L'OCR, acronimo di Optical Character Recognition (Riconoscimento Ottico dei Caratteri), identifica e estrae il testo presente in immagini e documenti. L'implementazione di un software OCR in azienda consente di risparmiare tempo e risorse, ottimizzando i processi e incrementando la produttività.
Questa guida completa sul riconoscimento ottico dei caratteri ti aiuterà a comprendere meglio la tecnologia, i suoi vantaggi e le migliori soluzioni OCR disponibili sul mercato.
Cos'è un software OCR?
Esseri umani e computer interpretano testo e immagini digitali in modo diverso. Noi percepiamo lettere e parole, mentre i computer le elaborano come dati binari (0 e 1).
Un software OCR converte questi dati binari in un formato leggibile dalle macchine (testo, JSON, HTML). In pratica, l'OCR automatizza l'estrazione del testo da immagini, PDF e documenti scansionati. Le moderne tecnologie OCR basate sull'intelligenza artificiale sfruttano il machine learning e l'IA per interpretare anche la scrittura a mano e diverse lingue.
Storia dell'OCR
Le origini dell'OCR risalgono alla prima guerra mondiale, quando il fisico Emanuel Goldberg inventò una macchina capace di leggere caratteri e convertirli in codice telegrafico. Denominata "Macchina Statistica", fu in seguito acquisita da IBM.
Negli anni '70, Ray Kurzweil sviluppò il primo OCR "Omni-font", in grado di riconoscere qualsiasi tipo di carattere. Dal 2000, gli strumenti OCR sono diventati accessibili tramite cloud, desktop e app mobile. Oggi, il riconoscimento ottico dei caratteri è in grado di leggere con elevata precisione anche il testo scritto a mano, come indirizzi su buste o assegni.
Come funziona il riconoscimento ottico dei caratteri?
Il processo OCR si articola in 3 fasi:
- Pre-elaborazione delle immagini
- Riconoscimento dei caratteri
- Post-elaborazione
Pre-elaborazione delle immagini
Per garantire l'accuratezza del software OCR, è fondamentale ottimizzare la qualità delle immagini o dei documenti scansionati. La pre-elaborazione prevede tecniche come:
- Rimozione del rumore
- Correzione dell'inclinazione
- Ridimensionamento
Questi metodi migliorano la qualità dell'input per il successivo riconoscimento dei caratteri.
Riconoscimento dei caratteri
Questa fase utilizza l'IA per identificare e analizzare i caratteri nell'immagine (Intelligent Document Recognition - IDR). Due metodi principali sono impiegati:
- Riconoscimento di pattern: l'IA viene addestrata su diversi formati di testo per confrontare e abbinare le lettere.
- Riconoscimento delle caratteristiche: basato su regole, si concentra su specifici tratti grafici, come le linee curve.
Post-elaborazione
L'ultimo step mira a perfezionare l'accuratezza dei dati, correggendo eventuali errori. Durante l'addestramento, l'algoritmo di machine learning apprende le caratteristiche del risultato atteso. Il software confronta l'output con vocabolari e dati linguistici per correggere eventuali incongruenze.
L'efficacia dell'OCR dipende dall'alfabeto (latino, arabo, cinese, ecc.). Le migliori piattaforme OCR sono addestrate su lingue specifiche per massimizzare la precisione. Attualmente, l'OCR per documenti in inglese offre i risultati più accurati, ma altre lingue stanno rapidamente raggiungendo livelli simili.
Vantaggi del riconoscimento ottico dei caratteri
Oltre all'automazione dell'estrazione dei dati, l'OCR offre ulteriori vantaggi:
- Riduzione dei costi
- Risparmio di tempo e risorse
- Automatizzazione dei processi aziendali
- Maggiore sicurezza dei dati
Principali casi d'uso dell'OCR
L'OCR basato su IA trova largo impiego nella lettura e nell'estrazione di dati da fatture, cartelle cliniche, estratti conto e ricevute.
OCR nella finanza
Nel settore finanziario e contabile, l'OCR acquisisce testo e numeri da fatture, ricevute e documenti digitali, automatizzando la verifica della documentazione per le transazioni finanziarie e garantendo accuratezza e sicurezza dei dati.
OCR nella sanità
L'OCR basato su IA elabora le cartelle cliniche, riducendo il lavoro manuale di inserimento dati del personale sanitario.
OCR nella logistica
L'OCR online estrae informazioni dalle polizze di carico (BOL) per la gestione delle merci.
I migliori software OCR
Esistono diverse soluzioni OCR, alcune specializzate per lingua o settore. Di seguito, alcuni degli strumenti più diffusi:
1. Parseur OCR
L'OCR online è solo il primo passo di un flusso di lavoro di elaborazione documenti. Oltre a leggere il testo, le aziende necessitano di estrarre dati specifici da integrare nei propri sistemi. Ad esempio, il reparto contabilità deve estrarre il testo dalle fatture e identificare automaticamente i dati del fornitore, l'importo e le singole voci. Soluzioni come Parseur semplificano questo processo.
Parseur è un software OCR potente che utilizza OCR Zonale e OCR Dinamico per automatizzare l'estrazione dei dati dai PDF. Facile da configurare, si adatta a qualsiasi settore. Basta inoltrare i documenti alla mailbox di Parseur.
Non richiede regole di analisi e elabora i documenti in pochi secondi. È possibile personalizzare i campi dati e creare modelli. Parseur utilizza il machine learning per selezionare il modello corretto.
Grazie alla sua libreria di modelli predefiniti, Parseur estrae automaticamente i dati da diversi tipi di documenti e tabelle. Si integra con applicazioni come Zapier, Make e Power Automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract è un software OCR gratuito e open-source (licenza Apache 2.0). Riconosce oltre 100 lingue ed è ideale per la scansione OCR, supportando anche modelli di deep learning.
Nel 2006, Google ha sponsorizzato Tesseract, considerato uno dei software OCR più accurati.
Tesseract è disponibile per Windows, Linux e macOS. L'ultima versione (5) è scaricabile da Github.
3. Amazon Textract
Amazon Textract estrae automaticamente il testo da documenti scansionati tramite IA, machine learning e OCR. L'integrazione con Amazon Augmented AI consente la verifica di dati sensibili e la revisione umana di documenti scritti a mano. Amazon Textract offre:
- Estrazione di tabelle e moduli
- Riconoscimento della scrittura a mano
- Estrazione dati da documenti di identità
- Riquadri di delimitazione
Amazon offre un livello gratuito AWS per i nuovi clienti (durata 3 mesi).
Reinsurance Group of America, una società Fortune 500, ha lanciato una soluzione di ottimizzazione con AWS Textract per innovare il processo di sottoscrizione tramite OCR e machine learning. - RGA, gennaio 2022
4. Google Document AI
Nel 2020, Google ha lanciato Document AI (DocAI) per automatizzare l'elaborazione dei documenti. Basato su IA e machine learning, DocAI semplifica i flussi di lavoro di estrazione dati.
Con DocAI, Unifiedpost Group ha aumentato l'accuratezza dei dati del 250%.
È possibile testare Document AI con esempi predefiniti. Il software integra funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire elevati volumi di documenti scansionati.
Il futuro dell'OCR
Il software OCR intelligente sta trasformando la gestione documentale nelle aziende. Grazie a tecnologie come il deep learning e l'IA, i sistemi OCR continueranno a crescere.
Il mercato OCR raggiungerà un valore di circa $ 39.785 miliardi entro il 2031.
Comunicato stampa di Straits Research, 2022
Per le aziende che puntano alla trasformazione digitale, l'acquisizione dati tramite OCR diventerà sempre più strategica.
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