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OCR-Texterkennung: Prozesse automatisieren von der Bibliothek bis zum Stahlwerk
Lesezeit: ca. 1 Minute
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. Und nicht nur das - die dahinterstehenden Geschäftsprozesse können mit Hilfe der Technologie automatisiert werden. 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 OCR? Wo liegen die Unterschiede zur bisherigen Bildverarbeitung?
OCR steht für Optical Character Recognition, also einfach gesagt für das Lesen von Text – mit zwei Besonderheiten: Zum einen kann OCR Text nicht nur auf Dokumenten, sondern auf nahezu allen Oberflächen erkennen – sei es ein Etikett, ein Metallteil, eine Flasche oder ein 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 in eine editierbare Datei umwandeln. Das heißt konkret an einem Beispiel: OCR kann 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:
- Erfassen: Zunächst müssen die Informationen auf dem Computer bzw. dem Mobilgerät eingelesen werden. Hierfür wird entweder ein Objekt abfotografiert oder ein Dokument eingescannt.
- Layoutanalyse: Die Software separiert den Text von Bildern und leeren Flächen. Der Text wird weiter in einzelne Absätze, Sätze, Wörter und Zeichen unterteilt.
- Zeichenerkennung: Nun vergleicht die KI die vorliegenden Informationen mit den antrainierten Mustern und gibt die entsprechenden Buchstaben und Zahlen aus.
- 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.
Wo findet OCR Anwendung? Was sind die Vorteile?
Die OCR-Texterkennung wird in nahezu allen Lebens- und Wirtschaftsbereichen eingesetzt. Die Vorteile liegen auf der Hand: Es können einfach und schnell Prozesse automatisiert werden. Barcodes oder andere Auszeichnungen werden nicht mehr benötigt. Insgesamt findet bei gesteigerter Effizienz eine große Ressourcenschonung an Zeit und Kosten statt.
In der Etikettenkontrolle ist OCR ein unschlagbares Hilfsmittel. Insbesondere in der Pharmaindustrie ist es von essentieller Bedeutung, dass jedes Etikett kontrolliert wird. Zum einen muss ausgeschlossen werden, dass Medikamente mit ähnlichen Verpackungen verwechselt werden. Zum anderen besitzt jedes Medikament eine einzigartige Nummer, welche die Apothekerin bzw. der Apotheker im Kassensystem ausbucht, um Fälschungen zu vermeiden.
In der Wareneingangskontrolle beschleunigt OCR den Prozess, indem die Technologie die Produkt- und Bauteilnummern sekundenschnell erfasst und mit dem Lieferschein abgleicht. Und im Leergutautomat erkennt das intelligente Kamerasystem falsche Flaschen durch ihre Kennung und sorgt dafür, dass sie nicht angenommen werden.
Weitere Einsatzgebiete mit konkreten Beispielen sind:
- Stahlwerk: Auslesen der Legierung von Metall.
- Bibliotheken und Archive: Digitalisierung historischer Werke mit Kalligraphie.
- Post: Erfassung von Adressdaten, auch auf handgeschriebenen Briefen und Paketen.
- Straßenverkehr: Erkennung von Kfz-Kennzeichen in der Verkehrsüberwachung.
- Inklusion: Vorlesen von Dokumenten.
- Buchhaltung: Übernahme von Daten aus Papierrechnungen in die Online-Überweisung oder in die Buchhaltungssoftware.
- Customer-Relationship-Management: Automatisierte Pflege von Kundendaten anhand des Fotografierens von Visitenkarten.
- Lager und Logistik: Einlagerung oder Kommissionierung von Produkten durch Roboter.
- Automobilindustrie: Auslesen und Kontrolle von IDs auf allen Bauteilen.
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