L'OCR, acronimo di Optical Character Recognition (Riconoscimento Ottico dei Caratteri), identifica il testo presente in immagini e documenti. L'uso di uno strumento OCR nella tua azienda consente di risparmiare tempo e risorse, portando a un aumento dei ricavi.
Questa guida approfondita sul riconoscimento ottico dei caratteri ti aiuterà a comprendere meglio la tecnologia, i suoi vantaggi e i migliori software OCR disponibili sul mercato.
Cos'è un software OCR?
Esseri umani e computer interpretano testo e immagini digitali in modo diverso. Noi vediamo semplicemente lettere e parole, ma i computer le vedono come dati in formato binario (0 e 1).
Una tecnologia OCR converte questi numeri binari in un formato leggibile dalle macchine (Testo, JSON, HTML). In questo modo, l'OCR può essere utilizzato per estrarre testo automaticamente da immagini e file PDF. Le moderne tecnologie di AI OCR fanno uso del machine learning e dell’intelligenza artificiale (IA) per comprendere meglio 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 e convertire caratteri in codice telegrafico. Era chiamata "Macchina Statistica", che fu successivamente 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 facilmente disponibili e accessibili su cloud, desktop e app mobile. Oggi l’OCR può anche riconoscere in modo affidabile la scrittura a mano, come la lettura di indirizzi sulle lettere o sugli assegni cartacei.
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
Prima che il software OCR possa fare il suo lavoro, è importante assicurarsi che l’accuratezza e la qualità dei documenti scansionati o dei file immagine siano all’altezza. Qui entra in gioco la pre-elaborazione delle immagini. In questa prima fase vengono utilizzate diverse tecniche, ad esempio:
- Rimozione del rumore
- Correzione dell'inclinazione
- Ridimensionamento
Tutti questi metodi aiutano a migliorare la qualità dell'input.
Riconoscimento dei caratteri
Questo processo utilizza l'IA per identificare e analizzare i caratteri in un’immagine (intelligent character recognition: IDR). Si possono utilizzare due metodi:
- Riconoscimento di pattern, dove una gamma di formati di testo viene usata per addestrare l’IA. Può poi confrontare le lettere e abbinarle correttamente.
- Il riconoscimento delle caratteristiche è basato su regole e si concentra su tratti specifici, ad esempio linee curve.
Post-elaborazione
L'ultima fase consiste nel migliorare la precisione dei dati correggendo gli errori. Durante l’addestramento dell’algoritmo di Machine Learning, l’IA viene istruita su come dovrebbe essere il risultato finale. Il software può così confrontare e verificare che tutto sia all’interno del vocabolario standard e dati linguistici, apportando eventuali correzioni.
L'efficacia dell'OCR dipende dall’alfabeto di riferimento (latino o arabo o cinese, per esempio). Ma le migliori piattaforme OCR sono anche ampiamente addestrate su lingue specifiche per garantire i migliori risultati in termini di accuratezza. Attualmente, le migliori performance si ottengono con documenti in inglese, ma anche altre lingue stanno recuperando rapidamente.
Vantaggi del riconoscimento ottico dei caratteri
Sebbene il principale vantaggio dell’OCR resti l’automatizzazione dell’estrazione dei dati, uno strumento OCR online può offrire alla tua azienda anche:
- Riduzione dei costi
- Risparmio di tempo e risorse
- Automatizzazione dei processi aziendali
- 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, il software OCR viene utilizzato per acquisire testo e numeri da fatture, ricevute, documenti digitali e verificare la documentazione relativa a transazioni finanziarie. Questo processo aiuta a garantire che i dati siano precisi e sicuri. Per un’esportazione rapida di questi dati, prova il nostro convertitore OCR in Excel gratuito.
OCR nella sanità
L'OCR basato su IA viene utilizzato in ambito sanitario per processare in modo efficiente i documenti di ospedali e pazienti, riducendo il lavoro manuale di inserimento dati del personale sanitario.
OCR nella logistica
L’OCR online aiuta a estrarre informazioni dalla polizza di carico (BOL) per le spedizioni di merci o ricevute di trasporto.
