Wat is OCR?
OCR is een technologie waarmee machines gedrukte tekst en afbeeldingen kunnen lezen. Het wordt vaak gebruikt in zakelijke toepassingen, zoals het digitaliseren van documenten voor opslag of verwerking, en in consumententoepassingen, zoals het scannen van een ontvangstbewijs voor onkostenvergoeding.
OCR staat voor Optical Character Recognition. De term "teken" verwijst naar zowel letters als cijfers. OCR-software kan herkennen of een bepaalde afbeelding tekens bevat of niet en identificeert vervolgens de tekens erin.
OCR-bereik
De wereldwijde markt voor optische tekenherkenning zal naar verwachting de komende jaren snel groeien. De marktomvang van OCR werd gewaardeerd op $ 8.93 miljard in 2021. Het zal naar verwachting groeien met een CAGR van 15.4% tussen 2022 en 2030. Deze groei wordt aangedreven door de toenemende vraag naar OCR in verschillende eindgebruiksectoren, zoals de gezondheidszorg, de automobielindustrie en andere.
Het proces van OCR
Optical Character Recognition is een gedetailleerd proces dat helpt bij het extraheren van tekst uit afbeeldingen met behulp van NLP.
- De eerste stap in OCR is het verwerken van de invoerafbeelding. Het gaat om het opschonen van het beeld en het geschikt maken voor verdere verwerking.
- Vervolgens zoekt de OCR-engine naar regio's die tekst in de afbeelding bevatten. De engine verdeelt deze regio's in afzonderlijke tekens of woorden, zodat ze later tijdens tekstherkenning kunnen worden geïdentificeerd.
- Met behulp van de resultaten van tekstdetectie identificeert de OCR-engine elk teken aan de hand van zijn vorm en grootte. Je zult vaak convolutionele en terugkerende neurale netwerken zien, soms in combinatie, die voor deze taak worden gebruikt.
- Zodra OCR-software klaar is met het herkennen van tekst in een afbeeldingsbestand, moet deze worden geverifieerd als nauwkeurig voordat deze kan worden gebruikt.
Voordelen van geautomatiseerde OCR-workflows
De belangrijkste voordelen van geautomatiseerde workflows voor optische tekenherkenning zijn:
- Snellere, nauwkeurigere, geautomatiseerde resultaten terwijl menselijke fouten worden geëlimineerd.
- Lagere instapkosten voor kleine bedrijven dankzij snellere gegevensverwerking en efficiënt gegevensgebruik.
- Meer consistente resultaten voor meerdere gebruikers en projecten.
- Verbeterde gegevensopslag en gegevensbeveiliging.
- Enorme mogelijkheden voor schaalbaarheid.
OCR-uitdagingen
Het belangrijkste probleem met OCR is dat het niet perfect is. Als je je voorstelt de tekst op deze pagina door een camera te lezen en die afbeeldingen vervolgens in woorden om te zetten, krijg je een idee waarom OCR problematisch kan zijn. Enkele van de uitdagingen voor OCR zijn:
- Wazige tekst vervormd door schaduwen.
- De kleur van de achtergrond en de tekst hebben vergelijkbare kleuren.
- Delen van de afbeelding zijn afgesneden of helemaal weggesneden (zoals het onderste gedeelte van "this").
- Vage tekens bovenop sommige letters (zoals "i") kunnen OCR-software verwarren met het idee dat ze deel uitmaken van de letter in plaats van tekens erbovenop.
- Verschillende lettertypen en -groottes kunnen moeilijk te identificeren zijn.
- De lichtomstandigheden bij het maken van de foto of het scannen van het document.
OCR-gebruiksscenario's
- Automatisering van gegevensinvoer: OCR kan worden gebruikt om het proces van het invoeren van gegevens in een database te automatiseren.
- Streepjescode scannen: Met OCR kan een computer streepjescodes op producten scannen en informatie hierover ophalen uit databases.
- Kentekenplaatherkenning: OCR analyseert kentekenplaten en extraheert informatie zoals registratienummers en staatsnamen daaruit.
