Optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Technologie, die die Art und Weise, wie wir mit Text interagieren, revolutioniert hat. Diese Technologie ermöglicht es Computern, gedruckte, handgeschriebene und abgedruckte Texte aus einer Reihe von Quellen zu entziffern und zu bearbeiten, darunter digitale Dateien, gescannte Dokumente, Webseiten und mehr.
In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit den Grundlagen der optischen Zeichenerkennung befassen, die Unterschiede zwischen lebendigem, gerastertem und vektorisiertem Text untersuchen und ihre vielseitigen Anwendungen in verschiedenen Branchen entdecken.
Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren, was Sie über das Potenzial von OCR wissen müssen und wie es Ihrem speziellen Anwendungsfall zugute kommen kann.
Was ist optische Zeichenerkennung?
OCR, kurz für Optical Character Recognition, ist eine transformative Technologie, die gedruckten, handgeschriebenen Text oder Bilder in maschinencodierten Text, auch bekannt als Live-Text, umwandelt. Es ermöglicht Computern, Text aus verschiedenen Quellen zu erkennen, zu verstehen und zu bearbeiten.
Das Hauptziel der optischen Zeichenerkennung besteht darin, Text zugänglicher und bearbeitbarer zu machen, sodass Benutzer wertvolle Informationen aus physischen Dokumenten oder Bildern extrahieren und in ein digitales, durchsuchbares Format konvertieren können. Neben Live-Text kann Text auch gerastert oder vektorisiert werden, weshalb OCR bei der Bearbeitung digitaler Assets und Dokumente von entscheidender Bedeutung ist.
Es ist auch wichtig zu beachten, dass OCR ansonsten ein Bereich der KI ist, der sich auf das Erkennen und Extrahieren von Text aus Bildern ohne Live-Text konzentriert. Die optische Zeichenerkennung selbst ist zwar eine spezielle Anwendung innerhalb der KI, sie stützt sich jedoch auf verschiedene KI-Techniken und Algorithmen, um ihre Aufgaben wie maschinelles Lernen auszuführen.
Unterschied zwischen lebendigem, gerastertem und vektorisiertem Text
Den Unterschied zwischen lebendigem, gerastertem und vektorisiertem Text zu kennen, ist in verschiedenen Kontexten wichtig, insbesondere bei der Arbeit mit digitalen Designs, Grafiken und Drucken.
Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, die Ihnen hilft, ihre Bedeutungen und Hauptunterschiede zu verstehen:
- Live-Text: Bezieht sich auf Text, der innerhalb eines digitalen Dokuments oder einer Designsoftware bearbeitet werden kann und dessen Texteigenschaften wie Schriftart, Größe, Farbe und Stil beibehält. Mit anderen Worten, Live-Text ist dynamisch und kann geändert oder formatiert werden. Dies ist der Text, den Sie in einem Word- oder Google-Dokument oder anderen Schreib- und Bearbeitungsplattformen sehen würden.
- Gerasterter Text: Bezieht sich auf Text, der „abgeflacht“ oder in ein Pixelraster umgewandelt wurde. Gerasterter Text kann nicht mehr als Text bearbeitet werden und wird als statisches Bild oder Teil eines Bilds behandelt. Dies wäre Text, der in einem Screenshot oder Bild zu sehen ist.
- Vektorisierter Text: Bezieht sich auf Text, der mit Vektorgrafiken statt Pixeln dargestellt wird. In Vektorgrafiken wird Text als Formen, Positionen und Attribute dargestellt. Das bedeutet, dass der Text als Grafik innerhalb einer Grafik angezeigt wird und als Form, aber nicht als Textzeichen bearbeitet werden kann. Sie können die Grafik vergrößern und ihre Position ändern, der Text selbst kann jedoch nicht bearbeitet werden.
Optische Zeichenerkennung für verschiedene Anwendungsfälle
Nachdem wir nun den Unterschied zwischen den Texttypen verstanden haben, ist es wichtig zu verstehen, wie Benutzer in realen Szenarien von der optischen Zeichenerkennung profitieren können. Die Technologie der optischen Zeichenerkennung ist in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen wertvoll, in denen die Umwandlung von gedrucktem, handgeschriebenem Text und Bildern in maschinenlesbaren digitalen Text unerlässlich ist.
