Tecnología OCR: fundamentos, aplicaciones y retos

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología que se utiliza desde hace décadas para reconocer automáticamente texto impreso y convertirlo en datos digitales. ICR amplía el OCR para incluir el reconocimiento de texto manuscrito, aquí Más información sobre la distinción entre OCR, OMR e ICR.

El OCR se ha convertido en una tecnología de flujo de trabajo básica para la digitalización que se utiliza en diversos ámbitos de aplicación. Sin embargo, investigaciones recientes muestran que la tecnología OCR de extremo a extremo está siendo sustituida en perspectiva. En nuestro artículo Comprensión de documentos sin OCR lea cómo en el futuro la tecnología OCR puede quedar obsoleta.

En este artículo analizamos en detalle cómo funciona el OCR, los distintos ámbitos de aplicación y los retos y ventajas que conlleva. 

definición de ocr

OCR: definición e introducción

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología que reconoce el texto impreso y lo convierte en datos digitales editables. Para ello, se escanean o fotografían imágenes o documentos y se analizan mediante algoritmos especiales. El OCR, como término colectivo para estos algoritmos, extrae los caracteres que contienen y los convierte en texto legible por máquina. 

Este reconocimiento de texto permite el reconocimiento automático del texto completo de los documentos y posibilita etapas posteriores de procesamiento, como la búsqueda en los textos de los documentos, la extracción de la información que contienen y el enriquecimiento de imágenes y escaneados de estos documentos en papel en formatos digitales.

El OCR puede utilizarse en diversos ámbitos de aplicación, como la ofimática, la gestión de documentos, el archivado, el tratamiento de textos y la introducción automática de datos. 

La precisión de los resultados del OCR puede verse influida por diversos factores, como la calidad del material de partida, el tipo de letra, el idioma y la legibilidad de los caracteres. Los avances en el procesamiento de imágenes y la tecnología de aprendizaje automático han permitido mejorar la precisión y el rendimiento del OCR. 

El OCR es una tecnología importante que ayuda a las empresas y organizaciones a agilizar sus flujos de trabajo y aumentar la eficiencia.

Cómo funciona

El funcionamiento del OCR se basa en un complejo proceso que consta de varios pasos. 

Los siguientes componentes pueden formar parte de un OCR

  • Adquisición de imágenes: El documento o la imagen que hay que reconocer se captura mediante un escáner, una cámara u otro sistema de imagen. Una buena calidad de imagen es importante para garantizar la legibilidad del texto.
  • Preprocesamiento: La imagen capturada se preprocesa primero para reducir el ruido y las irregularidades. Esto incluye la eliminación de ruido, la corrección de la inclinación o la distorsión y la optimización del contraste y el brillo.
  • Reconocimiento de textos: En este paso se reconoce el texto preprocesado de la imagen y se convierte en texto legible por máquina. Para ello se utilizan algoritmos y técnicas especiales que realizan la segmentación y el reconocimiento de caracteres.
  • Segmentación de caracteres: El texto reconocido se divide en caracteres individuales o grupos de caracteres. Este paso es importante para distinguir las letras, números o símbolos entre sí.
  • Reconocimiento de caracteres: Cada carácter segmentado se analiza y compara con un conjunto o modelo de caracteres para encontrar la mejor coincidencia posible. Para ello se utilizan algoritmos de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y modelos estadísticos.
  • Postprocesamiento: Tras el reconocimiento de caracteres, se llevan a cabo varios pasos de postprocesamiento. Entre ellos se incluyen la corrección de errores, la aplicación de formato al texto, la mejora de la legibilidad y la limpieza del texto reconocido.
  • Asunto: El resultado del OCR es un texto legible por máquina que puede utilizarse para otros pasos de procesamiento. Esto puede incluir el almacenamiento en una base de datos, el procesamiento posterior en otras aplicaciones o la visualización en una pantalla.

Dependiendo del sistema de OCR específico y de los algoritmos y técnicas utilizados, el funcionamiento del OCR varía. Los avances en el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han permitido mejorar continuamente la precisión y el rendimiento del OCR.

beneficios ocr

Ventajas y retos del OCR

El OCR ofrece una serie de ventajas, pero también puede plantear algunos retos. 

