Che cos'è l'OCR? Come crea documenti modificabili

Gestire documenti cartacei è come giocolare con palline da ping pong.

Richiede uno sforzo costante per mantenerli al loro posto, assicurandosi che non cadano a terra e rotolino via. Le aziende efficienti di solito digitalizzano i documenti cartacei e li archiviano nel cloud per evitare qualsiasi problema.

Utilizzano software di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per trasformare il testo sul documento cartaceo in dati di testo leggibili dalla macchina, il che consente loro di accedere, cercare e modificare documenti da qualsiasi luogo.

La tecnologia OCR non è limitata solo alla carta; le aziende la utilizzano anche per trasformare il testo su cartelli, cartelloni pubblicitari o trasmissioni televisive in documenti di testo modificabili e ricercabili.

Il software OCR converte documenti fisici e immagini in file di testo modificabili. Uno scanner salva un documento in formato portable document format (PDF) o joint photographic experts group (JPEG/JPG). Successivamente, il documento viene caricato nel software OCR che lo converte in un documento di testo o in un file PDF modificabile. Puoi quindi utilizzare un editor PDF per apportare le modifiche necessarie al documento.

L'OCR riconosce il testo su cartelli, cartelloni pubblicitari o trasmissioni televisive. Utilizzando questa tecnologia, le aziende nel settore dell'inserimento dati catturano il testo da documenti stampati come fatture, documenti bancari, passaporti, ricevute, biglietti da visita o una stampa di dati statici.

Qualsiasi processo che necessita di digitalizzare il testo rendendolo modificabile e ricercabile sfrutta la tecnologia OCR.

L'OCR è popolare anche nei prodotti di consumo. Molte applicazioni bancarie consentono ai clienti di depositare assegni dai loro telefoni tramite fotografia.

Mentre gli utenti di solito inseriscono informazioni rilevanti come l'importo da depositare, il processo di conferma è spesso gestito con software OCR.

Alcune applicazioni di traduzione in tempo reale si basano anche sull'OCR. Se qualcuno sta traducendo testo da foto, l'applicazione estrae il testo rilevante dalla fotografia o dall'area scansionata. Quindi, esegue il testo estratto attraverso un software di traduzione automatica per ottenere il testo tradotto.

Storia dell'OCR

La prima invenzione della tecnologia OCR è attribuita al Dr. Edmund Fournier d'Albe, che inventò l'Optophone nel 1908. Questo dispositivo utilizzava la luce per trasformare il materiale di lettura in suono per le persone non vedenti.

Dopo la Prima Guerra Mondiale, il fisico Emanuel Goldberg riprese il lavoro di d'Albe e inventò una macchina di riconoscimento ottico dei caratteri che poteva leggere e tradurre i caratteri in codice telegrafico. Con questa macchina, Goldberg creò il primo sistema di archiviazione, una tecnologia che IBM acquisì successivamente. La sua macchina originale si rivelò essere il precursore delle carte di credito digitali e dei codici a barre di oggi.

Negli anni '70, Ray Kurzweil commercializzò l'OCR "Omni-font", che rese possibile per le macchine elaborare testo scritto in diversi font e stili. Poi, negli anni '90, l'OCR fu popolarizzato con la digitalizzazione dei giornali storici.

Nei primi anni 2000, la tecnologia OCR divenne accessibile da dispositivi desktop e mobili dopo essersi trasformata in un servizio basato su cloud. Nel corso degli anni, il riconoscimento ottico dei caratteri ha visto miglioramenti sostanziali, rendendolo adatto a scansionare documenti con una precisione migliore che mai.

Come funziona l'OCR?

Il software OCR è solo una parte di un sistema OCR più ampio composto da altri componenti software e hardware.

Ci sono varie fasi attraverso le quali il software OCR produce testo ricercabile e modificabile da un documento scansionato. Queste fasi sono pre-elaborazione, riconoscimento del testo e post-elaborazione.