Dies ist besonders nützlich in regulierten Branchen sowie in Druck- und Verpackungsphasen während der Qualitätsprüfung und des Korrekturlesens des Produktlebenszyklus. Stark regulierte Branchen haben wenig Spielraum für Fehler in Bezug auf ihre kritischen Inhalte. Daher können inhaltliche Ungenauigkeiten katastrophale Folgen wie Produktrückrufe oder Sicherheitsprobleme für Kunden nach sich ziehen. Durch die Hinzufügung von OCR in der Bearbeitungs- und Überarbeitungsphase können Fehler erkannt und behoben werden, bevor Produkte auf den Markt kommen.
Hier finden Sie einen detaillierten Überblick darüber, wie die optische Zeichenerkennung in verschiedenen Anwendungsfällen von Vorteil ist:
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: In Situationen, in denen wichtige Inhalte als gerasterter oder vektorisierter Text wie Produktinformationen, Inhaltsstoffe oder Warnetiketten und andere Grafikdateien bereitgestellt werden, vereinfacht OCR die Datenextraktion, Dokumentenqualitätsprüfungen wie Rechtschreibprüfungen und letztendlich den Bearbeitungsprozess, indem die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und die mit ähnlichen Compliance-Maßnahmen verbundenen Kosten reduziert werden.
- Qualitätskontrolle bei der Etikettierung: Teams, die in der Qualitätskontrolle von Etiketten tätig sind, befassen sich mit Etikettenproofs, bei denen es sich in den meisten Fällen um Grafiken und nicht um dynamische Dateien mit Live-Text handelt. Aus diesem Grund ist die optische Zeichenerkennung von entscheidender Bedeutung, um den Text zu extrahieren und die Etiketten zu überprüfen und zu bearbeiten, bevor sie in die Produktion gehen und gedruckt werden.
- Werbematerial: Marketingmaterialien, insbesondere in regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie, müssen manchmal in Form von PDFs, Screenshots, Bildern von Webseiten und abgeflachten E-Mail-Inhalten überprüft werden. Darüber hinaus befassen sich globale Unternehmen häufig mit diesen Ressourcen in einer Vielzahl von Fremdsprachen. OCR kann diesen Text konvertieren, sodass Dateien einfach überprüft und bearbeitet werden können, um sicherzustellen, dass alle Materialien fehlerfrei sind, wenn sie die Verbraucher erreichen.
- Qualitätskontrolle drücken: Die optische Zeichenerkennung ermöglicht die automatische Extraktion und Überprüfung von Textinhalten in druckfertigen Materialien. Dadurch wird sichergestellt, dass gedruckte Dokumente wie Verpackungen, Zeitungen und Zeitschriften den Qualitätsstandards entsprechen und keine Druckfehler enthalten. Dadurch wird der gesamte Qualitätssicherungsprozess verbessert und das Risiko kostspieliger Fehler oder Nachdrucke verringert.
Die Bedeutung der optischen Zeichenerkennung beim Korrekturlesen
Stellen Sie beim Korrekturlesen von Dokumenten am besten sicher, dass es sich bei dem gesamten Text um Live-Text handelt, um den Überarbeitungs- und Bearbeitungsprozess zu vereinfachen. Wenn der Text nicht live, sondern gerastert oder vektorisiert ist, empfiehlt es sich, dass Ihre Korrekturleseplattform Funktionen zur optischen Zeichenerkennung bietet, mit der Sie den gesamten Text in Live-Text umwandeln können.
Hier sind einige Gründe, warum OCR beim Korrekturlesen Ihrer Dokumente wichtig ist:
Umgang mit Non-Live-Text: Einer der Hauptgründe, warum die optische Zeichenerkennung beim Korrekturlesen von Dokumenten so wichtig ist, ist ihre Fähigkeit, Text, der nicht live ist, effektiv zu verarbeiten. Da es sich bei Text ohne OCR um Text handelt, der als statische Bilder oder als Teil eines Bildes gerendert wurde, stünden Korrekturleser vor erheblichen Herausforderungen, wenn es darum geht, inhaltliche Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Die Fähigkeit von OCR, Text, der nicht live ist, in dynamische, bearbeitbare Formate umzuwandeln, ermöglicht es Korrekturlesern, Inhalte effizient zu überprüfen und zu bearbeiten, auf die sonst nicht zugegriffen werden könnte oder die nur schwer zu ändern wären.
