OCR staat voor optische tekenherkenning (Optical Character Recognition) en is het identificeren van tekst uit afbeeldingen en documenten. Met een OCR-tool binnen jouw bedrijf bespaar je tijd en middelen, wat uiteindelijk zorgt voor meer omzet.
Deze uitgebreide gids over OCR helpt je de technologie, haar voordelen en de beste OCR-software op de markt beter te begrijpen.
Wat is een OCR-software?
Een mens en een computer interpreteren tekst en digitale beelden niet hetzelfde. Als mens zien we gewoon letters en tekens, maar computers zien die in binaire vorm (nullen en enen).
Een OCR-technologie zet die binaire cijfers om naar een machineleesbaar formaat (Tekst, JSON, HTML). Op die manier kan OCR automatisch tekst uit afbeeldingen en PDF's halen. Moderne AI OCR-technologieën maken gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om beter handgeschreven tekst en verschillende talen te begrijpen.
Geschiedenis van OCR
De geschiedenis van OCR gaat terug tot de Eerste Wereldoorlog, toen natuurkundige Emanuel Goldberg de machine uitvond die karakters in telegraafcodes kon lezen en omzetten. Deze “statistische machine” werd later door IBM overgenomen.
In de jaren 70 ontwikkelde Ray Kurzweil de eerste Omni-font OCR die elk type lettertype kon herkennen. Sinds het jaar 2000 zijn OCR-tools gemakkelijk beschikbaar op de cloud, desktops en mobiele applicaties. Tegenwoordig kan OCR zelfs handgeschreven tekst vrij nauwkeurig herkennen, bijvoorbeeld bij het lezen van adressen op fysieke poststukken of cheques.
Hoe werkt OCR?
Er zijn 3 stappen in het OCR-proces, namelijk:
- Afbeeldingsvoorbewerking
- Tekenherkenning
- Nabewerking
Afbeeldingsvoorbewerking
Voordat de OCR-software zijn werk kan doen, is het belangrijk dat de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gescande documenten of afbeeldingsbestanden goed genoeg zijn. Hier komt afbeeldingsvoorbewerking om de hoek kijken. Verschillende technieken worden ingezet in deze eerste stap, zoals:
- Verwijderen van ruis
- Scheefstelling corrigeren
- Opschalen
Al deze methodes helpen de kwaliteit van de input te verbeteren.
Tekenherkenning
Dit proces gebruikt AI om de tekens in een afbeelding te identificeren en analyseren (intelligente tekenherkenning: IDR). Er zijn twee methodes die gebruikt kunnen worden:
- Patroonherkenning, waarbij een reeks tekstformaten wordt gebruikt om de AI te trainen. Vervolgens kan deze de letters vergelijken en correct matchen.
- Kenmerkherkenning is regelgebaseerd en richt zich op specifieke eigenschappen, bijvoorbeeld gebogen lijnen.
Nabewerking
De laatste stap is het verbeteren van de nauwkeurigheid van de data door fouten te corrigeren. Tijdens het trainen van het Machine Learning-algoritme leert de AI hoe het gewenste eindresultaat eruitziet. Zo kan het programma vergelijken en controleren of alles binnen het standaardvocabulaire en de taaldatabase past, en waar nodig corrigeren.
OCR hangt sterk af van het onderliggende alfabet (bijvoorbeeld Latijn, Arabisch of Chinees). Maar de beste OCR-platformen zijn ook grondig getraind op specifieke talen om de beste nauwkeurigheid te leveren. Tegenwoordig is de beste OCR beschikbaar voor documenten in het Engels, maar andere talen halen snel in.
De voordelen van optische tekenherkenning
Hoewel het belangrijkste voordeel van OCR de moeiteloze automatisering van gegevensuitlezing blijft, kan een online OCR-tool nog veel meer brengen voor jouw bedrijf, zoals:
- Kostenbesparing
- Tijds- en middelenbesparing
- Automatisering van bedrijfsprocessen
- Betere beveiliging van gegevens
Belangrijkste toepassingen van OCR
AI OCR wordt veel gebruikt om data te lezen en te extraheren uit facturen, medische dossiers, bankafschriften en bonnetjes.
OCR in de financiële sector
In de wereld van financiën en boekhouding wordt OCR-software ingezet om tekst en cijfers uit facturen, bonnetjes, digitale documenten te halen en papieren documenten voor financiële transacties te verifiëren. Dit helpt te zorgen dat data accuraat en veilig is. Voor een snelle eenmalige export van deze gegevens kun je onze gratis OCR naar Excel converter proberen.
