Optical Character Recognition (OCR) technologie bestaat al jarenlang en heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we data vastleggen en verwerken. Het maakt het mogelijk om gedrukte of handgeschreven tekst te digitaliseren en om te zetten in door machines leesbare data. Toch heeft traditionele OCR beperkingen, vooral wanneer je gegevens uit specifieke gedeelten van een afbeelding of document wilt halen. Hier biedt zonale OCR uitkomst.
In dit artikel ontdek je wat zonale OCR is, hoe het werkt, en wat de toepassingen en voordelen zijn. Na het lezen van dit artikel heb je een compleet beeld van zonale OCR en hoe het bijdraagt aan de digitale transformatie van bedrijven.
Wat is Zonale OCR?
Zonale OCR, ook wel template OCR of Zone OCR genoemd, wordt gezien als de tweede generatie van traditionele OCR. Hiermee wordt tekst herkend uit specifiek afgebakende gebieden, ofwel “zones”, van een afbeelding of document. Het doel van zonale OCR is om een hogere nauwkeurigheid en snelheid te leveren dan traditionele OCR, waardoor het een ideale oplossing is voor bedrijven die hun data-extractieprocessen willen automatiseren.
Verschillen tussen Zonale OCR en traditionele OCR
Zonale OCR: document omzetten naar gestructureerde data
Zonale OCR haalt tekst uit specifieke zones die jij op de pagina definieert en zet deze om naar goed gevormde, gestructureerde data, zoals JSON.
Zonale OCR is uitermate geschikt om documenten (die doorgaans ongestructureerd zijn) om te zetten naar gestructureerde data. Omdat zones op documenten tekenen een visueel proces is, werkt zonale OCR eenvoudig en kun je gemakkelijk foutopsporing uitvoeren.
Traditionele OCR: tekst extraheren naar platte tekst
Traditionele OCR of reguliere OCR extraheert data naar platte tekst terwijl zonale OCR data omzet naar gestructureerde data. Bij traditionele OCR wordt tekst zonder onderscheid geëxtraheerd, zonder differentiatie of aanpassing. Je kunt deze ongestructureerde data niet gebruiken voor verdere analyses of exporteren naar een ander platform.
Zonale OCR daarentegen haalt specifieke gegevens op uit verschillende "zones", en deze gestructureerde data kan worden ingezet voor geavanceerde bewerkingen en verwerkingen. Het wordt als nauwkeuriger beschouwd, omdat het zich richt op specifieke datapunten.
Hoe werkt Zonale OCR
Het proces van zonale OCR bestaat uit 4 stappen:
Afbeelding/document voorbewerken
Deze eerste stap zorgt ervoor dat het document klaar is voor OCR-verwerking (zoals bijsnijden van de afbeelding, verwijderen van ruis en vervormingen).
Zone aanmaken
Met Parseur is het creëren van de Zone eenvoudig en intuïtief in vergelijking met andere PDF-parsers. Het werkt met aanwijzen en klikken, zonder dat je parsing rules nodig hebt!
- Selecteer de tekst die je wilt extraheren Teken een vakje over de data die je nodig hebt. Dit is het kiezen van de "Zone".
- Maak een data-veld aan voor de geselecteerde tekst Geef je veld een naam; bijvoorbeeld, als je het "factuurnummer" wilt extraheren, noem je het veld "factuurnummer".
- Pas het veld aan Voor het "factuurnummer" stel je het uitvoerformaat bijvoorbeeld in op "getal".
- Sla het veld op Herhaal dezelfde stappen voor alle data die je wilt extraheren en maak zo het Zonale OCR-template.
Zonale OCR werkt het best wanneer het veld op een absolute positie staat.
Data-extractie
Nadat je de Zones hebt ingesteld, is het tijd om het OCR-template te maken. De PDF-parser zal vervolgens alleen data uit deze specifieke zones extraheren.
Toepassingen van Zonale OCR
Zonale OCR kan door verschillende bedrijven in diverse sectoren worden gebruikt, zoals voedselbestellingen, factuurverwerking of het digitaliseren van ID-kaarten.
Voedselbestellingen
Wil je snel klantgegevens uit bestellingen halen? Met Zonale OCR kun je gemakkelijk gegevens zoals naam, adres, telefoonnummer, totaalbedrag en het aantal artikelen nauwkeurig ophalen en delen met je bezorgteam.