Ventajas del OCRRetos de la OCR
Ahorro de tiempo: el OCR permite capturar y procesar texto automáticamente, eliminando la necesidad de introducirlo y transcribirlo manualmente. Esto ahorra mucho tiempo.Calidad de la imagen: el OCR es sensible a la calidad de la imagen. Una mala calidad de escaneado o captura de imagen puede afectar a la precisión del reconocimiento de texto.
Mayor eficacia: el procesamiento automático de documentos y la extracción de información pueden acelerar los flujos de trabajo y aumentar la eficacia.Fuentes y escritura a mano: Las fuentes diferentes, la escritura poco clara o ilegible y la escritura a mano suponen un reto para la precisión del OCR.
Minimización de errores humanos: el OCR reduce la probabilidad de que se produzcan errores humanos al capturar o transmitir datos, ya que el reconocimiento de texto es automático.Multilingüismo: reconocer texto en distintos idiomas puede ser todo un reto, ya que cada lengua tiene sus propias peculiaridades y tipos de letra.
Accesibilidad: el OCR permite convertir textos impresos o manuscritos en formatos legibles por máquina, lo que facilita el acceso a la información a las personas con deficiencias visuales.Precisión: aunque los sistemas de OCR son cada vez más precisos, sigue habiendo cierto margen de error en el reconocimiento de texto. Especialmente con documentos complejos o de mala calidad, la precisión puede verse comprometida.
Posibilidad de buscar documentos: El OCR permite buscar texto en documentos digitales. Esto permite encontrar y extraer rápidamente la información relevante.Formato y estructuración: reconocer correctamente elementos de formato como tablas, columnas, tamaños de letra o alineaciones de texto puede ser todo un reto.

Dependiendo del sistema de OCR específico y de los algoritmos y técnicas utilizados, el funcionamiento del OCR varía. Los avances en el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han permitido mejorar continuamente la precisión y el rendimiento del OCR.

Casos prácticos - OCR en la aplicación

Existe una amplia gama de aplicaciones para el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres). 

He aquí algunos ejemplos:

Tratamiento de documentos

El OCR permite capturar y procesar automáticamente documentos impresos como facturas, contratos, formularios, informes y mucho más. 

El texto puede extraerse, buscarse e importarse en sistemas digitales.

Archivo digital

Gracias al OCR, los documentos impresos pueden convertirse a formatos digitales y almacenarse en archivos electrónicos. 

Esto facilita la búsqueda, el acceso y la gestión de documentos.

Introducción automática de datos

El OCR permite extraer automáticamente datos de formularios o tablas impresos. 

Información como el nombre, la dirección, el número de teléfono, los números de artículo, etc. puede registrarse y utilizarse en bases de datos o sistemas CRM.

Extracción de texto de imágenes

El OCR puede utilizarse para extraer texto de imágenes o fotos. 

Esto resulta útil cuando el texto de las imágenes debe estar disponible o permitir búsquedas.

Reconocimiento de números

El OCR puede utilizarse para reconocer y extraer números, como en el reconocimiento automático de matrículas (ANPR) para la vigilancia del tráfico o en el tratamiento de documentos bancarios y financieros.

Traducción y tratamiento de la lengua

El OCR puede utilizarse como precursor de la traducción automática. 

El texto reconocido puede traducirse automáticamente a otras lenguas o utilizarse para el análisis y el tratamiento lingüísticos.

Accesibilidad

Al convertir el texto impreso en formatos digitales, el OCR ayuda a las personas con deficiencias visuales o dificultades de lectura, ya que el texto se puede convertir en salida de voz o sistemas Braille.

Tramitación de correo y paquetería

El OCR se utiliza en logística para reconocer direcciones en cartas o paquetes y optimizar la entrega. A menudo, sin embargo, la información legible por máquina ya puede codificarse como código de barras y leerse mediante Lector de códigos de barras en lugar de la tecnología OCR.

Estas áreas de aplicación son sólo algunos ejemplos, y el OCR se utiliza en muchas otras áreas en las que se requiere el reconocimiento y procesamiento automático de texto.

¿Seguirá existiendo el software de OCR en el futuro o será completamente sustituido por la IA? 

Tras analizar en profundidad la investigación que nos ha facilitado, podemos extraer una serie de conclusiones clave que tienen importantes implicaciones para el futuro del software de OCR tradicional.

Importancia del tratamiento post-OCR

El estudio de Nguyen et al. (2021) hace hincapié en la necesidad de un procesamiento posterior al OCR para aumentar la precisión y la calidad de los resultados del OCR. Mientras que los sistemas OCR modernos ofrecen un rendimiento adecuado en el reconocimiento de textos modernos, la investigación muestra que su eficiencia se reduce significativamente al procesar materiales históricos o textos procesados con técnicas de digitalización obsoletas. 

