ความท้าทายของ OCR
Here's the Thai translation of the provided text:
คุณภาพของภาพไม่ดี
ปัญหา
ความแม่นยำของ OCR ลดลงอย่างมากเมื่อภาพเบลอ ความละเอียดต่ำ แสงน้อยเกินไป เอียง หรือมีสัญญาณรบกวนทางภาพ
แนวทางการแก้ไข
- เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้า: ใช้การปรับปรุงภาพ (เช่น การแก้ไขความเอียง การลดสัญญาณรบกวน การแปลงเป็นภาพขาวดำ การปรับความคมชัด)
- ใช้การสแกนด้วยความละเอียดสูง (อย่างน้อย 300 DPI) เพื่อความคมชัดของข้อความที่ดีขึ้น
- การตรวจสอบคุณภาพของภาพ: ดำเนินการตรวจสอบก่อน OCR เพื่อปฏิเสธหรือทำเครื่องหมายอินพุตที่มีคุณภาพต่ำ
- เอ็นจิน OCR ที่ทันสมัย: ใช้เทคนิค OCR ขั้นสูงที่มีความทนทานต่อปัญหาด้านคุณภาพมากขึ้น
การรู้จำลายมือ
ปัญหา
ข้อความที่เขียนด้วยลายมือมีความแปรปรวนสูง ทำให้เอ็นจิน OCR มาตรฐานตีความได้อย่างแม่นยำได้ยาก
แนวทางการแก้ไข
- ใช้ ICR (Intelligent Character Recognition) หรือโมเดลการรู้จำลายมือที่ใช้ AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ส่งเสริมการเขียนด้วยลายมือที่เป็นระบบผ่านเทมเพลตแบบฟอร์ม (เช่น กล่องหรือเส้น)
- ฝึกอบรมโมเดลลายมือที่กำหนดเอง หากองค์กรจัดการกับรูปแบบการเขียนเฉพาะบ่อยครั้ง
เลย์เอาต์และรูปแบบที่ซับซ้อน
ปัญหา
เอกสารที่มีตาราง คอลัมน์ รูปภาพ เชิงอรรถ หรือเลย์เอาต์ที่ไม่ได้มาตรฐาน อาจทำให้ OCR สับสนและทำให้ลำดับการอ่านข้อความผิดเพี้ยนไป
แนวทางการแก้ไข
- ใช้เอ็นจิน OCR ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์เลย์เอาต์
- ใช้ OCR แบบแบ่งโซนหรือแบบเทมเพลตสำหรับแบบฟอร์มและเอกสารที่มีโครงสร้าง
- สำหรับเลย์เอาต์แบบไดนามิก ให้ใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ของเอกสารที่รวม OCR เข้ากับการวิเคราะห์เลย์เอาต์และความหมาย
เอกสารหลายภาษา
ปัญหา
ความแม่นยำของ OCR อาจลดลงเมื่อจัดการกับเอกสารที่มีหลายภาษาหรือสคริปต์ที่ไม่ใช่ภาษาละติน
แนวทางการแก้ไข
- ใช้เอ็นจิน OCR ที่รองรับการตรวจจับภาษาอัตโนมัติ หรือกำหนดค่าให้รู้จักภาษาเฉพาะ
- เลือกรุ่นที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับ CJK (จีน ญี่ปุ่น เกาหลี) หรือสคริปต์ RTL (จากขวาไปซ้าย) เช่น (อาหรับ เปอร์เซีย อูรดู เคิร์ด ฮีบรู ปาทาน) หากจำเป็น
- แยกและประมวลผลส่วนต่างๆ ตามโซนภาษา หากทราบล่วงหน้า
ความคมชัดต่ำหรือสัญญาณรบกวนพื้นหลัง
ปัญหา
ข้อความบนพื้นหลังที่มีลวดลาย สี หรือมีสัญญาณรบกวน (เช่น ลายน้ำ ตราประทับ หรือกระดาษสี) อาจทำให้ OCR สับสน
แนวทางการแก้ไข
- เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้า เช่น การปรับค่าเกณฑ์แบบปรับได้ การลบพื้นหลัง และการปรับมาตรฐานความคมชัด
