OCR står för optisk teckenigenkänning och innebär identifiering och extraktion av text från bilder eller dokument. Att använda ett OCR-verktyg i företaget hjälper dig att spara tid och resurser, vilket kan bidra till ökade intäkter.
Denna guide ger dig en djupare förståelse för OCR-teknologin, dess fördelar och de bästa programvarorna inom området.
Vad är ett OCR-program?
Människor och datorer uppfattar text och digitala bilder på olika sätt. Vi ser bokstäver och ord, men datorer tolkar dem som binär kod (ettor och nollor).
OCR-teknik omvandlar denna binära information till ett maskinläsbart format (t.ex. Text, JSON, HTML). På så sätt möjliggör optisk teckenigenkänning automatisk textutvinning från bilder och PDF-filer. Den moderna AI OCR-tekniken använder maskininlärning och artificiell intelligens för att förstå handskriven text samt olika språk ännu bättre.
Historia om OCR
OCR:ns historia började under Första världskriget när fysikern Emanuel Goldberg uppfann en maskin som läste och översatte tecken i telegrafkod. Denna så kallade "statistiska maskin" köptes senare upp av IBM.
På 1970-talet utvecklade Ray Kurzweil den första omni-font-OCR-tekniken som kunde känna igen valfritt teckensnitt. Från 2000-talet och framåt har OCR-verktyg blivit tillgängliga för molntjänster, datorer och mobila appar. Idag kan OCR även pålitligt känna igen handskriven text, till exempel vid tolkning av postadresser eller checkar.
Hur fungerar OCR?
Det finns tre huvudsteg i OCR-processen:
- Bildförbehandling
- Teckenigenkänning
- Efterbehandling
Bildförbehandling
Innan ett OCR-program kan arbeta effektivt är det avgörande att säkerställa hög kvalitet på de skannade dokumenten eller bilderna. Under bildförbehandlingen används olika tekniker, såsom:
- Brusreducering
- Rätning av sneda bilder
- Skalningsanpassning
Dessa metoder förbättrar indata och ökar noggrannheten i den optiska teckenigenkänningen.
Teckenigenkänning
Här används AI för att identifiera och analysera tecken i bilden (även kallat Intelligent Character Recognition, ICR). Det finns framför allt två metoder:
- Mönsterigenkänning, där AI tränas på en mängd olika typsnitt och utifrån dem lär sig att känna igen och matcha bokstäver korrekt.
- Egenskapsbaserad igenkänning, som bygger på regler och fokuserar på detaljstrukturer, till exempel böjda linjer eller punkter.
Efterbehandling
I det sista steget förbättras datans noggrannhet ytterligare genom att rätta potentiella fel. Maskininlärningsalgoritmer tillämpar regler och jämför resultaten mot standardordförråd och språkdata för att säkerställa korrekta utdata.
Den optiska teckenigenkänningens effektivitet beror mycket på vilket alfabet och vilka språk som stöds. Ledande OCR-plattformar är tränade för att hantera flera språk och typsnitt. Det finns flest avancerade OCR-lösningar för engelska, men OCR för andra språk ökar snabbt i kvalitet.
Fördelarna med optisk teckenigenkänning
Förutom att automatisera datautvinning erbjuder OCR flera fördelar för företag, såsom:
- Minskade kostnader
- Besparingar av tid och resurser
- Automatisering av affärsprocesser
- Säker och strukturerad datalagring
Huvudsakliga användningsområden för OCR
AI-baserad optisk teckenigenkänning används ofta för att läsa och extrahera data från fakturor, journaler, bankutdrag och kvitton.
OCR inom finans
I finans- och redovisningsbranschen använder företag OCR för att extrahera text och siffror från fakturor, kvitton och andra ekonomiska dokument samt för att verifiera information i samband med finansiella transaktioner. Denna process förbättrar både datakvalitet och säkerhet. Behöver du göra en snabb export av data kan du prova vår gratis OCR till Excel-konverterare.
