OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres e refere-se à identificação de texto a partir de imagens e documentos. Usar uma ferramenta de OCR no seu negócio ajuda a economizar tempo e recursos, resultando em aumento de 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?
Um humano e um computador não interpretam texto e imagens digitais da mesma maneira. Enquanto humanos vemos alfabetos e letras, computadores os veem em formato binário (0s e 1s).
Uma tecnologia de OCR converte esses números binários em formato legível por máquina (Texto, JSON, HTML). Dessa forma, o OCR pode ser usado para extrair texto de imagens e arquivos PDF automaticamente. As tecnologias modernas de OCR baseadas em IA utilizam aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) para compreender melhor textos manuscritos e diferentes idiomas.
História do OCR
A história do OCR remonta à Primeira Guerra Mundial, quando o físico Emanuel Goldberg inventou uma máquina capaz de ler e converter caracteres em código telegráfico. Era chamada de "máquina estatística" e foi posteriormente adquirida pela IBM.
Na década de 1970, Ray Kurzweil desenvolveu o primeiro OCR Omni-font, capaz de reconhecer qualquer tipo de fonte. E, a partir do ano 2000, as ferramentas de OCR tornaram-se facilmente disponíveis e acessíveis na nuvem, para desktops e aplicativos móveis. Hoje em dia, o OCR consegue reconhecer com bastante confiabilidade até textos manuscritos, como endereços em correspondências físicas ou em cheques.
Como funciona o OCR?
Existem 3 etapas no processo de OCR:
- Pré-processamento da imagem
- Reconhecimento de caracteres
- Pós-processamento
Pré-processamento da imagem
Antes que o software de OCR possa atuar, é importante garantir que a precisão e a qualidade dos documentos digitalizados ou das imagens estejam adequadas. É aí que entra o pré-processamento da imagem. Várias técnicas são usadas nesta primeira etapa, como:
- Remoção de ruído
- Correção de inclinação
- Redimensionamento
Todos esses métodos ajudam a melhorar a qualidade da entrada.
Reconhecimento de caracteres
Esse processo usa IA para identificar e analisar os caracteres dentro de uma imagem (reconhecimento inteligente de caracteres: IDR). Existem dois métodos que podem ser utilizados:
- Reconhecimento de padrões, em que uma variedade de formatos de texto são usados para treinar a IA. Assim, ela pode comparar as letras e fazer as correspondências corretamente.
- Reconhecimento baseado em características, que se baseia em regras e foca em aspectos específicos, como linhas curvas.
Pós-processamento
A etapa final envolve melhorar a precisão dos dados, corrigindo eventuais erros. Durante o treinamento do algoritmo de aprendizado de máquina, a IA aprende como o resultado final deve ser. Assim, o programa pode comparar e verificar se tudo está dentro do vocabulário e dados do idioma padrão, corrigindo conforme necessário.
O OCR depende fortemente do alfabeto subjacente (latim, árabe, chinês, por exemplo). Mas as melhores plataformas de OCR também são altamente treinadas em idiomas específicos para fornecer resultados mais precisos. Hoje em dia, o melhor OCR é feito para documentos em inglês, mas outros idiomas estão evoluindo rapidamente.
Os benefícios do reconhecimento óptico de caracteres
Enquanto o principal benefício do OCR é automatizar a extração de dados de forma fácil, existem outros benefícios que uma ferramenta de OCR online pode trazer ao seu negócio, como:
- Redução de custos
- Economia de tempo e recursos
- Automação de processos de negócios
- Segurança dos dados
Principais casos de uso de OCR
O OCR com IA é amplamente utilizado para ler e extrair dados de faturas, prontuários médicos, extratos bancários e recibos.
OCR em finanças
No setor financeiro e contábil, softwares de OCR são usados para capturar texto e números de faturas, recibos, documentos digitais e para verificar documentos de transações financeiras. Esse processo ajuda a garantir que os dados sejam precisos e seguros. Para uma exportação rápida e pontual desses dados, experimente nosso conversor gratuito de OCR para Excel.
