Wofür steht OCR? Es ist eine einfache Frage. OCR steht für optische Zeichenerkennung und ermöglicht es Computern, Text in Bildern, beispielsweise gescannten Dokumenten oder Fotos, zu erkennen und zu interpretieren. Die Auswirkungen dieses scheinbar einfachen Konzepts sind jedoch weitreichend: OCR kann die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren, verändern und dabei neue Erkenntnisse und Möglichkeiten eröffnen.
Von der Verbesserung der Ergebnisse im Gesundheitswesen bis hin zur Verbesserung der Betrugsprävention im Bankensektor sind die Einsatzmöglichkeiten der OCR-Technologie wirklich grenzenlos. Wofür steht OCR? Es ist mehr als nur ein Akronym, es stellt ein Tor zu einer effizienteren und vernetzten Zukunft dar.
Wofür steht OCR?
OCR steht für optische Zeichenerkennung und ist eine Technologie, die Hardware und Software nutzt, um gedruckte oder handgeschriebene Textzeichen aus digitalen Bildern physischer Dokumente, beispielsweise gescannter Papierdokumente, zu extrahieren. Die Kernfunktion von OCR besteht darin, den Textinhalt eines Dokuments zu analysieren und die Zeichen in Code umzuwandeln, der für die Datenverarbeitung verwendet werden kann. Dieser Vorgang wird auch als Texterkennung bezeichnet.
OCR-Systeme bestehen aus Hardware- und Softwarekomponenten, die zusammenarbeiten, um physische Dokumente in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Typischerweise werden Hardwaregeräte wie optische Scanner oder spezielle Leiterplatten zum Kopieren oder Lesen von Textinhalten eingesetzt, während Softwareprogramme für die Bewältigung der komplexen Verarbeitungsaufgaben verantwortlich sind. Darüber hinaus kann OCR-Software die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz nutzen, um ausgefeiltere Methoden der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) zu implementieren, beispielsweise die Erkennung verschiedener Sprachen oder Handschriftstile.
Die häufigste Anwendung der OCR-Technologie ist die Konvertierung gedruckter juristischer oder historischer Dokumente in das elektronische PDF-Format. Nach der Digitalisierung können diese Dokumente einfach bearbeitet, formatiert und durchsucht werden, als wären sie ursprünglich mit einem Textverarbeitungsprogramm erstellt worden.
Die Geschichte der optischen Zeichenerkennung
Im Jahr 1974 Ray Kurzweil gründete Kurzweil Computer Products, Inc., das eine Omni-Font-OCR-Technologie entwickelte, die Text in fast jeder Schriftart erkennen konnte. Er erkannte das Potenzial dieser Technologie für Sehbehinderte und entwickelte eine Lesemaschine, die Text in Sprache umwandeln konnte und es so Blinden ermöglichte, gedrucktes Material zu „lesen“. 1980 verkaufte Kurzweil sein Unternehmen an Xerox, das daran interessiert war, die Textkonvertierung von Papier in Computer weiter zu kommerzialisieren.
Die OCR-Technologie erfreute sich Anfang der 1990er Jahre großer Beliebtheit, insbesondere im Zusammenhang mit der Digitalisierung historischer Zeitungen. Seitdem hat die Technologie erhebliche Fortschritte gemacht und moderne OCR-Lösungen sind in der Lage, nahezu perfekte Genauigkeitsraten zu erreichen. Es wurden fortschrittliche Methoden entwickelt, um komplexe Dokumentenverarbeitungsabläufe zu automatisieren.
Vor dem Aufkommen der OCR-Technologie bestand die einzige Möglichkeit, Dokumente digital zu formatieren, darin, den Text manuell erneut einzugeben, ein zeitaufwändiger Prozess, der mit potenziellen Fehlern und Ungenauigkeiten behaftet war. Heutzutage sind OCR-Dienste für die Öffentlichkeit leicht zugänglich. Lösungen wie Google Cloud Vision OCR ermöglichen es Benutzern, Dokumente auf ihren Smartphones zu scannen und zu speichern.
Warum ist OCR wichtig?
In modernen Geschäftsabläufen sind Printmedien nach wie vor eine vorherrschende Informationsquelle, darunter Papierformulare, Rechnungen, Rechtsdokumente und Verträge. Die Verwaltung und Aufbewahrung solch umfangreicher Unterlagen kann eine zeitaufwändige und umständliche Aufgabe sein. Während der Übergang zur papierlosen Dokumentenverwaltung die ideale Lösung zu sein scheint, stellt die Konvertierung dieser Dokumente in Bilder Herausforderungen dar, die manuelle Eingriffe erfordern, die sowohl mühsam als auch zeitaufwändig sein können.
