OCR to skrót od Optical Character Recognition, czyli optyczne rozpoznawanie znaków – jest to identyfikacja tekstu z obrazów i dokumentów. Wykorzystanie narzędzi do optycznego rozpoznawania znaków w firmie pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, co w rezultacie przekłada się na wzrost przychodów.
Ten szczegółowy przewodnik po optycznym rozpoznawaniu znaków pomoże Ci lepiej zrozumieć tę technologię, jej zalety oraz najlepsze dostępne na rynku oprogramowanie OCR.
Czym jest oprogramowanie OCR?
Człowiek i komputer interpretują tekst oraz obrazy cyfrowe w zupełnie inny sposób. Jako ludzie widzimy po prostu alfabet i litery, natomiast komputery odczytują je jako ciągi zer i jedynek (binarnie).
Technologia OCR przekształca te liczby binarne na format zrozumiały dla maszyn (tekst, JSON, HTML). Dzięki temu, OCR umożliwia automatyczne wyodrębnianie tekstu z obrazów i plików PDF. Nowoczesne AI OCR wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję (AI), by lepiej rozpoznawać pismo odręczne oraz różne języki.
Historia OCR
Początki OCR sięgają czasów I wojny światowej, gdy fizyk Emanuel Goldberg wynalazł maszynę zdolną do czytania i zamiany znaków w kodzie telegraficznym. Nazywała się „Statistical machine” i została następnie przejęta przez IBM.
W latach 70. XX wieku Ray Kurzweil opracował pierwszy OCR rozpoznający dowolny rodzaj czcionki (Omni-font OCR). Od 2000 roku narzędzia OCR są szeroko dostępne w chmurze, na komputerach oraz urządzeniach mobilnych. Obecnie OCR potrafi efektywnie rozpoznawać nawet pismo odręczne – np. na kopertach czy czekach.
Jak działa OCR?
Proces OCR składa się z trzech etapów:
- Wstępne przetwarzanie obrazu
- Rozpoznawanie znaków
- Post-processing
Wstępne przetwarzanie obrazu
Zanim oprogramowanie OCR dokona rozpoznania, kluczowa jest jakość i precyzja zeskanowanych dokumentów lub plików graficznych. Pomaga w tym wstępne przetwarzanie obrazu, na które składają się takie techniki jak:
- Usuwanie szumów
- Korekcja przekrzywień
- Zmiana rozmiaru
Wszystkie te metody poprawiają jakość materiału wejściowego.
Rozpoznawanie znaków
Ten etap wykorzystuje AI do identyfikacji i analizy znaków na obrazie (inteligentne rozpoznawanie znaków — IDR). Wyróżniamy dwie metody:
- Rozpoznawanie wzorców – zakres tekstowych formatów używany jest do trenowania AI, która następnie porównuje litery i prawidłowo je dopasowuje.
- Rozpoznawanie cech – metoda oparta na regułach i ukierunkowana na specyficzne cechy, np. zakrzywione linie liter.
Post-processing
Ostatni krok polega na poprawie precyzji danych przez korektę błędów. Podczas trenowania algorytmu uczenia maszynowego AI wyuczona jest, jak powinien wyglądać finalny wynik. Program może porównywać i weryfikować czy wszystko mieści się w słownictwie i danych językowych, korygując ewentualne błędy.
OCR mocno zależy od alfabetu (np. łacińskiego, arabskiego, chińskiego). Najlepsze platformy OCR są również szeroko trenowane na konkretnych językach, by osiągać maksymalną dokładność wyników. Obecnie najskuteczniejsze OCR powstały dla dokumentów po angielsku, ale inne języki bardzo szybko nadrabiają zaległości.
Zalety optycznego rozpoznawania znaków
Główną zaletą OCR pozostaje automatyzacja ekstrakcji danych bez wysiłku, jednak narzędzia OCR online przynoszą firmom także inne korzyści:
- Redukcja kosztów
- Oszczędność czasu i zasobów
- Automatyzacja procesów biznesowych
- Odpowiednie zabezpieczenie danych
Główne zastosowania OCR
AI OCR szeroko stosowany jest do odczytywania i ekstrakcji danych z faktur, dokumentacji medycznej, wyciągów bankowych czy paragonów.
OCR w finansach
W sektorze finansowym i księgowości oprogramowanie OCR umożliwia pozyskiwanie tekstu i liczb z faktur, paragonów, dokumentów cyfrowych oraz weryfikację dokumentacji transakcji finansowych. Proces ten zapewnia dokładność i bezpieczeństwo danych. Jeśli potrzebujesz szybkiego, jednorazowego eksportu takich danych, skorzystaj z naszego darmowego konwertera OCR do Excela.
OCR w opiece zdrowotnej
AI OCR jest wykorzystywany w ochronie zdrowia do skutecznego przetwarzania dokumentacji szpitalnej i danych pacjentów, ograniczając ręczne wprowadzanie danych przez personel medyczny.
