Ocr

Tipos de OCR

La tecnología de búsqueda de texto completo y extracción de texto de imágenes o documentos escaneados que Shadow Imager Technology transforma en documentos editables se llama Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Esta tecnología puede reconocer texto impreso o escrito a mano en imágenes procesadas digitalmente y convertirlo en texto legible por máquina.

Otro tipo de OCR bien conocido es el Reconocimiento de Caracteres Chinos (CCR). Convierte imágenes digitalizadas de caracteres chinos en texto legible por máquina basado en la coincidencia de patrones, características y modelos estadísticos.

Varios otros tipos de OCR chinos tienen funcionalidades y capacidades superpuestas:

• OCR de tipo de lectura:

  Los entornos comerciales o empresariales emplean el sistema OCR de tipo de lectura. La etapa preliminar procesa la imagen de entrada mediante tareas de preprocesamiento como el umbral dinámico y la reducción de ruido. Luego, la imagen se segmenta en caracteres para la coincidencia utilizando el método de coincidencia de fuentes de tipo de lectura, que tiene más de 300 fuentes buscables.

• OCR de PDF simple:

  Un programa de software OCR gratuito llamado Simple PDF OCR puede convertir documentos PDF escaneados en texto editable. Admite varios idiomas y permite a los usuarios guardar el documento de salida en otros formatos, como archivos .txt y .doc.

• Pandoc OCR:

  Pandoc es un sistema de OCR de Typeset que utiliza filtros para convertir diferentes formatos de entrada a Markdown con la ayuda de la tecnología OCR de cuneiforme. Colabora con LaTeX para producir textos legales y científicos.

• Cuneiforme OCR:

  El primer software OCR de código abierto para documentos en escritura latina se llama Cuneiforme. Extrae datos de imágenes ráster e integra varios motores para producir un reconocimiento de caracteres eficazmente preciso.

• A9T9 OCR:

  Un programa de software OCR gratuito llamado A9T9 se ejecuta en Windows, Mac, Android e iPhone. Puede escanear texto impreso de imágenes o PDF y convertirlo en texto editable. La interfaz es sencilla, lo que permite a los usuarios copiar y pegar documentos para el reconocimiento de texto.

• ABBYY Fine Reader OCR:

  Un programa OCR profesional llamado ABBYY Fine Reader OCR puede leer y convertir documentos en varios idiomas, incluidos árabe, chino, finlandés, hebreo, hindi, coreano, letón, persa, turco y vietnamita, entre más de 200 idiomas.

• Soda PDF Online OCR:

  La tecnología OCR traduce documentos escaneados en texto editable con la ayuda de Sodal PDF Online OCR, lo que permite a los usuarios modificar, fusionar y reordenar archivos en varios formatos, incluidos Word y Excel.

• OCR integrado de Google Drive:

  Google Drive y Docs reconocen, procesan y convierten automáticamente en texto editable los documentos escaneados cargados por los usuarios. A través de Google Cloud Vision API, los desarrolladores también pueden integrar esta tecnología OCR en sus aplicaciones.

Características y funciones del OCR

Las funciones de la herramienta OCR variarán según el tipo de máquina o software que se utilice. Las características del software OCR móvil y de escritorio son comparables, mientras que el OCR para el escaneo de códigos de barras difiere.

A continuación, se presentan algunas de las funciones críticas de una máquina OCR:

