OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie zur automatischen Erkennung und Digitalisierung von gedruckten oder handgeschriebenen Texten. Diese Technologie wandelt Bilddateien, die durch Scannen oder Fotografieren von Dokumenten erstellt wurden, in bearbeitbare und durchsuchbare Textformate um. OCR wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Dokumentenverwaltung, Textextraktion und -analyse, sowie automatisierte Datenverarbeitung.

Funktionsweise von OCR

Der OCR-Prozess besteht aus mehreren Schritten:

1. Bildvorverarbeitung: Das Bild eines Dokuments wird durch Techniken wie Kontrastanpassung, Rauschunterdrückung und Kantenerkennung verbessert, um die Qualität des Textes zu optimieren.
2. Layout-Analyse: Das Programm unterscheidet zwischen Textblöcken und grafischen Elementen und unterteilt den Text weiter in Absätze, Sätze, Wörter und Zeichen.
3. Texterkennung: Die Software identifiziert Buchstaben, Zahlen und Symbole mithilfe von Mustervergleichsalgorithmen und maschinellem Lernen.
4. Textausgabe: Der erkannte Text wird in ein bearbeitbares elektronisches Format umgewandelt, das für weitere Bearbeitungen oder Archivierungen genutzt werden kann.

Anwendung von OCR- ein Beispiel

Ein einfaches Beispiel für den Einsatz von OCR beim Rechnungseingang könnte wie folgt aussehen:

1. Rechnungserhalt: Ein Unternehmen erhält eine Papierrechnung von einem Lieferanten per Post.
2. Digitalisierung: Die Rechnung wird mit einem Scanner oder einem Smartphone fotografiert und in eine Bilddatei (z.B. PDF oder JPEG) umgewandelt.
3. OCR-Verarbeitung: Die digitalisierte Rechnung wird durch eine OCR-Software verarbeitet. Das Programm analysiert das Bild und erkennt automatisch wichtige Informationen wie:
   • Rechnungsnummer
   • Rechnungsdatum
   • Lieferantendaten (Name, Adresse)
   • Rechnungsbetrag
   • Mehrwertsteuersatz und -betrag
   • Zahlungsbedingungen
4. Datenextraktion: Die erkannten Informationen werden in strukturierte Daten umgewandelt und in das Buchhaltungssystem des Unternehmens übertragen.
5. Überprüfung: Ein Mitarbeiter der Buchhaltung überprüft die extrahierten Daten auf Richtigkeit und korrigiert gegebenenfalls Fehler.
6. Weiterverarbeitung: Die Rechnung wird im System zur Zahlung freigegeben und archiviert.

Durch diesen Prozess wird die manuelle Dateneingabe erheblich reduziert, was Zeit spart und Fehler minimiert. Die Rechnungsverarbeitung wird beschleunigt, und die Daten sind sofort für weitere Schritte wie Zahlungsabwicklung oder Berichtserstellung verfügbar.

Vorteile

• Effizienzsteigerung: OCR reduziert den Bedarf an manuellen Eingaben und minimiert Tippfehler.
• Zeitersparnis: Die Digitalisierung von Dokumenten beschleunigt Arbeitsabläufe und erleichtert den Zugriff auf Informationen.
• Platzsparend: Digitale Dokumente benötigen weniger physischen Speicherplatz und sind leichter zu archivieren.

Herausforderungen

• Fehleranfälligkeit: OCR-Programme sind nicht immer fehlerfrei und benötigen oft manuelle Nachbearbeitung. Nicht alle OCR-Programme lassen
• Qualität der Texterkennung: Faktoren wie die Qualität des Originaldokuments, die Auflösung der Bilddatei und die verwendeten Algorithmen beeinflussen die Genauigkeit der Texterkennung.
• Anlernbarkeit: Nicht jede Lösung lässt sich anlernen

Anlernbare OCR Lösungen

Neben den allgemeinen OCR-Lösungen gibt es auch anlernbare OCR-Programme, die besonders effektiv für wiederkehrende Dokumenttypen sind. Diese Programme können auf spezifische Vorlagen oder Dokumentstrukturen trainiert werden. Nach dem initialen Anlernen, bei dem Benutzer die korrekten Positionen und Bedeutungen verschiedener Textfelder markieren, erkennt die Software diese Muster in zukünftigen, ähnlichen Dokumenten deutlich präziser. Mit jeder Verarbeitung und manuellen Korrektur verfeinert das System seine Erkennungsgenauigkeit für diesen speziellen Dokumenttyp. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die regelmäßig standardisierte Formulare, Rechnungen oder Berichte verarbeiten. Die Effizienz und Genauigkeit der Texterkennung steigen mit jeder Iteration, was zu einer erheblichen Zeit- und Kostenersparnis bei der Dokumentenverarbeitung führt. OCR fügt sich oft nahtlos in DMS Systeme ein.