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OCR-Technologie: Grundlagen, Anwendungen und Herausforderungen

Janina Horn

Optical Character Recognition (OCR) ist eine seit vielen Jahrzehnten eingesetzte Technologie, die es ermöglicht gedruckten Text automatisch zu erkennen und in digitale Daten umzuwandeln. ICR erweitert OCR, um die Erkennung von handschriftlichen Text, hier lesen Sie mehr zur Abgrenzung von OCR, OMR und ICR.

OCR hat sich zu einer Basistechnologie von Workflows zur Digitalisierung entwickelt, die in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt wird. Neueste Forschung zeigt jedoch, dass die OCR Technologie mit Ende-zu-Ende perspektivisch abgelöst werden. In unserem Artikel OCR Free Document Understanding lesen Sie, wie in der Zukunft OCR Technologie möglicherweise hinfällig wird.

In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von OCR, die verschiedenen Anwendungsgebiete und die Herausforderungen und Vorteile, die damit einhergehen. 

ocr definition

OCR – Definition und Einführung

OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die gedruckten Text erkennt und in bearbeitbare digitale Daten umwandelt. Dabei werden Bilder oder Dokumente gescannt oder fotografiert und durch spezielle Algorithmen analysiert. OCR, als Sammelbegriff für diese Algorithmen, extrahiert die darin enthaltenen Zeichen und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um. 

Diese Texterkennung ermöglicht die automatische Volltexterkennungvon Dokumenten und ermöglicht nachgelagerte Verarbeitungsschritte, wie das das Durchsuchen von Dokumententexten, die Extraktion darin enthaltener Informationen und Anreicherung von Bildern und Scans dieser Papierdokumenten in digitale Formaten.

OCR kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie beispielsweise in der Büroautomatisierung, dem Dokumentenmanagement, der Archivierung, der Textverarbeitung und der automatischen Dateneingabe. 

Die Genauigkeit der OCR-Ergebnisse kann von verschiedenen Faktoren wie der Qualität des Ausgangsmaterials, der Schriftart, der Sprache und der Lesbarkeit der Zeichen beeinflusst werden. Fortschritte in der Bildverarbeitung und der maschinellen Lerntechnologie haben zu einer Verbesserung der OCR-Genauigkeit und Leistung geführt. 

OCR ist eine wichtige Technologie, die Unternehmen und Organisationen dabei unterstützt, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

Funktionsweise

Die Funktionsweise von OCR beruht auf einem komplexen Prozess, der aus mehreren Schritten besteht. 

Folgende Bestandteile können Teil einer OCR sein

  • Bildaufnahme: Das zu erkennende Dokument oder Bild wird mithilfe eines Scanners, einer Kamera oder einem anderen Bildgebungssystem erfasst. Hierbei ist eine gute Bildqualität wichtig, um die Lesbarkeit des Textes zu gewährleisten.
  • Vorverarbeitung: Das aufgenommene Bild wird zunächst vorverarbeitet, um Störungen und Unregelmäßigkeiten zu reduzieren. Dies beinhaltet die Entfernung von Rauschen, die Korrektur von Schräglagen oder Verzerrungen sowie die Optimierung von Kontrast und Helligkeit.
  • Texterkennung: In diesem Schritt wird der vorverarbeitete Text im Bild erkannt und in maschinenlesbaren Text umgewandelt. Dafür werden spezielle Algorithmen und Techniken verwendet, die Zeichensegmentierung und Zeichenerkennung durchführen.
  • Zeichensegmentierung: Der erkannte Text wird in einzelne Zeichen oder Zeichengruppen aufgeteilt. Dieser Schritt ist wichtig, um die einzelnen Buchstaben, Zahlen oder Symbole voneinander zu unterscheiden.
  • Zeichenerkennung: Jedes segmentierte Zeichen wird analysiert und mit einem Zeichensatz oder einem Modell verglichen, um die bestmögliche Übereinstimmung zu finden. Hier kommen maschinelle Lernalgorithmen, Mustererkennung und statistische Modelle zum Einsatz.
  • Postprocessing: Nach der Zeichenerkennung werden verschiedene Schritte des Postprocessings durchgeführt. Dies beinhaltet die Korrektur von Fehlern, die Anwendung von Textformatierung, die Verbesserung der Lesbarkeit und die Bereinigung des erkannten Textes.
  • Ausgabe: Das Ergebnis der OCR ist ein maschinenlesbarer Text, der für weitere Verarbeitungsschritte verwendet werden kann. Dies kann die Speicherung in einer Datenbank, die Weiterverarbeitung in anderen Anwendungen oder die Anzeige auf einem Bildschirm umfassen.