La aplicación de técnicas avanzadas de procesamiento posterior al OCR basadas en la IA y el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar estos problemas y ampliar o sustituir el papel del software de OCR tradicional.

Influencia de los errores de OCR en el reconocimiento de textos

Hamdi et al. (2022) aportan una valiosa contribución al debate al analizar el impacto de los errores de OCR en la accesibilidad de los documentos y en tareas específicas de Procesamiento del Lenguaje Natural, como el reconocimiento de entidades con nombre y la vinculación. 

A pesar de las importantes mejoras de la tecnología OCR, sus investigaciones ponen de manifiesto la necesidad de aplicar estrategias avanzadas de tratamiento de errores y corrección posterior a la OCR para obtener resultados fiables.

Soluciones de OCR personalizadas

Jain et al. (2023) señalan que la creación de soluciones de OCR con capacidades similares a las humanas, especialmente cuando se procesa texto manuscrito o texto con estilos de escritura únicos, sigue siendo un reto importante. Como enfoque de solución, proponen el desarrollo de modelos de OCR adaptativos y soluciones personalizadas que podrían mejorar la precisión del reconocimiento de texto para estos casos de uso específicos mediante el entrenamiento con conjuntos de datos específicos e individualizados.

En general, estos estudios indican que es probable que los programas tradicionales de OCR sigan desempeñando un papel importante, pero cada vez se verán más complementados y mejorados por tecnologías y enfoques más avanzados. A ello pueden contribuir, en particular, la aplicación de la IA y el aprendizaje automático, la mejora de los métodos de procesamiento y corrección posteriores al OCR y el desarrollo de soluciones de OCR individualizadas. Por lo tanto, cabe esperar que los programas de OCR sigan siendo capaces de manejar una gran variedad de tipos y estilos de texto, y que lo hagan cada vez con mayor precisión y eficacia.

Referencias:

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, Universidad de La Rochelle).

Consejos para optimizar los resultados del OCR

Para sacar el máximo partido a sus resultados de OCR, siga estos consejos:

  • Cuidado al hacer fotos: Asegúrate de que la calidad de imagen del documento o foto escaneados es alta. Utiliza una resolución adecuada y asegúrate de que el texto sea claro y legible.
  • Tratamiento previo de la imagen: Limpia la imagen antes de procesarla para el OCR eliminando el ruido, optimizando el brillo y el contraste y corrigiendo cualquier distorsión. Esto mejorará la legibilidad y los resultados del OCR. Usos de Tesseract para el procesamiento de imágenes, por ejemplo Leptonica. En Módulo OpenCV de Python ofrece otra alternativa gratuita.
  • Ajuste la configuración del software OCR: Compruebe los ajustes del software de OCR utilizado. En función del tipo de texto, el tamaño de letra o el idioma, los ajustes de parámetros como los métodos de reconocimiento de texto o los umbrales de confianza pueden mejorar la precisión de los resultados. Para ello pueden utilizarse diversas tecnologías gratuitas, por ejemplo Tesseracto Tecnologías de software comercial o Ofertas de OCR SaaS ser utilizado. 
  • Procesamiento posterior al OCR: este paso permite reconocer y corregir los fragmentos de texto reconocidos incorrectamente. Aunque antes esta actividad se realizaba manualmente, diversos resultados de investigación sobre automatización pueden utilizarse para corregir errores de OCR.

Aplicando estos consejos, podrá mejorar la calidad y la precisión de los resultados del OCR y aumentar así la eficacia y la fiabilidad de su procesamiento OCR.

Conclusión: aumentar la eficacia y reducir los errores con el OCR

El OCR es una potente tecnología que permite el reconocimiento automático de texto y ofrece una amplia gama de aplicaciones: Desde el tratamiento de documentos hasta la extracción de datos y la accesibilidad, el OCR ofrece numerosas ventajas. 

Mejora la eficacia, reduce los errores y permite buscar documentos. 

Sin embargo, existen retos como la calidad de la imagen o los distintos tipos de letra. La optimización de la captura de imágenes, el preprocesamiento y el ajuste de los parámetros de OCR permiten aumentar la precisión. El aprendizaje automático y la IA contribuyen al desarrollo continuo del OCR. 

La integración del OCR en plataformas como Konfuzio permite automatizar el tratamiento de datos, mejorar su calidad y facilitar el acceso a la información. 

A medida que el OCR siga evolucionando, el futuro será muy prometedor para ayudar a las empresas y organizaciones a agilizar sus flujos de trabajo y utilizar sus datos de forma más eficaz.

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