Mit OCR-Texterkennung Prozesse automatisieren

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Die OCR Texterkennung kann Text auf jeder Oberfläche erkennen und auslesen. Zum Beispiel Lieferscheine automatisiert auslesen und Etiketten erkennen.

Wurde mein Produkt richtig etikettiert? Stimmt mein Wareneingang mit meinem Lieferschein überein? Welche DOT-Nummer befindet sich auf meinen Autoreifen?

All diese Fragen lassen sich mit OCR-Texterkennung beantworten. Beim Stichwort „Texterkennung“ denken viele zuerst an das Dokumentenmanagement. Doch die OCR-Technologie besitzt eine Bandbreite an Einsatzgebieten, die von der Bibliothek bis zum Stahlwerk reicht.

Was ist die OCR-Texterkennung?

OCR steht für Optical Character Recognition und beschreibt das Lesen von Text mit zwei Besonderheiten: Zum einen kann die Techologie Text nicht nur auf Dokumenten, sondern auf nahezu allen Oberflächen erkennen, sei es auf einem Etikett, einem Metallteil, einer Flasche oder einem Autoreifen. Auch erschwerte Bedingungen wie gemusterte Hintergründe, vergilbte Seiten oder Handschriften sind für die Texterkennung kein Hindernis.

Zum anderen kann OCR durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) die Bedeutung des Textes verstehen und ihn entsprechend weiterverarbeiten. Zum Beispiel kann OCR eine Nummer auf einer Produktfolie nicht nur erkennen, sondern auch auslesen und so das Herkunftsland identifizieren. Bei einer Papierrechnung erkennt OCR genau, bei welchem Text es sich um eine Tabelle, eine Unterschrift oder eine Rechnungsnummer handelt und kann diese Logik genauso in einem Textdokument aufbereiten.

Wie funktioniert die OCR-Texterkennung?

Im maschinellem Lernen werden der künstlichen Intelligenz Muster von Buchstaben und Zeichen antrainiert. Im Anschluss lässt sich der Prozess in 4 Abschnitte unterteilen:

  1. Erfassen: Zunächst müssen die Informationen auf dem Computer bzw. dem Mobilgerät eingelesen werden. Hierfür wird entweder ein Objekt abfotografiert oder ein Dokument eingescannt.
  2. Layoutanalyse: Die Software separiert den Text von Bildern und leeren Flächen. Der Text wird weiter in einzelne Absätze, Sätze, Wörter und Zeichen unterteilt.
  3. Zeichenerkennung: Nun vergleicht die KI die vorliegenden Informationen mit den antrainierten Mustern und gibt die entsprechenden Buchstaben und Zahlen aus.
  4. Zusammensetzung: Zuletzt werden alle Zeichen so zusammengefügt, dass sie ihrer ursprünglichen Logik entsprechen und als Textdatei gespeichert. Mit der Hilfe integrierter Lexika werden Rechtschreib- und Grammatikfehler vermieden.

Was sind die Vorteile der OCR-Texterkennung?

Mit der OCR-Texterkennung können Prozesse in nahezu allen Industrie- und Wirtschaftsbereichen automatisiert werden. OCR ermöglicht die automatische Extraktion von Texten aus Bildern und Dokumenten und die Umwandlung in durchsuchbare und editierbare Dateien.

Weitere Einsatzgebiete

Stahlwerk

  • Auslesen der Legierung von Metall
  • Identifizierung von Chargencodes für Produktverfolgung

Bibliotheken und Archive

  • Archivierung und Verwaltung von Papierdokumenten
  • Digitalisierung historischer Werke, auch mit Kalligraphie

Post

  • Erfassung von Adressdaten, auch auf handgeschriebenen Briefen und Paketen
  • Sortierung von Briefen basierend auf erkannten Adressdaten

Straßenverkehr

  • Erkennung von Kfz-Kennzeichen in der Verkehrsüberwachung
  • Identifizierung gestohlener Fahrzeuge

Inklusion

  • Umwandlung von Text oder Bildinformationen in verschiedene Sprache zur Barrierefreiheit

Buchhaltung

  • Konvertierung von Papierrechnungen in elektronische Formate
  • Übernahme von Daten in die Online-Überweisung oder in die Buchhaltungssoftware

Customer-Relationship-Management

  • Automatische Erfassung von Kontaktdaten aus Visitenkarten
  • Verknüpfung von gescannten Visitenkarten mit CRM-Einträgen

Lager und Logistik

Automobilindustrie

  • Auslesen und Kontrolle von IDs auf allen Bauteilen
  • Rückverfolgung von Bauteilen entlang der Lieferkette

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