PDF durchsuchbar machen: Mit OCR in 5 Schritten

Im Rahmen der Digitalisierung verfügen Unternehmen heute vor allem über zwei Arten von PDF-Dateien: PDFs, die über Software wie Microsoft Word, Adobe Acrobat oder Google digital erstellt wurden, und PDFs (oder JPGs), die als Scan eines Papierdokuments vorliegen. Zwar verfügen Unternehmen auf diese Weise über digitale Dokumente. Je nach Art des PDFs sind diese jedoch nur schwer zu durchsuchen. Das heißt auch: Unternehmen können Daten nur mit viel Aufwand finden und verarbeiten.

Hier kommt die PDF-Texterkennung ins Spiel. Einfach und automatisiert ist diese über die sogenannte OCR-Technologie (Optical Character Recognition, auf deutsch „Optische Zeichenerkennung“) möglich. Wir erklären, wie Unternehmen mit einer Software nicht nur PDF durchsuchbar machen, sondern die aus den Dateien gewonnenen Daten auch ordnen, analysieren und bewerten können.

PDF durchsuchbar machen: So funktioniert OCR

Mit OCR können Unternehmen gedruckten, handgeschriebenen oder digitalen Text in einem PDF (und jedem anderen digitalen Format) erfassen und in bearbeitbare Formate überführen. Wie funktioniert das genau?

Vereinfacht gesagt, analysiert eine OCR-Software die PDF-Dateien und erkennt die darin enthaltenen Zeichen. In der Praxis läuft das in den folgenden Schritten ab:

  1. Die Datei wird zunächst optimiert, um den Kontrast und die Helligkeit zu verbessern und eventuelle Unschärfen zu korrigieren. Dadurch steigt die Erkennungsgenauigkeit.

  2. Die OCR-Software identifiziert die Buchstaben, Zahlen und Symbole. Dabei werden die Formen der Zeichen analysiert und mit einer Datenbank bekannter Schriftarten verglichen. Auch Kontextinformationen fließen in die Erkennung ein, um die Genauigkeit zu steigern.

  3. Um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern, nutzt OCR oftmals maschinelle Lernalgorithmen. Diese Algorithmen sind mit einer Vielzahl von Textdaten trainiert, um Muster und Merkmale von Zeichen zu erkennen. Eine leistungsstarke Software, die PDF durchsuchbar machen kann, ist auch in der Lage, schwierige Schriftarten oder handschriftlichen Text zu identifizieren.

  4. Ist die Zeichenerkennung abgeschlossen, widmet sich OCR der Texterkennung. Diese setzt die erkannten Zeichen zu Wörtern und Sätzen zusammen. Die Software verwendet dabei auch Sprachmodelle, um den Kontext der erkannten Wörter zu verstehen und mögliche Fehler zu korrigieren.

  5. Die erkannten Texte werden von der OCR-Software in einem bearbeitbaren Format ausgegeben. Auf diese Weise verfügen Unternehmen über durchsuchbare PDF-Dokumente. Sie können nun die darin enthaltenen Daten erfassen, sortieren, analysieren und auswerten. Denn: Eine OCR-Software kann nicht nur PDF durchsuchbar machen, sondern alle Daten nach Vorgaben von Unternehmen automatisiert verarbeiten.

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PDF durchsuchbar machen: Benefits von OCR

Wenn Unternehmen durchsuchbare PDF Dateien erstellen, profitieren sie in der Praxis so davon:

Niedrigere Kosten im Dokumentenmanagement

Wenn Unternehmen PDF automatisch durchsuchbar machen, können sie schnell und unkompliziert auf relevante Daten zugreifen. Das spart Zeit und somit Kosten.

Bessere Datenanalyse

Da die gesammelten Daten (nahezu) fehlerfrei und vollständig sind, können Firmen diese mit hoher Genauigkeit und besser auf ihre Geschäftsziele ausgerichtet analysieren und unter die Lupe nehmen. Auf diese Weise verfügen sie über relevante Informationen und können so fundierte Entscheidungen treffen

Freisetzung von Ressourcen

Können Unternehmen PDF durchsuchbar machen auf Linux, Mac oder Windows, sind Mitarbeiter weniger mit der Datensuche und -auswertung beschäftigt. Sie können sich daher wichtigeren Aufgaben widmen.