Automatiseer je bestelproces met Parseur
Factuurverwerking
Het duurt gemiddeld 16,3 dagen om een factuur handmatig te verwerken. Met Zonale OCR kun je een factuurautomatiseringstool bouwen die PDF-facturen scant en factuurdata vastlegt.
Automatiseer AP-invoicing met Parseur
Digitaliseren van ID-kaarten
ID-documenten zijn een belangrijk onderdeel van het KYC (Know Your Customer) proces. Ze komen in allerlei formaten voor en oude ID-kaarten zijn soms wazig of lastig leesbaar. Door geautomatiseerd data uit ID-kaarten te extraheren, bespaar je tijd en verhoog je de nauwkeurigheid van de gegevensverwerking.
Automatiseer KYC-verificatie met Parseur
Andere voorbeelden waarbij je Zonale OCR kan inzetten zijn data-extractie voor de bank- en financiële sector of logistiek.
Voordelen van Zonale OCR
We zetten de belangrijkste voordelen van zonale OCR in je bedrijfsproces op een rij.
Hogere nauwkeurigheid en snelheid
Vergeleken met traditionele OCR is zonale OCR nauwkeuriger doordat data uit specifieke gedeeltes van een document wordt gehaald. Moet je gevoelige informatie zoals financiële data of persoonsgegevens extraheren? Deze data zal nauwkeuriger zijn met Zonale OCR.
Efficiënter documentbeheer
Met zonale OCR digitaliseer je papieren documenten, waardoor je ze eenvoudiger kunt opslaan, doorzoeken en terugvinden. Dit verbetert de efficiëntie van documentbeheer en verkleint het risico op dataverlies.
Volledige controle
Bij het trainen van AI-modellen heb je vaak weinig grip op het workflowproces. Met Zonale OCR bepaal jij de data die je wilt extraheren, en kun je zelf de inhoud normaliseren zoals jij wilt.
Flexibel OCR-model
Zonale OCR is makkelijk te troubleshooten en aan te passen. Komt de geëxtraheerde data niet uit zoals jij verwacht? Je kunt altijd terug om het OCR-template aan te passen.
Parseur: De meest nauwkeurige Zonale OCR software
Parseur heeft de zonale OCR technologie geïntegreerd in zijn template-gebaseerde point-and-click editor, waardoor het heel gebruiksvriendelijk is. Met de PDF-parsing tool kun je data uit PDF’s en tabellen extraheren, en de geëxtraheerde data kun je direct downloaden of doorsturen naar andere tools.
Met welke technologieën werkt Parseur?
- Machine learning (ML)
- Natural language processing (NLP)
- Computer vision
De software kan tekst extraheren uit allerlei soorten documenten:
- Gescande PDF’s
- Tekstdocumenten
- E-mails
- Handschriften
- Spreadsheets
- Word-documenten
- En nog veel meer!
Unieke Parseur functionaliteiten die het onderscheiden van andere PDF-parsing tools:
- Geen code of parse-regels nodig
- Ondersteuning voor 60+ talen
- Naadloze integraties met 1000+ applicaties
- Eenvoudige extractie van tabeldata
- Geavanceerde nabewerkingen zijn beschikbaar als optie
Beperkingen van Zonale OCR
Hoewel zonale OCR een stap verder gaat dan standaard OCR-tools, zijn er toch enkele beperkingen.
Kan geen velden verwerken die van positie veranderen of van formaat wisselen
Als de positie van een veld per document verschuift of van grootte varieert, kan zonale OCR moeite hebben om de data goed te extraheren. Zonale OCR werkt het beste bij data op een vaste positie.
Kan geen documenten van slechte kwaliteit verwerken
Voor een goede werking van zonale OCR zijn afbeeldingen en documenten van hoge kwaliteit vereist.
Afhankelijk van het creëren van zones
Zonale OCR werkt optimaal wanneer de “zones” goed zijn gedefinieerd. Als het OCR-engine geen data uit specifieke gebieden van een PDF kan halen, kan er verkeerde informatie geëxtraheerd worden.
Heb je moeite met zonale OCR tools?
Probeer onze betere OCR-engine: Dynamische OCR, de perfecte oplossing voor de uitdagingen van zonale OCR. Je kunt ook onze volledige gids lezen over AI OCR om te begrijpen hoe AI-gestuurde extractie nog een stap verder gaat.
Laatst bijgewerkt op