- แปลงเป็นภาพระดับสีเทาหรือภาพขาวดำเพื่อแยกข้อความ
- ใช้ OCR ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งมักจะจัดการกับกรณีดังกล่าวได้ดีกว่าเอ็นจินแบบเดิม
ฟอนต์ ตัวเขียน หรือข้อความตกแต่ง
ปัญหา
ฟอนต์ที่ไม่ธรรมดา อักขระที่บิดเบี้ยว หรือข้อความที่มีสไตล์ อาจไม่ได้รับการตีความอย่างถูกต้อง
แนวทางการแก้ไข
- ฝึกอบรมหรือปรับแต่งโมเดล OCR บนฟอนต์ที่กำหนดเอง หากมีการใช้งานทั่วไป
- ใช้การประมวลผลล่วงหน้าแบบปรับมาตรฐานฟอนต์ (เช่น การแก้ไขความเอียง การปรับให้เรียบ)
- ใช้เอ็นจิน OCR ที่มีการปรับตัวให้เข้ากับฟอนต์ หรือผสานรวมกับโมเดลการรู้จำข้อความที่ใช้ AI
ตารางและโครงสร้างกริด
ปัญหา
OCR อาจดึงเนื้อหาตารางออกมาเป็นข้อความธรรมดา ทำให้สูญเสียโครงสร้างแถว/คอลัมน์
แนวทางการแก้ไข
- ใช้แพลตฟอร์ม OCR ที่รองรับการรู้จำตาราง
- ใช้กฎการประมวลผลภายหลังเพื่อสร้างตารางใหม่โดยใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ (กล่องขอบเขต การจัดแนวเซลล์)
- ใช้โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจโครงสร้างตาราง (เช่น ตัวแปลง PDF เป็น HTML)
ข้อความที่หมุนหรือเอียง
ปัญหา
OCR ล้มเหลวหรือให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง หากข้อความถูกหมุน กลับหัว หรือทำมุม
แนวทางการแก้ไข
- ใช้การแก้ไขความเอียงอัตโนมัติและการตรวจจับการวางแนวในการประมวลผลล่วงหน้า
- ใช้เครื่องมือ OCR ที่มีการตรวจจับการหมุนอัตโนมัติ
- สำหรับการประมวลผลเป็นชุด ให้ทำเครื่องหมายหรือหมุนด้วยตนเองระหว่างการเตรียมเอกสาร
สัญญาณรบกวนจากตราประทับ ตรา และลายเซ็น
ปัญหา
ตราประทับและตราอาจรบกวนบริเวณข้อความ ทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการรู้จำ
แนวทางการแก้ไข
- ใช้การตรวจจับวัตถุเพื่อตรวจจับและปิดบังองค์ประกอบที่ไม่ใช่ข้อความก่อน OCR
- ฝึกอบรมโมเดลล่วงหน้าเพื่อจดจำและละเว้นหรือแยกรูปแบบเหล่านี้
- รวม OCR เข้ากับเครื่องมือแบ่งส่วนภาพ
รูปแบบอินพุตที่ไม่สอดคล้องกัน
ปัญหา
โซลูชัน OCR ต้องดิ้นรนกับรูปแบบเอกสารที่หลากหลาย เทมเพลตที่ไม่สอดคล้องกัน หรือโครงสร้างเอกสารที่ไม่รู้จัก
แนวทางการแก้ไข
- ใช้การจับคู่เทมเพลตหรือการจัดประเภทเอกสารก่อน OCR เพื่อเลือกกลยุทธ์การแยกที่ถูกต้อง
- ใช้แพลตฟอร์มการประมวลผลเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจัดการกับรูปแบบกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างแบบไดนามิก
- ฝึกอบรมระบบอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับประเภทเอกสารใหม่