OCR – co to jest, jak działa?

Wykorzystując zautomatyzowane funkcje ekstrakcji i przechowywania danych, technologia optycznego rozpoznawania znaków (OCR) jest skuteczną procedurą biznesową, która oszczędza czas, pieniądze i inne zasoby.

Rozpoznawanie tekstu to inna nazwa optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Dane są wyodrębniane i ponownie wykorzystywane z zeskanowanych dokumentów, zdjęć z aparatu i plików PDF zawierających tylko obrazy przez aplikację OCR. Oryginalny materiał można uzyskać i edytować za pomocą oprogramowania OCR, które izoluje litery na obrazie, zamienia je w słowa, a następnie zamienia słowa w zdania. Ponadto znosi ona wymóg wprowadzania danych przez człowieka.

Systemy OCR przekształcają fizyczne, drukowane dokumenty w tekst nadający się do odczytu maszynowego, łącząc sprzęt i oprogramowanie. Tekst jest kopiowany lub odczytywany przy użyciu sprzętu, takiego jak skaner optyczny lub dedykowana płytka drukowana; zaawansowane przetwarzanie jest następnie zwykle obsługiwane przez oprogramowanie.

Oprogramowanie OCR może wykorzystywać sztuczną inteligencję (AI) do tworzenia bardziej zaawansowanych technik inteligentnego rozpoznawania znaków (ICR), takich jak rozpoznawanie języków lub stylów pisma ręcznego. OCR jest najczęściej używany do konwersji papierowych dokumentów prawnych lub historycznych na pliki PDF, które można następnie edytować, formatować i wyszukiwać, tak jak dokumenty utworzone przez edytor tekstu.

Jak działa OCR?

OCR działa podobnie do tego, jak ludzie mogą czytać tekst i identyfikować wzorce i litery. Zwykle ludzie czytają tekst, wyodrębniają potrzebne informacje, a następnie ręcznie wprowadzają informacje do systemu, pliku danych lub bazy danych.

OCR podchodzi do tego w wyjątkowy sposób. Technika poprawia jakość zeskanowanego tekstu lub obrazu i przechodzi przez szereg procesów odzyskiwania zebranych danych. Praca fizyczna różni się tym, że wymaga więcej czasu i jest bardziej podatna na błędy ludzkie.

Przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo kolejnym etapom procedury OCR:

  1. Faza 1: Przygotowanie obrazu
  2. Segmentacja, drugi krok
  3. Rozpoznawanie znaków w kroku trzecim
  4. Krok 4: Dane wyjściowe są przetwarzane po przetworzeniu

Faza 1: Przygotowanie obrazu

Jakość obrazu musi zostać poprawiona, aby ekstrakcja danych była precyzyjna. Faza wstępnego przetwarzania obrazu to inna nazwa procesu ulepszania obrazu. Dane wyjściowe są dokładniejsze, im wyraźniejszy i lepszy jest obraz lub zeskanowany dokument.

Silnik OCR automatycznie sprawdza błędy i wprowadza poprawki na etapie przetwarzania wstępnego. Techniki często wykorzystywane do ulepszania obrazów lub zeskanowanych dokumentów obejmują:

  • De-skew to proces prostowania i regulacji kąta zdjęcia lub zeskanowanego dokumentu.
  • Binaryzacja to proces przekształcania zeskanowanego obrazu lub dokumentu w wersję czarno-białą. Binaryzacja umożliwia dokładniejsze odróżnienie tekstu od tła.
  • Podział na strefy, znany również jako analiza układu, to technika lokalizowania różnych elementów, takich jak tabele, bloki, bloki, podpisy, akapity i wiersze.
  • Normalizacja to proces obniżania szumów poprzez dostosowanie wartości intensywności pikseli do średnich wartości pikseli wokół nich.

Segmentacja, drugi krok

Rozpoznawanie jednego wiersza tekstu na raz jest znane jako segmentacja. Segmentacja obejmuje następujące kroki:

  1. Identyfikacja wierszy tekstu i słów, które są w nich zawarte, jest określana jako wykrywanie słów i linii tekstu.
  2. Proces wykrywania skryptu na podstawie dokumentów, stron, linii tekstu, akapitów, słów i znaków jest znany jako rozpoznawanie skryptu.

Rozpoznawanie znaków w kroku 3

Obraz lub dokument jest podzielony na części, sekcje lub strefy w tym kroku. Postacie w nich zawarte można zidentyfikować po zakończeniu separacji.

W fazie rozpoznawania znaków stosuje się dwie metody:

  1. Metoda porównywania każdego znaku ze zbiorem macierzy znaków jest znana jako dopasowywanie macierzy. Aby przypisać znak do obrazu znaku, model OCR wykonuje porównanie piksel po pikselu.
  2. Praktyka identyfikowania wzorców tekstu i cech znaków na zdjęciach jest znana jako rozpoznawanie cech. Na przykład wymiary, wysokość, forma, linie i struktura postaci są porównywane z wymiarami, wysokością, formą i strukturą znaków z bieżącej biblioteki.

