La digitalización de la gestión documental es sencilla en teoría: los documentos que ya proceden de fuentes electrónicas no se imprimen como antes, sino que se almacenan digitalmente, por ejemplo en formato PDF. Y: las montañas de papel ya existentes se transforman en archivos digitales con un programa de escaneado.
Sin embargo, el verdadero reto viene después: Es cierto que las empresas disponen entonces de todos sus datos en formato digital. Pero, por regla general, no se pueden buscar, o sólo con dificultad, porque estos datos se pueden recuperar digitalmente pero no de forma estructurada. Por tanto, la información es difícilmente accesible. Y: las empresas tienen que encontrar la manera de clasificar, analizar y evaluar la avalancha de datos digitales. Aquí es donde entra en juego la llamada tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres).
Le mostramos qué software de escaneado OCR pueden utilizar las empresas para extraer y organizar datos de cualquier formato de archivo y hacer más eficaz su gestión de documentos.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Ventajas de la gestión digital de documentos
Si las empresas han digitalizado su gestión de documentos con un software de escaneado, se benefician de estas ventajas:
Acceso sin complicaciones
La digitalización de documentos permite almacenarlos, organizarlos y recuperarlos rápida y fácilmente, con independencia de su ubicación. Esto ahorra tiempo y reduce el esfuerzo de búsqueda y clasificación manual. Esto facilita la colaboración y el intercambio de información.
Ahorro de espacio
Los documentos digitales escaneados no ocupan espacio físico. A diferencia de los documentos en papel, que ocupan mucho espacio en estanterías y armarios, los documentos digitales pueden almacenarse en servidores o plataformas de almacenamiento en la nube.
Seguridad y protección de datos
Los documentos digitales pueden protegerse mediante encriptación y derechos de acceso. Esto permite proteger la información sensible de accesos no autorizados y garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos.
Control de versiones y seguridad de las revisiones
Un sistema de gestión de documentos digitales permite gestionar las versiones y hacer un seguimiento de los cambios. Esto permite trazar el historial de un documento y garantizar la seguridad de las revisiones.
Automatización del flujo de trabajo
Los sistemas de gestión de documentos estructurados digitalmente suelen ofrecer funciones de automatización del flujo de trabajo. Esto puede acelerar los procedimientos de tramitación y aprobación y aumentar la eficiencia.
Respeto del medio ambiente
Al reducir el consumo de papel, los sistemas de gestión de documentos digitales contribuyen a proteger el medio ambiente. Menos papel significa menos consumo de recursos, menos contaminación por CO² y menos residuos.
Gestión de documentos con un programa de escaneado OCR
El OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es una tecnología que permite a los ordenadores reconocer texto impreso o manuscrito y convertirlo en formatos digitales editables. ¿Qué significa esto en la práctica?
En OCR Primero se crean imágenes o escaneados de documentos de texto. A continuación, estas imágenes son analizadas por un programa de OCR para identificar los caracteres que contienen. Este proceso se desarrolla en varias etapas.
- En primer lugar, se normaliza la imagen para optimizar el contraste y el brillo y corregir posibles borrosidades. Esto mejora la calidad de la imagen y aumenta la precisión del reconocimiento.
- A continuación, se identifican las letras, números y símbolos de la imagen. El software de OCR analiza las formas de los caracteres y las compara con una base de datos de fuentes conocidas. También se tiene en cuenta la información contextual para mejorar la precisión del reconocimiento.
- A menudo se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aumentar aún más la precisión del reconocimiento. Estos algoritmos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para reconocer patrones y características de los caracteres. Esto permite al software identificar mejor incluso fuentes difíciles o texto manuscrito.
- Tras el reconocimiento de caracteres, tiene lugar el reconocimiento automático de texto, en el que los caracteres reconocidos se unen para formar palabras y frases. Aquí también se utilizan modelos lingüísticos para comprender el contexto de las palabras reconocidas y corregir posibles errores.
- El software de OCR genera el texto reconocido en un formato editable, por ejemplo, un documento de Word o un archivo PDF en el que se pueden realizar búsquedas. A continuación, el texto puede seguir procesándose.
