OCRgestützten

OCRgestützten Prozesse sind Prozesse und Systeme, die auf optische Zeichenerkennung (OCR) angewiesen sind, um Text aus Bildern zu extrahieren. OCR wandelt gescannte Dokumente, Abbildungen von Texten oder Faxe in maschinenlesbare Zeichen um und ermöglicht so automatische Verarbeitung, Indizierung und Analyse. In der Praxis integrieren OCRgestützten Arbeitsabläufe OCR mit nachfolgenden Schritten wie Datenerfassung, Validierung und der Integration in Unternehmenssysteme.

Der typische OCRgestützte Workflow beginnt mit der Bildaufnahme und Vorverarbeitung, um Kontrast zu verbessern und Rauschen zu reduzieren. Eine Layout-Analyse identifiziert Strukturen wie Spalten, Tabellen und Überschriften. Die OCR-Engine erkennt Zeichen, oft mithilfe tiefer Lernmodelle wie CRNNs oder LSTM-Netzen, gefolgt von Nachbearbeitung mit Rechtschreibprüfung, Wörterbüchern und strukturierter Rekonstruktion. Mehrsprachige Texte oder Handschrift erhöhen die Komplexität.

Anwendungen umfassen die Digitalisierung von Archiven, die Verarbeitung von Belegen und Formularen, die Volltextsuche in Dokumentensammlungen sowie die Unterstützung der Barrierefreiheit. In Unternehmen fließen OCRgestützte Daten in Dokumentenmanagementsysteme, ERP- oder CRM-Lösungen ein, um Abläufe zu automatisieren und Entscheidungen zu unterstützen.

Vorteile sind schnellere Verarbeitung großer Mengen dokumentierter Informationen, geringere manuelle Datenerfassung und bessere Suchbarkeit. Grenzen ergeben sich durch Fehler bei schlecht belichteten oder stark verschmutzten Dokumenten, komplexe Layouts, ungewöhnliche Schriftarten oder Handschrift. In solchen Fällen ist häufig eine manuelle Nachbearbeitung oder eine Domänenanpassung erforderlich. Datenschutz- und Sicherheitsaspekte spielen ebenfalls eine Rolle.

Leistung wird üblicherweise mit Kennzahlen wie Zeichenfehlerquote (CER) und Wortfehlerquote (WER) gemessen, oder durch domänenspezifische Extraktionsgenauigkeit. Fortschritte resultieren aus neuronalen Netzarchitekturen, domänenspezifischem Training und einer besseren Integration mit strukturierten Datenformaten sowie Standards für digitale Dokumentenprozesse.