Je nach spezifischem OCR-System und den verwendeten Algorithmen und Techniken variiert die Funktionsweise von OCR. Fortschritte in der Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz haben zu kontinuierlichen Verbesserungen der OCR-Genauigkeit und -Leistung geführt.

ocr benefits

Vorteile und Herausforderungen von OCR

OCR bietet eine Reihe von Vorteilen, aber es gibt auch einige Herausforderungen, die damit verbunden sein können. 

Vorteile von OCRHerausforderungen von OCR
Zeitersparnis: OCR ermöglicht die automatische Erfassung und Verarbeitung von Text, was manuelle Eingaben und Transkriptionen überflüssig macht. Dadurch wird viel Zeit gespart.Bildqualität: OCR ist empfindlich gegenüber der Bildqualität. Schlechte Scan- oder Bildaufnahmequalität kann die Genauigkeit der Texterkennung beeinträchtigen.
Effizienzsteigerung: Durch die automatische Verarbeitung von Dokumenten und die Extraktion von Informationen können Arbeitsabläufe beschleunigt und die Effizienz gesteigert werden.Schriftarten und Handschriften: Unterschiedliche Schriftarten, unklare oder unleserliche Schrift sowie Handschriften stellen eine Herausforderung für die Genauigkeit der OCR dar.
Minimierung menschlicher Fehler: OCR reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Erfassung oder Übertragung von Daten, da die Texterkennung automatisch erfolgt.Mehrsprachigkeit: Die Erkennung von Text in verschiedenen Sprachen kann eine Herausforderung darstellen, da jede Sprache ihre eigenen Besonderheiten und Schriftarten hat.
Zugänglichkeit: OCR ermöglicht die Umwandlung gedruckter oder handschriftlicher Texte in maschinenlesbare Formate, was Menschen mit Sehbehinderungen den Zugriff auf Informationen erleichtert.Genauigkeit: Obwohl OCR-Systeme zunehmend präziser werden, gibt es immer noch eine gewisse Fehlerquote bei der Texterkennung. Besonders bei komplexen Dokumenten oder schlechter Qualität kann die Genauigkeit beeinträchtigt sein.
Durchsuchbarkeit von Dokumenten: OCR ermöglicht das Durchsuchen von Texten in digitalen Dokumenten. Dadurch können relevante Informationen schnell gefunden und extrahiert werden.Formatierung und Strukturierung: Die korrekte Erkennung von Formatierungselementen wie Tabellen, Spalten, Schriftgrößen oder Textausrichtungen kann eine Herausforderung darstellen.

Je nach spezifischem OCR-System und den verwendeten Algorithmen und Techniken variiert die Funktionsweise von OCR. Fortschritte in der Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz haben zu kontinuierlichen Verbesserungen der OCR-Genauigkeit und -Leistung geführt.

Use Cases – OCR in der Anwendung

Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsgebieten für OCR (Optical Character Recognition). 

Hier sind einige Beispiele:

Dokumentenverarbeitung

OCR ermöglicht die automatische Erfassung und Verarbeitung von gedruckten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen, Formularen, Berichten und vielem mehr. 

Der Text kann extrahiert, durchsucht und in digitale Systeme importiert werden.

Digitales Archivieren

Durch OCR können gedruckte Dokumente in digitale Formate umgewandelt und in elektronischen Archiven gespeichert werden. 

Dies erleichtert die Suche, den Zugriff und die Verwaltung von Dokumenten.

Automatische Dateneingabe

OCR ermöglicht die automatische Extraktion von Daten aus gedruckten Formularen oder Tabellen. 

Informationen wie Name, Adresse, Telefonnummer, Artikelnummern usw. können erfasst und in Datenbanken oder CRM-Systemen verwendet werden.

Textextraktion aus Bildern

OCR kann verwendet werden, um Text aus Bildern oder Fotos zu extrahieren. 

