Praca każdego średniego i dużego przedsiębiorstwa opiera się na danych, które przekazywane są w formie dokumentów, takich jak raporty, faktury, polisy czy listy przewozowe. Ręczne wprowadzanie danych jest czasochłonne i może generować błędy. Nowoczesna technologia OCR okazuje się tu ogromnym wsparciem. Co w przypadku, gdy otrzymany plik jest nieczytelny? Przeanalizujmy taką sytuację.

Optical Character Recognition

Na początku musimy odpowiedzieć na pytanie, czym właściwie jest technologia OCR i jak działa. OCR (Optical Character Recognition – Optyczne Rozpoznawanie Znaków) to technologia, która konwertuje różne typy dokumentów, takie jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF czy obrazy zarejestrowane przez cyfrową kamerę, na dane, które można edytować i przeszukiwać. W zasadzie OCR rozpoznaje tekst w obrazie cyfrowym i konwertuje go na formę możliwą do odczytu przez maszyny.

Dzięki zdolności konwersji różnorodnych typów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF czy obrazy, na dane, które można edytować i przeszukiwać, technologia ta znalazła zastosowanie w wielu branżach, takich jak ubezpieczenia, transport, bankowość i administracja.

Jak działa technologia OCR?

Po pierwsze, oprogramowanie OCR przechwytuje obraz dokumentu. Może to być zeskanowany dokument papierowy, cyfrowe zdjęcie lub obraz w formacie PDF. Jakość tego pliku znacząco wpływa na dokładność OCR, przy czym jaśniejsze obrazy o wyższej rozdzielczości zazwyczaj dają lepsze wyniki.

Po przechwyceniu obrazu oprogramowanie analizuje układ dokumentu. Identyfikuje bloki tekstu, obrazy i inne elementy. Ten krok jest kluczowy dla zrozumienia jego struktury, co pomaga w dokładnym konwertowaniu tekstu.

Sedno technologii OCR tkwi w rozpoznawaniu znaków. Oprogramowanie bada każdy znak na obrazie i używa algorytmów rozpoznawania wzorców do identyfikacji liter i cyfr. Te algorytmy porównują znaki na obrazie z przechowywaną bazą kształtów. Nowoczesne systemy OCR są na tyle zaawansowane, że potrafią rozpoznawać szeroki wachlarz czcionek i stylów tekstu, w niektórych przypadkach nawet pismo odręczne.

Po rozpoznaniu znaków, oprogramowanie konwertuje je na cyfrowy format tekstu. Ten tekst jest zwykle wyjściowy jako standardowy format pliku, taki jak plik tekstowy lub dokument Word, co czyni go edytowalnym i przeszukiwalnym. Niektóre systemy OCR mogą zachować formatowanie oryginalnego dokumentu, w tym rozmiary czcionek, style, a nawet układ.

Zaawansowane systemy OCR często włączają sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby poprawić dokładność. Uczą się na każdym przetworzonym dokumencie, zwiększając swoje zdolności do rozpoznawania różnych czcionek, stylów i układów tekstu. Ta zdolność uczenia się jest szczególnie przydatna przy przetwarzaniu dokumentów o nietypowych lub skomplikowanych formatach.

Technologia OCR to nie tylko narzędzie; to zmiana podejścia w świecie ekstrakcji danych. Jej zdolność do przekształcania ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych w strukturyzowane, użyteczne formaty rewolucjonizuje branże, czyniąc dane bardziej dostępnymi i usprawniając przepływy pracy. W miarę postępu technologii potencjalne zastosowania OCR są nieograniczone, torując drogę do bardziej innowacyjnych i efektywnych rozwiązań zarządzania danymi.

Co w przypadku, gdy analizowany plik jest niskiej jakości?

Gdy technologia rozpoznawania znaków optycznych (OCR) napotyka pliki niskiej jakości, jej zdolność do dokładnego rozpoznawania i konwertowania tekstu jest znacznie ograniczona. Problemy te wynikają z między innymi słabej rozdzielczości, rozmycia, przekrzywienia lub niewystarczającego oświetlenia. Podstawowym wyzwaniem dla większości systemów OCR jest zależność od rozpoznawania wyraźnego tekstu; mogą one przetwarzać tylko tekst, który jest wyraźnie identyfikowalny jako taki.

W rezultacie, wyniki OCR mogą być niekompletne lub częściowo błędne. Użytkownicy mogą otrzymać tekst z procesu OCR, nie zdając sobie sprawy, że ważne części oryginalnego dokumentu zostały pominięte lub błędnie zinterpretowane. Takie rozbieżności mogą prowadzić do luk informacyjnych, nieporozumień lub nieścisłości w przetwarzanych danych.

Błędy, które pojawiają się podczas analizy, często wymagają ręcznej korekty, co może oznaczać ręczną weryfikację danego dokumentu. Zadanie to może być żmudne, czasochłonne i zakłócać przepływ zarządzania dokumentami. Jak zaradzić tym problemom?

Zapobieganie wdrożeniu plików nieczytelnych jest kluczowe. Narzędzia takie jak DocsQuality mogą odgrywać kluczową rolę w tym zadaniu, analizując w czasie rzeczywistym atrybuty dokumentu, takie jak czytelność i ekspozycja. Oprogramowanie może identyfikować problemy, takie jak nieczytelne notatki odręczne i natychmiast poinformować o złej jakości dokumentu, Korzystanie z DocsQuality może zmniejszyć prawdopodobieństwo włączenia nieodpowiednich plików nawet do 90%.

Postępy w technologii OCR ułatwiły codzienną pracę z danymi, głównie przez oszczędność czasu i przyspieszenie ekstrakcji informacji z dokumentów. Jednak jakość analizowanych plików jest najważniejsza. Zapewnienie wysokiej jakości materiałów wejściowych jest niezbędne, aby uniknąć licznych błędów i wynikających z nich konsekwencji.