Optical Character Recognition (OCR)
Was ist Optical Character Recognition?
Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die gedruckten, getippten oder handschriftlichen Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text umwandelt.
Das bedeutet: Aus einem Foto, Scan oder PDF mit Text wird „echter“ Text, den Computer weiterverarbeiten können.
OCR erkennt dabei Buchstaben und Zeichen, als würde man sie abtippen – nur automatisiert und viel schneller.
Wofür wird Optical Character Recognition verwendet?
OCR kommt überall dort zum Einsatz, wo Text aus Bildern oder Papierdokumenten digital nutzbar gemacht werden soll.
Typische Anwendungsfelder sind das Digitalisieren von Rechnungen, Verträgen, Ausweisen, Visitenkarten oder Büchern.
Auch bei der automatischen Erfassung von Formularen, dem Durchsuchen von PDF-Dokumenten oder der Texterkennung auf Fotos (z. B. Straßenschilder) spielt OCR eine zentrale Rolle.
Warum ist Optical Character Recognition wichtig?
OCR spart Zeit und reduziert Fehler, weil Texte nicht mehr manuell abgetippt werden müssen. Das beschleunigt Arbeitsprozesse, erleichtert die Archivierung und macht Informationen durchsuchbar.
Unternehmen profitieren von effizienteren Workflows, etwa bei der automatischen Datenextraktion und Weiterverarbeitung in CRM- oder ERP-Systemen.
Für Nutzer wird der Zugang zu Informationen aus Papierdokumenten oder Bildern deutlich einfacher.
Wie wird Optical Character Recognition umgesetzt oder optimiert?
Die Umsetzung erfolgt meist in mehreren Schritten:
- Zuerst wird das Dokument eingescannt oder fotografiert.
- Die Software bereitet das Bild auf (z. B. Ausrichten, Kontrast erhöhen, Störungen entfernen).
- Der Text wird in Zeilen, Wörter und Zeichen segmentiert.
- Anschließend erkennt ein Algorithmus die einzelnen Zeichen, oft mithilfe von Machine Learning.
- Das Ergebnis wird als bearbeitbarer Text ausgegeben.
Für bessere Ergebnisse empfiehlt sich eine gute Bildqualität und, falls möglich, die Nachbearbeitung der erkannten Texte durch Korrekturvorschläge oder manuelle Prüfung.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Optical Character Recognition?
Herausforderungen sind schlechte Bildqualität, schiefe Scans, ungewöhnliche Schriftarten oder handschriftliche Notizen.
Auch Hintergrundmuster oder Schatten können die Erkennung erschweren. Typische Fehler sind falsch erkannte Buchstaben („O“ statt „0“), fehlende Zeichen oder fehlerhafte Zeilenumbrüche.
Abhilfe schaffen eine sorgfältige Bildvorbereitung, der Einsatz moderner OCR-Engines und gegebenenfalls eine manuelle Nachkontrolle.
Welche Tools unterstützen bei Optical Character Recognition?
Beliebte Tools sind ABBYY FineReader, Tesseract, Adobe Acrobat, Google Cloud Vision OCR und Microsoft Azure OCR.
Viele Scanner-Programme bieten ebenfalls integrierte OCR-Funktionen. Für spezielle Aufgaben gibt es auch branchenspezifische Lösungen.
Welche Begriffe sind eng mit Optical Character Recognition verknüpft?
- Texterkennung
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Dokumentenmanagement
- Künstliche Intelligenz
- Automatisierung
- PDF-Verarbeitung
- Datenextraktion
- Intelligente Zeichenerkennung (ICR)
- Computer Vision
Texterkennung ist ein Begriff aus der Informationstechnik. Es bezeichnet die automatisierte Text- bzw. Schrifterkennung innerhalb von Bildern.
Ursprünglich basierte die automatische Texterkennung auf optischer Zeichenerkennung (englisch optical character recognition, Abkürzung OCR). Diese Technik wird zunehmend durch neuronale Netze, die ganze Zeilen statt einzelner Zeichen verarbeiten, abgelöst.