Dies ist hilfreich, wenn Text in Bildern verfügbar oder durchsuchbar gemacht werden muss.

Nummernerkennung

OCR kann zur Erkennung und Extraktion von Nummern verwendet werden, wie beispielsweise bei der automatischen Nummernschilderkennung (ANPR) für die Verkehrsüberwachung oder bei der Verarbeitung von Bank- und Finanzdokumenten.

Übersetzung und Sprachverarbeitung

OCR kann als Vorstufe zur maschinellen Übersetzung verwendet werden. 

Der erkannte Text kann automatisch in andere Sprachen übersetzt oder für sprachbasierte Analysen und Verarbeitung verwendet werden.

Barrierefreiheit

Durch die Umwandlung von gedrucktem Text in digitale Formate unterstützt OCR Menschen mit Sehbehinderungen oder Leseschwierigkeiten, da der Text in Sprachausgabe oder Braille-Systeme umgewandelt werden kann.

Post- und Paketverarbeitung

OCR wird in der Logistik eingesetzt, um Adressen auf Briefen oder Paketen zu erkennen und die Zustellung zu optimieren. Häufig können machinenlesbare Informationen jedoch bereits als Barcode kodiert werden und über Barcode Scanner statt OCR Technologie verarbeitet werden.

Diese Anwendungsgebiete sind nur einige Beispiele, und OCR wird in vielen anderen Bereichen eingesetzt, in denen eine automatische Texterkennung und -verarbeitung erforderlich ist.

Wird es OCR Software in Zukunft noch geben oder wird diese vollständig von KI abgelöst? 

Nach unserer eingehenden Betrachtung der von Ihnen bereitgestellten Forschungsarbeiten lässt sich eine Reihe von Schlüsselerkenntnissen ableiten, die wichtige Implikationen für die Zukunft der traditionellen OCR-Software haben.

Bedeutung der Post-OCR-Verarbeitung

Die Studie von Nguyen et al. (2021) betont die Notwendigkeit der Post-OCR-Verarbeitung, um die Genauigkeit und Qualität der OCR-Ergebnisse zu erhöhen. Während moderne OCR-Systeme eine adäquate Leistung bei der Erkennung moderner Texte bieten, zeigt die Forschung, dass ihre Effizienz bei der Verarbeitung von historischen Materialien oder Texten, die mit veralteten Digitalisierungstechniken bearbeitet wurden, deutlich reduziert ist. 

Die Implementierung fortschrittlicher Post-OCR-Verarbeitungstechniken, die auf KI und maschinellem Lernen basieren, könnte zur Verbesserung dieser Herausforderungen beitragen und die Rolle der traditionellen OCR-Software erweitern oder ersetzen.

Einfluss von OCR-Fehlern auf die Texterkennung

Hamdi et al. (2022) liefern einen wertvollen Beitrag zur Diskussion, indem sie die Auswirkungen von OCR-Fehlern auf die Dokumentenzugänglichkeit und spezielle Natural Language Processing-Aufgaben, wie z.B. die Erkennung und Verlinkung benannter Entitäten, analysieren. 

Trotz der bedeutenden Verbesserungen in der OCR-Technologie, unterstreicht ihre Forschung die Notwendigkeit, fortgeschrittene Fehlerbehandlungs- und Post-OCR-Korrekturstrategien zu implementieren, um verlässliche Ergebnisse zu erzielen.

Individualisierte OCR-Lösungen

Jain et al. (2023) weisen darauf hin, dass die Schaffung von OCR-Lösungen mit menschenähnlichen Fähigkeiten, insbesondere bei der Verarbeitung von handschriftlichen Texten oder Texten mit einzigartigen Schreibstilen, nach wie vor eine bedeutende Herausforderung darstellt. Als Lösungsansatz schlagen sie die Entwicklung adaptiver OCR-Modelle und personalisierter Lösungen vor, die durch das Training mit spezifischen, individualisierten Datensätzen die Genauigkeit der Texterkennung für diese speziellen Anwendungsfälle verbessern könnten.

