OCR-udfordringer

Dårlig Billedkvalitet

Udfordring

OCR-nøjagtigheden falder markant, når billeder er slørede, lavopløselige, undereksponerede, skæve eller indeholder visuel støj.

Afhjælpning

  • Forbehandlingsteknikker: Anvend billedforbedring (f.eks. fjernelse af skævhed, støjreduktion, binarisering, justering af kontrast).

  • Brug højopløselige scanninger (mindst 300 DPI) for bedre tekstklarhed.

  • Validering af billedkvalitet: Implementer kontroller før OCR for at afvise eller flagge input af lav kvalitet.

  • Moderne OCR-motorer: Brug avancerede OCR-teknikker, der er mere robuste over for kvalitetsproblemer.

Håndskriftsgenkendelse

Udfordring

Håndskrevet tekst er meget variabel, hvilket gør det vanskeligt for standard OCR-motorer at fortolke præcist.

Afhjælpning

  • Brug ICR (Intelligent Character Recognition) eller AI-baserede håndskriftsgenkendelsesmodeller, der er trænet på relevante data.

  • Tilskynd til struktureret håndskrift via formularskabeloner (f.eks. bokse eller linjer).

  • Træn brugerdefinerede håndskriftsmodeller, hvis organisationen ofte håndterer specifikke skrivestile.

Komplekse Layouts og Formatering

Udfordring

Dokumenter med tabeller, kolonner, billeder, fodnoter eller ikke-standard layouts kan forvirre OCR og bryde tekstlæserækkefølgen.

Afhjælpning

  • Brug OCR-motorer med layoutanalysefunktioner.

  • Anvend zoneinddeling eller skabelonbaseret OCR til formularer og strukturerede dokumenter.

  • For dynamiske layouts kan du udnytte dokument-AI-modeller, der kombinerer OCR med layout- og semantisk analyse.

Flersprogede Dokumenter

Udfordring

OCR-nøjagtigheden kan forringes, når der arbejdes med dokumenter, der indeholder flere sprog eller ikke-latinske skrifter.

Afhjælpning

  • Brug OCR-motorer, der understøtter automatisk sprogdetektion, eller konfigurer dem til at genkende specifikke sprog.

  • Vælg modeller, der er trænet på CJK (kinesisk, japansk, koreansk) eller RTL (højre-til-venstre) skrifter såsom (arabisk, persisk, urdu, kurdisk, hebraisk, pashto), hvis det er nødvendigt.

  • Adskil og forbehandle sektioner baseret på sprogzoner, hvis det er kendt på forhånd.

Lav Kontrast eller Baggrundsstøj

Udfordring

Tekst over mønstrede, farvede eller støjende baggrunde (f.eks. vandmærker, stempler eller farvet papir) kan forvirre OCR.

Afhjælpning

  • Forbehandlingsteknikker såsom adaptiv tærskelværdi, baggrundsfratrækning og kontrastnormalisering.

  • Konverter til gråtoner eller binær for at isolere tekst.

  • Brug dyb læringsbaseret OCR, som ofte håndterer sådanne tilfælde bedre end traditionelle motorer.

Skrifttyper, Kursiv eller Dekorativ Tekst

Udfordring

Usædvanlige skrifttyper, forvrængede tegn eller stiliseret tekst fortolkes muligvis ikke korrekt.

Afhjælpning

  • Træn eller finjuster OCR-modeller på brugerdefinerede skrifttyper, hvis de er almindeligt anvendte.

  • Brug skrifttypenormalisering ved forbehandling (f.eks. fjernelse af skævhed, udjævning).

  • Brug OCR-motorer med skrifttype-adaptivitet eller integrer med AI-baserede tekstgenkendelsesmodeller.

Tabeller og Gitterstrukturer

Udfordring

OCR kan udtrække tabelindhold som almindelig tekst og miste række/kolonnestruktur.

Afhjælpning

  • Brug OCR-platforme, der understøtter tabelgenkendelse.

  • Anvend regler for efterbehandling for at rekonstruere tabeller ved hjælp af rumlige data (afgrænsningsbokse, cellejustering).

  • Brug ML-modeller, der er trænet til at forstå tabelstruktur (som PDF-til-HTML-konvertere).

Roterede eller Skæve Tekst

Udfordring

OCR fejler eller producerer forkerte resultater, hvis teksten er roteret, på hovedet eller vinklet.

Afhjælpning

  • Anvend automatisk skævhedskorrektion og orienteringsdetektion ved forbehandling.

  • Brug OCR-værktøjer, der inkluderer automatisk rotationsdetektion.

  • Ved batchbehandling skal du flagge eller rotere manuelt under dokumentforberedelsen.

Støj fra Stempler, Segl og Signaturer

Udfordring

Segl og stempler kan forstyrre tekstområder og forårsage genkendelsesfejl.

Afhjælpning

  • Brug objektdetektion til at detektere og maskere ikke-tekstuelle elementer før OCR.

  • Præ-træn modeller til at genkende og ignorere eller isolere disse mønstre.

  • Kombiner OCR med billedsegmenteringsværktøjer.

Inkonsistente Inputformater

Udfordring

OCR-løsninger kæmper med variable dokumentformater, inkonsistente skabeloner eller ukendte dokumentstrukturer.

Afhjælpning

  • Brug skabelonmatching eller dokumentklassificering før OCR for at vælge den rigtige udtrækningsstrategi.

  • Anvend AI-drevne dokumentbehandlingsplatforme, der håndterer semistrukturerede og ustrukturerede formater dynamisk.

  • Kontinuerligt træne systemet på nye dokumenttyper.