Casos prácticos del programa de escaneado OCR
En la práctica, un programa de escaneado OCR ayuda en estos casos, por ejemplo:
Captura automática de datos para la inspección fiscal
Las empresas pueden utilizar software de OCR para procesar documentos fiscales como comprobantes, Facturas y extractos bancarios y extraer automáticamente los datos pertinentes. Esto permite realizar auditorías fiscales de forma más eficiente, Requisitos de los Principios Contables Generalmente Aceptados (PCGA) y minimizar los errores.
Tramitación eficaz de las facturas
El software OCR permite la captura automática y Tratamiento de los datos de facturaciónLa información se almacena en una base de datos, como el número de factura, los datos del proveedor y los importes. A continuación, esta información puede importarse a un sistema de facturación electrónica o a un programa de contabilidad, lo que reduce el esfuerzo manual y el riesgo de errores.
Tratamiento automatizado de los documentos de solicitud
A la hora de contratar a nuevos empleados, las empresas suelen tener que examinar y editar numerosos documentos, como currículos, certificados y cartas de solicitud. Pueden utilizar software de OCR para escanear estos documentos y extraer la información que contienen. Esto acelera y simplifica el proceso de selección de candidatos.
Programas de escaneado para una gestión eficaz de los documentos
Suele haber dos tipos de documentos digitales: Los documentos creados con programas como Microsoft Word, Google Docs o Adobe Acrobat (documentos de fuentes digitales), y los documentos que existen como escaneado de un documento en papel (documentos de fuentes no digitales). ¿Qué programas de escaneado pueden utilizar las empresas para extraer datos de estos documentos?
Documentos de fuentes no digitales
Los documentos que no se han creado electrónicamente, sino que consisten en el escaneado de un trozo de papel, suelen tener forma de imagen. A diferencia de los PDF, por ejemplo, las imágenes no son fáciles de buscar. Por tanto, un programa de escaneado convencional no puede leerlas. Por tanto, no puede editar, cambiar o adaptar los documentos. Para ello, las empresas necesitan un software de OCR. Puede extraer, analizar y evaluar datos no estructurados de todo tipo de documentos. Esto puede hacerse, por ejemplo, con estas aplicaciones:
Pytesseract
Las empresas pueden utilizar el motor OCR Tesseract integrado en el lenguaje de programación Python. Python sirve de herramienta backend para los algoritmos de OCR. Las capacidades de OCR de Python se amplían con la biblioteca "pytesseract". Proporciona una interfaz para ejecutar Tesseract OCR desde código escrito en Python.
Tess4J
Tess4J es una potente biblioteca Java que proporciona a los usuarios métodos envolventes para utilizar el motor OCR de Tesseract. De este modo, los desarrolladores pueden integrar fácilmente funciones de OCR en sus proyectos Java.
Tesseract.NET
Tesseract.NET permite a los desarrolladores integrar perfectamente Tesseract en aplicaciones C#. Proporciona una envoltura C# bien documentada para el motor OCR de Tesseract. En la práctica, esto significa que las empresas pueden utilizar Tesseract.NET para extraer fácilmente texto de imágenes digitalizadas con un programa de escaneado.
En nuestra completa guía práctica sobre Pytesseract, Tess4J y Tesseract.Net se explica cómo pueden utilizarlos las empresas. Tesseract.
Konfuzio
Las empresas que deseen obtener resultados más precisos con el OCR pueden confiar en el software de Konfuzio set. Esto es especialmente eficaz para la escritura a mano, fuentes especiales e idiomas distintos del inglés. Para ofrecer resultados precisos, Konfuzio utiliza inteligencia artificial.
Aprendizaje automático capacita a los sistemas de OCR para identificar y reconocer mejor los patrones basados en grandes conjuntos de datos.
En la práctica, el software puede identificar con fiabilidad incluso imágenes de baja resolución, texto manuscrito o caracteres ilegibles.