Darüber hinaus stellt die Konvertierung von Dokumentinhalten in Bilddateien ein Hindernis bei der Textverarbeitung mit Textverarbeitungsprogrammen dar. Dies liegt daran, dass Texte in Bildern verborgen sind und nicht wie Textdokumente verarbeitet werden können. Um dieses Problem zu lösen, bietet die OCR-Technologie eine Lösung, indem sie Textbilder in maschinenlesbare Textdaten umwandelt, die von anderer Unternehmenssoftware analysiert werden können. Dadurch können diese Daten genutzt werden, um Analysen durchzuführen, Abläufe zu rationalisieren, Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Produktivität zu steigern.
Wie funktioniert OCR?
Der erste Schritt bei der OCR besteht darin, mithilfe eines Scanners den Inhalt eines physischen Dokuments zu erfassen. Sobald alle Seiten gescannt sind, wandelt die OCR-Software das Dokument in eine zweifarbige Schwarzweißversion um. Dieses gescannte Bild oder Bitmap wird dann auf helle und dunkle Bereiche untersucht, wobei dunkle Bereiche als zu erkennende Zeichen und helle Bereiche als Hintergrund identifiziert werden.
Die dunklen Bereiche werden dann weiterverarbeitet, um alphabetische Buchstaben oder numerische Ziffern zu erkennen. In OCR-Programmen können verschiedene Techniken eingesetzt werden, in der Regel geht es jedoch darum, sich jeweils auf ein Zeichen, ein Wort oder einen Textblock zu konzentrieren. Die Zeichenerkennung erfolgt dann mithilfe eines von zwei Algorithmen:
- Mustererkennung, bei der OCR-Programmen Textbeispiele in verschiedenen Schriftarten und Formaten bereitgestellt werden. Diese Beispiele werden dann verwendet, um Zeichen im gescannten Dokument zu vergleichen und zu erkennen.
- Merkmalserkennung, bei der die OCR-Software die einzigartigen Merkmale jedes Zeichens, wie etwa Linien und Kurven, untersucht, um sie zu identifizieren und voneinander zu unterscheiden.
OCR-Programme nutzen die Merkmalserkennung, um Zeichen im gescannten Dokument zu erkennen. Dabei werden Regeln angewendet, die speziell auf die Merkmale jedes Buchstabens oder jeder Zahl zugeschnitten sind. Zu den Merkmalen kann die Anzahl der abgewinkelten Linien, gekreuzten Linien oder Kurven in einem Zeichen gehören, die mit Referenzwerten verglichen werden. Beispielsweise kann der Großbuchstabe „A“ als zwei diagonale Linien dargestellt werden, die sich mit einer horizontalen Linie in der Mitte schneiden.
Sobald ein Zeichen erkannt wird, wird es in einen ASCII-Code umgewandelt, der von Computersystemen für weitere Manipulationen verarbeitet werden kann. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Benutzer grundlegende Fehler Korrektur lesen und korrigieren und sicherstellen sollten, dass komplexe Layouts korrekt gehandhabt wurden, bevor sie das Dokument für die zukünftige Verwendung speichern.
Welche Arten von OCR gibt es?
Lassen Sie uns nun tiefer in die beiden Haupttypen der OCR eintauchen.
Einfache OCR-Software
In einer einfachen OCR-Engine werden zahlreiche Schriftarten und Textbildmuster als Vorlagen gespeichert. Die OCR-Software verwendet dann Mustervergleichsalgorithmen, um Textbilder Zeichen für Zeichen mit ihrer internen Datenbank zu vergleichen. Wenn es dem System gelingt, den Text Wort für Wort zuzuordnen, spricht man von optischer Worterkennung.
Dieser Ansatz weist jedoch Einschränkungen auf, da es unzählige Schriftarten und Handschriftstile gibt und nicht jeder Typ erfasst und in der Datenbank gespeichert werden kann. Daher reicht diese Lösung möglicherweise nicht aus, um alle Variationen im Text zu verarbeiten, was zu Fehlern oder Ungenauigkeiten im Erkennungsprozess führt.
Intelligente Zeichenerkennungssoftware
Moderne OCR-Systeme nutzen die Technologie der intelligenten Zeichenerkennung (ICR), um Text auf ähnliche Weise wie Menschen zu lesen. Diese Systeme verwenden fortschrittliche Methoden, die Maschinen durch die Integration von Software für maschinelles Lernen darin trainieren, menschliches Verhalten nachzuahmen. Konkret analysiert ein neuronales Netzwerk, bei dem es sich um ein maschinelles Lernsystem handelt, den Text auf mehreren Ebenen und verarbeitet das Bild wiederholt.
