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.
![](https://docsquality.com/wp-content/uploads/2024/01/tlo2012.2023-3-1-1024x689.png)
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.
![](https://docsquality.com/wp-content/uploads/2024/01/baner-9.01.2024-1024x120.png)
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.
30-dniowy okres próbny