Das umfassendste OCR SDK für Softwareentwickler

Der Unterschied zwischen herkömmlicher optischer Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) und KI-OCR, also OCR unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz, liegt vor allem in den technologischen Grundlagen, der Genauigkeit, der Flexibilität und den Lernfähigkeiten. Herkömmliche OCR beruht auf Mustererkennung und Vorlagenabgleich, wobei Dokumente Pixel für Pixel gescannt werden, um den Text mit einem vordefinierten Zeichensatz abzugleichen. Diese Methode kann bei komplexen Layouts, verschiedenen Schriftarten und „verrauschten“ oder Dokumenten von schlechter Qualität weniger genau sein. Zudem ist sie nur begrenzt in der Lage, verschiedene Dokumenttypen und Layouts zu verarbeiten. Darüber hinaus ist herkömmliche OCR statisch und verbessert sich nicht im Laufe der Zeit mit neuen Daten.

Im Gegensatz dazu nutzt KI-OCR Technologien der künstlichen Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, um Text zu interpretieren, indem sie den Kontext und die Struktur des Dokuments versteht. Dieser Ansatz führt zu einer deutlich höheren Genauigkeit, insbesondere bei komplexen Layouts, unterschiedlichen Schriftarten, Handschriften und Bildern von schlechter Qualität. KI-OCR ist äußerst anpassungsfähig im Hinblick auf verschiedene Dokumenttypen, Formate und Sprachen und stellt somit eine sehr viel flexiblere Lösung dar. Darüber hinaus ist sie dynamisch, lernt ständig hinzu und verbessert sich durch die Verarbeitung neuer Dokumente, was die Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit erhöht. KI-OCR gestaltet die Extraktion von Text aus unterschiedlichen und komplexen Dokumenten fortschrittlicher, präziser und vielseitiger, wodurch die Produktivität steigt und der manuelle Aufwand sinkt.

OCR mit künstlicher Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und des Deep Learning, um Text in verschiedenen Arten von Dokumenten genau zu erkennen und aus diesen zu extrahieren. Dabei kommt Folgendes zum Tragen:

1. Vorverarbeitung von Bildern: Zunächst wird das Dokumentenbild so bearbeitet, dass seine Qualität verbessert wird. Dieser Schritt kann die Rauschunterdrückung, die Binarisierung (Umwandlung von Graustufen- oder Farbbildern in Schwarz-Weiß) und die Korrektur von Verzerrungen oder Verdrehungen umfassen.
2. Erkennung von Text: KI-OCR identifiziert Bereiche des Bildes, die Text enthalten, und unterscheidet sie von Bildern, Grafiken und Leerstellen. 9
3. Erkennung von Zeichen: Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen erkennt KI-OCR einzelne Zeichen innerhalb der erkannten Textbereiche. Anders als herkömmliche OCR, bei der die Zeichen mit einem vordefinierten Satz abgeglichen werden, verwendet KI-OCR neuronale Netze, die auf der Grundlage großer Datenmengen trainiert wurden, um verschiedene Schriftarten, Stile und Handschriften zu verstehen.
4. Kontextuelles Verstehen: KI-OCR interpretiert den erkannten Text unter Berücksichtigung seines Kontextes innerhalb des Dokuments. Dies beinhaltet ein Verstehen von Besonderheiten des Layouts, seien es Absätze, Tabellen oder Überschriften, aber auch Beziehungen zwischen den verschiedenen Textelementen.
5. Verarbeitung von Sprache und Grammatik: Zur Verfeinerung des extrahierten Textes werden Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) genutzt. Die KI kann Fehler korrigieren, indem sie die grammatikalische Struktur und häufig verwendete Ausdrücke in der erkannten Sprache berücksichtigt.
6. Kontinuierliches Lernen: KI-OCR-Systeme lernen kontinuierlich und werden mit der Zeit besser. Je mehr Dokumente sie verarbeiten, desto besser werden sie im Erkennen und Interpretieren von Text, was zu einer höheren Genauigkeit und Effizienz führt.

Sowohl KI-OCR als auch IDP sind fortschrittliche Technologien zur Dokumentenverarbeitung, doch in ihrem Umfang und ihrer Funktionalität unterscheiden sie sich erheblich.