Das System untersucht verschiedene Bildattribute wie Kurven, Linien, Schnittpunkte und Schleifen auf verschiedenen Analyseebenen, um das Endergebnis zu erhalten. Obwohl ICR in der Regel Bilder zeichenweise verarbeitet, ist der Vorgang schnell und die Ergebnisse liegen innerhalb von Sekunden vor. Dieser Ansatz erhöht die Genauigkeit von OCR-Systemen erheblich, da sie verschiedene Schriftarten und Handschriftstile erkennen und hochpräzise Ergebnisse erzeugen können.
Intelligente Worterkennung
Intelligente Worterkennungssysteme basieren auf den gleichen Grundprinzipien wie ICR, aber anstatt die Bilder in einzelne Zeichen zu zerlegen, verarbeiten sie die gesamten Wortbilder. Dieser Ansatz beinhaltet die Analyse verschiedener Aspekte des Wortes, einschließlich seiner Gesamtform, Höhe, Breite und der spezifischen Merkmale seiner konstituierenden Zeichen. Anschließend vergleicht das System das Bild mit einer Referenzdatenbank, um das Wort zu identifizieren. Durch die Verarbeitung ganzer Wörter können diese Systeme komplexe Schriftarten und Handschriftstile genauer erkennen, was sie zu einer hervorragenden Wahl für Unternehmen macht, die große Mengen unterschiedlicher Dokumente verarbeiten.
Optische Markenerkennung
Bei der optischen Markierungserkennung (OMR) handelt es sich um einen Prozess, bei dem Markierungen wie Kontrollkästchen oder Blasen auf einem Formular oder Dokument identifiziert werden. Die OMR-Technologie verwendet in der Regel spezielle Scan-Hardware und -Software, die Markierungen auf einer Seite identifizieren und erfassen und diese dann in maschinenlesbare Daten umwandeln kann.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass sich die OMR-Technologie von der Erkennung von Logos, Wasserzeichen oder anderen Textsymbolen unterscheidet, die unter andere OCR-Techniken fallen. Diese Techniken nutzen Mustererkennungsalgorithmen, um Logos, Wasserzeichen und andere Textsymbole in einem Dokument zu identifizieren.
Anwendungsfälle für die optische Zeichenerkennung
Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) bietet eine Reihe potenzieller Anwendungsfälle, darunter die Möglichkeit, gedruckte Dokumente zu scannen und sie mithilfe von Textverarbeitungsprogrammen wie Microsoft Word oder Google Docs in bearbeitbare Formate umzuwandeln. OCR kann auch zur Indexierung von Druckmaterial für Suchmaschinen, zur Automatisierung der Dateneingabe, -extraktion und -verarbeitung sowie zur Entschlüsselung von Dokumenten in Text verwendet werden, der für sehbehinderte oder blinde Benutzer vorgelesen werden kann.
Darüber hinaus kann OCR zum Archivieren historischer Informationen wie Zeitungen, Zeitschriften oder Telefonbüchern in durchsuchbaren Formaten, zum elektronischen Einreichen von Schecks ohne die Notwendigkeit eines Bankangestellten und zum Speichern wichtiger, unterzeichneter Rechtsdokumente in einer elektronischen Datenbank verwendet werden. Zu den weiteren potenziellen OCR-Anwendungen gehören die Erkennung von Texten, beispielsweise Nummernschildern, mithilfe einer Kamera oder Software, das Sortieren von Briefen für den Postversand und die Übersetzung von Wörtern in einem Bild in eine bestimmte Sprache.
Der Aufstieg maschineller Lernanwendungen im Gesundheitswesen
Gesundheitspflege
Die OCR-Technologie hat sich im Gesundheitswesen als äußerst nützlich erwiesen, wo sie zur Verarbeitung von Patientenakten, einschließlich Behandlungen, Tests, Krankenhausakten und Versicherungszahlungen, eingesetzt wird. Durch die Implementierung von OCR-Systemen können Krankenhäuser und Kliniken ihre Arbeitsabläufe optimieren, manuelle Arbeit reduzieren und Aufzeichnungen auf dem neuesten Stand halten.
Ein solches Beispiel für die Anwendung der OCR-Technologie ist die nib Group, die über eine Million Australier mit Krankenversicherungen versorgt und täglich Tausende von medizinischen Ansprüchen erhält. Über die mobile nib-App können Kunden Fotos von ihren Arztrechnungen machen, die dann automatisch von Amazon Textract verarbeitet werden. Dies ermöglicht dem Unternehmen eine wesentlich schnellere Genehmigung von Ansprüchen, wodurch sich der Zeitaufwand für die manuelle Bearbeitung deutlich verringert.