Pre-elaborazione

Un lettore OCR pre-elabora un'immagine per condurre un riconoscimento del testo efficace. Utilizza diverse tecniche per farlo, tra cui:

• De-skewing: Quando il testo in un'immagine non è allineato correttamente in un documento, il processo di de-skewing inclina il documento in senso orario o antiorario per garantire che il testo sia allineato verticalmente e orizzontalmente.
• De-speckling: Questa tecnica riduce il rumore e rimuove macchie positive e negative.
• Binarizzazione: Il processo di binarizzazione separa il testo dallo sfondo convertendo un'immagine da scala di grigi o colore a bianco e nero. La binarizzazione è necessaria perché molti algoritmi di riconoscimento commerciale lavorano con immagini in bianco e nero.
• Rimozione delle linee: Questo elimina linee e riquadri non glifi.
• Zonizzazione: La zonizzazione vede colonne, paragrafi e didascalie come blocchi distinti, rendendo più facile riconoscere colonne multi-livello.
• Rilevamento di parole e linee: Questo passaggio stabilisce un punto di riferimento per le forme dei caratteri e le parole.
• Riconoscimento del copione: Questo rileva il copione in un documento e lo sposta verso l'OCR appropriato che può gestirlo.
• Segmentazione: La segmentazione collega singoli caratteri spezzati in più pezzi e separa più caratteri collegati a causa di artefatti dell'immagine.

Un software OCR può segmentare font a passo fisso facilmente rispetto a font proporzionali. I font proporzionali potrebbero richiedere tecniche di digitalizzazione più sofisticate poiché hanno ampi spazi bianchi tra le lettere, a volte anche più delle parole.

Riconoscimento del testo

Ci sono due tipi di algoritmi che il software OCR può utilizzare per riconoscere il testo all'interno di un'immagine:

• Il primo è il software OCR che utilizza riconoscimento di pattern o corrispondenza di matrici per cercare pattern basati su esempi di testo che gli sono già stati forniti. Il software confronta le immagini con i pattern di testo che gli sono stati forniti e individua il testo nelle immagini se trova forme che corrispondono ai suoi riferimenti.
• Il software OCR che utilizza rilevamento delle caratteristiche si basa su un insieme di regole per ciascun carattere. Queste regole dicono al software OCR come riconoscere quei caratteri in un documento scansionato. Un carattere ha diverse regole, come linee rette, angoli e forme. Il software analizza un'immagine data e utilizza queste regole per analizzare il testo carattere per carattere.

La maggior parte dei software OCR moderni utilizza due passaggi per estrarre le informazioni di testo. Due passaggi sono particolarmente necessari quando si utilizza l'OCR su un documento scritto a mano poiché il software deve costruire una base di ciò che la scrittura a mano sembra rispetto alle regole che già conosce.

Durante la prima scansione o primo passaggio, il software utilizza solo informazioni generali, come regole dal rilevamento delle caratteristiche o riconoscimento di pattern, per analizzare il testo in un documento. Scompone i caratteri in forme di base in modo da poter creare una libreria dello stile di font o della scrittura a mano di un documento dato.

Questo passaggio è di solito tutto ciò che è necessario per il testo dattiloscritto, ma non è sempre così.

Il software OCR inizia ad analizzare i simboli che riconosce e li abbina a possibili caratteri nella sua libreria interna durante la seconda scansione o secondo passaggio.

Poiché il software OCR ha già alcune associazioni costruite tra i caratteri in un documento e le regole che già conosce, questa seconda scansione garantisce una maggiore precisione per ciascun carattere.

Post-elaborazione

Un OCR può migliorare il suo output standard di riconoscimento dei caratteri limitando l'output a un elenco di parole che sono consentite in un documento, come parole relative a una particolare tecnologia.

Questa restrizione porta a un successo ancora maggiore quando viene utilizzata in combinazione con l'analisi dei vicini prossimi e le competenze grammaticali, aiutandolo a correggere errori come associazioni di parole inappropriate.

