Wyzwania OCR

Słaba Jakość Obrazu

Wyzwanie

Dokładność OCR znacząco spada, gdy obrazy są rozmazane, mają niską rozdzielczość, są niedoświetlone, przekrzywione lub zawierają szumy wizualne.

Rozwiązanie

  • Techniki przetwarzania wstępnego: Zastosuj poprawę jakości obrazu (np. prostowanie, redukcję szumów, binaryzację, regulację kontrastu).

  • Używaj skanów o wysokiej rozdzielczości (co najmniej 300 DPI) dla lepszej czytelności tekstu.

  • Walidacja jakości obrazu: Wprowadź kontrole przed OCR, aby odrzucać lub oznaczać dane wejściowe o niskiej jakości.

  • Nowoczesne silniki OCR: Używaj zaawansowanych technik OCR, które są bardziej odporne na problemy z jakością.

Rozpoznawanie Pisma Ręcznego

Wyzwanie

Tekst pisany ręcznie jest bardzo zmienny, co utrudnia standardowym silnikom OCR dokładną interpretację.

Rozwiązanie

  • Używaj ICR (Intelligent Character Recognition) lub modeli rozpoznawania pisma ręcznego opartych na AI, wytrenowanych na odpowiednich danych.

  • Zachęcaj do ustrukturyzowanego pisma ręcznego za pomocą szablonów formularzy (np. pola lub linie).

  • Trenuj niestandardowe modele pisma ręcznego, jeśli organizacja często przetwarza określone style pisma.

Złożone Układy i Formatowanie

Wyzwanie

Dokumenty z tabelami, kolumnami, obrazami, przypisami dolnymi lub niestandardowymi układami mogą mylić OCR i zakłócać kolejność odczytu tekstu.

Rozwiązanie

  • Używaj silników OCR z możliwością analizy układu.

  • Zastosuj strefowanie lub OCR oparte na szablonach dla formularzy i dokumentów ustrukturyzowanych.

  • W przypadku dynamicznych układów wykorzystaj modele AI dokumentów, które łączą OCR z analizą układu i semantyczną.

Dokumenty Wielojęzyczne

Wyzwanie

Dokładność OCR może się pogorszyć w przypadku dokumentów zawierających wiele języków lub skrypty nielacińskie.

Rozwiązanie

  • Używaj silników OCR, które obsługują automatyczne wykrywanie języka, lub skonfiguruj je do rozpoznawania określonych języków.

  • Wybierz modele wytrenowane na CJK (chiński, japoński, koreański) lub skryptach RTL (od prawej do lewej), takich jak (arabski, perski, urdu, kurdyjski, hebrajski, paszto), jeśli to konieczne.

  • Oddziel i wstępnie przetwórz sekcje na podstawie stref językowych, jeśli są znane z góry.

Niski Kontrast lub Szumy Tła

Wyzwanie

Tekst na wzorzystym, kolorowym lub zaszumionym tle (np. znaki wodne, pieczątki lub kolorowy papier) może mylić OCR.

Rozwiązanie

  • Techniki przetwarzania wstępnego, takie jak adaptacyjne progowanie, odejmowanie tła i normalizacja kontrastu.

  • Konwertuj na skalę szarości lub format binarny, aby wyizolować tekst.

  • Używaj OCR opartego na głębokim uczeniu, które często radzi sobie z takimi przypadkami lepiej niż tradycyjne silniki.

Czcionki, Kursywa lub Tekst Dekoracyjny

Wyzwanie

Nietypowe czcionki, zniekształcone znaki lub stylizowany tekst mogą nie zostać poprawnie zinterpretowane.

Rozwiązanie

  • Trenuj lub dostrajaj modele OCR na niestandardowych czcionkach, jeśli są one powszechnie używane.

  • Zastosuj normalizację czcionek w przetwarzaniu wstępnym (np. prostowanie, wygładzanie).

  • Używaj silników OCR z adaptacją czcionek lub integruj z modelami rozpoznawania tekstu opartymi na AI.

Tabele i Struktury Siatkowe

Wyzwanie

OCR może wyodrębnić zawartość tabeli jako zwykły tekst, tracąc strukturę wierszy/kolumn.

Rozwiązanie

  • Używaj platform OCR, które obsługują rozpoznawanie tabel.

  • Zastosuj reguły przetwarzania końcowego, aby odtworzyć tabele przy użyciu danych przestrzennych (ramki ograniczające, wyrównanie komórek).

  • Używaj modeli ML wytrenowanych do rozumienia struktury tabeli (takich jak konwertery PDF do HTML).

Obrócony lub Przekrzywiony Tekst

Wyzwanie

OCR zawodzi lub daje niepoprawne wyniki, jeśli tekst jest obrócony, do góry nogami lub pod kątem.

Rozwiązanie

  • Zastosuj automatyczną korekcję przekrzywienia i wykrywanie orientacji w przetwarzaniu wstępnym.

  • Używaj narzędzi OCR, które zawierają automatyczne wykrywanie obrotu.

  • W przypadku przetwarzania wsadowego oznacz lub obróć ręcznie podczas przygotowywania dokumentu.

Szumy z Pieczątek, Pieczęci i Podpisów

Wyzwanie

Pieczęcie i stemple mogą zakłócać regiony tekstowe, powodując błędy rozpoznawania.

Rozwiązanie

  • Użyj wykrywania obiektów, aby wykryć i zamaskować elementy nietekstowe przed OCR.

  • Wstępnie trenuj modele, aby rozpoznawać i ignorować lub izolować te wzorce.

  • Połącz OCR z narzędziami do segmentacji obrazu.

Niespójne Formaty Wejściowe

Wyzwanie

Rozwiązania OCR mają trudności ze zmiennymi formatami dokumentów, niespójnymi szablonami lub nieznanymi strukturami dokumentów.

Rozwiązanie

  • Użyj dopasowywania szablonów lub klasyfikacji dokumentów przed OCR, aby wybrać odpowiednią strategię ekstrakcji.

  • Zastosuj platformy przetwarzania dokumentów oparte na AI, które dynamicznie obsługują formaty częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

  • Ciągle przekwalifikowuj system na nowych typach dokumentów.