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PDF durchsuchbar machen: 3 gängige Use Cases

Um die Vorteile einer OCR-Software, mit der Unternehmen PDF durchsuchbar machen, besser einordnen zu können, werfen wir einen Blick auf 3 klassische Use Cases:

Effiziente Dokumentenverarbeitung

Unternehmen, die täglich Rechnungen, Quittungen und Belege erhalten, können die darin enthaltenen Daten einfach und schnell verarbeiten, zuordnen und an die nachfolgenden Workflows weiterreichen.

So kann eine OCR-Software beispielsweise die Rechnungsnummer, Lieferantendaten oder Zahlungsbeträge extrahieren und diese in ein elektronisches System wie eine Buchhaltungssoftware übergeben.

Das reduziert den manuellen Aufwand und senkt das Risiko von Fehlern.

Unkomplizierte Datenerfassung für Steuerprüfung

Damit Unternehmen die Steuerdaten des vergangenen Jahres nicht mit großem Aufwand zusammensuchen müssen, können sie diese automatisiert ermitteln, sammeln und geordnet an die Steuerabteilung weitergeben. Auf diese Weise verfügt diese direkt über alle relevanten Steuerdokumente wie Rechnungen, Belege und Kontoauszüge. Eine Steuerprüfung läuft so effizienter ab und erfüllt die Anforderungen von Grundsätzen ordnungsgemäßer Buchführung.

Effizientere Mitarbeitersuche

Unternehmen, die konstant neue Mitarbeiter suchen, erhalten eine Vielzahl von Bewerbungen. Diese liegen in der Regel im PDF-Format vor. Können Unternehmen also PDF automatisch durchsuchbar machen, sichten sie Dokumente wie Lebensläufe, Zeugnisse und Bewerbungsanschreiben schneller. Eine OCR-Software kann dabei die relevanten Daten extrahieren und so aufbereiten, dass Firmen schnellere Mitarbeiterentscheidungen treffen.

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PDF durchsuchbar machen: 7 leistungsstarke Tools

Um PDF durchsuchbar machen zu können, benötigen Unternehmen eine leistungsstarke Software. Welche Software geeignet ist, hängt davon ab, aus welcher Art von Quelle PDFs, bildbasierte Dokumente oder Scans stammen:

Dokumente aus nicht-digitalen Quellen

Gescannte Dokumente sind nicht so leicht durchsuchbar. Herkömmliche Programme können diese weder lesen noch bearbeiten. Um unstrukturierte Daten aus diesen Dokumenten zu extrahieren und zu analysieren, können Unternehmen unter anderem diese Anwendungen nutzen:

Pytesseract

Pytesseract ist eine OCR-Engine, die in die Programmiersprache Python integriert ist. Python fungiert dabei als Backend-Anwendung für die OCR-Algorithmen. Die Pytesseract-Bibliothek erweitert die vorhandenen OCR-Fähigkeiten von Python. Die Bibliothek bildet eine Schnittstelle, um Tesseract OCR aus in Python geschriebenem Code auszuführen.

Tesseract.NET

Tesseract.NET ermöglicht es, Tesseract in C#-Anwendungen zu integrieren. Dafür verfügt es über einen C#-Wrapper für die Tesseract-OCR. Firmen können auf diese Weise beispielsweise Scans, die als PDF vorliegen, durchsuchbar machen.

Tess4J

Tess4J ist eine Java-Bibliothek. Sie stellt Unternehmen Wrapper-Methoden für den Einsatz der Tesseract OCR-Engine zur Verfügung. Entwickler können so die Funktionen von OCR in ihre Java-Projekte implementieren.