OCR em saúde
Na área da saúde, o OCR com IA é usado para processar registros hospitalares e de pacientes de maneira eficiente, reduzindo o trabalho manual de digitação de dados dos profissionais da saúde.
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?
Atualmente existem diferentes tipos de softwares de OCR; alguns deles são específicos para um idioma ou área de negócio. Na lista abaixo, você encontra as ferramentas de OCR mais utilizadas atualmente.
1. Parseur OCR
O OCR online é apenas o primeiro passo de um fluxo de trabalho automatizado de processamento de documentos. A maioria das empresas não quer apenas ler o texto de seus documentos usando OCR, mas também precisa extrair pontos de dados específicos para alimentar seus sistemas. Por exemplo, um departamento de contabilidade precisa extrair o texto das faturas de fornecedores e também reconhecer automaticamente os dados de contato do fornecedor, valor da fatura e itens individuais da nota. É aqui que soluções mais avançadas como o Parseur ajudam.
O Parseur é um software de OCR poderoso, que utiliza tanto OCR Zonal quanto OCR Dinâmico para automatizar a extração de dados de PDFs. É rápido e fácil de configurar e usar em qualquer setor. Tudo que você precisa fazer é encaminhar seus documentos para a caixa de entrada do Parseur e assistir os robôs fazendo sua mágica.
Não há regras de análise e os documentos são processados em segundos. Você pode personalizar os campos de dados e criar quantos modelos quiser. O Parseur usa aprendizado de máquina para identificar o modelo certo para cada documento.
Dependendo do tipo de documento ou PDF, o Parseur pode extrair dados automaticamente com sua biblioteca integrada de modelos. Ele tem capacidade de extrair dados de tabelas e pode se conectar a diversas aplicações, como Zapier, Make e Power Automate.
2. Tesseract OCR
O Tesseract é um software de OCR gratuito e de código aberto, lançado sob a licença Apache 2.0. O programa pode identificar facilmente mais de 100 idiomas e é perfeito para digitalização OCR. O Tesseract OCR também suporta modelos de dados de aprendizado profundo.
Em 2006, o Google patrocinou o Tesseract, que foi considerado o aplicativo de OCR mais preciso.
O Tesseract está disponível para Windows, Linux e Mac OS. A versão mais recente, a 5, foi lançada ano passado e pode ser instalada pelo Github.
3. Amazon Textract
O AWS Textract pode extrair texto automaticamente de documentos digitalizados usando IA, aprendizado de máquina e OCR. A Amazon Augmented AI também pode ser adicionada ao Textract para verificar dados confidenciais e permitir a revisão manual de documentos manuscritos. O Amazon Textract oferece os seguintes recursos:
- Extração de tabelas e formulários
- Reconhecimento de manuscritos
- Documentos de identidade
- Caixas delimitadoras
A Amazon também oferece o AWS Free Tier para todos os novos clientes, válido por 3 meses.
A Reinsurance Group of America, empresa Fortune 500, lançou uma solução de otimização em colaboração com o 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 anunciou sua nova plataforma DocAI (Document AI) para automação do processamento de documentos. Ela é baseada em IA e aprendizado de máquina, permitindo fluxos de trabalho de extração de dados sem esforço.
Com o DocAI, o Unifiedpost Group aumentou a precisão de seus dados em 250%"
Você pode testar como o Document AI funciona usando exemplos disponíveis. O software também possui recursos de processamento de linguagem natural (PLN) para processar grandes volumes de documentos digitalizados.
O futuro do OCR
Sem dúvida, um software de OCR inteligente pode transformar a forma como uma organização processa seus documentos. Com o avanço de novas tecnologias, como aprendizado profundo e IA, os sistemas de OCR continuarão a dominar o mercado global.
O mercado de OCR deve atingir cerca de US$ 39,785 bilhões até 2031.
Comunicado de imprensa da Straits Research, 2022
Se as empresas quiserem liderar a transformação digital, essa forma de captura de dados precisará fazer parte de seus fluxos de trabalho.
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