OCR mit DeepLearning
Einführung in die OCR-Technologie: Problem und Lösung
Optical Character Recognition (OCR) hat die Art und Weise, wie wir mit Dokumenten umgehen, grundlegend verändert. Diese Technologie ermöglicht es, gedruckten oder handgeschriebenen Text automatisch in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.
Die manuelle Dateneingabe ist zeitaufwendig, fehleranfällig und kostspielig. Unternehmen, die große Mengen an Dokumenten und markierten Teilen verarbeiten müssen, stehen vor erheblichen Herausforderungen. Das Abtippen von Texten aus gedruckten oder handschriftlichen Dokumenten sowie das manuelle Erkennen von direkt markierten Teilen und Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD) ist ineffizient und kann zu Datenverlust oder -verzerrung führen.
Flexibilität und Schnelligkeit des Lernens
Ein besonderes Merkmal unserer OCR-Lösung ist ihre beeindruckende Anpassungsfähigkeit. Um dies zu demonstrieren, haben wir unserem System beigebracht, Klingonisch auf Kartonlabels zu erkennen. Ja, Sie haben richtig gelesen – Klingonisch!

Während dies natürlich ein augenzwinkerndes Experiment war, zeigt es eindrucksvoll, wie flexibel und schnell unser System neue Schriften und Sprachen erlernen kann. Ob es sich um exotische Alphabete, Spezialschriften oder branchenspezifische Symbole handelt – unser OCR-System kann in kürzester Zeit darauf trainiert werden.
Lösung: Optische Zeichenerkennung (OCR)
Die optische Zeichenerkennung (OCR) bietet eine Lösung für diese Probleme, indem sie gedruckte oder handschriftliche Texte in maschinenlesbare Daten umwandelt. OCR-Technologie verwendet fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um Texte zu erkennen und zu digitalisieren, einschließlich spezifischer Aufgaben wie das Erkennen von direkt markierten Teilen und Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD) auf Verpackungen.
Wie funktioniert OCR?
OCR-Systeme scannen Dokumente und analysieren die Textstrukturen. Moderne OCR-Software verwendet neuronale Netze, um verschiedene Schriftarten und -größen zu erkennen. Die Technologie durchläuft mehrere Schritte, darunter Vorverarbeitung, Texterkennung und Nachbearbeitung, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Spezielle Algorithmen ermöglichen die Erkennung von Texten auf verschiedenen Oberflächen, einschließlich direkter Markierungen auf Bauteilen und Verpackungen.
Anwendungsbereiche von OCR
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Digitale Archivierung: OCR wird zur Digitalisierung von Archiven und Bibliotheken eingesetzt.
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Dokumentenmanagement: Unternehmen nutzen OCR zur Automatisierung von Rechnungsverarbeitung und Vertragsmanagement.
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Datenextraktion: OCR hilft bei der Extraktion von Daten aus Formularen und Tabellen.
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Industrielle Anwendungen: Erkennung von direkt markierten Teilen zur Qualitätssicherung und Rückverfolgbarkeit.
- Lebensmittelverarbeitung: Automatisierte Erkennung und Verfolgung von Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD) auf Verpackungen.
Vorteile von OCR
- Zeitersparnis: Automatisierte Datenerfassung reduziert den Zeitaufwand erheblich.
- Kostenreduktion: Weniger manuelle Arbeit senkt die Betriebskosten.
- Genauigkeit: Reduzierte Fehlerquote im Vergleich zur manuellen Eingabe.
- Zugänglichkeit: Erleichtert den Zugriff auf digitale Datenbestände.
- Effizienz: Spezifische industrielle Anwendungen verbessern die Effizienz und Genauigkeit in der Produktion.
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