KI-OCR konzentriert sich auf die Umwandlung von Text aus gescannten Dokumenten, PDFs oder Fotos in bearbeitbare, durchsuchbare Daten, wobei maschinelles Lernen und Deep Learning für eine hohe Genauigkeit eingesetzt werden. Im Gegensatz dazu automatisiert IDP ganze Abläufe der Dokumentenverarbeitung. Auf der Grundlage des von KI-OCR bereitgestellten Textes wendet IDP NLP, reguläre Ausdrücke maschinellen Lernens und Regeln an, um Informationen zu verstehen und markierte, aussagekräftige Daten zu extrahieren, die an nachgelagerte Geschäftsanwendungen weitergeleitet werden können, damit auf ihrer Grundlage fundierte Entscheidungen getroffen werden können.

Während KI-OCR für die Textextraktion unerlässlich ist, dient IDP als umfassende Lösung für die Umwandlung unstrukturierter Daten in verwertbare Erkenntnisse zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen. Mehr dazu hier: OCR vs. IDP: Was ist der Unterschied?

KI-OCR wie auch Deep-OCR sind leistungsstarke Technologien, mit denen sich verschiedene Dokumente, Bilder und gescannte Texte in maschinenlesbare Formate umwandeln lassen. Beide dienen zwar ähnlichen Zwecken, arbeiten aber mit unterschiedlichen Methoden.

KI-OCR nutzt eine Mischung aus traditionellen Verfahren der optischen Zeichenerkennung und KI-Algorithmen, um Text aus Bildern oder Dokumenten zu interpretieren und zu extrahieren. Sie stützt sich auf bewährte Regeln und Muster, um effizient zu genauen Ergebnissen zu kommen.

Deep-OCR hingegen verwendet Deep-Learning-Techniken, insbesondere tiefe neuronale Netze, um Text zu erkennen und zu extrahieren. Diese Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, sodass sie komplizierte Muster und Merkmale direkt in den Eingabedaten erkennen können, was zu potenziell höheren Genauigkeitsraten führt.

Deep-OCR kann zwar eine höhere Genauigkeit bieten, ist aber oft mit höheren Kosten und mehr Komplexität verbunden. Für die Implementierung und Wartung von Deep-OCR-Lösungen sind in der Regel erhebliche Rechenressourcen und Fachkenntnisse erforderlich. Für viele Unternehmen, insbesondere solche mit knappem Budget oder geringen technischen Möglichkeiten, kann die zusätzliche Komplexität von Deep-OCR unpraktisch sein.

Im Gegensatz dazu stellt KI-OCR eine zuverlässige und kostengünstige Lösung für Texterkennungsanforderungen dar. Sie liefert genaue Ergebnisse und ist für Unternehmen unterschiedlicher Größe sowie mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen zugänglich und verwaltbar. Mithilfe von KI-OCR-Technologie können Unternehmen die Abläufe bei der Dokumentenverarbeitung optimieren, die Datenverfügbarkeit verbessern und die betriebliche Effizienz insgesamt steigern.

Computer Vision ist ein weites Feld der künstlichen Intelligenz; es konzentriert sich darauf, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Informationen aus der physischen Welt zu interpretieren und zu verstehen. Dies umfasst ein breites Spektrum an Aufgaben, unter anderem Bilderkennung, Objekterkennung und Szenenverständnis. Bildverarbeitungsalgorithmen analysieren und interpretieren visuelle Daten aus Bildern oder Videos, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, Objekte oder Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen zu treffen.

KI-OCR ist eine spezielle Anwendung aus dem Bereich der Computer Vision. Sie befasst sich speziell mit der Erkennung und Extraktion von Text in bzw. aus Bildern, gescannten Dokumenten und anderen visuellen Medien. KI-OCR-Technologie ermöglicht es Maschinen, Zeichen, Wörter und Absätze in Bildern zu erkennen und in bearbeitbare, durchsuchbare Textformate umzuwandeln. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Digitalisierung und Extraktion von Informationen aus Dokumenten, der Automatisierung von Dateneingabeprozessen und der Erleichterung der textbasierten Suche in digitalen Archiven.

