Optische tekenherkenning (OCR)

OCR zet documenten om in bewerkbare data en verhoogt zo de efficiëntie in sectoren als banken, gezondheidszorg, logistiek en onderwijs. Het proces omvat beeldacquisitie, voorbewerking, tekstdetectie, herkenning en nabewerking, met toepassingen in AI en automatisering.

Optische tekenherkenning (OCR) is een baanbrekende technologie die verschillende soorten documenten, zoals gescande papieren, pdf’s of afbeeldingen gemaakt met een digitale camera, omzet in bewerkbare en doorzoekbare data. In essentie is OCR ontworpen om tekst in een digitaal beeld te herkennen, wat cruciaal is voor het omzetten van papieren documenten in elektronische bestanden. Hierdoor kunnen gebruikers tekst bewerken, opmaken en doorzoeken alsof deze met een tekstverwerker is gemaakt. OCR-technologie is essentieel voor digitale transformatieprocessen en maakt de automatische extractie van tekst uit documenten en afbeeldingen mogelijk, waardoor diverse zakelijke en operationele processen efficiënter worden.

Hoe werkt OCR?

Het OCR-proces bestaat uit meerdere essentiële stappen:

1. Beeldacquisitie: Het vastleggen van het document met een scanner of digitale camera, waarna het wordt omgezet in een digitaal beeld. Dit beeld wordt meestal opgeslagen in formaten als TIFF, JPEG of PNG.
2. Voorbewerking: Het verbeteren van de beeldkwaliteit om de herkenningsnauwkeurigheid te verhogen. Dit kan bestaan uit ruisonderdrukking, contrastverhoging en binarisatie (omzetten naar zwart-wit).
3. Tekstdetectie: Het identificeren van gebieden in het beeld die tekst bevatten. Dit omvat het lokaliseren van regio’s waar waarschijnlijk tekens staan.
4. Herkenning: De kernfunctie van OCR. In deze stap worden de tekens in het beeld geïdentificeerd. OCR gebruikt algoritmen zoals patroonherkenning of kenmerkuittrekking om elk teken te herkennen. Patroonherkenning vergelijkt tekst met opgeslagen sjablonen van bekende tekens, terwijl kenmerkuittrekking kijkt naar kenmerken als lijnen en krommen.
5. Nabewerking: Na herkenning corrigeert het systeem fouten en zet de gevonden tekst om naar een bewerkbaar formaat zoals een pdf- of Word-document. Dit kan ook spellingscontrole en andere contextuele analyses omvatten.
6. Uitvoer: De uiteindelijke uitvoer is een digitaal tekstbestand dat bewerkbaar, doorzoekbaar en toepasbaar is in verschillende toepassingen.

Typen OCR

1. Simple OCR: Gebruikt eenvoudige patroonherkenning om tekst te herkennen. Dit is beperkt tot specifieke lettertypes en kan slecht omgaan met variaties.
2. Intelligent Character Recognition (ICR): Een geavanceerde vorm van OCR die kunstmatige intelligentie gebruikt om handgeschreven tekst te herkennen. Het leert en past zich aan aan nieuwe handschriften.
3. Optical Word Recognition (OWR): Richt zich op het herkennen van hele woorden in plaats van afzonderlijke tekens, wat het begrip van context verbetert.
4. Optical Mark Recognition (OMR): Wordt gebruikt om markeringen te detecteren, zoals aankruisvakjes of invulbolletjes, vaak gebruikt in formulieren en enquêtes.
5. Mobile OCR: Ontwikkeld voor gebruik op mobiele apparaten om tekst te vangen en te herkennen met smartphonecamera’s, waardoor tekst digitaliseren onderweg mogelijk is.

Toepassingen van OCR

Banken en financiën

OCR wordt veel gebruikt in de banksector om bankafschriften, cheques en financiële documenten automatisch te verwerken. Deze automatisering stroomlijnt gegevensinvoer, vermindert fouten en verhoogt de efficiëntie.

Gezondheidszorg

In de gezondheidszorg wordt OCR ingezet om patiëntendossiers, recepten en verzekeringsformulieren te digitaliseren. Dit verbetert niet alleen de toegankelijkheid van gegevens, maar zorgt ook voor snellere en nauwkeurigere facturatie en administratie.

Logistiek

Logistieke bedrijven gebruiken OCR om verzendlabels, facturen en afleverbonnen te verwerken en te volgen. Dit verhoogt de operationele efficiëntie en vermindert de afhankelijkheid van handmatige gegevensinvoer.

Onderwijs

Onderwijsinstellingen gebruiken OCR om lesboeken, examens en formulieren te digitaliseren, waardoor het beheer en doorzoeken van grote hoeveelheden documenten eenvoudiger wordt.

