OCR-Herausforderungen

Schlechte Bildqualität

Herausforderung

Die OCR-Genauigkeit sinkt erheblich, wenn Bilder unscharf, niedrig aufgelöst, unterbelichtet, verzerrt sind oder visuelles Rauschen enthalten.

Abmilderung

  • Vorverarbeitungstechniken: Bildverbesserung anwenden (z. B. Entzerren, Rauschunterdrückung, Binarisierung, Kontrastanpassung).

  • Hochauflösende Scans verwenden (mindestens 300 DPI) für bessere Textklarheit.

  • Bildqualitätsvalidierung: Vor der OCR Prüfungen implementieren, um minderwertige Eingaben abzulehnen oder zu kennzeichnen.

  • Moderne OCR-Engines: Fortschrittliche OCR-Techniken verwenden, die robuster gegenüber Qualitätsproblemen sind.

Handschrifterkennung

Herausforderung

Handschriftlicher Text ist sehr variabel, was es für Standard-OCR-Engines schwierig macht, ihn genau zu interpretieren.

Abmilderung

  • ICR (Intelligent Character Recognition) oder KI-basierte Handschrifterkennungsmodelle verwenden, die mit relevanten Daten trainiert wurden.

  • Strukturierte Handschrift durch Formularvorlagen fördern (z. B. Kästchen oder Linien).

  • Benutzerdefinierte Handschriftmodelle trainieren, wenn die Organisation häufig mit bestimmten Schreibstilen zu tun hat.

Komplexe Layouts und Formatierungen

Herausforderung

Dokumente mit Tabellen, Spalten, Bildern, Fußnoten oder nicht standardmäßigen Layouts können die OCR verwirren und die Textlesereihenfolge unterbrechen.

Abmilderung

  • OCR-Engines mit Layoutanalysefunktionen verwenden.

  • Zonenbasierte oder vorlagenbasierte OCR für Formulare und strukturierte Dokumente anwenden.

  • Für dynamische Layouts Document-AI-Modelle nutzen, die OCR mit Layout- und semantischer Analyse kombinieren.

Mehrsprachige Dokumente

Herausforderung

Die OCR-Genauigkeit kann sich verschlechtern, wenn Dokumente mehrere Sprachen oder nicht-lateinische Schriften enthalten.

Abmilderung

  • OCR-Engines verwenden, die die automatische Spracherkennung unterstützen, oder sie so konfigurieren, dass sie bestimmte Sprachen erkennen.

  • Modelle auswählen, die auf CJK (Chinesisch, Japanisch, Koreanisch) oder RTL-Skripten (Right-to-Left) wie (Arabisch, Persisch, Urdu, Kurdisch, Hebräisch, Paschtu) trainiert wurden, falls erforderlich.

  • Abschnitte basierend auf Sprachzonen trennen und vorverarbeiten, falls diese im Voraus bekannt sind.

Geringer Kontrast oder Hintergrundrauschen

Herausforderung

Text über gemusterten, farbigen oder verrauschten Hintergründen (z. B. Wasserzeichen, Stempel oder farbiges Papier) kann die OCR verwirren.

Abmilderung

  • Vorverarbeitungstechniken wie adaptive Schwellenwertbildung, Hintergrundsubtraktion und Kontrastnormalisierung.

  • In Graustufen oder Binär umwandeln, um Text zu isolieren.

  • Deep Learning-basierte OCR verwenden, die solche Fälle oft besser verarbeitet als herkömmliche Engines.

Schriftarten, Kursivschrift oder dekorativer Text

Herausforderung

Ungewöhnliche Schriftarten, verzerrte Zeichen oder stilisierter Text werden möglicherweise nicht korrekt interpretiert.

Abmilderung

  • OCR-Modelle auf benutzerdefinierten Schriftarten trainieren oder feinabstimmen, wenn diese häufig verwendet werden.

  • Schriftartnormalisierungs-Vorverarbeitung verwenden (z. B. Entzerren, Glätten).

  • OCR-Engines mit Schriftartanpassungsfähigkeit verwenden oder in KI-basierte Texterkennungsmodelle integrieren.

Tabellen und Rasterstrukturen

Herausforderung

OCR kann Tabelleninhalte als Klartext extrahieren, wodurch die Zeilen-/Spaltenstruktur verloren geht.

Abmilderung

  • OCR-Plattformen verwenden, die Tabellenerkennung unterstützen.

  • Nachbearbeitungsregeln anwenden, um Tabellen mithilfe von räumlichen Daten (Begrenzungsrahmen, Zellenausrichtung) zu rekonstruieren.

  • ML-Modelle verwenden, die darauf trainiert sind, die Tabellenstruktur zu verstehen (wie PDF-zu-HTML-Konverter).

Gedrehter oder verzerrter Text

Herausforderung

OCR schlägt fehl oder liefert falsche Ergebnisse, wenn Text gedreht, auf dem Kopf steht oder abgewinkelt ist.

Abmilderung

  • Automatische Schräglagenkorrektur und Orientierungserkennung in der Vorverarbeitung anwenden.

  • OCR-Tools verwenden, die eine automatische Dreherkennung beinhalten.

  • Bei der Stapelverarbeitung während der Dokumentvorbereitung manuell kennzeichnen oder drehen.

Rauschen durch Stempel, Siegel und Unterschriften

Herausforderung

Siegel und Stempel können Textbereiche beeinträchtigen und Erkennungsfehler verursachen.

Abmilderung

  • Objekterkennung verwenden, um nicht-textuelle Elemente vor der OCR zu erkennen und zu maskieren.

  • Modelle vortrainieren, um diese Muster zu erkennen und zu ignorieren oder zu isolieren.

  • OCR mit Bildsegmentierungstools kombinieren.

Inkonsistente Eingabeformate

Herausforderung

OCR-Lösungen haben Schwierigkeiten mit variablen Dokumentformaten, inkonsistenten Vorlagen oder unbekannten Dokumentstrukturen.

Abmilderung

  • Vor der OCR Vorlagenabgleich oder Dokumentklassifizierung verwenden, um die richtige Extraktionsstrategie auszuwählen.

  • KI-gestützte Dokumentenverarbeitungsplattformen anwenden, die halbstrukturierte und unstrukturierte Formate dynamisch verarbeiten.

  • Das System kontinuierlich auf neuen Dokumenttypen neu trainieren.