De meest innovatieve benadering van documentverwerking was ooit optische tekenherkenning (OCR). Hierdoor konden teams tekst uit documentafbeeldingsbestanden kopiëren en plakken, waardoor hun documentverwerkingsworkflows volledig werden gerevolutioneerd. OCR is echter nog maar het begin van de mogelijkheden die de digitalisering van documenten biedt in het tijdperk van AI en digitale transformaties.
Gescande documenten worden met behulp van OCR-technologie omgezet in doorzoekbare en bewerkbare digitale bestanden. Hierbij worden patroonherkenningsalgoritmen gebruikt om tekst uit gescande documenten of afbeeldingen te extraheren. OCR-technologie ontwikkelt zich om tekst nauwkeurig en succesvol te herkennen.
In dit artikel beschrijven we het wat en hoe van dit documentscanproces. Laten we beginnen met een gedetailleerdere beschrijving van OCR.
Wat is OCR?
OCR is, zoals vermeld in de inleiding, in wezen een technologie voor tekstherkenning. Deze tekstextractie kan helpen bij het extraheren van tekst uit verschillende bronnen, zoals foto's, kranten en het scannen van handgeschreven documenten. OCR analyseert documenten om nauwkeurige conversieresultaten te produceren. Dit omvat voorbewerking, conversie en nabewerking. Tekensegmentatie en andere methoden zorgen ervoor dat de tekst en de afbeelding overeenkomen.
Wat is documentscannen en hoe werkt het met OCR?
Documentdigitalisering, zoals het wordt genoemd, is het proces waarbij fysieke documenten worden omgezet in digitale documenten om virtuele opslag, verzameling en verwerking mogelijk te maken. Bijna alle fasen van de levenscyclus van documenten, inclusief import, categorisering, gegevenslabeling, gegevensbeoordeling en gegevensexport, zijn nu opgenomen in de digitalisering van documenten.
Teams kunnen tekst die op gescande of afgebeelde documenten verschijnt, kopiëren, plakken en hergebruiken voor andere doeleinden nadat deze door OCR is omgezet in selecteerbare en bewerkbare tekens. OCR is een krachtig hulpmiddel voor het scannen van documenten, omdat teams hiermee documentgegevens in databases kunnen kopiëren en plakken in plaats van deze opnieuw te hoeven typen.
Rol van OCR bij het scannen van documenten
Dankzij de digitalisering zijn de mogelijkheden voor het gebruiken en organiseren van informatie nog nooit zo talrijk geweest. OCR-software zoals JPG to Text analyseert de visuele kenmerken van karakters, zoals vorm, grootte en patroon, om ze te herkennen en om te zetten in machinaal gecodeerde tekst. Het resultaat kan elektronisch worden opgeslagen, bewerkt, doorzocht en gedeeld, waardoor een naadloze integratie in digitale systemen mogelijk is.
Verbeterde zoekmogelijkheden
OCR-technologie helpt documenten te indexeren en doorzoekbaar te maken, waardoor handmatig scannen of vervelende navigatie overbodig wordt. Gebruikers kunnen snel specifieke informatie binnen een document of grote database lokaliseren, waardoor de productiviteit wordt verbeterd en kostbare tijd wordt bespaard.
Verhoogde toegankelijkheid
Met OCR kunnen mensen met visuele beperkingen of leesproblemen tekst openen en begrijpen door fysieke documenten om te zetten in digitale formaten. Geconverteerde documenten kunnen hardop worden voorgelezen met behulp van tekst-naar-spraak-technologieën of worden weergegeven met grotere lettertypen, waardoor integratie en gelijke toegang tot informatie worden bevorderd.
Efficiënte gegevensextractie
OCR vergemakkelijkt de geautomatiseerde extractie van relevante gegevens uit documenten, waardoor handmatige gegevensinvoer overbodig wordt. Zo kunnen facturen, formulieren of kwitanties worden verwerkt en kunnen de opgehaalde gegevens direct worden geïntegreerd in databases of boekhoudsystemen. Dit helpt fouten te verminderen, workflows te versnellen en de algehele gegevensnauwkeurigheid te verbeteren.