Documentos de fuentes digitales
Para extraer datos de documentos procedentes de fuentes digitales, las empresas también pueden utilizar una de las aplicaciones de OCR mencionadas anteriormente. Sin embargo, dado que documentos como los archivos PDF son más fáciles de buscar, las empresas pueden utilizar alternativamente estos marcos y bibliotecas de lenguajes de programación:
PyPDF2
PyPDF2 es una biblioteca Python muy utilizada. Las empresas pueden utilizarla para extraer texto de archivos PDF generados electrónicamente. También pueden utilizarla para rotar páginas, combinar varias páginas o dividir un archivo PDF, por ejemplo. He aquí un ejemplo de un sencillo fragmento de código que puede funcionar como software de escáner de PDF con PyPDF2:
importar PyPDF2
def pdf_scanner(ruta_archivo):
# Abre el fichero PDF en modo binario.
with open(ruta_archivo, 'rb') as archivo:
# Crear un objeto PDFReader
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(fichero)
# Recorre cada página del archivo PDF
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
# Lee el texto de la página actual.
page = pdf_reader.getPage(numero_página)
text = pagina.extraerTexto()
# Procesa el texto extraído (puedes añadir tu propia lógica aquí)
print(f "Página {num_página + 1}:")
print(texto)
print()
# Ejemplo de llamada a la función con un fichero PDF llamado "ejemplo.pdf
pdf_scanner('ejemplo.pdf')pdfrw
pdfrw es una biblioteca de Python que permite a las empresas editar documentos PDF. Además de la capacidad de capturar documentos PDF, pdfrw tiene otras funciones como fusionar archivos, rotar páginas o cambiar metadatos. He aquí un sencillo ejemplo de código:
importar pdfrw
from PIL import Imagen
def escanear_pdf(ruta_pdf, ruta_salida):
pdf = pdfrw.PdfReader(pdf_path)
output_pdf = pdfrw.PdfWriter()
para página en pdf.páginas:
contenido_página = contenido_página
xref = contenido_página[0].objid
image = Image.open("imagen_escaneada.jpg")
image_xref = pdfrw.PdfDict(Type="/XObject", Subtype="/Image", BitsPerComponent=8, Width=anchura.imagen, Height=altura.imagen, ColourSpace="/DeviceRGB", Filter="/DCTDecode")
image_xref.stream = imagen.tobytes()
recursos = pdfrw.PdfDict(XObject=pdfrw.PdfDict())
resources.XObject.X1 = imagen_xref
page.Contents = pdfrw.PdfArray([pdfrw.PdfIndirect(xref), pdfrw.PdfIndirect(image_xref)])
page.Resources = recursos
output_pdf.addpage(página)
output_pdf.write(ruta_salida)
# Ejemplo de llamada
scan_pdf("entrada.pdf", "salida.pdf")Leer archivos PDF en Java
El lenguaje de programación Java tiene clases integradas que las empresas pueden utilizar para leer y escribir documentos PDF. Por ejemplo, si utilizan la clase "PDFTextStripper" para extraer datos de un documento, en el código tiene este aspecto:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
public class PDFScanner {
public static void main(String[] args) {
Archivo archivo = new Archivo("ruta_al_archivo_df.pdf");
try {
PDDocument documento = PDDocument.load(archivo);
PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper();
String text = textStripper.getText(document);
System.out.println(texto);
document.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}PREGUNTAS FRECUENTES
El OCR analiza imágenes o documentos de texto escaneados. El proceso incluye la normalización de la imagen, el reconocimiento de caracteres mediante bases de datos de fuentes y aprendizaje automático, la combinación de los caracteres reconocidos en palabras y frases, y la salida del texto reconocido en un formato editable, como un documento de Word o un archivo PDF con función de búsqueda. El resultado: las empresas pueden procesar fácilmente el texto.
Para las imágenes de documentos de texto, las empresas pueden utilizar aplicaciones como Pytesseract, Tess4J, Tesseract.NET o Konfuzio. Estos tipos de software de escaneado están disponibles para Windows y Mac, entre otros.
La digitalización de distintos tipos de documentos mediante un programa de escaneado permite a las empresas, entre otras cosas, aumentar la eficiencia al almacenar, organizar y encontrar rápidamente los documentos, ahorrar espacio utilizando servidores o plataformas de almacenamiento en la nube, acceder rápidamente desde distintos dispositivos, así como seguridad y privacidad mediante el cifrado y los derechos de acceso.