Quali sono i migliori software OCR, anche gratuiti?
Oggi esistono diversi tipi di software OCR; alcuni sono specifici per una lingua o per un settore. Qui sotto trovi gli strumenti OCR più usati attualmente.
1. Parseur OCR
L'OCR online è solo il primo passo di un flusso completo di elaborazione documentale. Le aziende infatti non desiderano solo leggere testo dai loro documenti tramite OCR, ma anche estrarre dati specifici da inserire nei propri sistemi. Per esempio, il reparto contabile ha bisogno di estrarre testo dalle fatture ma anche di riconoscere automaticamente i dati di contatto del fornitore, l’importo e le singole voci. Qui entrano in gioco soluzioni avanzate come Parseur.
Parseur è un software OCR potente che utilizza sia OCR Zonale che OCR Dinamico per automatizzare l'estrazione dei dati dai PDF. È rapido e semplice da configurare e utilizzare per qualsiasi settore. Tutto quello che devi fare è inoltrare i documenti alla mailbox Parseur e osservare i robot all’opera.
Non sono necessarie regole di parsing e i documenti vengono elaborati in pochi secondi. Puoi personalizzare i campi dati e creare tutti i modelli che desideri. Parseur utilizza il machine learning per individuare il modello più adeguato per i tuoi documenti.
A seconda del tipo di documento o PDF, Parseur può estrarre automaticamente i dati grazie alla sua libreria di modelli predefiniti. È in grado di estrarre dati anche da tabelle e può connettersi a diverse applicazioni come Zapier, Make e Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract è un software OCR gratuito e open-source, distribuito con licenza Apache 2.0. Il programma può riconoscere facilmente più di 100 lingue ed è perfetto per la scansione OCR. Tesseract OCR supporta anche modelli di deep learning.
Nel 2006, Google ha sponsorizzato Tesseract, considerato uno dei software OCR più accurati.
Tesseract è disponibile su Windows, Linux e Mac OS. L'ultima versione, la 5, è stata rilasciata l’anno scorso e può essere installata da Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract estrae automaticamente il testo da documenti scansionati grazie a IA, machine learning e OCR. È possibile integrare Amazon Augmented AI per verificare dati sensibili e attivare la revisione umana per i documenti scritti a mano. Amazon Textract offre le seguenti funzionalità:
- Estrazione di tabelle e moduli
- Riconoscimento della scrittura a mano
- Documenti di identità
- Riquadri di delimitazione
Amazon offre anche un livello gratuito AWS per tutti i nuovi clienti, della durata di 3 mesi.
Reinsurance Group of America, una società Fortune 500, ha lanciato una soluzione di ottimizzazione insieme a AWS Textract per innovare il processo di sottoscrizione usando OCR e machine learning. - RGA, gennaio 2022
4. Google Document AI
Nel 2020, Google ha annunciato la sua nuova piattaforma DocAI (Document AI) per automatizzare l’elaborazione documentale. È basata su IA e machine learning e permette flussi di lavoro di estrazione dati senza difficoltà.
Con DocAI, Unifiedpost Group ha aumentato l'accuratezza dei dati del 250%.
Puoi provare come funziona Document AI utilizzando uno dei loro esempi. Il software offre anche funzionalità di NLP (elaborazione del linguaggio naturale) per gestire grandi volumi di documenti cartacei scansionati.
Il futuro dell'OCR
Non c'è dubbio che un software OCR intelligente possa fare la differenza nel modo in cui le organizzazioni gestiscono i propri documenti. Grazie all’avvento di nuove tecnologie come il deep learning e l’IA, i sistemi OCR continueranno a dominare il mercato globale.
Il mercato OCR raggiungerà un valore di circa $39,785 miliardi entro il 2031.
Comunicato stampa di Straits Research, 2022
Se le aziende vogliono essere protagoniste della trasformazione digitale, questa forma di acquisizione dati dovrà entrare nei loro flussi di lavoro.
Ultimo aggiornamento il