Vantaggi dell'OCR

Molte aziende si affidano al riconoscimento ottico dei caratteri per convertire dati come documenti e immagini in testo digitale. L'OCR riduce il tempo, il lavoro e i costi necessari per gestire dati non ricercabili.

Le sfide dell'OCR

L'OCR ha molti vantaggi, ma alla fine ci sono alcune limitazioni di questa tecnologia. Di seguito sono riportate alcune delle sfide comuni dell'OCR:

Affidabilità e precisione

Sebbene l'OCR funzioni bene sul testo stampato, potrebbe non gestire sempre bene il testo scritto a mano. Questo è un problema per chiunque voglia digitalizzare appunti presi a mano o scansionare documenti con testo scritto a mano. Ci sono modi per insegnare a un sistema OCR a leggere la scrittura a mano, ma è ancora difficile ottenere una precisione completa.

Anche con il testo dattiloscritto, la tecnologia OCR può commettere errori quando legge documenti scansionati in un font illeggibile. Salterà alcuni caratteri se il sistema li vede come illeggibili. È necessario verificare che il testo digitale sia accurato quando il documento è completo.

Dopo aver passato un documento attraverso un sistema OCR, tutti i documenti devono essere riletti e corretti manualmente. Sebbene questo non sia troppo fastidioso se stai scansionando solo un paio di pagine alla volta, diventa difficile se stai digitalizzando centinaia o migliaia di pagine di documenti.

Memoria e tempo di ricerca

Ogni documento deve essere salvato come immagine prima di poter essere convertito in testo ricercabile, il che occupa molto spazio. La qualità dell'immagine finale dipende dalla qualità dell'immagine originale; se c'è un problema con il documento originale, il testo scansionato riflette lo stesso.

Inoltre, quando stai cercando del contenuto nei documenti, potrebbe volerci un tempo considerevole per ottenere i risultati attesi. Dovrai passare attraverso più documenti con parole e frasi simili per arrivare a quello che desideri. Ad esempio, quando cerchi "panino al formaggio", potresti ottenere tutti i documenti che menzionano la frase. Dovrai passare attraverso tutti per trovare quello che stai cercando.

Casi d'uso dell'OCR

L'OCR può essere utilizzato in diversi modi per migliorare l'efficienza della tua azienda. Ecco alcuni esempi di come diversi settori utilizzano l'OCR per i loro scopi specifici:

• Bancario: Le banche utilizzano l'OCR per accelerare la conversione degli assegni scansionati in transazioni incassabili. Migliora la sicurezza delle transazioni e la gestione del rischio.
• Sanità: Gli ospedali utilizzano l'OCR da anni per scansionare, cercare e archiviare le cartelle cliniche dei pazienti per un facile accesso. Snellisce i flussi di lavoro per gli amministratori e riduce il loro lavoro manuale.
• Assicurazioni: Le compagnie assicurative utilizzano l'OCR per estrarre rapidamente i dati dai moduli di richiesta di risarcimento scansionati e aggiungerli al loro sistema per elaborare le richieste più velocemente e con maggiore precisione.
• Legale: Gli studi legali utilizzano software OCR per convertire documenti legali come contratti, testamenti e atti in file elettronici che avvocati e altri professionisti legali possono facilmente accedere.

Molte organizzazioni utilizzano soluzioni di gestione dei contratti e software di gestione del ciclo di vita dei contratti con funzionalità OCR integrate per scansionare, archiviare e indicizzare automaticamente i documenti aziendali per un più facile recupero e monitoraggio della conformità.

OCR vs. OMR

Sia il riconoscimento ottico dei caratteri che il riconoscimento ottico dei segni (OMR) rilevano informazioni su carta o altri supporti e le convertono in informazioni digitali ricercabili. Il riconoscimento ottico dei segni verifica se un segno è presente in un'area particolare.