OCR inom sjukvård
Inom sjukvården används AI OCR för att smidigt hantera sjukhus- och patientjournaler, vilket minskar det manuella arbetet med datainmatning och ökar effektiviteten för personalen.
OCR inom logistik
OCR-verktyg online underlättar extraktion av information från fraktsedlar (BOL) och transportdokument.
Vilka är de bästa och gratis OCR-programmen?
Det finns många olika OCR-program som är utformade för specifika språk eller branscher. Nedan listas några av de mest använda verktygen inom optisk teckenigenkänning.
1. Parseur OCR
OCR online är ofta det första steget i ett automatiserat dokumentflöde. Många företag behöver dock mer än bara att extrahera text — de vill även utvinna specifika datapunkter som kan användas direkt i sina affärssystem. Exempelvis kan ekonomiavdelningen behöva extrahera text från fakturor samt identifiera kontaktuppgifter, belopp och artikelrader. Det är här avancerade lösningar såsom Parseur kommer in.
Parseur är en kraftfull OCR-lösning som använder både Zonal OCR och Dynamisk OCR för att automatisera dataextraktion från PDF-filer. Det är enkelt att komma igång och lösningen passar företag inom många olika branscher. Skicka bara dina dokument till Parseurs inkorg och låt automatiseringen börja.
Parseur kräver ingen speciell regelkonfiguration och behandlar dokument på bara några sekunder. Du kan själv anpassa datafälten och skapa valfritt antal mallar. Parseur använder även maskininlärning för att automatiskt identifiera rätt mall för dina dokument.
Beroende på dokumenttyp kan Parseur automatiskt extrahera data med hjälp av sitt mallbibliotek. Tjänsten kan även hantera tabeller och integreras enkelt med exempelvis Zapier, Make eller Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract är ett kostnadsfritt och open source-program för optisk teckenigenkänning, släppt under Apache 2.0-licensen. Programvaran klarar över 100 språk och är ett utmärkt val för OCR-skanning. Tesseract stödjer även djupinlärningsmodeller (deep learning).
2006 sponsrades Tesseract av Google och blev snabbt känt som en av de mest exakta OCR-apparna.
Tesseract finns för Windows, Linux och Mac OS. Den senaste versionen 5 släpptes nyligen och kan installeras från Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract kan automatiskt extrahera text från skannade dokument med hjälp av AI, maskininlärning och optisk teckenigenkänning. Amazon Augmented AI kan dessutom läggas till för mänsklig granskning av känslig eller svårläst data. Amazon Textract erbjuder bland annat:
- Tabell- och formulärigenkänning
- Tolkning av handskrift
- ID-dokumenthantering
- Avgränsningsramar (bounding boxes)
Amazon har också en gratis "free tier" för nya användare under de första tre månaderna.
Reinsurance Group of America, ett Fortune 500-företag, lanserade en optimeringslösning i samarbete med AWS Textract för att förbättra sin underwritingprocess med hjälp av OCR och maskininlärning. - RGA, januari 2022
4. Google Document AI
2020 lanserade Google sin Document AI-plattform (DocAI) för automatiserad dokumenthantering. Tjänsten bygger på AI och maskininlärning för att förenkla dataextraktion från dokumentflöden.
Med DocAI kunde Unifiedpost Group öka sin datanoggrannhet med 250%
Prova Document AI kostnadsfritt här med olika exempel. Programvaran har också inbyggd NLP (natural language processing) för att bearbeta stora volymer av digitaliserade pappersdokument.
Framtiden för OCR
Intelligent optisk teckenigenkänning förändrar hur företag hanterar dokument och uppgifter. Med nya teknikframsteg inom deep learning och AI förutspås optisk teckenigenkänning även i framtiden vara en central teknik på den globala marknaden.
OCR-marknaden förväntas ha ett värde på cirka 39,8 miljarder dollar år 2031.
Pressmeddelande från Straits Research, 2022
Företag som vill ligga längst fram inom digital transformation bör integrera denna typ av datainsamling i sina automatiserade arbetsflöden.
Senast uppdaterad
