Rezygnacja z dokumentów papierowych to kluczowy etap transformacji cyfrowej. Firmy czerpią korzyści ze zmniejszenia zależności od papieru i korzystania z mediów cyfrowych do udostępniania informacji, robienia notatek, tworzenia faktur i wielu innych. Jedną z kluczowych technologii pomagających każdemu w digitalizacji dokumentów jest OCR, czyli optyczne rozpoznawanie znaków.
Technologia OCR umożliwia konwersję treści z obrazów na tekst, dzięki czemu proces digitalizacji jest łatwiejszy i szybszy. Połączenie OCR i sztucznej inteligencji automatyzuje obecnie pracę bez dokumentów papierowych i automatyzuje proces digitalizacji.
Co to jest technologia OCR i jak działa?
Proces konwersji OCR rozpoczyna się od pozyskania obrazu, podczas którego skaner pobiera obraz i konwertuje go na dane binarne. Skaner zaklasyfikuje jasne obszary jako tło obrazu, a ciemne obszary jako tekst.
Następnie oczyści obraz i usunie wszelkie błędy, aby poprawić czytanie. Stosowane techniki czyszczenia obejmują:
- prostowanie
- Oczyszczanie
- Usuwanie skrzynek
- Rozpoznawanie skryptu
Następnie, korzystając z jednego z dwóch stosowanych algorytmów, Dopasowywanie wzorcówi Dopasowanie funkcji obraz uzyska przedostatni kształt i treść. Dopasowywanie wzorców obejmuje dopasowywanie każdego znaku (tzw. glifu) do glifów sklepu w celu odtworzenia obrazu w jego wersji cyfrowej.
Rola OCR w digitalizacji dokumentów
OCR to jedna z technologii, która może wyeliminować żmudny proces ręcznego wprowadzania danych i digitalizacji. Oto, w jaki sposób OCR-y pomagają przyspieszyć proces digitalizacji dokumentów:
- Wbudowany moduł sprawdzania pisowni oznaczy wszystkie błędy i wątpliwości w obrazie przed jego konwersją do czytelnego formatu. Różne programy mają różne systemy sprawdzania pisowni i bazy danych; wybierz taki, który umożliwi szybką korektę błędów.
- Program OCR skanujący dokument papierowy przeprowadzi wszechstronną analizę.
- Może także sprawdzać pisownię każdego zdania, korzystając z funkcjonalności MS Word. Jednocześnie doda do swojego słownika nowe i złożone terminy naukowe, aby zwiększyć ich przydatność.
[Przeczytaj także: Infografika OCR – Definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia]
Idąc dalej, program OCR ma wbudowany system optymalizacji danych i informacji multimedialnych. Może poprawić jakość poprzez optymalizację mediów pod kątem większej przejrzystości i widoczności.
Ogólnie rzecz biorąc, w programie OCR obrazy czarno-białych linii znajdują się w trybie artystycznym i są zapisywane w formatach GIF i PNG. Jednakże zdjęcia czarno-białe są zapisywane w formacie GIF lub JPEG, a zdjęcia kolorowe są zapisywane w formacie JPEG. Aby móc korzystać z zalet tej technologii, firmy muszą stworzyć infrastrukturę OCR.
Korzyści z OCR w digitalizacji dokumentów
Proces OCR umożliwia firmom digitalizację całej dokumentacji związanej z ich działalnością i usługami. Dzięki zdigitalizowanym dokumentom firmy mogą czerpać korzyści z większego bezpieczeństwa, dostępności i dokładności.
Oszczędność miejsca
1 MB dysku może pomieścić 500 stron drukowanego tekstu. Tam, gdzie firmy mają mnóstwo papieru, wyobraź sobie, jaką przestrzeń mogą zaoszczędzić, digitalizując za pomocą OCR.
Wyższe bezpieczeństwo
Dostęp do dokumentów w formie papierowej może uzyskać każdy, natomiast dokumenty cyfrowe można chronić hasłem. Co więcej, możemy sprawdzić pliki dziennika, aby dowiedzieć się, kto uzyskał dostęp do konkretnego dokumentu.
Łatwość dostępu
Dostęp do zdigitalizowanych dokumentów ma każdy, z dowolnego miejsca na świecie. Osoby posiadające dostęp mogą również wyszukiwać wymagane dokumenty, ponieważ zdigitalizowane dokumenty są przechowywane na centralnym serwerze.
Oszczędność kosztów
Koszt przechowywania, obsługi i konserwacji dokumentów fizycznych jest wyższy niż ich digitalizacja. Cyfrowe wersje dokumentów nie znikną ani nie gniją. Dokumenty cyfrowe mogą jednak zostać zhakowane lub podatne na cyberkradzież, ale w tym przypadku mamy odpowiednie środki bezpieczeństwa.
Połączenie OCR, Deep Learning i AI w digitalizacji dokumentów
Po zintegrowaniu z systemami głębokiego uczenia się proces OCR nabierze dalszego tempa. Mechanizmy głębokiego uczenia się mogą pomóc w wyodrębnianiu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych z obrazów z większą wydajnością i dokładnością.
Ponadto może zautomatyzować proces digitalizacji, zmniejszając ryzyko błędów związanych z digitalizacją każdego dokumentu przez człowieka. Istnieją narzędzia i usługi uczenia maszynowego, których możemy użyć do automatyzacji wyodrębniania tekstu z dużą szybkością i wieloma układami.
W ramach tych programów OCR dostępne są obecnie narzędzia do rozpoznawania obrazów, które przyspieszają proces identyfikacji i opisywania obrazów.
Cała ta praca jest wykonywana za pomocą jednego rozwiązania, zintegrowanego z rozwiązaniem OCR lub jako funkcja wbudowana.
[Przeczytaj także: 22 najlepsze zbiory danych OCR i pisma ręcznego typu open source do trenowania modeli uczenia maszynowego]
Wniosek
Optical Character Recognition (OCR) robi nowe postępy w branży, ułatwiając łatwe przejście z dokumentacji fizycznej do cyfrowej. Z szerokiej gamy dostępnych narzędzi wybierz te, które mają wszystkie funkcje i cechy, których potrzebujesz do łatwej digitalizacji dokumentów.
Z OCR firmy Shaip, oparty na usługach uczenia maszynowego, otrzymasz wysokiej jakości dane z inteligentnych narzędzi i usług. Konwertujemy dane tekstowe do formatu maszynowo czytelnego i wydobywamy wszystkie informacje potrzebne do płynnego procesu transformacji cyfrowej.