Ruimte- en kostenbesparing
Het fysiek opslaan van documenten kan omslachtig zijn en vergt aanzienlijke ruimte en organisatorische inspanningen. Door documenten te scannen met behulp van OCR is er geen aanzienlijke fysieke opslag meer nodig, waardoor de kosten voor afdrukken, archiveren en zoeken worden verlaagd. Het minimaliseert ook het risico dat documenten verloren gaan omdat ze beschadigd of kwijtgeraakt zijn.
OCR-toepassingen
Naarmate OCR zich verder ontwikkelt, wordt verwacht dat het nog meer innovatieve toepassingen zal vinden, waardoor de manier waarop we met tekstuele informatie omgaan en deze beheren, zal veranderen.
Documenten archiveren
OCR speelt een cruciale rol bij het behoud en de digitalisering van historische documenten, boeken en manuscripten. Veel teksten en documenten van onschatbare waarde worden in fysieke vorm opgeslagen en zijn in de loop van de tijd onderhevig aan verslechtering. Deze documenten kunnen worden omgezet naar een digitaal formaat, waardoor hun levensduur en toegankelijkheid voor toekomstige generaties wordt gegarandeerd. OCR legt de tekst en structuur van documenten vast, waardoor ze gemakkelijk te vinden en te bewaren zijn, terwijl het risico op schade of verlies wordt geminimaliseerd. Deze toepassing is met name waardevol voor bibliotheken, musea en archiefinstellingen die cultureel erfgoed willen beschermen.
Documentherkenning en sortering
Met OCR-technologie kunt u automatisch verschillende soorten documenten herkennen en classificeren op basis van hun inhoud. Facturen, contracten, paspoorten en elk ander type document dat veel in bedrijven wordt gebruikt, kunnen allemaal worden herkend en geclassificeerd door OCR-algoritmen. Dit geautomatiseerde herkennings- en sorteerproces helpt de documentbeheerworkflows te stroomlijnen, wat resulteert in verhoogde efficiëntie en productiviteit. In een grootschalig administratief proces kan OCR bijvoorbeeld binnenkomende documenten nauwkeurig classificeren en doorsturen naar de juiste afdelingen of personen voor verdere verwerking. Het is vooral nuttig in sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën en recht, waar de hoeveelheid documenten aanzienlijk kan zijn.
Inhoud uit afbeeldingen halen
OCR-technologie beperkt zich niet tot gescande documenten, maar stelt u ook in staat tekst uit afbeeldingen of schermafbeeldingen te extraheren. Met deze mogelijkheid kan visuele inhoudsinformatie efficiënt worden verwerkt en geanalyseerd. Sociale-mediaplatforms genereren bijvoorbeeld grote hoeveelheden op afbeeldingen gebaseerde inhoud, zoals memes, infographics of productscreenshots. OCR kan tekst uit deze afbeeldingen extraheren en deze omzetten in bewerkbare en doorzoekbare formaten. Dit vereenvoudigt interpretatie, vertaling of data-extractie. Contentmakers, marketeers en onderzoekers kunnen profiteren van deze toepassing door snel waardevolle informatie uit visuele bronnen te extraheren.
Taal vertaling
De integratie van OCR met vertaalhulpmiddelen opent nieuwe mogelijkheden voor meertalige communicatie en begrip. OCR-technologie kan gedrukte of handgeschreven tekst in de ene taal in de andere omzetten, waardoor het gemakkelijker wordt om taalbarrières te overwinnen en de communicatie tussen individuen of organisaties te vergemakkelijken. Een reiziger in het buitenland kan bijvoorbeeld vertaalapps met OCR-technologie gebruiken om borden, menu's of documenten in realtime vast te leggen en te vertalen.
Op dezelfde manier kunnen bedrijven die actief zijn op internationale markten gebruik maken van OCR- en vertaaltools om documenten die in verschillende talen zijn geschreven te verwerken en te begrijpen, waardoor hun efficiëntie en nauwkeurigheid bij wereldwijde activiteiten wordt verbeterd.
Conclusie
OCR is in veel omstandigheden nuttig, maar vooral handig bij het scannen van documenten. Het bespaart een hoop middelen en levert nauwkeurige en nauwkeurige resultaten op. Het scannen van documenten wordt door de technologie aangepast door afbeeldingen om te zetten in doorzoekbare en bewerkbare tekst. Nauwkeurige gegevensextractie uit ontoegankelijke bestanden maakt wijdverbreide industriële toepassing mogelijk.