• Captura de datos: El OCR realiza la captura de datos desde cualquier documento físico mediante el escaneo o la captura de una imagen digital. Esto procesa las imágenes para crear documentos en un formato digital accesible.
• Preprocesamiento de imágenes: El procesamiento de imágenes de alta calidad es esencial para una extracción de datos precisa. La mayoría de los sistemas OCR pueden mejorar la calidad de la imagen mediante funciones como el recorte, la rotación, el cambio de tamaño, el enderezamiento, el filtrado o la mejora del contraste.
• Reconocimiento de texto: La función principal del OCR es el reconocimiento de texto. Después de procesar la imagen de texto, el OCR extrae los caracteres de texto y los transforma en texto digital editable y seleccionable.
• Postprocesamiento: Después del reconocimiento, el software OCR debe verificar y corregir el texto de salida para garantizar la precisión. Esto puede requerir la verificación ortográfica, la corrección gramatical o una función de mejora de texto basada en algoritmos.
• Soporte multilingüe: Un buen soporte multilingüe permitirá al software OCR reconocer y extraer texto en diferentes idiomas. Este soporte de conjunto de caracteres incluye latín, cirílico, árabe, chino y otros.
• Formatos de exportación: La tecnología OCR permite a los usuarios convertir imágenes o documentos escaneados en archivos de texto. Sin embargo, el formato de salida o exportación difiere, e incluyen archivos PDF, TXT, DOCX, XML y HTML.
• Integración: Esta función permite a los desarrolladores integrar el sistema OCR con otras aplicaciones y software. Esto puede mejorar el flujo de trabajo y la eficiencia en tareas como la gestión de documentos y la entrada de datos.
• Escaneo de códigos de barras: Las herramientas OCR también pueden escanear y leer varios tipos de códigos de barras, por lo que se utilizan en tareas de seguimiento de activos, gestión de inventario y entrada de datos.
• Procesamiento en la nube: Un sistema basado en la nube permite a los usuarios acceder al servicio OCR basado en la nube desde cualquier lugar. El procesamiento en la nube también ofrece una mejor seguridad de los datos y un mejor flujo de trabajo.

Escenarios de uso del OCR

La aplicación de una máquina OCR es muy amplia y abarca una amplia gama de industrias y sectores. A continuación, se muestra una breve descripción de dónde se utiliza el reconocimiento óptico de caracteres y qué beneficios aporta a cada escenario.

• Banca y finanzas: Las instituciones financieras utilizan la tecnología OCR para leer y extraer datos de cheques, formularios y otros documentos financieros. El sistema ayuda a automatizar el procesamiento de documentos, reduciendo errores y acelerando operaciones como la apertura de cuentas, la compensación de cheques y la presentación de informes de cumplimiento.
• Industria de la salud: Los hospitales y las clínicas utilizan la tecnología OCR para digitalizar registros de pacientes, notas manuscritas, recetas y otros documentos médicos. El software puede ayudar a acceder y compartir datos de pacientes rápidamente, mejorando la atención al paciente y reduciendo el riesgo de errores en la medicación.
• Gobierno: Muchas instituciones del sector público utilizan el OCR para digitalizar registros históricos, datos del censo, documentos fiscales y documentos legales. La tecnología permite una recuperación eficiente de datos, ahorrando tiempo en la prestación de servicios públicos.
• Legal: En los tribunales y las oficinas de abogados, la tecnología OCR se utiliza para escanear y digitalizar documentos legales como contratos, jurisprudencia y registros judiciales. Al hacer que estos documentos sean buscables, el sistema OCR simplifica la investigación legal y mejora la gestión de documentos.
• Transporte y logística: El sistema OCR, especialmente en forma de un escáner OCR de mano, puede aplicarse para leer e interpretar datos de códigos de barras en paquetes, cartas de porte y documentos de envío. Esto mejora la gestión del inventario, el procesamiento de pedidos y la eficiencia de la cadena de suministro.

Cómo elegir un OCR

Al comprar tecnología OCR, es importante conocer las necesidades del negocio y las características del OCR. Los compradores deben considerar lo siguiente al comprar OCR:

• Comprender las necesidades del negocio:

  Los compradores deben evaluar el tipo y el volumen de documentos que necesitan procesar. Piense en la industria y los casos de uso específicos. Comprender si los usuarios requieren procesamiento en tiempo real. Esto ayudará a los compradores a tomar la decisión correcta con respecto a las características y capacidades del OCR.

• Opciones de conectividad:

  Los usuarios necesitan elegir un dispositivo que se pueda integrar fácilmente con su red e infraestructura existentes. Considere los dispositivos del sistema como computadoras, escáneres y dispositivos móviles.