Mentre l'OCR fa lo stesso, fa un passo avanti riconoscendo quale segno è presente. Il riconoscimento ottico dei caratteri può lavorare con più lingue, ma di solito è limitato a una per garantire la massima precisione.

Lo scopo principale di un OCR è convertire il testo su un'immagine o un documento stampato in informazioni leggibili dalla macchina rendendole ricercabili e modificabili. Riduce lo sforzo di ricreare il documento, aiutando gli utenti a rimanere più produttivi ed efficienti nella gestione dei documenti.

In confronto, lo scopo dell'OMR è valutare i dati da una grande quantità di documenti poiché è più veloce e processa rapidamente anche una grande pila di fogli. È anche utilizzato per tabulare dati di censimento o sondaggi. La tecnologia OMR è popolarmente utilizzata per valutare le risposte a domande oggettive in un esame.

I 5 migliori software OCR

L'OCR è la base per gran parte della cattura dei dati di oggi. È semplice nella funzione, ma questi strumenti hanno una vasta gamma di potenziali casi d'uso grazie alla loro funzionalità di base.

Il software OCR può essere utilizzato da qualsiasi team all'interno di un'organizzazione, dalla contabilità e risorse umane ai team di inserimento dati. Utilizzano questo software per ottenere informazioni importanti da grandi quantità di documenti cartacei e file digitali.

Per qualificarsi per l'inclusione nell'elenco del software OCR, un prodotto deve:

• Scansionare ed elaborare immagini digitali di vari tipi di documenti
• Rilevare ed estrarre informazioni rilevanti nei documenti scansionati e trasformarle in testo leggibile dalla macchina, che gli utenti possono cercare e modificare
• Classificare e ordinare i documenti acquisiti

* Di seguito sono riportati i cinque principali software OCR dal Grid® Report di G2 della primavera 2022. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. FineReader PDF per Windows e Mac

FineReader PDF per Windows e Mac è un'applicazione software che fornisce strumenti facili da usare per accedere e modificare informazioni bloccate in documenti cartacei, come moduli, ricevute e PDF. Fornisce strumenti per digitalizzare, recuperare, modificare, proteggere, condividere e collaborare su documenti.

Puoi facilmente convertire documenti, aumentare la produttività e collaborare con i tuoi colleghi con un'interfaccia semplice.

Cosa piace agli utenti:

“Questo software è incredibile. Avevo bisogno di un modo per scansionare documenti in lingue non presenti nel database di FineReader. Questo software ha fornito strumenti semplici per selezionare tutti i caratteri in una nuova lingua. Lavoro con lingue native nelle aree remote dell'Honduras e del Nicaragua. Non ci sono strumenti per la scansione in Miskitu.

Molte cose sono stampate, ma il set di caratteri contiene elementi che non sono nelle lingue standard, come lo spagnolo. Questo software mi consente di scegliere il nome della lingua e selezionare la sua base di elementi caratteriali. Quando il software legge il foglio scansionato, raccoglie sempre gli elementi corretti e ho una copia in Word che può essere modificata. Grazie per un ottimo strumento.”

- FineReader PDF per Windows e Mac Review, Dennis W.

Cosa non piace agli utenti:

“La versione Mac di FineReader è un po' troppo semplice rispetto alla versione Windows. Mi piacerebbe che le due versioni potessero essere più o meno le stesse, in termini di funzionalità.”

- FineReader PDF per Windows e MAC Review, Sylwester Z.

2. Laserfiche

Laserfiche offre strumenti di acquisizione intelligente che ti aiutano a lavorare in modo più efficace. L'applicazione si integra con le applicazioni di linea di business. Estrae informazioni dai documenti e le instrada correttamente attraverso il processo operativo. Crea un luogo centrale e ricercabile per i contenuti della tua organizzazione.

