O que é OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres)?

OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres e é a 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 vai ajudar 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 forma. Como humanos, vemos apenas alfabetos e letras, mas os computadores os enxergam em formato binário (0s e 1s).

Uma captura de tela de OCR
OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres

Uma tecnologia de OCR converte esses números binários em um formato legível por máquina (Texto, JSON, HTML). Assim, o OCR pode ser usado para extrair texto de imagens e arquivos PDF automaticamente. As modernas tecnologias de OCR com IA usam aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) para compreender melhor a escrita manual e diferentes idiomas também.

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. Ela era chamada de "máquina estatística", 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 passaram a ficar facilmente disponíveis e acessíveis na nuvem, em versões para desktop e aplicativos móveis. Hoje em dia, o OCR consegue até reconhecer texto manuscrito com bastante confiabilidade, como ao ler endereços em correspondências físicas ou cheques.

Como funciona o OCR?

Existem 3 etapas no processo de OCR, nomeadamente:

  1. Pré-processamento da imagem
  2. Reconhecimento de caracteres
  3. Pós-processamento

Uma captura de tela do tesseract ocr
Tesseract OCR com Java com exemplos - GeeksforGeeks

Pré-processamento da imagem

Antes que o software de OCR possa fazer sua mágica, é importante garantir que a precisão e a qualidade dos documentos digitalizados ou arquivos de imagem estejam adequadas. É aí que entra o pré-processamento da imagem. Diversas 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:

  1. Reconhecimento de padrões, onde uma variedade de formatos de texto são usados para treinar a IA. Assim, ela pode comparar as letras e fazer as correspondências corretamente.
  2. Reconhecimento baseado em características, que é baseado em regras e foca em características específicas; por exemplo, linhas curvas.

Pós-processamento

A etapa final envolve melhorar a precisão dos dados corrigindo erros. Ao treinar o algoritmo de Machine Learning, a IA aprende como o resultado final deve se parecer. Assim, o programa pode comparar e verificar se está tudo dentro do vocabulário e dados de idioma padrão e corrigir conforme necessário.

O OCR depende fortemente do alfabeto subjacente (latino, árabe ou chinês, por exemplo). Porém, as melhores plataformas de OCR também são altamente treinadas em idiomas específicos para fornecer os resultados mais precisos possíveis. Hoje em dia, o melhor OCR é feito para documentos em inglês, mas outros idiomas estão avançando rapidamente.

Os benefícios do reconhecimento óptico de caracteres

Embora o principal benefício do OCR continue sendo a automatização da extração de dados sem esforço, existem outros benefícios que uma ferramenta de OCR online pode trazer ao seu negócio, como:

  • Redução de custos
  • Economia de tempo e recursos
  • Automação dos processos de negócios
  • Segurança adequada dos dados

Principais casos de uso de OCR

O OCR IA é amplamente utilizado para ler e extrair dados de faturas, prontuários médicos, extratos bancários e recibos.

Uma captura de tela do infográfico de OCR
OCR é usado em muitos setores

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 papéis de transações financeiras. Isso ajuda a garantir que os dados sejam precisos e seguros. Para uma exportação pontual rápida desses dados, experimente nosso conversor gratuito de OCR para Excel.

OCR em saúde

O OCR com IA é utilizado no setor da saúde para processar registros hospitalares e prontuários de pacientes de forma eficiente e reduzir o trabalho manual de digitação 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?

Hoje em dia, existem diferentes tipos de softwares de OCR; alguns são específicos para um idioma ou domínio 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 de processamento de documentos ponta a ponta. A maioria das empresas não apenas quer ser capaz de ler o texto de seus documentos usando OCR, mas também precisa extrair pontos de dados específicos que possam ser alimentados em seus sistemas. Por exemplo, um setor de contabilidade precisa extrair o texto das faturas dos fornecedores mas também reconhecer automaticamente os dados de contato dos fornecedores, valor da fatura e itens individuais. É aqui que soluções mais avançadas como o Parseur podem ajudar.

O Parseur é um software de OCR poderoso que utiliza tanto o OCR Zonal quanto o OCR Dinâmico para automatizar a extração de dados de PDFs. É rápido e fácil de configurar e usar em qualquer setor. Basta encaminhar seus documentos para a caixa de entrada do Parseur e assistir aos robôs fazendo sua mágica.

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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 automaticamente o modelo certo para seus documentos.

Dependendo do tipo de documento ou PDF, o Parseur pode extrair dados automaticamente usando sua biblioteca de modelos integrada. Ele também tem a capacidade de extrair dados de tabelas e pode se conectar a diferentes aplicativos, 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 via OCR. O Tesseract OCR também suporta modelos de dados de aprendizado profundo.

Em 2006, o Google patrocinou o Tesseract e ele 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.

Uma captura de tela do tesseract
Fonte: Por Glitchyme

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 sensíveis e implementar revisões humanas 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 da Fortune 500, lançou uma solução de otimização em colaboração com AWS Textract para inovar o 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 construída sobre IA e aprendizado de máquina, permitindo fluxos de trabalho de extração de dados sem esforço.