OCR in de zorg
AI OCR wordt gebruikt in de zorg om ziekenhuis- en patiëntendossiers efficiënt te verwerken en het handmatige invoerwerk van zorgmedewerkers te verminderen.
OCR in de logistiek
OCR online helpt om informatie uit een cognossement (BOL) voor vracht- of truckbonnen te extraheren.
Wat zijn de beste en gratis OCR-software?
Er zijn tegenwoordig verschillende soorten OCR-software; sommige zijn specifiek voor een taal of bedrijfsdomein. In de onderstaande lijst vind je de OCR-tools die momenteel het meest gebruikt worden.
1. Parseur OCR
OCR online is slechts de eerste stap van een end-to-end workflow voor documentverwerking. De meeste bedrijven willen niet alleen tekst lezen uit hun binnenkomende documenten via OCR, maar ze willen ook specifieke gegevenspunten extraheren die in hun systemen gebruikt kunnen worden. Bijvoorbeeld: een boekhoudafdeling moet tekst uit leveranciersfacturen halen, maar ook automatisch de contactgegevens van de leverancier, het factuurbedrag en individuele regels herkennen. Hier kunnen meer geavanceerde oplossingen zoals Parseur uitkomst bieden.
Parseur is een krachtige OCR-software die zowel Zonale OCR als Dynamische OCR gebruikt om data-extractie uit PDF's te automatiseren. Het is snel en eenvoudig op te zetten en te gebruiken voor elk type branche. Je hoeft alleen je documenten naar de Parseur-mailbox door te sturen en ziet vervolgens hoe de robots hun tovenarij doen.
Er zijn geen parseerregels en documenten worden binnen enkele seconden verwerkt. Je kunt de gegevensvelden aanpassen en zoveel sjablonen aanmaken als je wilt. Parseur gebruikt machine learning om automatisch het juiste sjabloon voor jouw documenten te kiezen.
Afhankelijk van het type document of PDF kan Parseur automatisch gegevens halen met zijn ingebouwde sjabloonbibliotheek. Het heeft de mogelijkheid om data uit tabellen te halen en kan koppelen aan verschillende applicaties zoals Zapier, Make en Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract is gratis en open-source OCR-software uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie. Het programma kan eenvoudig meer dan 100 talen herkennen en is perfect voor OCR-scans. Tesseract OCR ondersteunt ook deep learning datamodellen.
In 2006 werd Tesseract door Google gesponsord en gold het als de meest nauwkeurige OCR-applicatie.
Tesseract is beschikbaar op Windows, Linux en Mac OS. De nieuwste versie 5 werd vorig jaar uitgebracht en is te installeren via Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract kan automatisch tekst uit gescande documenten halen met behulp van AI, machine learning en OCR. Amazon Augmented AI kan ook aan Textract worden toegevoegd voor het verifiëren van gevoelige gegevens en het mogelijk maken van menselijke controles op handgeschreven documenten. Amazon Textract heeft de volgende functies:
- Extractie van tabellen en formulieren
- Handschrift herkenning
- Identiteitsdocumenten
- Bounding boxes
Amazon biedt ook een gratis AWS-tier aan voor nieuwe klanten, die drie maanden geldig is.
Reinsurance Group of America, een Fortune 500-bedrijf, lanceerde een optimalisatieoplossing in samenwerking met AWS Textract om hun acceptatieproces te vernieuwen met behulp van OCR en machine learning. - RGA, januari 2022
4. Google Document AI
In 2020 kondigde Google hun nieuwe DocAI (Document AI) platform aan voor automatisering van documentverwerking. Het is gebouwd op AI en machine learning en maakt moeiteloze workflows voor gegevensuitlezing mogelijk.
Met DocAI kon Unifiedpost Group hun gegevensnauwkeurigheid met 250% verhogen.
Je kunt testen hoe Document AI werkt met één van hun voorbeelden. De software biedt ook natural language processing (NLP) om grote hoeveelheden gescande papieren documenten te verwerken.
De toekomst van OCR
Zonder twijfel kan een intelligente OCR-software een verschil maken in de manier waarop organisaties hun documenten verwerken. Met de opkomst van nieuwe technologieën en mogelijkheden zoals deep machine learning en AI zullen OCR-systemen hun dominantie op de wereldmarkt verder uitbreiden.
De OCR-markt zal ongeveer $39,785 miljard waard zijn in 2031.
Persbericht van Straits Research, 2022
Als bedrijven koploper willen blijven met digitale transformatie, moet deze vorm van datacapture een onderdeel worden van hun workflows.
Laatst bijgewerkt op
