OCR to skrót od Optical Character Recognition, czyli optyczne rozpoznawanie znaków. Jest to technologia umożliwiająca identyfikację tekstu z obrazów i dokumentów. Wykorzystanie narzędzi do optycznego rozpoznawania znaków w firmie pozwala zaoszczędzić czas i zasoby, co bezpośrednio przekłada się na wzrost przychodów.
Ten szczegółowy przewodnik po optycznym rozpoznawaniu znaków pomoże Ci lepiej zrozumieć zasadę działania tej technologii, jej zalety oraz najlepsze dostępne na rynku programy OCR.
Czym jest oprogramowanie OCR?
Człowiek i komputer interpretują tekst oraz obrazy cyfrowe w zupełnie inny sposób. Podczas gdy my widzimy litery, komputery odczytują je jako ciągi zer i jedynek (w postaci binarnej).
Technologia optycznego rozpoznawania znaków przekształca te liczby binarne na formaty zrozumiałe dla maszyn (np. Tekst, JSON, HTML). To pozwala na automatyczne wyodrębnianie tekstu z obrazów lub plików PDF. Nowoczesne systemy AI OCR wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, by lepiej odczytywać pismo odręczne oraz wiele różnych języków.
Historia OCR
Początki optycznego rozpoznawania znaków sięgają czasów I wojny światowej, gdy fizyk Emanuel Goldberg wynalazł maszynę zdolną do czytania i przetwarzania znaków z kodu telegraficznego. Urządzenie to nazywane było „Statistical machine” i z czasem zostało przejęte przez firmę IBM.
W latach 70. XX wieku Ray Kurzweil opracował pierwszy OCR rozpoznający dowolny rodzaj czcionki (tzw. Strefowy OCR/Omni-font OCR). Od 2000 roku narzędzia do optycznego rozpoznawania znaków stały się dostępne w chmurze oraz jako aplikacje desktopowe i mobilne. Współczesne systemy OCR radzą sobie z odczytem nawet pisma odręcznego, np. adresów na pocztówkach czy czekach.
Jak działa optyczne rozpoznawanie znaków?
Proces optycznego rozpoznawania znaków składa się z trzech głównych etapów:
- Wstępne przetwarzanie obrazu
- Rozpoznawanie znaków
- Post-processing
Wstępne przetwarzanie obrazu
Zanim oprogramowanie OCR podejmie próbę rozpoznania znaków, bardzo ważne jest zapewnienie odpowiedniej jakości zeskanowanych dokumentów lub plików graficznych. Na tym etapie stosuje się techniki takie jak:
- Usuwanie szumów
- Korekcja przekrzywień
- Zmiana rozmiaru
Te zabiegi służą optymalizacji jakości wejściowego obrazu i zwiększają skuteczność optycznego rozpoznawania znaków.
Rozpoznawanie znaków
W tej fazie wykorzystywana jest sztuczna inteligencja do identyfikacji oraz analizy znaków na obrazie (inteligentne rozpoznawanie znaków, IDR). Wykorzystuje się dwie metody:
- Rozpoznawanie wzorców — algorytm jest trenowany na różnych czcionkach i później porównuje znalezione litery z poznanymi wzorcami.
- Rozpoznawanie cech — podejście oparte na regułach, skupiające się na specyficznych właściwościach (np. zaokrąglenia liter).
Post-processing
Końcowy etap to poprawa dokładności danych poprzez korektę potencjalnych błędów. Algorytm uczenia maszynowego został nauczony, jak powinien wyglądać końcowy rezultat, dlatego porównuje rozpoznane wyrazy ze słownikiem i poprawia je, jeśli to konieczne.
Dokładność systemów optycznego rozpoznawania znaków zależy od alfabetu (np. łacińskiego, arabskiego czy chińskiego). Najlepsze narzędzia OCR są intensywnie trenowane na określonych językach, by zapewnić maksymalną precyzję rezultatów. Najlepsze efekty uzyskuje się obecnie w języku angielskim, ale inne języki doganiają lidera.
Zalety optycznego rozpoznawania znaków
Główną zaletą optycznego rozpoznawania znaków jest automatyczne wydobywanie danych z dokumentów, jednak nowoczesne programy OCR dają firmom również dodatkowe korzyści:
- Obniżenie kosztów operacyjnych
- Zwiększenie oszczędności czasu i zasobów
- Automatyzacja procesów biznesowych
- Poprawa bezpieczeństwa danych
Główne zastosowania optycznego rozpoznawania znaków
AI OCR jest szeroko wykorzystywane do odczytywania i ekstrakcji danych z faktur, dokumentacji medycznej, wyciągów bankowych czy paragonów.
OCR w finansach
W branży finansowej i księgowości optyczne rozpoznawanie znaków umożliwia pozyskiwanie tekstu oraz liczb z faktur, paragonów, różnorodnych dokumentów cyfrowych, a także weryfikację dokumentacji transakcji finansowych. Pozwala to na zwiększenie dokładności i bezpieczeństwa danych.
