无纸化是数字化转型的重要阶段。 公司受益于减少对纸张的依赖并使用数字媒体来共享信息、做笔记、创建发票等。 OCR 或光学字符识别是帮助每个人实现文档数字化的一项关键技术。
OCR 技术可以将内容从图像转换为文本，从而使数字化过程变得更轻松、更快捷。 OCR 和人工智能的结合现在正在实现无纸化工作的自动化和数字化过程的自动化。
什么是 OCR 技术及其工作原理？
光学字符识别将文本图像转换为可读和可编辑的文本格式。 使用OCR阅读器，我们可以扫描图像格式的文档，可以是收据、发票、报告等。 OCR 技术存在局限性，例如它无法将文本转换为可编辑的格式。 图像的内容将被转换为纯文本数据。
OCR 转换过程从图像采集开始，扫描仪获取图像并将其转换为二进制数据。 扫描仪会将亮区分类为图像背景，将暗区分类为文本。
然后它会清理图像并消除任何错误以提高阅读能力。 使用的清洁技术包括：
- 去偏斜
- 去斑
- 箱子拆除
- 文字识别
然后，使用两种适用算法之一， 模式匹配和特征匹配，图像将获得倒数第二个形状和内容。 模式匹配包括将每个字符（称为字形）与存储字形进行匹配，以重新生成数字版本的图像。
OCR 在文档数字化中的作用
随着数字化转型的不断推进，新技术、新系统不断涌现。 从一切都打印在纸上的时代过渡到无纸化操作成为常态的时代，需要多种技术。
OCR 是可以消除繁琐的手动数据输入和数字化过程的技术之一。 这是 OCR 如何提供帮助 加快文档数字化进程：
- 内置拼写检查器会在将图像转换为可读格式之前标记图像中的所有错误和疑问。 不同的程序有不同的拼写检查系统和数据库； 选择一种可以帮助快速纠正错误的方法。
- OCR 程序扫描纸质文档将运行全面分析。
- 它还可以使用 MS Word 的功能对每个句子进行拼写检查。 它将同时在其词典中添加新的和复杂的科学术语，以进一步提高相关性。
接下来，OCR 程序有一个内置系统来优化媒体数据和信息。 它可以通过优化具有更高清晰度和可视性的媒体来提高质量。
通常，在OCR程序中，黑白线条图像处于艺术模式，并以GIF和PNG格式保存。 但是，黑白照片以 GIF 或 JPEG 格式保存，彩色照片以 JPEG 格式保存。 公司需要建立 OCR 基础设施才能利用该技术的优势。
OCR 对文档数字化的好处
OCR 流程允许企业将与其运营和服务相关的所有文书工作数字化。 借助数字化文档，公司可以受益于更高的安全性、可访问性和准确性。
节省空间
1 MB 驱动器可存储 500 页打印文本。 如果企业有成堆的纸张，想象一下通过 OCR 进行数字化可以节省多少空间。
更高的安全性
任何人都可以访问纸质文档，但数字化文档可以使用密码进行保护。 此外，我们可以检查日志文件以了解谁访问了特定文档。
四通八达的交通网络
世界上任何地方的任何人都可以访问数字化文档。 具有访问权限的人员还可以搜索所需的文档，因为数字化文档存储在中央服务器上。
节约成本
存储、处理和保存物理文档的成本高于将其数字化。 文件的数字化版本不会消失或腐烂。 然而，数字文档可能会被黑客攻击或容易被网络盗窃，但为此，我们确实拥有成熟的安全措施。
OCR、深度学习和人工智能在文档数字化中的融合
当与深度学习系统集成时，OCR 过程将获得进一步的动力。 深度学习机制可以帮助以更高的效率和准确性从图像中提取结构化和非结构化数据。
此外，它还可以自动化数字化过程，减少人工数字化每个文档时可能出现的错误。 我们可以使用机器学习工具和服务来高速自动提取多种布局的文本。
这些 OCR 程序中现在包含图像识别工具，可加快识别和注释图像的过程。
所有这些工作都是通过单个解决方案完成的，集成到 OCR 解决方案中，或作为内置功能。
结论
光学字符识别 （OCR）正在行业中取得新的进步，促进从物理文档到数字文档的轻松过渡。 可用的工具种类繁多，请选择具有轻松文档数字化所需的所有特性和功能的工具。
Shaip 的 OCR，支持机器学习服务，您将收到来自智能工具和服务的高质量数据。 我们将文本数据转换为机器可读的格式，并提取平稳数字转换过程所需的所有信息。
