OCR staat voor optische tekenherkenning (Optical Character Recognition): de technologie voor het identificeren en uitlezen van tekst uit afbeeldingen en documenten. Door een OCR-tool in je organisatie te implementeren, bespaar je aanzienlijk op tijd en middelen, waardoor je efficiënter werkt en je omzet verhoogt.
In deze complete gids over optische tekenherkenning leer je alles over de technologie, voordelen en de beste OCR-software die beschikbaar is.
Wat is OCR-software?
Mensen en computers interpreteren tekst en digitale afbeeldingen op verschillende manieren. Waar wij als mens moeiteloos letters en alfabetten herkennen, ziet een computer deze informatie als binaire code (enkel enen en nullen).
OCR-technologie converteert deze binaire data naar een machineleesbaar formaat (zoals Tekst, JSON of HTML). Hiermee kan OCR tekst automatisch uit afbeeldingen en PDF-bestanden halen. Moderne AI OCR-oplossingen maken gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie om ook handgeschreven tekst en meerdere talen nauwkeuriger te begrijpen.
Geschiedenis van OCR
De oorsprong van optische tekenherkenning gaat terug naar de Eerste Wereldoorlog, toen natuurkundige Emanuel Goldberg een apparaat ontwierp dat karakters uit telegrafiecodes kon lezen en digitaliseren. Deze ‘statistische machine’ werd later door IBM overgenomen.
In de jaren 70 ontwikkelde Ray Kurzweil de eerste Omni-font OCR die verschillende lettertypes kon herkennen. Rond het jaar 2000 werden OCR-tools toegankelijk via de cloud, desktop en als mobiele applicaties. Inmiddels zijn oplossingen zo vergevorderd dat OCR tegenwoordig handgeschreven tekst verrassend goed herkent, zoals adressen op poststukken of cheques.
Hoe werkt OCR?
Het OCR-proces omvat drie hoofdfasen:
- Afbeeldingsvoorbewerking
- Tekenherkenning
- Nabewerking
Afbeeldingsvoorbewerking
Voordat de OCR-software aan de slag kan, is het essentieel om te zorgen dat de kwaliteit van de gescande documenten of afbeelding optimaal is. Afbeeldingsvoorbewerking gebruikt technieken zoals:
- Verwijderen van ruis
- Scheefcorrectie
- Schalen
Deze stappen verhogen de precisie van de uiteindelijke herkenning.
Tekenherkenning
Bij deze stap wordt met AI de tekst in de afbeelding geanalyseerd (ook wel intelligente tekenherkenning, IDR). Er zijn twee algoritmen in gebruik:
- Patroonherkenning: de AI wordt getraind aan de hand van diverse tekstvoorbeelden en vergelijkt en herkent zo individuele letters.
- Kenmerkherkenning: werkt op basis van vaste regels en kijkt naar specifieke kenmerken, zoals gebogen of rechte lijnen.
Nabewerking
De laatste fase bestaat uit het verder verhogen van de nauwkeurigheid door eventuele fouten te corrigeren. Tijdens het trainen leert het Machine Learning-algoritme hoe een correct eindresultaat eruitziet en kan zo automatisch vergelijken, controleren en fouten herstellen op basis van vocabulaire en taaldatabanken.
OCR-prestaties hangen sterk af van het gebruikte alfabet (zoals Latijns, Arabisch of Chinees), maar de beste OCR-platforms zijn getraind op specifieke talen voor optimale herkenning. Engels scoort traditioneel het beste, maar andere talen volgen snel.
De voordelen van optische tekenherkenning
Het grote voordeel van optische tekenherkenning is de automatische gegevensuitlezing uit afbeeldingen en documenten. Daarnaast zijn er nog veel meer voordelen voor bedrijven bij het gebruik van een online OCR-tool:
- Lagere kosten
- Tijd- en efficiëntiewinst
- Automatisering van bedrijfsprocessen
- Verbeterde beveiliging van gegevens
Belangrijkste toepassingen van OCR
AI OCR wordt breed ingezet voor het extraheren van gegevens uit facturen, medische dossiers, bankafschriften en bonnetjes.
OCR in de financiële sector
Binnen financiën en boekhouding wordt OCR gebruikt om tekst en getallen van facturen, bonnetjes en digitale documenten vast te leggen en om papieren documenten binnen transacties te verifiëren. Dit vergroot de nauwkeurigheid en veiligheid van gegevens.