OCR w opiece zdrowotnej
Optyczne rozpoznawanie znaków jest wykorzystywane w medycynie do sprawnego przetwarzania dokumentacji szpitalnej oraz danych pacjentów, znacznie ograniczając zakres ręcznego wprowadzania danych przez personel.
OCR w logistyce
Technologia OCR online pozwala wyodrębniać dane z konosamentów (BOL) oraz innych dokumentów przewozowych związanych z obsługą ładunków.
Jakie są najlepsze i darmowe programy do optycznego rozpoznawania znaków?
Obecnie istnieje wiele typów oprogramowania OCR — część z nich jest wyspecjalizowana pod określone języki lub konkretną branżę. Poniżej przedstawiamy najpopularniejsze narzędzia do optycznego rozpoznawania znaków.
1. Parseur OCR
OCR online to dopiero pierwszy etap w pełnym procesie cyfrowego przetwarzania dokumentów. Większość firm nie ogranicza się już do rozpoznawania tekstu — chcą również wydobywać konkretne, wartościowe informacje, które można przekazać do dalszych systemów. Przykładowo, dział księgowości potrzebuje nie tylko tekstu z faktury, ale także automatycznego rozpoznania danych kontrahenta, kwoty czy pozycji faktury. W takich przypadkach sprawdzają się zaawansowane narzędzia, takie jak Parseur.
Parseur to zaawansowane oprogramowanie OCR, które korzysta zarówno ze Strefowego OCR, jak i Dynamicznego OCR, by automatycznie wydobywać dane z plików PDF. Program jest szybki, prosty w konfiguracji i nadaje się do zastosowań w każdej branży. Wystarczy przesłać dokumenty do skrzynki Parseur i pozwolić, by system samodzielnie wykonał całą pracę.
Nie są wymagane żadne skomplikowane reguły parsowania, a dokumenty obrabiane są w kilka sekund. Możesz samodzielnie tworzyć pola danych i szablony według własnych potrzeb. Parseur wykorzystuje uczenie maszynowe do doboru odpowiednich szablonów dokumentów.
W zależności od rodzaju przesłanego PDF lub dokumentu, Parseur może automatycznie wydobywać dane dzięki wbudowanej bibliotece szablonów. Pozwala również wyodrębniać tabele oraz integrować się z wieloma aplikacjami, m.in. Zapier, Make i Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract to darmowe i otwarte oprogramowanie do optycznego rozpoznawania znaków, dystrybuowane na licencji Apache 2.0. Obsługuje ponad 100 języków i doskonale sprawdza się przy automatycznym skanowaniu tekstów. Tesseract działa również z modelami głębokiego uczenia (deep learning).
W 2006 roku Google objęło patronatem Tesseract, uznając go za najbardziej precyzyjne narzędzie do optycznego rozpoznawania znaków
Tesseract można uruchomić w systemach Windows, Linux i Mac OS. Najnowszą wersję 5 pobierzesz z Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract automatycznie wydobywa tekst ze skanowanych dokumentów dzięki AI, uczeniu maszynowemu i technologii OCR. Dodatkowo można skorzystać z Amazon Augmented AI celem weryfikacji danych wrażliwych lub wprowadzenia ręcznej kontroli dokumentów odręcznych. Amazon Textract oferuje m.in.:
- Wyodrębnianie tabel i formularzy
- Rozpoznawanie pisma odręcznego
- Przetwarzanie dokumentów tożsamości
- Wskazanie ramek ograniczających (bounding boxes)
Amazon oferuje nowym użytkownikom 3-miesięczny bezpłatny dostęp do 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 platformę DocAI (Document AI) dedykowaną automatyzacji przetwarzania dokumentów. Technologia ta wykorzystuje sztuczną inteligencję oraz uczenie maszynowe, dzięki czemu automatyzuje cały proces wydobywania danych.
Dzięki DocAI spółka Unifiedpost Group zwiększyła dokładność danych o 250%"
Dostępne jest demo Document AI, gdzie można przetestować możliwości platformy na przykładowych plikach. DocAI posiada także zaawansowane funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP), ułatwiające obsługę nawet bardzo dużych zbiorów zeskanowanych dokumentów papierowych.
Przyszłość optycznego rozpoznawania znaków
Nie ulega wątpliwości, że inteligentne systemy do optycznego rozpoznawania znaków mogą diametralnie zmienić sposób przetwarzania dokumentów w organizacjach. Nowoczesne technologie, takie jak deep learning czy sztuczna inteligencja, sprawiają, że OCR staje się coraz ważniejszy na światowym rynku.
Szacuje się, że wartość rynku OCR osiągnie około 39 785 mld dolarów do 2031 roku.
Komunikat prasowy Straits Research, 2022
Firmy, które chcą być liderami transformacji cyfrowej, powinny wdrożyć optyczne rozpoznawanie znaków jako stały element codziennych procesów pozyskiwania danych.
Ostatnia aktualizacja
