OCR: Was ist Optical Character Recognition und wie funktioniert sie?

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OCR, kurz für Optical Character Recognition, ist eine fortschrittliche Technologie, die deine Arbeitsabläufe erheblich optimiert und automatisiert. In diesem Artikel erfährst du genau, wie diese Technologie funktioniert, welche Vorteile sie bietet und wie du sie einsetzen kannst.

Was ist OCR (Optical Character Recognition)?

OCR steht für Optical Character Recognition. Dabei handelt es sich um eine fortschrittliche Datenerfassungstechnologie, die es Computern ermöglicht, gedruckten oder handgeschriebenen Text zu erkennen und in maschinenlesbaren Text - also in Daten - umzuwandeln.

Unternehmen können folglich mithilfe von OCR automatisch Texte aus gescannten Dokumenten und PDF-Dateien extrahieren und verarbeiten. Diese Technologie bietet daher eine breite Palette von Anwendungen in einer Mehrzahl von Bereichen und bringt viele Vorteile mit sich.

Neben ICR (Intelligent Character Recognition), IDP (Intelligent Document Processing), IDR (Intelligent Document Recognition), OMR (Optical Mark Recognition), web scraping oder smart cards ist OCR eine weitere effiziente Methode zur automatischen Datenerfassung. Klicke hier, um mehr über automatische Datenerfassung und die verschiedenen Methoden zu erfahren.

Optische Zeichenerkennung wird häufig dort eingesetzt, wo große Mengen ähnlicher Daten anfallen, z. B. im Gesundheits-, Versicherungs- und Finanzsektor. OCR wird dabei oft durch ICR-, IDP- oder OMR-Lösungen ergänzt.

OCR-Texterkennung findet aber nicht nur Anwendung im Dokumentenmanagement, sondern begegnet dir auch im Alltag. Beispielsweise werden die Postleitzahlen von Briefen oder die Nummernschilder auf Radarbildern damit automatisch ausgelesen.

Die Technologie hinter OCR - Wie funktioniert sie?

Die Funktionsweise von OCR ist komplex und erfordert einige Schritte:

  • Bilderfassung: Der Prozess beginnt mit der Erstellung eines Bildes oder Scans des zu erkennenden Textes. Dies kann mit Kameras, Smartphones, Scannern oder anderen Bildquellen erfolgen.
  • Vorverarbeitung: Das erfasste Bild wird vorverarbeitet, um den Kontrast zu optimieren, die Texterkennung zu erleichtern und die Lesbarkeit des Textes zu verbessern. Dieser Schritt kann Schräglagenkorrekturen, Despeckling sowie Helligkeits- und Kontrastanpassungen umfassen, um die Genauigkeit der nachfolgenden Schritte und der gesamten Datenextraktion zu verbessern. Denn je klarer das Bild, desto genauer ist die Datenausgabe. Dabei sucht die OCR-Software automatisch nach Fehlern und korrigiert diese. Dazu gehören:
    • Das Ausrichten: Das Bild wird begradigt und der Winkel wird korrigiert.
    • Die Binarisierung: Hier wird das Bild in Schwarz-Weiß umgewandelt, wodurch eine genauere Trennung von Text und Hintergrund ermöglicht wird.
    • Die Layout-Analyse/das Zoning: Spalten, Zeilen, Überschriften, Absätze, Tabellen und weitere Elemente werden in diesem Schritt identifiziert.
    • Die Normalisierung: Die Intensitätswerte der Pixel des Bildes werden hierbei an die Durchschnittswerte der umliegenden Pixel angeglichen.
  • Segmentierung: Anschließend wird das Bild in einzelne Zeichen oder Textblöcke aufgeteilt, in der Regel Zeilen, Wörter oder Buchstaben, um diese zu isolieren und die Identifizierung auf kleinere Bereiche zu konzentrieren und so die Genauigkeit zu erhöhen.
  • Zeichenerkennung/Mustererkennung: In diesem Schritt analysieren die Algorithmen der OCR-Software die einzelnen Segmente nach Mustern, Merkmalen, Formen, Zeichen und Strukturen, um einzelne Zeichen wie Buchstaben und Wörter zu identifizieren. Zum Beispiel werden Größe, Höhe, Form und Linien eines Zeichens mit denen in der vorhandenen Bibliothek verglichen. Fortgeschrittene Systeme nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um die Genauigkeit auch bei unterschiedlichen Schriftarten und Handschriften zu verbessern.
  • Texterkennung: Auf der Grundlage der erkannten Muster wird der Text extrahiert und in maschinenlesbaren Text, d. h. in ein digitales Textformat, umgewandelt. Dieser Schritt ist entscheidend für die Qualität der Ergebnisse. Hochentwickelte OCR-Systeme können komplexe Layouts, mehrere Sprachen und sogar kursive Handschrift verarbeiten.
  • Nachbearbeitung: Abschließend wird der erkannte Text nachbearbeitet, um eventuelle Fehler zu korrigieren und die Ergebnisse zu verfeinern. Dies kann eine Rechtschreibprüfung oder eine Anpassung der Textformatierung umfassen. Die Nachbearbeitung umfasst also Algorithmen zur Fehlerkorrektur, eine Kontextanalyse und manchmal auch eine menschliche Überprüfung, um ein Höchstmaß an Genauigkeit zu gewährleisten.
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Wie du OCR verwenden kannst