• Capacidades de manejo de documentos:

  Los atributos físicos de los dispositivos OCR son muy importantes. Los usuarios deben considerar la capacidad del alimentador, la capacidad de procesar documentos a doble cara y el manejo de papeles frágiles o dañados.

• Scandepend:

  Piense en la calidad de las imágenes escaneadas antes del proceso de reconocimiento de texto. Los usuarios deben garantizar una iluminación adecuada, una distorsión mínima y ninguna inclinación. La calidad del documento original es muy importante y afecta la precisión del OCR.

• Soporte de idiomas:

  El soporte de idiomas en un sistema OCR es clave para un reconocimiento de texto preciso. Por lo tanto, los compradores deben asegurarse de que el OCR pueda manejar los idiomas que necesita el negocio.

• Cumplimiento y seguridad:

  Otros factores a considerar son las necesidades de cumplimiento del negocio y la seguridad de los datos. Los compradores deben buscar OCR con encriptación de datos, autenticación de usuarios y otras medidas de cumplimiento y seguridad.

• Entorno:

  El entorno de trabajo es un factor importante a considerar. Por ejemplo, si el lugar de trabajo es móvil, es mejor comprar un OCR de mano. Pero si el espacio de trabajo es estático, un OCR de escritorio puede hacer el trabajo.

• Habilidades del usuario:

  Las habilidades y la experiencia técnica de los usuarios son importantes para el correcto funcionamiento del OCR. Los compradores deben considerar la disposición de los usuarios a aprender nuevas tecnologías y sus capacidades actuales. Para cumplir con las expectativas de los usuarios, los compradores deben hacer coincidir el OCR con las habilidades y la experiencia técnica de los usuarios.

• Costo y presupuesto:

  Al comprar OCR, el costo total incluye mantenimiento y actualizaciones. Los compradores también deben considerar los costos relacionados con la capacitación de los usuarios para trabajar con el sistema OCR.

P&R

P1: ¿Cómo pueden las empresas implementar la tecnología OCR?

A1: Para aprovechar eficazmente el OCR, desarrolle un caso de uso y un área de aplicación claros. Elija una solución OCR que se ajuste a los requisitos. La implementación se puede realizar en las instalaciones, en la nube o híbrida. Integre el sistema OCR elegido con las aplicaciones y los flujos de trabajo existentes. Esto permite una transferencia de datos sin problemas, reduciendo los esfuerzos manuales. Pruebe el sistema OCR implementado para garantizar la precisión, el rendimiento y las capacidades de integración. Después de la prueba, implemente completamente el sistema OCR para uso en producción. Esto permitirá a las empresas automatizar el procesamiento de documentos. Ofrezca capacitación y soporte a los usuarios para el uso eficaz del sistema. Monitoree continuamente el sistema para identificar cualquier problema y mantener el rendimiento. Las empresas deben buscar comentarios de los usuarios para mejorar el sistema OCR con el tiempo.

P2: ¿Cuáles son algunas limitaciones del OCR?

A2: La tecnología OCR tiene algunas limitaciones, como la dependencia de la precisión en la calidad de la imagen y la legibilidad del texto. Los documentos de mala calidad pueden producir una baja precisión durante la extracción de datos. La complejidad del diseño y el formato del documento puede causar resultados inexactos o subóptimos. Además, el OCR funciona mejor con fuentes y lenguajes estándar. Los textos manuscritos, las fuentes poco comunes o los idiomas oscuros pueden tener bajas tasas de reconocimiento. El postprocesamiento puede ser necesario para los datos extraídos. Los datos extraídos requerirán validación humana, especialmente para tareas críticas. La revisión humana ayuda a corregir errores de OCR. Finalmente, el OCR no puede comprender completamente el contexto o el significado de un documento. Solo convierte imágenes en texto legible por máquina. Por lo tanto, la comprensión de documentos requiere soluciones adicionales como el PNL.