Zu den wichtigsten Unterschieden zwischen diesen beiden Technologien gehören diese:

• Umfang: Computer Vision umfasst ein breiteres Spektrum von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verstehen visueller Daten, zum Beispiel in puncto Texterkennung. Demgegenüber konzentriert sich KI-OCR speziell auf die Erkennung und Extraktion von Text in bzw. aus Bildern.
• Anwendung: Während Computer-Vision-Algorithmen für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Szenenverständnis eingesetzt werden können, ist KI-OCR auf Texterkennung und -extraktion zugeschnitten.
• Output: Bildverarbeitungsalgorithmen können je nach Aufgabe Ergebnisse wie Objektbeschriftungen, Begrenzungsrahmen oder semantische Segmentierungskarten erzeugen. Im Gegensatz dazu gibt KI-OCR editierbare und durchsuchbare Textdarstellungen des Textinhalts von Bildern oder Dokumenten aus.

KI-OCR-Technologien decken ein breites Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Branchen ab. Einige der wichtigsten Anwendungsfälle sind folgende:

• Digitalisierung von Krankenakten: Im Gesundheitswesen rationalisiert KI-OCR die Digitalisierung von Krankenakten, was Patientenakten, Rezepte und Laborberichte umfasst. Anhand der Extraktion von Text aus gescannten Dokumenten können Gesundheitsdienstleister durchsuchbare digitale Archive erstellen, das Auffinden von Informationen erleichtern und die Koordination der Patientenversorgung verbessern.
• Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen: KI-OCR automatisiert die Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen, indem relevante Daten aus Antragsformularen extrahiert werden, beispielsweise Patienteninformationen, Behandlungscodes und Abrechnungsdetails. Dadurch werden die Abläufe bei der Bearbeitung von Ansprüchen beschleunigt, Fehler reduziert und die Genauigkeit der Kostenerstattung für Gesundheitsdienstleister sowie Versicherer verbessert.
• Automatisierung der Rechnungsverarbeitung: In Buchhaltungsorganisationen automatisiert KI-OCR die Arbeitsabläufe bei der Rechnungsverarbeitung, indem sie Daten aus Rechnungen extrahiert, seien es Anbieterdaten, Rechnungsnummern oder auch Einzelposten. Dies ermöglicht eine schnellere Rechnungsfreigabe, senkt die Bearbeitungskosten und verbessert die Rechnungsgenauigkeit und -einhaltung.
• Bearbeitung von Bestellungen: KI-OCR verbessert das Lieferkettenmanagement durch die Automatisierung von Aufgaben der Bestellungsbearbeitung. Nach dem Extrahieren von Daten aus Bestellungen, etwa zu Produktbeschreibungen, Mengen und Preisen, werden diese Informationen in Bestandsverwaltungssysteme integriert, was eine effiziente Auftragsabwicklung und Bestandsverfolgung ermöglicht.
• Einnahmen- und Ausgabenmanagement: KI-OCR vereinfacht die Verwaltung von Quittungen und Spesen, indem sie Daten aus Quittungen und Spesenabrechnungen extrahiert, zum Beispiel Transaktionsdaten, Beträge und Händlernamen. Auf diese Weise können Unternehmen die Kostenverfolgung rationalisieren, die finanzielle Transparenz verbessern und die Einhaltung von Kostenrichtlinien sicherstellen.
• Prüfung von Lieferantenrechnungen: Im Lieferkettenmanagement verifiziert KI-OCR Lieferantenrechnungen durch den Abgleich der extrahierten Rechnungsdaten mit Bestell- und Beleginformationen. Dies hilft Unternehmen, Unstimmigkeiten zu erkennen, überhöhte Rechnungen abzuwenden und eine genaue Zahlungsabwicklung zu gewährleisten, was die Lieferantenbeziehungen und die Finanzkontrolle stärkt.
• Versand- und Logistikdokumentation: KI-OCR hilft bei der Verarbeitung von Versand- und Logistikdokumenten, etwa Packzetteln, Frachtbriefen und Zollformularen. Durch die Extraktion relevanter Informationen aus diesen Dokumenten können Logistikunternehmen die Sendungsverfolgung automatisieren, die Routenplanung optimieren und die Transparenz der Lieferkette verbessern.