Desafíos de OCR
Mala calidad de imagen
Desafío
La precisión del OCR disminuye significativamente cuando las imágenes son borrosas, de baja resolución, están subexpuestas, sesgadas o contienen ruido visual.
Mitigación
- Técnicas de preprocesamiento: Aplique mejoras de imagen (por ejemplo, corrección de sesgo, reducción de ruido, binarización, ajuste de contraste).
- Utilice escaneos de alta resolución (al menos 300 DPI) para una mejor claridad del texto.
- Validación de la calidad de la imagen: Implemente comprobaciones antes del OCR para rechazar o marcar las entradas de baja calidad.
- Motores OCR modernos: Utilice técnicas OCR avanzadas que sean más robustas a los problemas de calidad.
Reconocimiento de escritura a mano
Desafío
El texto manuscrito es muy variable, lo que dificulta que los motores OCR estándar lo interpreten con precisión.
Mitigación
- Utilice ICR (Reconocimiento Inteligente de Caracteres) o modelos de reconocimiento de escritura a mano basados en IA entrenados con datos relevantes.
- Fomente la escritura a mano estructurada mediante plantillas de formulario (por ejemplo, cuadros o líneas).
- Entrene modelos de escritura a mano personalizados si la organización maneja con frecuencia estilos de escritura específicos.
Diseños y formatos complejos
Desafío
Los documentos con tablas, columnas, imágenes, notas al pie o diseños no estándar pueden confundir al OCR e interrumpir el orden de lectura del texto.
Mitigación
- Utilice motores OCR con capacidades de análisis de diseño.
- Aplique OCR basado en zonas o plantillas para formularios y documentos estructurados.
- Para diseños dinámicos, aproveche los modelos de IA de documentos que combinan OCR con análisis de diseño y semántico.
Documentos multilingües
Desafío
La precisión del OCR puede disminuir cuando se trata de documentos que contienen varios idiomas o escrituras no latinas.
Mitigación
- Utilice motores OCR que admitan la detección automática de idiomas o configúrelos para que reconozcan idiomas específicos.
- Elija modelos entrenados en CJK (chino, japonés, coreano) o escrituras RTL (de derecha a izquierda) como (árabe, persa, urdu, kurdo, hebreo, pashto) si es necesario.
- Separe y preprocese las secciones según las zonas de idioma si se conocen de antemano.
Bajo contraste o ruido de fondo
Desafío
El texto sobre fondos estampados, coloreados o ruidosos (por ejemplo, marcas de agua, sellos o papel de color) puede confundir al OCR.
Mitigación
- Técnicas de preprocesamiento como la umbralización adaptativa, la sustracción de fondo y la normalización del contraste.
- Convierta a escala de grises o binario para aislar el texto.
- Utilice OCR basado en aprendizaje profundo, que a menudo maneja estos casos mejor que los motores tradicionales.
Fuentes, cursiva o texto decorativo
Desafío
Las fuentes poco comunes, los caracteres distorsionados o el texto estilizado pueden no interpretarse correctamente.
Mitigación
- Entrene o ajuste los modelos OCR en fuentes personalizadas si se utilizan comúnmente.
- Utilice el preprocesamiento de normalización de fuentes (por ejemplo, corrección de sesgo, suavizado).
- Utilice motores OCR con adaptabilidad de fuentes o intégrelos con modelos de reconocimiento de texto basados en IA.
Tablas y estructuras de cuadrícula
Desafío
El OCR puede extraer el contenido de la tabla como texto plano, perdiendo la estructura de filas/columnas.
Mitigación
- Utilice plataformas OCR que admitan el reconocimiento de tablas.
- Aplique reglas de post-procesamiento para reconstruir tablas utilizando datos espaciales (cuadros delimitadores, alineación de celdas).
- Utilice modelos ML entrenados para comprender la estructura de la tabla (como los convertidores de PDF a HTML).
Texto rotado o sesgado
Desafío
El OCR falla o produce resultados incorrectos si el texto está rotado, boca abajo o en ángulo.
Mitigación
- Aplique la corrección automática de sesgo y la detección de orientación en el preprocesamiento.
- Utilice herramientas OCR que incluyan la detección de rotación automática.
- Para el procesamiento por lotes, marque o gire manualmente durante la preparación del documento.
Ruido de sellos, lacres y firmas
Desafío
Los sellos y lacres pueden interferir con las regiones de texto, causando errores de reconocimiento.
Mitigación
- Utilice la detección de objetos para detectar y enmascarar elementos no textuales antes del OCR.
- Pre-entrene modelos para reconocer e ignorar o aislar estos patrones.
- Combine OCR con herramientas de segmentación de imágenes.
Formatos de entrada inconsistentes
Desafío
Las soluciones OCR tienen dificultades con formatos de documentos variables, plantillas inconsistentes o estructuras de documentos desconocidas.
Mitigación
- Utilice la coincidencia de plantillas o la clasificación de documentos antes del OCR para seleccionar la estrategia de extracción correcta.
- Aplique plataformas de procesamiento de documentos impulsadas por IA que manejen formatos semiestructurados y no estructurados de forma dinámica.
- Reentrene continuamente el sistema en nuevos tipos de documentos.