OCR-utfordringer

Dårlig Bildekvalitet

Utfordring

OCR-nøyaktigheten faller betydelig når bilder er uskarpe, har lav oppløsning, er undereksponert, skjeve eller inneholder visuell støy.

Tiltak

  • Forbehandlingsteknikker: Bruk bildeforbedring (f.eks. fjerning av skjevhet, støyreduksjon, binærisering, kontrastjustering).

  • Bruk høyoppløselige skanninger (minst 300 DPI) for bedre tekstklarhet.

  • Bildekvalitetsvalidering: Implementer sjekker før OCR for å avvise eller flagge lavkvalitetsinndata.

  • Moderne OCR-motorer: Bruk avanserte OCR-teknikker som er mer robuste mot kvalitetsproblemer.

Håndskriftgjenkjenning

Utfordring

Håndskrevet tekst er svært variabel, noe som gjør det vanskelig for standard OCR-motorer å tolke nøyaktig.

Tiltak

  • Bruk ICR (Intelligent Character Recognition) eller AI-baserte håndskriftgjenkjenningsmodeller trent på relevante data.

  • Oppmuntre til strukturert håndskrift via skjemamaler (f.eks. bokser eller linjer).

  • Tren tilpassede håndskriftsmodeller hvis organisasjonen ofte håndterer spesifikke skrivestiler.

Komplekse layouter og formatering

Utfordring

Dokumenter med tabeller, kolonner, bilder, fotnoter eller ikke-standard layouter kan forvirre OCR og bryte tekstleseordenen.

Tiltak

  • Bruk OCR-motorer med layoutanalysefunksjoner.

  • Bruk soneinndeling eller malbasert OCR for skjemaer og strukturerte dokumenter.

  • For dynamiske layouter, bruk dokument-AI-modeller som kombinerer OCR med layout og semantisk analyse.

Flerspråklige dokumenter

Utfordring

OCR-nøyaktigheten kan reduseres ved håndtering av dokumenter som inneholder flere språk eller ikke-latinske skrifter.

Tiltak

  • Bruk OCR-motorer som støtter automatisk språkdeteksjon eller konfigurer dem til å gjenkjenne spesifikke språk.

  • Velg modeller trent på CJK (kinesisk, japansk, koreansk) eller RTL (høyre-til-venstre) skrifter som (arabisk, persisk, urdu, kurdisk, hebraisk, pashto) hvis nødvendig.

  • Skill og forbehandle seksjoner basert på språkområder hvis kjent på forhånd.

Lav kontrast eller bakgrunnsstøy

Utfordring

Tekst over mønstrete, fargede eller støyende bakgrunner (f.eks. vannmerker, stempler eller farget papir) kan forvirre OCR.

Tiltak

  • Forbehandlingsteknikker som adaptiv terskelsetting, bakgrunnssubtraksjon og kontrastnormalisering.

  • Konverter til gråtoner eller binær for å isolere tekst.

  • Bruk dyp læringsbasert OCR, som ofte håndterer slike tilfeller bedre enn tradisjonelle motorer.

Fonter, kursiv eller dekorativ tekst

Utfordring

Uvanlige fonter, forvrengte tegn eller stilisert tekst kan ikke tolkes korrekt.

Tiltak

  • Tren eller finjuster OCR-modeller på tilpassede fonter hvis de er vanlig brukt.

  • Bruk fontnormaliseringsforbehandling (f.eks. fjerning av skjevhet, utjevning).

  • Bruk OCR-motorer med fonttilpasningsevne eller integrer med AI-baserte tekstgjenkjenningsmodeller.

Tabeller og rutenettstrukturer

Utfordring

OCR kan trekke ut tabellinnhold som ren tekst, og miste rad/kolonnestruktur.

Tiltak

  • Bruk OCR-plattformer som støtter tabellgjenkjenning.

  • Bruk etterbehandlingsregler for å rekonstruere tabeller ved hjelp av romlige data (begrensningsbokser, cellejustering).

  • Bruk ML-modeller trent til å forstå tabellstruktur (som PDF-til-HTML-konvertere).

Rotert eller skjev tekst

Utfordring

OCR mislykkes eller produserer feil resultater hvis teksten er rotert, opp ned eller vinklet.

Tiltak

  • Bruk automatisk skjevhetskorreksjon og orienteringsdeteksjon i forbehandlingen.

  • Bruk OCR-verktøy som inkluderer automatisk rotasjonsdeteksjon.

  • For batchbehandling, flagg eller roter manuelt under dokumentforberedelsen.

Støy fra stempler, segl og signaturer

Utfordring

Segl og stempler kan forstyrre tekstregioner og forårsake gjenkjenningsfeil.

Tiltak

  • Bruk objektdeteksjon for å oppdage og maskere ikke-tekstlige elementer før OCR.

  • Forhåndstren modeller for å gjenkjenne og ignorere eller isolere disse mønstrene.

  • Kombiner OCR med bildesegmenteringsverktøy.

Inkonsistente inndataformater

Utfordring

OCR-løsninger sliter med variable dokumentformater, inkonsistente maler eller ukjente dokumentstrukturer.

Tiltak

  • Bruk malsamsvar eller dokumentklassifisering før OCR for å velge riktig uttrekkstrategi.

  • Bruk AI-drevne dokumentbehandlingsplattformer som håndterer semistrukturerte og ustrukturerte formater dynamisk.

  • Kontinuerlig omtren systemet på nye dokumenttyper.