Konfuzio

Unternehmen, die besonders genaue Ergebnisse mit OCR erhalten und die Daten aufbereiten, analysieren und auswerten möchten, können Konfuzio nutzen.

Im Gegensatz zu den anderen genannten Technologien ist Konfuzio auch bei anderen Sprachen als Englisch, speziellen Schriftarten, handschriftlichen und gescannten Dokumenten und Bildern in niedriger Auflösung besonders leistungsstark.

Dafür nutzt Konfuzio künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen trainiert die OCR-Systeme so, dass diese auch in enorm großen Datensätzen Muster erkennen.

Dokumente aus digitalen Quellen

Dokumente aus digitalen Quellen liegen oftmals als PDF vor. Um PDF durchsuchbar zu machen, können Firmen ebenfalls auf die oben genannten Tools setzen. Da das Dateiformat grundsätzlich jedoch einfacher durchsuchbar ist als ein gescanntes Bild, eignen sich dafür auch die folgenden Tools:

PyPDF2

Die Python-Bibliothek PyPDF2 ermöglicht es Unternehmen, Text aus digital erzeugten PDF-Dateien zu extrahieren. Dabei kann sie die Dateien auch aufteilen, mehrere Seiten zusammenfügen und diese drehen. In der Praxis kann ein Code, der mit PyPDF2 als PDF-Scanner funktioniert, so aussehen:

import PyPDF2
def pdf_scanner(pdf_file_path, keyword):
    try:
        with open(pdf_file_path, 'rb') as file:
            pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
            num_pages = pdf_reader.getNumPages()
            found_pages = []
            for page_num in range(num_pages):
                page = pdf_reader.getPage(page_num)
                text = page.extractText().lower()
                if keyword.lower() in text:
                    found_pages.append(page_num + 1)
            return found_pages
    except FileNotFoundError:
        print(f"Datei '{pdf_file_path}' wurde nicht gefunden.")
        return []
if __name__ == "__main__":
    pdf_file = "beispiel.pdf"  # Passe den Dateipfad entsprechend an
    suchwort = "Python"       # Passe das Suchwort an
    gefunden = pdf_scanner(pdf_file, suchwort)
    if gefunden:
        print(f"Das Suchwort '{suchwort}' wurde auf folgenden Seiten gefunden: {gefunden}")
    else:
        print(f"Das Suchwort '{suchwort}' wurde nicht im PDF gefunden.")

PDF-Dateien in Java lesen

Java verfügt über integrierte Klassen, die sich für das Lesen und Schreiben von PDF-Dateien eignen. Dabei können Unternehmen beispielsweise die Klasse „PDFTextStripper“ nutzen, um Informationen aus einem Dokument herauszuziehen. Als Code könnte das zum Beispiel so aussehen: 

import java.io.IOException;
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
public class PDFTextExtractor {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // Pfad zum PDF-Dokument
            String pdfFilePath = "pfad/zum/deinem/pdf/dokument.pdf";
            // PDDocument-Objekt erstellen
            PDDocument document = PDDocument.load(new File(pdfFilePath));
            // PDFTextStripper-Objekt erstellen
            PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper();
            // Text aus dem Dokument extrahieren
            String text = textStripper.getText(document);
            // Das extrahierte Textergebnis ausgeben
            System.out.println(text);
            // PDDocument schließen
            document.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

In diesem Beispiel müssten Unternehmen sicherstellen, dass sie die Apache PDFBox-Bibliothek in ihrem Projekt als Abhängigkeit eingebunden haben. Sie können die Bibliothek von der offiziellen Apache PDFBox-Website herunterladen und in ihr Projekt integrieren.

