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!

OCR-Software erkennt klingonische Schriftzeichen auf Kartonlabel, demonstriert KI-gestützte Flexibilität in der Texterkennung

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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