- Paspoort verificatie: OCR kan worden gebruikt om de authenticiteit van paspoorten, visa en andere reisdocumenten te verifiëren.
- Winkellabels herkennen: Winkels kunnen OCR gebruiken om hun productlabels automatisch te lezen en ze te vergelijken met hun productcatalogi om te bepalen welke producten momenteel in de winkelschappen liggen, artikelen die niet op voorraad zijn of fouten in het magazijn.
- Verwerking van verzekeringsclaims: OCR-software kan papierwerk scannen en handtekeningen, datums, adressen en andere informatie verifiëren op formulieren die zijn ingediend door klanten die claims hebben ingediend voor schade veroorzaakt door natuurrampen, branden of diefstal.
- Verkeerslichten lezen: Een OCR-systeem kan worden gebruikt om de kleuren op verkeerslichten te lezen en te bepalen of ze rood of groen zijn.
- Nutsmeters uitlezen: Nutsbedrijven gebruiken OCR om elektriciteits-, gas- en watermeters uit te lezen om klanten de juiste bedragen te factureren.
- Monitoring van sociale media – Bedrijven gebruiken OCR om vermeldingen van een bedrijf of merk te identificeren en classificeren in posts op sociale media, tweets en zelfs Facebook-updates
- Juridische documenten verifiëren: Een advocatenkantoor kan documenten zoals contracten, huurovereenkomsten en overeenkomsten scannen om ervoor te zorgen dat ze leesbaar en nauwkeurig zijn voordat ze naar klanten worden verzonden.
- Meertalige documenten: Een bedrijf dat producten in andere landen verkoopt, moet mogelijk zijn marketingmateriaal in meerdere talen vertalen en vervolgens OCR gebruiken om als sjablonen voor toekomstige projecten te gebruiken.
- Medische medicijnetiketten: OCR wordt veelvuldig gebruikt om zinvolle informatie uit medicijnetiketten te halen, zodat computersystemen deze kunnen analyseren en verwerken.
Industrie
- Kleinhandel: De detailhandel gebruikt OCR om streepjescodes, creditcardgegevens, bonnen, enz. te scannen.
- BSFI: Banken gebruiken OCR om cheques, stortingsbonnen en bankafschriften te lezen om handtekeningen te verifiëren en transacties aan rekeningen toe te voegen. Ze kunnen ook grote hoeveelheden gegevens analyseren om beslissingen te nemen over klantaccounts, investeringen, leningen en meer met OCR.
- Regering: OCR kan worden gebruikt om juridische documenten, zoals geboorteakten, rijbewijzen en andere officiële documenten, te scannen en te digitaliseren.
- Onderwijs: Docenten kunnen OCR gebruiken om digitale kopieën van boeken en andere studentendocumenten te maken. Docenten kunnen ook documenten naar hun computers scannen en OCR-technologie gebruiken om een elektronische kopie te maken waartoe leerlingen altijd toegang hebben.
- Gezondheidszorg: Artsen moeten vaak snel patiëntgegevens in een computersysteem invoeren. De zorgsector kan OCR gebruiken voor bedrijfsprocessen zoals facturering en declaratieverwerking.
- Productie – Fabrieken moeten vaak documenten scannen, zoals facturen of inkooporders. OCR kan worden gebruikt om de serienummers op productcomponenten te "lezen" terwijl ze op een transportband of door een assemblagelijn passeren.
- Technologie: OCR-software wordt gebruikt in veel IT-gerelateerde instellingen, waaronder datamining, beeldanalyse, spraakherkenning en meer. Bij softwareontwikkeling wordt OCR gebruikt om gescande documenten weer om te zetten in digitale bestanden.
- Transport en logistiek: OCR kan worden gebruikt om verzendlabels te lezen of magazijnvoorraad te bewaken. Het kan ook fraude detecteren wanneer leveranciers facturen indienen voor betaling.
Vonnis
Het OCR-proces is relatief eenvoudig en vereist slechts een paar stappen om een afbeelding in tekst om te zetten. Er zijn enkele fouten en inconsistenties, maar de technologie is onmiskenbaar indrukwekkend, gezien hoe het allemaal werkt.
