Erkennung von Text

Was ist Texterkennung?

Texterkennung, oft auch als Optical Character Recognition (OCR) bezeichnet, ist der Prozess der Umwandlung von Bildern mit Text in ein digitales, maschinenlesbares Format. Dabei werden Algorithmen verwendet, um Zeichen, Wörter und Sätze in einem Bild zu erkennen, die dann in bearbeitbaren und durchsuchbaren Text umgewandelt werden.

Wie funktioniert die Texterkennung?

1. Vorverarbeitung von Bildern:
   • Das Eingangsbild wird bereinigt und verbessert, um die Textklarheit zu verbessern. Dazu gehören Schritte wie Rauschunterdrückung, Kontrastanpassung und Schräglagenkorrektur.
2. Zeichen-Segmentierung:
   • Das System identifiziert und isoliert einzelne Zeichen innerhalb des Bildes. Algorithmen analysieren Pixelmuster, um Text vom Hintergrund zu unterscheiden und Zeichen voneinander zu trennen.
3. Erkennung von Zeichen:
   • Jedes Zeichen wird mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens erkannt, die auf umfangreichen Datensätzen von Schriftarten und Handschriftstilen trainiert wurden. Das System vergleicht die segmentierten Zeichen mit bekannten Mustern und identifiziert die wahrscheinlichste Übereinstimmung.

Anwendungsfälle

Herstellung

• Ersatzteil-Identifikation: Techniker können Ersatzteile schnell identifizieren, indem sie die Etiketten mit ihren mobilen Geräten scannen und so die Maschinenstillstandszeiten reduzieren. NYRIS integriert eine Texterkennung, um Teilenummern zu extrahieren, was den Prozess rationalisiert und die Ausfallzeiten um bis zu 72 % reduziert.

Elektronischer Geschäftsverkehr

• Produktkatalogisierung: Einzelhändler können das Hinzufügen neuer Produkte zu ihren Online-Katalogen automatisieren, indem sie Informationen von Produktverpackungen extrahieren. IKEA nutzt die OCR von NYRIS, um über 500 Millionen Produkte mit Attributen wie Abmessungen und Materialien zu versehen.

Bestandsmanagement im Einzelhandel

• Regal-Scanning: Filialleiter können mit mobilen Geräten Regaletiketten scannen und Lagerbestände verfolgen, um die Bestandsgenauigkeit zu verbessern und Fehlbestände zu minimieren. METRO erreichte eine Bestandsgenauigkeit von 98 % durch den Einsatz von NYRIS-gesteuerten Handheld-Scannern.

Vorteile für Ihr Unternehmen

1. Reduzierte manuelle Dateneingabe: Automatisieren Sie die Dateneingabe, indem Sie Textbilder in editierbare und durchsuchbare digitale Formate umwandeln und so die manuelle Arbeit um bis zu 85 % reduzieren.
2. Verbesserte Effizienz: Optimieren Sie Prozesse wie Dokumentenmanagement, Bestandsverfolgung und Produktkatalogisierung durch automatisierte Textextraktion.
3. Verbesserte Datengenauigkeit: Minimieren Sie die mit der manuellen Dateneingabe verbundenen Fehler durch den Einsatz automatischer Texterkennung, die die Datengenauigkeit auf 99,7 % erhöht.