon Augmented AI a Textract para verificar datos confidenciales e implementar revisiones humanas de documentos escritos a mano. Amazon Textract tiene las siguientes características:
- Extracción de tablas y formularios
- Reconocimiento de escritura a mano
- 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 construida sobre IA y aprendizaje automático, lo que permite 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 muestras. El software también tiene capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PNL) 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 que las organizaciones procesan sus documentos. Con el auge de las 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 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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