Krok 4: Dane wyjściowe są przetwarzane po przetworzeniu

Podejścia i algorytmy zastosowane w tym kroku mają na celu zwiększenie dokładności ekstrakcji danych w celu uzyskania najlepszego wyniku. Dane są najpierw identyfikowane, a w razie potrzeby korygowane.

Aby zakończyć etap przetwarzania końcowego, pobrane dane są oceniane na podstawie słownictwa lub biblioteki znaków w celu sprawdzenia gramatyki i rozważań kontekstowych.

Ilustracja danych wyjściowych z etapu przetwarzania końcowego OCR.

Tradycyjny OCR ma pewne wady, mimo że jest niezwykle przydatny do przekształcania zdjęć w tekst, który może być odczytywany przez maszyny i przydatne dane. Najważniejsze z nich zostaną omówione w następnej kolejności.

Jakie cele służą OCR?

Domyślnie oprogramowanie OCR oparte na sztucznej inteligencji może zautomatyzować każdą powtarzalną operację o dużej objętości, w tym przetwarzanie dokumentów. Aby zachęcić Cię do rozpoczęcia korzystania z rozwiązania OCR dla powiązanych procesów w Twojej organizacji, poniżej wyróżniliśmy kilka przykładów użycia:

  • OCR dla paragonów w programach lojalnościowych
  • Wyodrębnianie danych na potrzeby wdrażania klientów z identyfikatorów
  • automatyczne przetwarzanie faktur za płatności
  • automatyzacja wypełniania kontroli dokumentów

OCR dla paragonów w programach lojalnościowych

Istnieje wiele odmian i rozmiarów programów lojalnościowych. Większość z nich zawiera cashback lub system oparty na punktach. Klienci muszą wysłać paragon do sklepu, aby otrzymać nagrodę za zakup.

Jak można się spodziewać, takie schematy zazwyczaj wymagają znacznej ilości pracy zaplecza, ponieważ dowód zakupu (paragony, faktury itp.) musi zostać zweryfikowany, baza danych klientów musi zostać zaktualizowana, a punkty lojalnościowe lub zwrot muszą zostać określone i przyznane.

OCR paragonu za pomocą rozwiązania skanującego jest najlepszy w tej sytuacji do zastąpienia czasochłonnych i podatnych na błędy procedur zaplecza.

Firmy nie muszą już fizycznie sprawdzać paragonów, aby potwierdzić, że klienci, którzy uczestniczyli w kampanii lojalnościowej, faktycznie kupili towar. OCR może skanować elementy zamówienia z paragonów i określać, czy produkty zostały zakupione w czasie trwania kampanii.

Wyodrębniane pola danych obejmują:

  • Język na fakturze
  • kraj pochodzenia
  • Nazwa firmy
  • środki płatnicze
  • Kwoty i wartości procentowe podatku VAT
  • Waluta
  • suma całkowita
  • data nabycia
  • wiersze tekstu
  • kilka innych pól

Oferując wykrywanie duplikatów na podstawie mieszania obrazów, niektórzy dostawcy OCR, tacy jak Klippa, mogą również pomóc firmom w zapobieganiu oszustwom. Czas i pieniądze utracone w wyniku prób oszustwa zmniejszają się dzięki wczesnej identyfikacji.

Wyodrębnianie danych na potrzeby wdrażania klientów z identyfikatorów

Przeprowadzając wdrażanie klientów, firmy z sektora finansowego, takie jak banki, muszą potwierdzić tożsamość swoich klientów, aby upewnić się, że są tym, za kogo się podają.

Proces Know Your Customer (KYC) to inna nazwa tej procedury. Tożsamość klientów musi zostać potwierdzona, a ręczne wprowadzanie danych do kilku systemów w celu walidacji krzyżowej może być czasochłonne i marnotrawne.

OCR jest stosowany w procedurze z tego powodu: w celu skrócenia czasu realizacji i zwiększenia liczby nowych klientów. Organizacje finansowe mogą szybko skanować identyfikatory i automatycznie wyodrębniać z nich dane za pomocą oprogramowania OCR.

Wyodrębniane pola danych obejmują:

  • cała nazwa
  • Narodowość
  • urodzony dnia [data]
  • Data publikacji
  • Lokalizacja sytuacji
  • Ważne do
  • numer cytatu
  • Numer ubezpieczenia społecznego (SSN)
  • strefa wykorzystywana przez maszyny (MRZ)
  • i wiele więcej

Aby znaleźć działania związane z oszustwami, pobrane dane można również porównać z bazami danych oszustw lub czarnymi listami.

W dzisiejszych czasach, gdy większość onboardingu klientów odbywa się online, technologia OCR jest w dużym stopniu włączona do automatyzacji KYC. Taka procedura jest zilustrowana w poniższym filmie.

automatyczne przetwarzanie faktur za płatności

Przed opłaceniem rachunków muszą one najpierw zostać zatwierdzone przez dział rozrachunków z dostawcami (AP) organizacji. Ta procedura może być okropna. Po otrzymaniu faktury należy ją najpierw posortować, sprawdzić, zmienić, zatwierdzić przez odpowiednią stronę, zapłacić, a następnie dodać do systemu księgowego firmy.