Die OCR-Technologie kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden:

  • Online OCR-Dienste: Viele Online OCR-Dienste bieten die Möglichkeit, Bilder hochzuladen und den erkannten Text herunterzuladen. Beispiele hierfür sind Google Drive OCR und Online-OCR.net.
  • OCR-Software: Es gibt eine Vielzahl von OCR-Softwareanwendungen, die auf verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, MacOS und Linux laufen. Beispiele sind Adobe Acrobat, ABBYY FineReader und Tesseract OCR für Entwickler.
  • Programmieren: Als Salesforce-Entwickler kannst du OCR mithilfe spezieller OCR-Bibliotheken und APIs in deine Anwendungen integrieren. Dies ermöglicht dir eine automatische Texterkennung und -verarbeitung innerhalb deiner Anwendungen.

REEDR ist beispielsweise eine effektive OCR-Lösung für dein Salesforce CRM. Diese kann von unserem Team ganz einfach implementiert werden, wenn du auf der Suche nach einer geeigneten und effizienten Software bist. Mit dieser Lösung lassen sich zum Beispiel Bilder in Texte umwandeln, der dann in dein Salesforce CRM importiert werden kann. Mit REEDR hast du also die Möglichkeit, dich direkt mit Salesforce zu verbinden, um Daten zu importieren.

Die Vorteile von OCR

Die Vorteile von OCR sind zahlreich:

  • Texterkennung und -digitalisierung: OCR ermöglicht die schnelle und genaue Umwandlung von gedruckten oder papierbasierten Dokumenten in elektronische Textdateien und digitale Daten und erleichtert so die Speicherung, Suche, Verarbeitung und Bearbeitung von Informationen.
  • Verbesserte Produktivität und Effizienz: Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben wie der manuellen Dateneingabe reduziert die OCR-Technologie den manuellen Arbeitsaufwand erheblich, minimiert Fehler und beschleunigt Prozesse.
  • Zugänglichkeit: OCR spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Zugänglichkeit. Durch die Umwandlung von gedrucktem Material in digitalen Text oder Sprache unterstützt OCR die Erstellung von Audioformaten und Braille-Schrift und hilft auf diese Weise Menschen mit Sehbehinderungen.
  • Dokumentenmanagement: Organisationen können OCR einsetzen, um große Mengen physischer Dokumente zu digitalisieren sowie zu organisieren und so das Dokumentenmanagement, die Archivierung und den Zugriff auf Informationen zu vereinfachen.
  • Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit: Digitale Daten lassen sich leichter sichern und nachverfolgen, was die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen erleichtert.

Weitere Vorteile von OCR findest du hier.

Fazit

Optical Character Recognition (OCR) ist eine vielseitige Technologie mit vielen Anwendungsmöglichkeiten. Ihr Nutzen reicht von Texterkennung und Digitalisierung bis hin zu Barrierefreiheit und Dokumentenmanagement. Die Technologie hinter OCR ist komplex und beruht auf speziellen Algorithmen und Mustererkennungstechniken. Durch den Einsatz von OCR-Software, Online-Diensten oder die Integration in deine eigenen Anwendungen kannst du die zahlreichen Vorteile dieser Technologie nutzen.

Mit REEDR erhältst du eine effiziente OCR-Softwarelösung für eine automatisierte, fehlerfreie und schnelle Datenerfassung.

Willst du deine Daten auch genauer und effizienter erfassen, um dein Unternehmen zu verbessern? Hast du Fragen rund um das Thema Optical Character Recognition oder bist du an weiteren Informationen interessiert? Willst du mehr über unsere OCR-Lösung REEDR für dein Salesforce CRM erfahren? Dann nimm direkt hier Kontakt mit uns auf.

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