Cosa piace agli utenti:

“Ci piace Laserfiche perché è molto semplice per i nostri utenti finali. Devono solo cliccare un pulsante per scansionare il repository. Il sistema etichetta, ruota e organizza automaticamente i documenti scansionati. L'interfaccia web di Laserfiche è perfetta poiché aiuta i nostri utenti finali a controllare ciò che hanno scansionato durante il giorno.”

- Laserfiche Review, Jason M.

Cosa non piace agli utenti:

“Mentre mi sento sicuro con le funzioni di base di Laserfiche, sono un po' sopraffatto dalla profondità del know-how tecnico necessario per il back-end delle cose.”

- Laserfiche Review, Amy F..

3. IntSig OCR Solutions

InsSig OCR Solutions offre una gamma di applicazioni, tra cui CamScanner API/SDK e CamCard API/SDK sono altamente popolari. Queste applicazioni si integrano con l'app o i sistemi web di un'azienda e riducono il disordine dovuto alla gestione dei documenti cartacei. Supporta sedici lingue diverse per convertire le immagini in file di testo.

Cosa piace agli utenti:

“Mi piace che ci permetta di ritagliare l'immagine a qualsiasi dimensione quadrilatera e convertirla in formato A4. Mi piace il filtro magico che trasforma la pagina come se fosse stata scansionata da una macchina. Converte le immagini in molti formati come PDF e JPEG e consente una facile condivisione su WhatsApp, Facebook, ecc. Rileva automaticamente i bordi e ritaglia l'immagine cliccata di conseguenza.”

- IntSig OCR Solutions Review, Dev A.

Cosa non piace agli utenti:

“Sebbene Intsig supporti la maggior parte delle lingue, molte lingue indiane non lo sono. Sarebbe utile per noi se ci fosse supporto per tutte le lingue.”

- IntSig OCR Solutions Review, Kavya K.

4. Ephesoft

Ephesoft automatizza i processi relativi ai documenti, aiutando le imprese e le organizzazioni del settore pubblico ad aumentare l'efficienza e la produttività dei loro dipendenti. Supporta il processo decisionale basato sui dati con dati strutturati e processi aziendali accelerati.

Cosa piace agli utenti:

“ È flessibile e versatile con tutti i tipi di funzionalità come l'estrazione di valori chiave, l'estrazione di tabelle, nonché funzionalità di scripting personalizzato, che è utile dove possiamo personalizzarlo in base ai requisiti aziendali. Un punto a favore è che può integrarsi e lavorare anche con UiPath.

- Ephesoft Review, Yvonne N.

Cosa non piace agli utenti:

“La configurazione può richiedere un po' di tempo. Gli utenti devono imparare un po' di espressioni regolari nel caso di persone non tecniche che faranno la configurazione.”

- Ephesoft Review, Ashraff A.

5. CamScanner

CamScanner trasforma i dispositivi mobili in scanner portatili che riconoscono il testo con la tecnologia OCR, consentendo alle imprese e agli utenti di gestire senza problemi la loro documentazione.

Cosa piace agli utenti:

“La cosa più utile e sorprendente di Cam Scanner è che è facile da usare e ha diversi formati, i.e.JPG, PDF, ecc. Puoi trasferire rapidamente il tuo documento a tua scelta.”

- CamScanner Review, Alizay K.

Cosa non piace agli utenti:

“Penso che dovrebbero essere aggiunte più opzioni nella versione attuale come convertitore linguistico e opzioni di font di altre lingue.”

- CamScanner Review, Junaid M.

Gestisci i documenti come un professionista

Utilizza il software di riconoscimento ottico dei caratteri per centralizzare tutti i tuoi documenti e creare versioni modificabili e ricercabili. La tua produttività ed efficienza aumenteranno poiché non perderai tempo a ricreare documenti per ottenere le loro versioni digitali. Puoi fare affidamento sulla tecnologia OCR per farlo per te.

Inoltre, puoi lavorare con il testo in questi documenti digitali per apportare modifiche, aggiungere o eliminare qualsiasi elemento e renderlo adatto a qualsiasi scopo.

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