Bankwesen
Die OCR-Technologie wird in der Bankenbranche häufig zur Verarbeitung und Überprüfung von Unterlagen für Kreditdokumente, Einlagenschecks und andere Finanztransaktionen eingesetzt. Der Einsatz von OCR hat die Betrugsprävention und die Transaktionssicherheit in der Branche erheblich verbessert.
Beispielsweise nutzte BlueVine, ein Finanztechnologieunternehmen, das Finanzierungen für kleine und mittlere Unternehmen bereitstellt, Amazon Textract, einen cloudbasierten OCR-Dienst, um ein Produkt für kleine Unternehmen in den USA zu entwickeln, mit dem sie schnell auf das Paycheck Protection Program (PPP) zugreifen können. Kredite im Rahmen des COVID-19-Konjunkturpakets. Amazon Textract verarbeitete und analysierte automatisch Zehntausende PPP-Formulare pro Tag, sodass BlueVine mehreren tausend Unternehmen dabei helfen konnte, Gelder zu erhalten und dabei über 400.000 Arbeitsplätze zu retten. Dies zeigt das Potenzial der OCR-Technologie, Finanzprozesse zu rationalisieren und Unternehmen bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen.
Logistik
OCR-Technologie wird zunehmend von Logistikunternehmen eingesetzt, um die Effizienz der Dokumentenverarbeitung zu steigern, einschließlich der Nachverfolgung von Paketetiketten, Rechnungen, Quittungen und anderen Dokumenten.
Ein Beispiel hierfür ist die Foresight Group, die Amazon Textract implementiert hat, um die Rechnungsverarbeitung in SAP zu automatisieren. Bisher war die manuelle Dateneingabe dieser Geschäftsdokumente zeitaufwändig und fehleranfällig, da die Mitarbeiter die Daten in mehrere Buchhaltungssysteme eingeben mussten. Durch die Verwendung von Amazon Textract kann die Foresight-Software Zeichen in vielen verschiedenen Layouts genauer lesen und so die Geschäftseffizienz erheblich verbessern. Dies zeigt das Potenzial der OCR-Technologie, Logistikunternehmen dabei zu helfen, große Dokumentenmengen effektiver zu verwalten und ihre Prozesse zu rationalisieren.
Vorteile der optischen Zeichenerkennung
Die OCR-Technologie bietet Unternehmen und Privatpersonen zahlreiche Vorteile, darunter:
- Sparen Sie Zeit durch die Automatisierung des Prozesses der Dokumentenkonvertierung und Dateneingabe, der sonst manuell erfolgen würde.
- Reduzierung von Fehlern und Erhöhung der Genauigkeit bei der Dokumentenverarbeitung durch Eliminierung der Notwendigkeit menschlicher Eingriffe und Minimierung der Wahrscheinlichkeit manueller Eingabefehler.
- Minimierung des Aufwands und Steigerung der Effizienz durch Rationalisierung der Dokumentenverarbeitung, sodass sich Benutzer auf andere Aufgaben konzentrieren können.
- Ermöglicht Aktionen, die mit physischen Kopien nicht möglich sind, z. B. das Komprimieren in ZIP-Dateien, das Hervorheben von Schlüsselwörtern, das Einbinden in eine Website und das Anhängen an eine E-Mail.
Während die Aufnahme von Bildern von Dokumenten deren digitale Archivierung ermöglicht, bietet OCR die zusätzliche Funktionalität, diese Dokumente bearbeiten und durchsuchen zu können. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die schnell und effizient auf große Datenmengen zugreifen müssen, was OCR zu einem wertvollen Werkzeug zur Steigerung der Produktivität und Rationalisierung von Arbeitsabläufen macht.
Letzte Worte
Im Wesentlichen ist die Antwort auf die Frage „Wofür steht OCR?“ ist nicht nur ein einfaches Akronym, sondern eine leistungsstarke Technologie, die die Art und Weise, wie wir gedruckte und handgeschriebene Texte verarbeiten und mit ihnen interagieren, verändert hat. Die Fähigkeit von OCR, in Bildern erscheinenden Text zu erkennen und zu interpretieren, hat es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für eine Vielzahl von Branchen gemacht, vom Bankwesen über das Gesundheitswesen und die Logistik bis hin zur Finanzierung kleiner Unternehmen.
Mit seiner Fähigkeit, Arbeitsabläufe zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, wird OCR auch in den kommenden Jahren die Zukunft der Dokumentenverarbeitung und des Informationsmanagements prägen. Wenn Sie also das nächste Mal auf den Begriff OCR stoßen, denken Sie daran, dass er viel mehr als nur eine Reihe von Initialen darstellt, sondern ein Schlüssel zur Erschließung neuer Möglichkeiten und Möglichkeiten.