Openbare veiligheid

OCR-technologie wordt toegepast in beveiligingstoepassingen zoals automatische kentekenherkenning (ANPR) om voertuigen te volgen door kentekens te lezen.

Voordelen van OCR

• Efficiëntie: OCR vermindert de benodigde tijd voor gegevensinvoer aanzienlijk door de automatisering van het omzetten van papieren documenten naar digitale formaten.
• Nauwkeurigheid: Door menselijke fouten te minimaliseren, verbetert OCR de nauwkeurigheid van gegevensinvoerprocessen.
• Kostenbesparing: Het automatiseren van documentverwerking met OCR vermindert de behoefte aan handmatige arbeid, waardoor kosten voor gegevensinvoerpersoneel dalen.
• Toegankelijkheid: OCR maakt documenten digitaal toegankelijk, waardoor eenvoudig zoeken en terugvinden mogelijk wordt.
• Integratie met AI: OCR kan worden geïntegreerd met AI- en machine learning-systemen om gegevensverwerking en analyse te verbeteren.

Beperkingen van OCR

• Beeldkwaliteit: Slechte beeldkwaliteit kan leiden tot onnauwkeurige teksterkenning.
• Complexe layouts: Documenten met complexe layouts of niet-standaard lettertypes kunnen problemen opleveren voor OCR-systemen.
• Niet-tekstuele elementen: Afbeeldingen, diagrammen en andere niet-tekstuele elementen worden doorgaans genegeerd door OCR, tenzij hiervoor specifiek geprogrammeerd.

Nieuwste ontwikkelingen in OCR

Moderne OCR-systemen maken nu gebruik van geavanceerde AI-technieken zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) en transformers die de nauwkeurigheid en snelheid van herkenning verhogen. Deze systemen kunnen diverse documenttypes en complexe layouts aan en bieden herkenning op bijna menselijk niveau.

Voorbeelden van geavanceerde OCR-systemen

• Tesseract: Een open-source OCR-engine die is geëvolueerd en nu deep learning-technieken toepast voor verbeterde teksterkenning.
• Paddle OCR: Een systeem dat CNN’s en RNN’s gebruikt om snel en nauwkeurig tekst uit afbeeldingen te halen, bekend om zijn snelheid en schaalbaarheid.

Gebruik in AI en automatisering

OCR is een onmisbaar onderdeel van AI-gedreven automatiseringssystemen en maakt het mogelijk gegevens te extraheren voor verwerking door machine learning-modellen. Het ondersteunt taken zoals documentclassificatie, gegevens-extractie voor analyses en integratie met chatbotsystemen voor geautomatiseerde klantenservice-oplossingen.

Onderzoek op het gebied van optische tekenherkenning (OCR)

Optische tekenherkenning (OCR) is een technologie waarmee verschillende soorten documenten, zoals gescande papieren, pdf’s of door een digitale camera gemaakte afbeeldingen, kunnen worden omgezet in bewerkbare en doorzoekbare data. OCR wordt breed ingezet in toepassingen als geautomatiseerde gegevensinvoer, documentbeheer en als hulpmiddel voor blinden en slechtzienden door gedrukte tekst om te zetten naar spraak.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition door Vivek Shrivastava en Navdeep Sharma (2012)
   • Onderzoekt het gebruik van kunstmatige neurale netwerken om de nauwkeurigheid van OCR te verhogen.
   • Bespreekt topologische en geometrische eigenschappen van tekens, zogenaamde ‘Features’ (streken, bochten, enz.), die worden geëxtraheerd via ruimtelijke pixelgebaseerde berekeningen.
   • Benadrukt het verzamelen van deze features in ‘Vectors’ om tekens uniek te definiëren en zo de herkenningsnauwkeurigheid met neurale netwerken te verbeteren.
   • Lees meer
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script door Amjad Rehman (2019)
   • Richt zich op het segmenteren van overlappende tekens in cursieve handschriften, essentieel om de nauwkeurigheid van OCR te verbeteren.
   • Presenteert een niet-lineaire segmentatiemethode met heuristische regels gebaseerd op geometrische kenmerken van tekens.
   • Wordt verfijnd met een ensemble van neurale netwerken om tekenranden te verifiëren, waardoor de segmentatienauwkeurigheid wordt verhoogd ten opzichte van lineaire technieken.
   • Lees meer
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks door Shashank Araokar (2005)
   • Bespreekt toepassingen van neurale netwerken bij optische tekenherkenning.
   • Demonstreert hoe neurale netwerken menselijk cognitief vermogen kunnen nabootsen voor visuele patroonherkenning.
   • Dient als basisbron voor wie geïnteresseerd is in patroonherkenning en AI, en toont een vereenvoudigde neurale aanpak voor tekenherkenning.
   • Lees meer.