Was ist zonale OCR?
Bei automatisierten Datenextraktionsanwendungen war die zonale OCR, auch Template OCR und Zone OCR genannt, eine der nützlichsten Entwicklungen in der OCR-Technologie (Optical Character Recognition). Zonale OCR ist nützlich, wenn bestimmte Teile eines Dokuments bevorzugt oder „zonal“ extrahiert werden müssen.
Inhaltsverzeichnis
Wie unterscheidet sich die zonale OCR von der regulären OCR?
Regelmäßige OCR extrahiert alle Daten aus Dokumenten in zugängliche und manipulierbare digitale Daten. Alle im übergeordneten Dokument vorhandenen Inhalte werden ohne Unterscheidung nach Relevanz oder Wichtigkeit extrahiert. Oftmals erfordert diese Art der Datenextraktion eine weitere manuelle Extraktion relevanter Daten aus der Gesamtheit der Informationen, die wahllos aus dem Originaldokument zusammengetragen wurden.
Zonale OCR hingegen extrahiert nur die wichtigen und spezifizierten Datenfelder aus einem gescannten Dokument und speichert die Daten in einer strukturierten Datenbank zur weiteren Automatisierung oder Verarbeitung.
Wie funktioniert die Zonal OCR-Software?
Die zonale OCR-Software ist darauf trainiert, die Struktur und Hierarchie eines Dokuments über Code oder API zu identifizieren. Die OCR-Engine unterteilt das Dokument dann in Zonen, die einem bestimmten Feld entsprechen könnten. Diese Zonen werden durch die Gestaltung geeigneter OCR-Vorlagen bestimmt. Diese Zonen sind normalerweise standortbezogen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt, in der der Benutzer einfach ein Quadrat um die zu extrahierenden Daten zeichnet. Anstatt dann die gesamte Seite als eine Einheit zu lesen, werden die Texte in den Zonen identifiziert und wie in der Vorlage angegeben extrahiert. Die Zonen-OCR kann so programmiert werden, dass grafische Elemente, die nicht gelesen werden müssen, ignoriert werden. Dies reduziert die Menge an Informationen, die analysiert werden müssen, um die benötigten Daten auszuwählen. Dies erhöht die Datenextraktionsgeschwindigkeit und Genauigkeit der OCR-Engine.
Das zonale OCR-System wird trainiert, indem definiert wird, wo bestimmte Datenfelder in einem Dokument zu finden sind. OpenCV, Tesseract und Python sind einige zonale OCR-Systeme, die darauf trainiert werden können, bestimmte Felder aus einem gescannten Dokument auszuwählen.
Unterschiedliche zonale OCR-Software funktioniert unterschiedlich – einige erfordern, dass sich die Zonen in jedem gescannten Dokument an derselben Stelle befinden, während fortgeschrittenere Tools möglicherweise darauf trainiert werden, in verschiedenen Teilen der Seite nach Zonen zu suchen.
Vorteile der zonalen OCR
- Zonale OCRs ermöglichen die Erfassung relevanter Daten aus Papierdokumenten, Formularen und E-Dokumenten, die direkt im nächsten Schritt des Prozesses verwendet werden können automatisierter Geschäftsprozess mit der Notwendigkeit minimaler menschlicher Eingriffe. Diese „berührungslose Verarbeitung“ macht papierzentrierte Prozesse überflüssig und liefert bessere Leistung, Skalierbarkeit und Agilität.
- Es vermeidet Redundanz in den Daten.
- Die zonale Datenextraktion ermöglicht dem gesamten Team oder sogar dem Unternehmen einen einfachen Zugriff auf Daten. Diese Transparenz kann die Produktivität steigern und sich wiederholende und verschwenderische Arbeiten reduzieren.
- Die zonale Datenextraktion kann wertvolle Zeit sparen, die sonst mit der manuellen Dateneingabe verschwendet würde. Entsprechend McKinsey DigitalCEOs verbringen fast 20 % ihrer Zeit mit Arbeiten, die automatisiert werden könnten, wie z. B. der Dateneingabe, und eine Zeitersparnis von 20 % könnte zu entsprechenden Einsparungen bei der Bank führen; In Unternehmen ist Zeit schließlich Geld.
- Zonale OCR-Software kann Metadaten aus Dokumenten wie Namen, Daten und Rechnungsnummern extrahieren, was eine bessere Datenorganisation und -verwaltung ermöglicht.
- Fortschrittliche zonale OCR-Software kann vorgegebene Daten in ein maßgeschneidertes Layout extrahieren und so eine einfache Verfolgung und einfache Augapfelsuche nach Trends und Problemen ermöglichen.
Anwendungen der zonalen OCR?