Rationalisierung der Compliance-Bemühungen: In Branchen, in denen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich ist, spielt OCR eine wichtige Rolle bei der Rationalisierung der Korrekturleseprozesse. Viele Dokumente im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften enthalten Text, wie z. B. Etiketten, Warnungen, Verpackungen usw., weshalb die optische Zeichenerkennung unerlässlich ist, um die Richtigkeit kritischer Inhalte sicherzustellen. Durch den Einsatz von OCR zur Extraktion, Überprüfung und Bearbeitung von Inhalten können Unternehmen das Risiko von Compliance-Fehlern reduzieren, die Einhaltung gesetzlicher Standards gewährleisten und die damit verbundenen Kosten und potenziellen Verbindlichkeiten minimieren. Letztlich reduziert dies das Risiko von Rückrufen und Verstößen gegen die Anforderungen der FDA oder anderer Gesundheitsbehörden erheblich.
Verbesserung der Effizienz bei der Qualitätskontrolle: Ganz gleich, ob es sich um die Qualitätskontrolle bei der Etikettierung oder um die Qualitätskontrolle der Druckmaschine handelt, die optische Zeichenerkennung steigert die Effizienz in vielen Branchen erheblich. Bei der Qualitätskontrolle von Etiketten, wo die Proofs von Etiketten häufig aus Text und Grafiken bestehen, die nicht live sind, vereinfacht die OCR die Umwandlung von Text, der nicht live ist, in bearbeitbare Formate den Korrekturlesevorgang. Ähnlich hilft die Technologie der optischen Zeichenerkennung bei der Qualitätskontrolle von Druckerzeugnissen dabei, Tippfehler, Formatierungsprobleme oder fehlenden Text zu erkennen. Diese Effizienz spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Druckfehler und Nachdrucke, wodurch der gesamte Qualitätssicherungsprozess verbessert wird.
Verify und OCR von GlobalVision
Die neueste, innovativste cloudbasierte Korrekturlesesoftware von GlobalVision, Verifizieren, entwickelt und testet derzeit die Funktionen der Plattform zur optischen Zeichenerkennung, mit denen Benutzer Folgendes überprüfen können abgeflachter Text auf Dokumenten wie Werbematerial, Screenshots und Lieferantennachweisen, indem die digitalen Bilder in ein lesbares Live-Textformat umgewandelt werden.
Die OCR-Technologie von Verify basiert auf maschinellem Lernen, einer Untergruppe der Technologie für künstliche Intelligenz (KI).
Verify verwendet maschinelles Lernen und Computer-Vision-Algorithmen, um Zeichen und Wörter in Bildern oder Dokumenten zu erkennen. Dabei werden Rechenmethoden verwendet, um Aufgaben auszuführen, die in der Regel menschliche Intelligenz oder manuelle Arbeit erfordern, wie z. B. das Lesen und Verstehen von Text in Bildern.
Aufgrund des Einsatzes künstlicher Intelligenz ist es wichtig zu beachten, dass die optische Zeichenerkennung niemals perfekt sein kann und immer die Möglichkeit von Fehlern besteht. Ein Beispiel wäre die Erkennung sehr ähnlicher Zeichen wie „O“ und „0“.
Optische Zeichenerkennung für fehlerfreie Inhalte
Optical Character Recognition ist eine leistungsstarke Technologie, die Text aus verschiedenen Quellen transformiert, sodass er editierbar und zugänglich ist. Sie ist für das Korrekturlesen unverzichtbar, da sie nicht bearbeitbaren Text verarbeiten, Compliance-Aufgaben rationalisieren und die Qualitätskontrollprozesse verbessern kann.
Es ist wichtig zu beachten, dass es in den meisten Fällen am besten ist, bewährte Methoden zu befolgen und Dateien mit Live-Text zu erstellen. Weitere Informationen darüber, wie Sie diese bewährten Methoden befolgen können, finden Sie in Abschnitt 3 unserer Anleitung zur Erstellung von Kunstwerken. Manchmal können wir es jedoch nicht vermeiden, Dateien mit Text ohne Live-Text zu bearbeiten, was die Notwendigkeit einer optischen Zeichenerkennung unumgänglich macht.
In diesen Fällen ist es am besten, sich an eine Software zu wenden, um Ihre Nicht-Live-Textdokumente zu transformieren, die Bearbeitung zu ermöglichen und den gesamten Revisionsprozess zu vereinfachen. Verify von GlobalVision, Neben seinen blitzschnellen Inspektionsfunktionen und seinen robusten Korrekturlesefunktionen entwickelt das Unternehmen auch seine OCR-Funktionen weiter, um die Inspektionsprozesse für diejenigen, die mit Text zu tun haben, der nicht live ist, weiter zu verbessern.
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