Das oben gezeigte Beispiel lädt das PDF-Dokument, extrahiert den gesamten Text daraus und gibt ihn auf der Konsole aus. Firmen können das Ergebnis entsprechend ihren Anforderungen weiterverarbeiten, um spezifische Daten aus dem Dokument zu extrahieren und zu analysieren.

pdfrw

Mit der Python-Bibliothek pdfrw können Unternehmen eine Adobe PDF Datei durchsuchbar machen und bearbeiten. Daneben kann pdfrw zum Beispiel auch Dateien zusammenführen, einzelne Seiten drehen und die Metadaten ändern. Hier ein Codebeispiel aus der Praxis:

import pdfrw
def suche_nach_information_in_pdf(pdf_datei, suchbegriff):
    pdf_obj = pdfrw.PdfReader(pdf_datei)
    gefundene_seiten = []
    for seite_nr, seite in enumerate(pdf_obj.pages, start=1):
        seite_text = ""
        for annot in seite.Annots:
            if annot.Subtype == "/Widget" and annot.A and annot.A.V:
                seite_text += annot.A.V
        if suchbegriff in seite_text:
            gefundene_seiten.append(seite_nr)
    return gefundene_seiten
if __name__ == "__main__":
    pdf_datei = "pfad/zum/dein_pdf.pdf"
    suchbegriff = "Dein Suchbegriff"
    gefunden_auf_seiten = suche_nach_information_in_pdf(pdf_datei, suchbegriff)
    if gefunden_auf_seiten:
        print(f"Der Suchbegriff '{suchbegriff}' wurde auf folgenden Seiten gefunden:")
        print(gefunden_auf_seiten)
    else:
        print(f"Der Suchbegriff '{suchbegriff}' wurde im PDF-Dokument nicht gefunden.")

PDF durchsuchbar machen: So funktionierts mit Konfuzio

Um mit Konfuzio ein PDF durchsuchbar zu machen, kreieren Sie in Ihrem Account zunächst ein neues Projekt und wählen oben in der Leiste die Funktion, die Sie für ein Dokument nutzen möchten. Gehen wir davon aus, dass Sie ein handschriftliches Dokument durchsuchbar machen möchten. Sie laden dann von diesem beispielsweise ein Foto als JPG hoch. 

Konfuzio erkennt jetzt automatisch alle Zeichen und Wörter im Dokument. Sie können das Foto dann als PDF exportieren. Konfuzio sorgt dafür, dass die Schriftgröße exakt die gleiche wie im Originaldokument ist. Sie können das PDF nun nach einzelnen Wörtern durchsuchen oder den Text in der SmartView von Konfuzio korrigieren. Wie dieser Prozess im Konfuzio Interface aussieht und abläuft, zeigen wir anschaulich in dieser Anleitung für OCR für die Texterkennung.

FAQ

Wie kann ich ein PDF durchsuchbar machen?

Um ein PDF durchsuchbar zu machen, können Unternehmen auf Software wie Konfuzio, Pytesseract oder pdfrw setzen. Mit diesen Tools können sie nicht nur relevante Daten in den Dateien ausmachen, sondern diese auch kategorisieren, analysieren, auswerten und an folgende Workflows übergeben.

Wie profitieren Unternehmen, wenn sie durchsuchbare PDF Dateien erstellen?

Ein durchsuchbares Dokument ermöglicht es Unternehmen, Informationen effizienter zu verwalten, da sie den Inhalt von Dateien indexieren und schnell durchsuchen können. Dies erleichtert das Auffinden von relevanten Informationen und beschleunigt Arbeitsprozesse. Suchfunktionen steigern die Produktivität, reduzieren den Zeitaufwand und verbessern die Entscheidungsfindung. Außerdem erhöhen durchsuchbare PDFs die Zugänglichkeit und ermöglichen die Integration in andere Systeme.

Wie funktioniert OCR, um PDF automatisch durchsuchbar zu machen?

Eine OCR-Software optimiert zunächst Kontrast und Helligkeit der Datei. Sie identifiziert dann Buchstaben, Zahlen und Symbole. Dabei nutzt sie Lernalgorithmen zur Genauigkeitssteigerung und setzt erkannte Zeichen zu Wörtern und Sätzen zusammen. Sprachmodelle korrigieren Fehler. Die erkannten Texte werden dann in einem bearbeitbaren Format ausgegeben.

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Avatar von Jan Schäfer

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