Insgesamt weisen diese Studien darauf hin, dass traditionelle OCR-Software wahrscheinlich weiterhin eine wichtige Rolle spielen wird, jedoch zunehmend durch fortschrittlichere Technologien und Ansätze ergänzt und verbessert werden wird. Insbesondere die Implementierung von KI und maschinellem Lernen, die Verbesserung der Post-OCR-Verarbeitung und Korrekturverfahren und die Entwicklung individualisierter OCR-Lösungen können hierzu beitragen. Daher ist zu erwarten, dass OCR-Software weiterhin in der Lage sein wird, mit einer Vielzahl von Textarten und -stilen umzugehen und dies mit zunehmender Genauigkeit und Effizienz.

Referenzen:

Hamdi, A., Pontes, E. L., Sidere, N., Coustaty, M., & Doucet, A. (2022). In-depth analysis of the impact of OCR errors on named entity recognition and linking. Cambridge University Press.

Jain, P. H., Kumar, V., Samuel, J., Singh, S., Mannepalli, A., & Anderson, R. (2023). Artificially Intelligent Readers: An Adaptive Framework for Original Handwritten Numerical Digits Recognition with OCR Methods. Information, 14(6), 305.

Nguyen, T. T. H., Jatowt, A., Coustaty, M., & Doucet, A. (2021). Survey of Post-OCR Processing Approaches. L3i, University of La Rochelle.)

Tipps zur Optimierung der OCR-Ergebnisse

Damit Sie das Optimum aus Ihren OCR-Ergebnissen herausholen können, sollten Sie folgende Tipps beachten:

  • Sorgfältige Bildaufnahme: Stellen Sie sicher, dass die Bildqualität des gescannten Dokuments oder des Fotos hoch ist. Verwenden Sie eine geeignete Auflösung und stellen Sie sicher, dass der Text klar und deutlich zu erkennen ist.
  • Vorverarbeitung des Bildes: Bereinigen Sie das Bild vor der OCR-Verarbeitung, indem Sie Rauschen entfernen, Helligkeit und Kontrast optimieren und eventuelle Verzerrungen korrigieren. Dadurch verbessern Sie die Lesbarkeit und die OCR-Ergebnisse. Tesseract verwendet zur Bildverarbeitung z. B. Leptonica. Das Python OpenCV Modul bietet eine weitere kostenfreie Alternative.
  • Einstellungen der OCR-Software anpassen: Überprüfen Sie die Einstellungen der verwendeten OCR-Software. Je nach Textart, Schriftgröße oder Sprache können Anpassungen der Parameter wie Texterkennungsmethoden oder Konfidenzschwellenwerte die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. Hier können verschiedene kostenfreie Technologien, wie z. B. Tesseract, oder kommerzielle Software Technologien oder OCR-SaaS Angebote verwendet werden. 
  • Post-OCR Processing: Dieser Schritt ermöglicht das Erkennen und Beheben von fehlerhaft erkannten Textfragmenten. Obwohl diese Tätigkeit früher manuell durchgeführt wurde, können diverse Forschungsergebnisse zur Automatisierung bereit, um OCR Fehler beheben.

Durch die Anwendung dieser Tipps können Sie die Qualität und Genauigkeit der OCR-Ergebnisse verbessern und somit die Effizienz und Zuverlässigkeit Ihrer OCR-Verarbeitung steigern.

Fazit – Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion durch OCR

OCR ist eine leistungsstarke Technologie, die die automatische Texterkennung ermöglicht und eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten bietet: Von der Dokumentenverarbeitung über die Datenextraktion bis hin zur Barrierefreiheit eröffnet OCR zahlreiche Vorteile. 

Es verbessert die Effizienz, reduziert Fehler und ermöglicht die Durchsuchbarkeit von Dokumenten. 

Trotzdem gibt es Herausforderungen wie die Bildqualität oder unterschiedliche Schriftarten. Durch Optimierung der Bildaufnahme, Vorverarbeitung und Anpassung der OCR-Parameter kann die Genauigkeit dabei erhöht werden. Maschinelles Lernen und KI tragen zur stetigen Weiterentwicklung von OCR bei. 

Die Integration von OCR in Plattformen wie Konfuzio ermöglicht automatisierte Datenverarbeitung, verbesserte Datenqualität und erleichtert den Zugriff auf Informationen. 

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von OCR wird die Zukunft vielversprechend sein, indem sie Unternehmen und Organisationen dabei unterstützt, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und ihre Daten effektiver zu nutzen.

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