Dzięki automatycznemu wyodrębnianiu danych z faktur technologia OCR umożliwia firmom usprawnienie i automatyzację przepływu pracy w punktach dostępowych oraz zmniejszenie nakładu pracy ludzkiej. Po prostu wprowadź faktury do oprogramowania, a ono zajmie się resztą, digitalizując je i wysyłając gotowy produkt do systemu planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) lub systemu księgowego.

Według analizy MineralTree, 64% firm z automatyzacją AP obsługuje więcej faktur niż te bez, a 23% robi to, korzystając z mniejszej liczby pracowników.

Podobne liczby uzyskaliśmy dzięki naszym wewnętrznym badaniom. Przetwarzanie zobowiązań można zautomatyzować, aby zaoszczędzić czas spędzony nawet o 70%, przyspieszyć realizację z dni do minut, zmniejszyć liczbę błędów i zaoszczędzić pieniądze o ponad 70%.

automatyzacja wypełniania kontroli dokumentów

Pracownicy spędzają dużo czasu na upewnianiu się, że dokumenty są kompletne i zawierają niezbędne informacje w sektorach takich jak prawo i finanse. Na przykład podpisy stron umowy są wymagane, aby umowa była prawnie wiążąca.

Nieuiszczenie kontroli kompletności może skutkować poważnymi karami. Na przykład umowa staje się bezużytecznym stosem papieru bez podpisów obu stron i jest nieważna prawnie.

OCR jest przydatny w tej sytuacji. Bierze na siebie odpowiedzialność za weryfikację oryginalności i kompletności dokumentu. Może szybko określić, czy podpisy są obecne w dokumencie i / lub czy brakuje ważnych szczegółów, takich jak kluczowe zdanie.

Dostawcy usług OCR, tacy jak Klippa, mogą automatycznie wykonywać następujące zadania sprawdzania kompletności, aby uzyskać pełny obraz:

  • Sprawdź objętość dokumentów.
  • Posortuj dokumenty w grupy.
  • Policz strony w każdym dokumencie.
  • sprawdzanie, czy istnieją określone pola, wartości, wiersze lub komponenty (np. podpisy, obrazy)

Weryfikowanie informacji w dokumentach w bazie danych, wewnętrznej lub zewnętrznej

Można śmiało powiedzieć, że OCR ma szeroki zakres zastosowań i przypadków użycia. Czy zmotywowało Cię to do poszukiwania możliwości automatyzacji w Twojej firmie? Następnym i ostatnim zapytaniem jest to, jak zacząć. Aby Ci pomóc, w następnej sekcji przeanalizujemy różne strategie wykorzystania technologii OCR w Twoich procesach.

Historia optycznego rozpoznawania znaków

Ray Kurzweil założył Kurzweil Computer Products, Inc. w 1974 roku. Sprzęt optycznego rozpoznawania znaków (OCR) tej firmy mógł odczytać tekst napisany prawie każdym krojem pisma. Doszedł do wniosku, że idealnym zastosowaniem tej technologii byłaby pomoc w uczeniu maszynowym dla niewidomych, więc opracował maszynę do czytania, która mogłaby przekształcić tekst w mowę. W 1980 roku Kurzweil sprzedał swoją firmę firmie Xerox, która chciała przyspieszyć sprzedaż konwersji tekstu z papieru na komputery.

Podczas digitalizacji starych gazet na początku 1990 roku, technologia OCR zyskała popularność. Od tego czasu technologia znacznie się rozwinęła. Dzisiejsze technologie są w stanie zapewnić dokładność OCR, która jest prawie idealna. Złożone operacje przetwarzania dokumentów są zautomatyzowane przy użyciu najnowocześniejszych technik. Jedynym sposobem cyfrowego formatowania dokumentów przed rozwojem technologii OCR było ręczne przepisanie tekstu. Zajęło to dużo czasu i nieuchronnie zawierało błędy typograficzne i merytoryczne. Usługi OCR są obecnie szeroko dostępne dla ogółu społeczeństwa. Na przykład dokumenty można skanować i przechowywać na smartfonie za pomocą Google Cloud Vision OCR.

Zalety optycznego rozpoznawania znaków

Podstawową zaletą technologii optycznego rozpoznawania znaków (OCR) jest to, że ułatwia wyszukiwanie, edycję i przechowywanie tekstu, co upraszcza wprowadzanie danych. OCR umożliwia firmom, osobom i innym podmiotom zapisywanie plików na swoich komputerach, laptopach i innych gadżetach, gwarantując stały dostęp do wszystkich dokumentów.

Oto kilka zalet korzystania z technologii OCR:

  • Obniż wydatki
  • przyspiesz przepływy pracy
  • Automatyzacja przetwarzania zawartości i rozsyłania dokumentów
  • centralizacja i bezpieczeństwo danych (brak pożarów, włamań lub zagubienia dokumentów w tylnych magazynach)
  • Upewnij się, że pracownicy mają dostęp do najnowszych i poprawnych informacji, aby poprawić jakość usług.
[Ocen: 1 Ilość Ocen: 5]