چالش‌های OCR
کیفیت پایین تصویر
چالش
دقت OCR به طور قابل توجهی کاهش می یابد زمانی که تصاویر تار، با رزولوشن پایین، کم نور، کج یا دارای نویز بصری باشند.
راهکار
- تکنیک های پیش پردازش: اعمال بهبود تصویر (به عنوان مثال، رفع کجی، کاهش نویز، باینری سازی، تنظیم کنتراست).
- برای وضوح بهتر متن، از اسکن های با وضوح بالا (حداقل 300 DPI) استفاده کنید.
- اعتبارسنجی کیفیت تصویر: قبل از OCR بررسی هایی را برای رد یا علامت گذاری ورودی های با کیفیت پایین پیاده سازی کنید.
- موتورهای OCR مدرن: از تکنیک های پیشرفته OCR استفاده کنید که در برابر مشکلات کیفیت مقاوم تر هستند.
تشخیص دست خط
چالش
متن دست نویس بسیار متغیر است و تفسیر دقیق آن را برای موتورهای OCR استاندارد دشوار می کند.
راهکار
- از ICR (تشخیص هوشمند کاراکتر) یا مدل های تشخیص دست خط مبتنی بر هوش مصنوعی که بر روی داده های مرتبط آموزش داده شده اند، استفاده کنید.
- تشویق به دست خط ساختاریافته از طریق قالب های فرم (به عنوان مثال، جعبه ها یا خطوط).
- اگر سازمان به طور مکرر با سبک های نوشتاری خاصی سروکار دارد، مدل های دست خط سفارشی را آموزش دهید.
چیدمان ها و قالب بندی های پیچیده
چالش
اسناد با جداول، ستون ها، تصاویر، پاورقی ها یا چیدمان های غیر استاندارد می توانند OCR را گیج کرده و ترتیب خواندن متن را مختل کنند.
راهکار
- از موتورهای OCR با قابلیت های تجزیه و تحلیل چیدمان استفاده کنید.
- برای فرم ها و اسناد ساختاریافته، OCR منطقه بندی یا مبتنی بر الگو را اعمال کنید.
- برای چیدمان های پویا، از مدل های هوش مصنوعی سند استفاده کنید که OCR را با تجزیه و تحلیل چیدمان و معنایی ترکیب می کنند.
اسناد چند زبانه
چالش
دقت OCR می تواند در هنگام برخورد با اسنادی که حاوی چندین زبان یا خطوط غیر لاتین هستند، کاهش یابد.
راهکار
- از موتورهای OCR استفاده کنید که از تشخیص خودکار زبان پشتیبانی می کنند یا آنها را برای تشخیص زبان های خاص پیکربندی کنید.
- در صورت نیاز، مدل های آموزش دیده بر روی CJK (چینی، ژاپنی، کره ای) یا اسکریپت های RTL (راست به چپ) مانند (عربی، فارسی، اردو، کردی، عبری، پشتو) را انتخاب کنید.
- در صورت اطلاع قبلی، بخش ها را بر اساس مناطق زبانی جدا و پیش پردازش کنید.
کنتراست پایین یا نویز پس زمینه
چالش
متن روی پس زمینه های طرح دار، رنگی یا پر سر و صدا (به عنوان مثال، واترمارک ها، مهرها یا کاغذ رنگی) می تواند OCR را گیج کند.
راهکار
- تکنیک های پیش پردازش مانند آستانه گذاری تطبیقی، تفریق پس زمینه و نرمال سازی کنتراست.
- برای جدا کردن متن، به مقیاس خاکستری یا باینری تبدیل کنید.
- از OCR مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده کنید، که اغلب این موارد را بهتر از موتورهای سنتی مدیریت می کند.
فونت ها، دست نویس شکسته یا متن تزئینی
چالش
فونت های غیر معمول، کاراکترهای مخدوش یا متن های سبک دار ممکن است به درستی تفسیر نشوند.
راهکار
- اگر فونت های سفارشی معمولاً استفاده می شوند، مدل های OCR را روی آنها آموزش دهید یا تنظیم دقیق کنید.
- از پیش پردازش نرمال سازی فونت (به عنوان مثال، رفع کجی، صاف کردن) استفاده کنید.
- از موتورهای OCR با قابلیت تطبیق فونت استفاده کنید یا با مدل های تشخیص متن مبتنی بر هوش مصنوعی ادغام شوید.
جداول و ساختارهای شبکه ای
چالش
OCR ممکن است محتوای جدول را به عنوان متن ساده استخراج کند و ساختار ردیف/ستون را از دست بدهد.
راهکار
- از پلتفرم های OCR که از تشخیص جدول پشتیبانی می کنند استفاده کنید.
- برای بازسازی جداول با استفاده از داده های فضایی (جعبه های محدود کننده، تراز سلول)، قوانین پس پردازش را اعمال کنید.
- از مدل های ML آموزش دیده برای درک ساختار جدول (مانند مبدل های PDF به HTML) استفاده کنید.
متن چرخیده یا کج
چالش
اگر متن چرخیده، وارونه یا زاویه دار باشد، OCR با شکست مواجه می شود یا نتایج نادرستی تولید می کند.
راهکار
- اصلاح خودکار کجی و تشخیص جهت را در پیش پردازش اعمال کنید.
- از ابزارهای OCR که شامل تشخیص خودکار چرخش هستند، استفاده کنید.
- برای پردازش دسته ای، در طول آماده سازی سند، به صورت دستی علامت گذاری یا بچرخانید.
نویز ناشی از مهرها، مُهرها و امضاها
چالش
مهرها و مُهرها می توانند با مناطق متنی تداخل داشته باشند و باعث خطاهای تشخیص شوند.
راهکار
- از تشخیص شیء برای شناسایی و پوشاندن عناصر غیر متنی قبل از OCR استفاده کنید.
- مدل ها را از قبل آموزش دهید تا این الگوها را تشخیص داده و نادیده بگیرند یا جدا کنند.
- OCR را با ابزارهای تقسیم بندی تصویر ترکیب کنید.
فرمت های ورودی ناهمگون
چالش
راه حل های OCR با فرمت های متغیر سند، الگوهای ناهمگون یا ساختارهای ناشناخته سند مشکل دارند.
راهکار
- قبل از OCR از تطبیق الگو یا طبقه بندی سند برای انتخاب استراتژی استخراج مناسب استفاده کنید.
- از پلتفرم های پردازش اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید که فرمت های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را به صورت پویا مدیریت می کنند.
- به طور مداوم سیستم را بر روی انواع جدید اسناد آموزش دهید.