Com o DocAI, o Unifiedpost Group conseguiu aumentar sua precisão de dados em 250%"

Você pode testar como o Document AI funciona usando um dos exemplos disponíveis. O software também possui capacidades de processamento de linguagem natural (PLN) para processar grandes volumes de documentos digitalizados.

Uma captura de vídeo de uma fatura processada pelo DocAI
Exemplo de uma fatura processada pelo DocAI

Uma captura de vídeo de uma imagem processada pelo DocAI
Exemplo de uma imagem processada pelo DocAI

O futuro do OCR

Sem dúvida, um software de OCR inteligente pode fazer a diferença na forma como as organizações processam seus documentos. Com o avanço de novas tecnologias e capacidades, como aprendizado profundo e IA, os sistemas de OCR continuarão a dominar o mercado global.

O mercado de OCR deverá alcançar 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 estar inserida nos seus fluxos de trabalho.

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Perguntas Frequentes

Perguntas comuns sobre reconhecimento óptico de caracteres, como ele funciona e onde é utilizado.

OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres (Optical Character Recognition), uma tecnologia que identifica e converte texto de imagens e documentos digitalizados em um formato legível por máquina, como texto, JSON ou HTML. Computadores veem imagens como números binários, e o OCR traduz esses números em caracteres que o software pode processar. Isso permite que empresas extraiam texto de imagens e arquivos PDF automaticamente, em vez de digitá-lo manualmente.

O OCR converte caracteres de imagens em texto legível por máquina, enquanto o OCR com IA adiciona aprendizado de máquina e inteligência artificial para entender melhor textos manuscritos, fontes variadas e múltiplos idiomas. O OCR tradicional depende de uma correspondência fixa de padrões ou características, enquanto o OCR com IA aprende com os dados para lidar com documentos mais complexos e variados. Ferramentas modernas de processamento de documentos combinam OCR com IA para extrair pontos de dados específicos, e não apenas o texto bruto.

Hoje em dia, o OCR consegue ler texto manuscrito de forma bastante confiável graças ao aprendizado de máquina e à IA. Sistemas modernos de OCR são usados para ler endereços em correspondências físicas e cheques, e ferramentas como o Amazon Textract incluem recursos de reconhecimento de escrita manual. A precisão ainda depende da legibilidade da caligrafia e da qualidade da imagem digitalizada.

O OCR é apenas o primeiro passo que lê o texto de um documento, enquanto o processamento de documentos extrai pontos de dados estruturados específicos e os alimenta em outros sistemas. Por exemplo, uma equipe de contabilidade precisa de mais do que o texto bruto de uma fatura; eles precisam dos dados do fornecedor, valor da fatura e itens individuais da linha. O Parseur é uma ferramenta de processamento de documentos que usa OCR para ler documentos e, em seguida, extrai os campos exatos de que a empresa precisa.

A precisão do OCR depende fortemente do alfabeto subjacente, como o latino, árabe ou chinês, e de quão bem o mecanismo de OCR foi treinado em um idioma específico. Os melhores resultados de OCR hoje são alcançados para documentos em inglês, mas o suporte para outros idiomas está melhorando rapidamente. Tanto o treinamento em idiomas específicos quanto as imagens de entrada de alta qualidade ajudam a melhorar a precisão do reconhecimento.

O OCR funciona em três estágios principais: pré-processamento de imagem, reconhecimento de caracteres e pós-processamento. O pré-processamento melhora a qualidade da entrada por meio de técnicas como remoção de ruído, correção de inclinação e redimensionamento. O reconhecimento de caracteres usa reconhecimento de padrões ou reconhecimento de características para identificar cada caractere, e o pós-processamento corrige erros verificando os resultados com base em um vocabulário padrão e dados do idioma.

O OCR é amplamente utilizado para ler e extrair dados de faturas, recibos, prontuários médicos e extratos bancários. Em finanças e contabilidade, ele captura números e texto de faturas e recibos; na área da saúde, processa registros hospitalares e de pacientes; e na logística, extrai informações de conhecimentos de embarque e recibos de carga. Esses casos de uso reduzem a entrada manual de dados e ajudam a manter os dados extraídos precisos.

O Tesseract é um popular mecanismo de OCR gratuito e de código aberto lançado sob a licença Apache 2.0, e pode identificar mais de 100 idiomas no Windows, Linux e macOS. Outras ferramentas de OCR amplamente utilizadas incluem Amazon Textract e Google Document AI, que oferecem extração baseada em nuvem com níveis gratuitos para novos usuários. A melhor escolha depende de você precisar apenas de uma extração de texto bruto ou de um fluxo de trabalho completo de extração de dados.

O Parseur é um software de OCR que combina OCR Zonal e OCR Dinâmico com IA integrada para automatizar a extração de dados de PDFs e imagens. Você encaminha os documentos para uma caixa de entrada do Parseur, e sua IA integrada extrai os campos solicitados de qualquer layout sem exigir um modelo separado para cada formato. Os dados extraídos podem ser enviados para ferramentas como Zapier, Make e Power Automate, e uma etapa opcional de revisão manual permite que você verifique e corrija os resultados antes da exportação.