OCR w logistyce
OCR online umożliwia wyodrębnianie informacji z konosamentów (BOL) dla przewozów ładunków lub kwitów ciężarówek.
Jakie są najlepsze i darmowe programy do OCR?
Obecnie istnieje wiele typów oprogramowania OCR — część z nich jest wyspecjalizowana pod określone języki lub konkretne branże. Poniżej przedstawiamy narzędzia OCR najczęściej używane obecnie.
1. Parseur OCR
OCR online to dopiero pierwszy krok w całościowym przepływie przetwarzania dokumentów. Większość firm chce nie tylko rozpoznawać tekst ze swoich przychodzących dokumentów przy użyciu OCR, ale także wydobywać konkretne dane, które można wprowadzić do ich systemów. Przykładowo, dział księgowości musi nie tylko wyodrębnić tekst z faktur od swoich dostawców, ale także automatycznie rozpoznać dane kontaktowe kontrahenta, kwotę faktury i poszczególne pozycje. Tu właśnie przydają się bardziej zaawansowane rozwiązania, takie jak Parseur.
Parseur to zaawansowane oprogramowanie OCR, które wykorzystuje zarówno Strefowy OCR, jak i Dynamiczny OCR do automatycznego wydobywania danych z plików PDF. Program jest szybki, łatwy w konfiguracji i sprawdza się w każdej branży. Wystarczy przesłać dokumenty do skrzynki Parseur i obserwować, jak roboty wykonują całą „magię”.
Nie są potrzebne żadne reguły parsowania, a dokumenty przetwarzane są w ciągu kilku sekund. Możesz dostosować pola danych i tworzyć dowolną liczbę szablonów. Parseur wykorzystuje uczenie maszynowe do wyboru właściwego szablonu dla Twoich dokumentów.
W zależności od typu dokumentu lub PDF, Parseur może automatycznie wyodrębnić dane dzięki wbudowanej bibliotece szablonów. Program potrafi ekstraktować dane z tabel, a także integrować się z różnymi aplikacjami, takimi jak Zapier, Make i Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract to darmowe, otwarte oprogramowanie do OCR udostępniane na licencji Apache 2.0. Program potrafi rozpoznawać ponad 100 języków i doskonale się sprawdza podczas skanowania OCR. Tesseract obsługuje także modele głębokiego uczenia.
W 2006 roku Google objęło patronatem Tesseract, uznając go za najbardziej precyzyjne narzędzie do optycznego rozpoznawania znaków
Tesseract działa na systemach Windows, Linux oraz Mac OS. Najnowsza wersja 5 została wydana w zeszłym roku i jest dostępna na Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract automatycznie wyodrębnia tekst ze skanowanych dokumentów dzięki AI, uczeniu maszynowemu i technologii OCR. Do Textract można dołączyć także Amazon Augmented AI, by zweryfikować dane wrażliwe i wdrożyć ręczną kontrolę pisma odręcznego. Amazon Textract oferuje takie funkcje jak:
- Wyodrębnianie tabel i formularzy
- Rozpoznawanie pisma odręcznego
- Dokumenty tożsamości
- Ramki ograniczające (bounding boxes)
Amazon oferuje nowym klientom 3 miesiące darmowego korzystania z warstwy AWS.
Reinsurance Group of America, firma z listy Fortune 500, uruchomiła rozwiązanie optymalizacyjne we współpracy z AWS Textract w celu innowacji procesu underwritingu z użyciem OCR i machine learningu. - RGA, styczeń 2022
4. Google Document AI
W 2020 roku Google zaprezentowało swoją nową platformę DocAI (Document AI) do automatyzacji przetwarzania dokumentów. Bazuje ona na AI i uczeniu maszynowym, umożliwiając bezwysiłkowe wdrożenie automatycznych przepływów ekstrakcji danych.
Dzięki DocAI spółka Unifiedpost Group zwiększyła dokładność danych o 250%"
Możesz przetestować, jak działa Document AI na przykładowych plikach. Oprogramowanie oferuje także przetwarzanie języka naturalnego (NLP), umożliwiając przetwarzanie dużych wolumenów zeskanowanych dokumentów papierowych.
Przyszłość optycznego rozpoznawania znaków
Nie ulega wątpliwości, że inteligentne oprogramowanie OCR może odmienić sposób, w jaki organizacje przetwarzają swoje dokumenty. Wraz z rozwojem nowych technologii oraz możliwości takich jak uczenie głębokie i sztuczna inteligencja, systemy OCR będą nadal dominować na światowym rynku.
Rynek OCR osiągnie wartość około 39 785 miliardów dolarów do 2031 roku.
Komunikat prasowy Straits Research, 2022
Firmy, które chcą być liderami transformacji cyfrowej, muszą włączyć taką formę pozyskiwania danych do swoich codziennych procesów.
Ostatnia aktualizacja