OCR in de zorg
De zorgsector gebruikt AI OCR voor het efficiënt verwerken van ziekenhuis- en patiëntendossiers, waardoor handmatige gegevensinvoer door zorgpersoneel wordt beperkt.
OCR in de logistiek
Met online OCR kunnen logistieke bedrijven efficiënt informatie uit een cognossement (BOL) en vrachtbonnen extraheren.
Wat zijn de beste en gratis OCR-softwareoplossingen?
Tegenwoordig zijn er diverse soorten OCR-software, waarvan sommige specifiek zijn voor bepaalde talen of sectoren. Hieronder vind je de populairste tools van dit moment:
1. Parseur OCR
Online OCR is vaak slechts het begin van een complete workflow voor documentverwerking. Organisaties willen meestal niet alleen tekst uit documenten halen via OCR, maar ook automatisch specifieke data extraheren die direct naar hun systemen kan worden gestuurd. Bijvoorbeeld: een boekhoudafdeling wil dat niet alleen de tekst uit leveranciersfacturen wordt gelezen, maar ook dat de contactgegevens van de leverancier, het factuurbedrag en alle individuele items automatisch worden herkend. Hier bieden geavanceerdere oplossingen als Parseur uitkomst.
Parseur is een krachtige OCR-software die zowel Zonale OCR als Dynamische OCR gebruikt voor het geautomatiseerd extraheren van gegevens uit PDF’s. Het is snel en eenvoudig in te richten en geschikt voor elke sector. Je stuurt je documenten naar de Parseur-mailbox en de rest wordt automatisch verwerkt.
Het werkt volledig zonder parseerregels. Documenten worden binnen enkele seconden verwerkt, data-velden zijn flexibel aan te passen en het aanmaken van sjablonen is onbeperkt mogelijk. Parseur gebruikt machine learning om automatisch het juiste sjabloon te selecteren voor elk document.
Afhankelijk van het type document kan Parseur automatisch gegevens extraheren dankzij een uitgebreide sjabloonbibliotheek. Het kan gegevens uit tabellen halen en koppelt moeiteloos met applicaties als Zapier, Make en Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract is gratis en open source OCR-software, beschikbaar onder de Apache 2.0-licentie. Het herkent meer dan 100 talen en is ideaal voor het scannen en uitlezen van tekst via OCR. Ook ondersteunt Tesseract deep learning datamodellen.
In 2006 werd Tesseract door Google gesponsord en erkend als de meest nauwkeurige OCR-oplossing van dat moment.
Tesseract werkt op Windows, Linux en Mac OS. De nieuwste versie (5) is bereikbaar via Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract gebruikt AI, machine learning en OCR om tekst uit gescande documenten te halen. Amazon Augmented AI kan Textract aanvullen voor het verifiëren van gevoelige gegevens en menselijke controle over handgeschreven documenten. Belangrijkste functies:
- Extractie van tabellen en formulieren
- Herkenning van handgeschreven tekst
- Ondersteuning voor identiteitsdocumenten
- Bounding boxes
Amazon biedt een gratis AWS-tier voor nieuwe klanten, drie maanden geldig.
Reinsurance Group of America, een Fortune 500-bedrijf, implementeerde samen met AWS Textract een optimalisatieoplossing. Hiermee vernieuwden zij hun acceptatieproces via OCR en machine learning. - RGA, januari 2022
4. Google Document AI
In 2020 kondigde Google het DocAI (Document AI) platform aan, speciaal voor automatische documentverwerking. Dit platform combineert AI met machine learning en stelt gebruikers in staat om eenvoudig gegevens te extraheren uit allerlei documenten.
Met DocAI zag Unifiedpost Group hun gegevensnauwkeurigheid met 250% toenemen.
Je kunt Document AI online uitproberen met hun voorbeeldbestanden. De software biedt natural language processing (NLP) voor het verwerken van grote volumes gescande papieren documenten.
De toekomst van OCR
Intelligente OCR-software maakt een enorm verschil in het optimaliseren van documentverwerking. Door de opmars van deep learning en AI zullen optische tekenherkenning-systemen alleen maar domineren binnen de wereldwijde markt.
De markt voor optische tekenherkenning zal naar verwachting een waarde van $39,785 miljard bereiken in 2031.
Persbericht van Straits Research, 2022
Wil je als organisatie vooroplopen in digitale transformatie, dan is optische tekenherkenning een essentieel onderdeel van je datacapture workflows.
Laatst bijgewerkt op