Mit der OCR-Software von Zone können Sie bei entsprechender Schulung nützliche Informationen aus jeder Art von Dokument extrahieren. Einige Bereiche, die von der zonalen OCR profitieren, sind:
Digitalisierung von Rechnungen: Eine Rechnung/Rechnung besteht aus verschiedenen Feldern, darunter Name, Adresse, Daten, Produkte, Kosten usw., die an verschiedenen Orten platziert sind. Ein gut trainierter zonaler OCR-Algorithmus kann alle diese Daten separat extrahieren und als strukturierte Datenbank speichern.
Digitalisierung von Bestellungen: Ähnlich wie die Rechnung enthält auch eine Bestellung (und ein Beleg) nützliche Felder, die in einer zentralen Datenbank eines Unternehmens gespeichert werden müssen. Zonale OCR kann dabei helfen, den Überblick über Bestellungen und Belege zu behalten.
Digitalisierung von Personalausweisen: Dokumente wie Ausweise werden ständig für verschiedene Prozesse eingereicht. Der Prozess der manuellen ID-Validierung und Dateneingabe ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Zonale OCR kann den Dateneingabeprozess in Anwendungen beschleunigen, die die Verwendung von Ausweisen und anderen Dokumenten erfordern.
Texterkennung in Bildern und Objekten: Die Erfassung eines Zählerstands, eines Verkehrsschilds oder des Nummernschilds eines schnell fahrenden Fahrzeugs erfordert eine fortschrittliche zonale OCR-Software, die Text aus verschwommenen oder sich schnell bewegenden Bildern erkennen kann.
Weitere Anwendungen zonaler OCR-Tools umfassen die Verarbeitung von Kontoauszügen, die Verarbeitung von Betriebsprotokollen, die Pflege von Kundendatenbanken, die Verarbeitung von Rechnungen usw.
Nachteile der zonalen OCR
- Weniger ausgefeilte zonale OCRs könnten beim Extrahieren von Daten aus halbstrukturierten Dokumenten fehlschlagen, bei denen sich die zu extrahierenden Felder nicht in allen Dokumenten an derselben Position befinden.
- Zonale OCRs sind nicht in der Lage, Text aus komplexen Datenfeldern wie mehrzeiligen Postanschriften zu extrahieren.
- Zonale OCRs haben auch Schwierigkeiten, aufeinanderfolgende Datenfelder zu extrahieren (z. B. fortlaufende Produktnummern in derselben Rechnung oder Quittung).
Fortgeschrittenere KI-basierte OCR-Tools wie Nanonets, die Techniken des maschinellen Lernens nutzen, können einige dieser Probleme lösen.
KI-basierte OCR mit Nanonets
Nanonets ist eine OCR-Software, die KI- und ML-Funktionen nutzt, um unstrukturierte/strukturierte Daten automatisch aus PDF-Dokumenten, Bildern und gescannten Dateien zu extrahieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen OCR-Lösungen benötigt Nanonets nicht für jeden neuen Dokumenttyp separate Regeln und Vorlagen.
Basierend auf KI-gesteuerter kognitiver Intelligenz kann Nanonets halbstrukturierte und sogar unsichtbare Dokumenttypen verarbeiten und verbessert sich dabei im Laufe der Zeit. Der Nanonets-Algorithmus und die OCR-Modelle lernen kontinuierlich. Sie können mehrfach trainiert oder umgeschult werden und sind sehr anpassbar. Sie können die Ausgabe auch anpassen, um nur bestimmte Tabellen- oder Dateneinträge zu extrahieren, die Sie interessieren.
Die Software bietet nicht nur eine großartige API und Dokumentation für Entwickler, sondern ist auch ideal für Unternehmen ohne internes Entwicklerteam.
Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht Benutzern die Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle von Grund auf und verfügt über einige nette Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Tabellen oder Datenfelder und integrieren Sie sie über APIs in Ihre alltäglichen Apps über eine einfache, intuitive Benutzeroberfläche.
Schauen Sie sich diese inspirierenden an Erfolgsgeschichten von Kunden Dies zeigt, wie Nanonets Unternehmen dabei half, schnell zu wachsen und produktiver zu werden.
Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gegenüber anderer automatisierter OCR-Software gehen weit über Kosteneinsparungen, Genauigkeit und Skalierbarkeit hinaus. Darüber hinaus bietet Nanonets einzigartige Vorteile, die es der Konkurrenz weit voraus machen:
- Ein echtes No-Code-Tool
- Keine Nachbearbeitung erforderlich
- Funktioniert mit benutzerdefinierten Daten
- Bewältigt problemlos Datenbeschränkungen
- Funktioniert mit nicht Englisch oder mehreren Sprachen
- Fortlaufendes Lernen
- Unendliche Anpassung
- &
- Zugang
- AI
- Algorithmus
- Alle
- Bienen
- APIs
- Anwendungen
- Apps
- um
- Automatisiert
- Automation
- Bank
- Banknoten
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- Zeichenerkennung
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- technische Daten
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