OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres e refere-se à tecnologia que permite identificar e extrair texto presente em imagens e documentos. Implementar uma solução de OCR na sua empresa pode gerar economia de tempo e recursos, contribuindo para o aumento da receita.
O mercado global de OCR deve crescer a uma taxa composta anual (CAGR) de 14,8% de 2023 a 2030.
Este guia completo sobre OCR ajudará você a entender melhor a tecnologia, seus benefícios e os melhores softwares de OCR disponíveis no mercado.
O que é um software de OCR?
Humanos e computadores interpretam texto e imagens digitais de maneiras diferentes. Nós, humanos, vemos letras e palavras, enquanto os computadores as interpretam como dados binários (0s e 1s).
Uma tecnologia de OCR converte esses dados binários em um formato legível por máquina (texto, JSON, HTML). Dessa forma, o OCR possibilita a extração automática de texto de imagens e arquivos PDF. As tecnologias modernas de OCR baseadas em IA utilizam aprendizado de máquina e inteligência artificial para interpretar caligrafias e diferentes idiomas com maior precisão.
História do OCR
A história do OCR remonta à Primeira Guerra Mundial, com a invenção da "máquina estatística" pelo físico Emanuel Goldberg. Essa máquina era capaz de ler caracteres e convertê-los em código telegráfico. Posteriormente, a IBM adquiriu essa tecnologia.
Na década de 1970, Ray Kurzweil desenvolveu o primeiro OCR Omni-font, capaz de reconhecer qualquer tipo de fonte. A partir do ano 2000, as ferramentas de OCR tornaram-se amplamente disponíveis e acessíveis na nuvem, em desktops e em aplicativos mobile. Atualmente, o OCR consegue reconhecer textos manuscritos com considerável confiabilidade, como endereços em correspondências físicas ou em cheques.
Como funciona o OCR?
O processo de OCR envolve três etapas principais:
- Pré-processamento da imagem
- Reconhecimento de caracteres
- Pós-processamento
Pré-processamento da imagem
Antes que o software de OCR atue, é crucial garantir a qualidade e a precisão dos documentos digitalizados ou das imagens. O pré-processamento da imagem visa aprimorar a qualidade da entrada, utilizando técnicas como:
- Remoção de ruído
- Correção de inclinação
- Reajuste de escala
Reconhecimento de caracteres
Nesta etapa, a IA identifica e analisa os caracteres presentes na imagem (reconhecimento inteligente de caracteres: IDR). Dois métodos principais são utilizados:
- Reconhecimento de padrões: a IA é treinada com diversos formatos de texto, permitindo que compare e combine as letras corretamente.
- Reconhecimento de recursos: baseado em regras, este método foca em características específicas dos caracteres, como linhas curvas.
Pós-processamento
A etapa final visa aprimorar a precisão dos dados, corrigindo eventuais erros. Durante o treinamento do algoritmo de aprendizado de máquina, a IA aprende o formato esperado do resultado final. O programa compara o resultado com o vocabulário e os dados do idioma, realizando correções conforme necessário.
A eficácia do OCR depende do alfabeto utilizado (latim, árabe, chinês, etc.). As melhores plataformas de OCR são treinadas em idiomas específicos para garantir resultados mais precisos. Embora o inglês seja o idioma mais comum, outros idiomas estão sendo rapidamente incorporados.
Os benefícios do reconhecimento óptico de caracteres
Além da automatização da extração de dados, uma ferramenta de OCR online oferece outros benefícios, como:
- Redução de custos
- Economia de tempo e recursos
- Automatização de processos de negócios
- Segurança na gestão de dados
Principais casos de uso de OCR
O OCR baseado em IA é amplamente utilizado para ler e extrair dados de faturas, registros médicos, extratos bancários e recibos.
OCR em finanças
No setor financeiro e contábil, o OCR captura texto e números de faturas, recibos e outros documentos, automatizando a verificação de transações financeiras e garantindo a precisão e segurança dos dados.
OCR em saúde
Na área da saúde, o OCR processa registros médicos e de pacientes, reduzindo o trabalho manual de entrada de dados e otimizando o tempo dos profissionais.
OCR em logística
O OCR online auxilia na extração de informações de conhecimentos de embarque (BOL) para cargas ou recibos de caminhão.
Quais são os melhores softwares de OCR gratuitos?
Existem diversos softwares de OCR disponíveis, alguns específicos para determinados idiomas ou setores. Abaixo, listamos algumas das ferramentas mais utilizadas:
1. Parseur OCR
O OCR online é apenas a primeira etapa de um fluxo de trabalho completo de processamento de documentos. Além de ler o texto, as empresas precisam extrair dados específicos para seus sistemas. O Parseur, por exemplo, extrai não apenas o texto das faturas, mas também informações como dados de contato do fornecedor, valor da fatura e itens da lista.
O Parseur é um software de OCR robusto que utiliza OCR Zonal e OCR Dinâmico para automatizar a extração de dados de PDFs. Rápido e fácil de configurar, atende a diversos setores. Basta enviar seus documentos para a caixa de entrada do Parseur.
Sem regras complexas de análise, os documentos são processados em segundos. É possível personalizar os campos de dados e criar modelos ilimitados. O aprendizado de máquina permite que o Parseur escolha o modelo ideal para cada documento.
Com sua biblioteca de modelos integrada, o Parseur extrai dados automaticamente de diferentes tipos de documentos e PDFs, incluindo tabelas. Ele também se integra a aplicativos como Zapier, Make e Power Automate.
2. Tesseract OCR
O Tesseract é um software de OCR gratuito e de código aberto (licença Apache 2.0), capaz de identificar mais de 100 idiomas, ideal para digitalização OCR. Ele também suporta modelos de dados de aprendizado profundo.
Em 2006, o Google patrocinou o Tesseract, considerado então o aplicativo OCR mais preciso.
O Tesseract está disponível para Windows, Linux e Mac OS. A versão mais recente (5) pode ser instalada via Github.
3. Amazon Textract
O AWS Textract extrai texto automaticamente de documentos digitalizados usando IA, aprendizado de máquina e OCR. A Amazon Augmented AI, combinada ao Textract, permite a verificação de dados confidenciais e revisões humanas de documentos manuscritos. Recursos do Amazon Textract:
- Extração de tabela e formulário
- Reconhecimento de manuscrito
- Documentos de identidade
- Caixas delimitadoras
A Amazon oferece um nível gratuito da AWS por três meses para novos clientes.
A Reinsurance Group of America, empresa Fortune 500, lançou uma solução de otimização com a AWS Textract para inovar seu processo de subscrição usando OCR e aprendizado de máquina. - RGA, janeiro de 2022
4. Google Document AI
Em 2020, o Google lançou o DocAI (Document AI), plataforma para automatização de processamento de documentos baseada em IA e aprendizado de máquina, que simplifica os fluxos de trabalho de extração de dados.
Com o DocAI, o Unifiedpost Group aumentou a precisão de seus dados em 250%"
Você pode testar o Document AI usando exemplos fornecidos. O software também utiliza processamento de linguagem natural (PNL) para processar grandes volumes de documentos digitalizados.
O futuro do OCR
Softwares inteligentes de OCR transformam o processamento de documentos nas organizações. Com o avanço de tecnologias como aprendizado profundo e IA, os sistemas de OCR continuarão a se destacar no mercado global.
O mercado de OCR atingirá cerca de US$ 39,785 bilhões até 2031.
Comunicado de imprensa da Straits Research, 2022
Para liderar a transformação digital, as empresas precisam incorporar essa forma de captura de dados em seus fluxos de trabalho.
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