10 Beste OCR Software | OCR Texterkennung Vergleich
Optische texterkennung (OCR) hilft bei der Konvertierung nicht bearbeitbarer Dokumentformate wie PDFs, Bilder oder Papierdokumente in maschinenlesbare Formate, die bearbeitet und durchsucht werden können.
OCR-Anwendungen werden häufig verwendet, um Text aus PDFs und Bildern zu erfassen und den Text in bearbeitbare Formate wie Word, Excel oder eine reine Textdatei umzuwandeln. OCR wird auch verwendet, um Dateien und Dokumente zu digitalisieren, um sie durchsuchbar zu machen.
OCR Software, die AI/ML-Funktionen nutzt, kann auch zur Automatisierung der Datenerfassung aus gescannten Dokumenten/Bildern beitragen. KI-basierte OCR kann die Daten in bequemen, bearbeitbaren Formaten digitalisieren, die sich in organisatorische Arbeitsabläufe einfügen.
Das Scannen und Verarbeiten von Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Bildern für wertvolle Daten war traditionell ein manueller Prozess, der mit Fehlern und Verzögerungen behaftet war. OCR Softwarelösungen helfen Unternehmen dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen, die andernfalls für die Dateneingabe und manuelle Validierung/Verifizierung aufgewendet würden.
Immer mehr Unternehmen automatisieren Dokumentenverarbeitungs-Workflows , um papierlos zu werden und Cloud-basierte digitale Lösungen zu nutzen, die das Endergebnis verbessern.
Werfen wir einen Blick auf einige der besten OCR Softwares und sehen Sie sich auch einige kostenlose OCR Software an.
Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR Texterkennung Software von Nanonets. Erfassen Sie Daten sofort aus Dokumenten und automatisieren Sie Daten-Workflows. Reduzieren Sie Durchlaufzeiten und eliminieren Sie manuellen Aufwand.
Was ist OCR und was kann OCR Software?
OCR bzw Die optische Zeichenerkennung ist eine Technologie, die Text in gescannten Dokumenten, Fotos oder Bildern identifiziert und erkennt. OCR Software nutzt diese Technologie, um Extrahieren Sie Daten aus PDFs oder gescannten Dokumenten, indem Sie sie in maschinenlesbare Textdaten umwandeln, die für die weitere Verarbeitung bequemer bearbeitet und gespeichert werden können. Für ein Ausführliche Erläuterungen zu OCR und seinen Anwendungsfällen beziehen sich darauf führen.
OCR wird auch in verschiedenen anderen Anwendungsfällen verwendet, z Tabellen aus PDFs extrahieren, Extrahieren von Text aus Bildern oder Extrahieren von Text aus PDFs oder anderen nicht bearbeitbaren Formaten.
Heute wird OCR Software unter anderem für die automatisierte Dateneingabe, Mustererkennung, Text-to-Speech-Dienste, Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen, Cognitive Computing, Text Mining, Schlüsseldaten und maschinelle Übersetzung verwendet. Diese Tools können alle gescannten Dokumente, PDFs oder Bildtypen in xml-, xlsx- oder csv-Dateien konvertieren.
Die beste OCR Software für Ihr Unternehmen
Sehen wir uns einige der besten OCR Software auf dem Markt an.
Nanonets
Nanonets ist eine KI-basierte OCR Software, die automatisiert Datenerfassung für intelligente Dokumentenverarbeitung von Rechnungen, Quittungen, Ausweisen und mehr. Nanonets verwendet fortschrittliche OCR, maschinelles Lernen, Bildverarbeitungund Deep Learning, um relevante Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte OCR-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, und verfügt über einige nette Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Datenfelder und integrieren Sie sie über APIs in Ihre alltäglichen Apps in einer einfachen, intuitiven Benutzeroberfläche.
Vorteile:
- Moderne Benutzeroberfläche
- Bewältigt große Mengen an Dokumenten
- Angemessener Preis
- Benutzerfreundlichkeit
- Kognitive Erfassung von Daten – führt zu minimalem Eingriff
- Erfordert kein internes Entwicklerteam
- Algorithmus/Modelle können trainiert/umgeschult werden Hervorragende
- Dokumentation und Unterstützung
- Viele Anpassungsoptionen
- Große Auswahl an Integrationsoptionen
- Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen
- Nahezu keine Nachbearbeitung erforderlich
- Nahtlose 2-Wege-Integration mit mehreren Buchhaltungssoftware
- OCR-API für Entwickler
Nachteile:
- Kann sehr hohe Volumenspitzen
- Benutzeroberfläche kann besser sein
Beginnen Sie mit Nanonets ' vortrainierte OCR-Extraktoren oder erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten OCR-Modelle. Sie können auch eine Demo vereinbaren , um mehr über unsere OCR Texterkennung zu erfahren Anwendungsfälle!
ABBYY Flexicapture
FlexiCapture ist eine stabile, skalierbare Dokumenten-Imaging- und Datenextraktionssoftware, die Dokumente jeder Struktur, Sprache oder jedes Inhalts automatisch in nutzbare und zugängliche Geschäftsdaten umwandelt.
- Erkennt Bilder sehr gut
- Leicht zu speicherndes Ergebnis als Ausdruck im System
- gut in ERP-Systeme integrieren
- Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)
Nachteile:
- Ersteinrichtung kann schwierig und komplex sein
- Automatische Verarbeitung von Rechnungen nicht eingerichtet
- Keine vorgefertigten Vorlagen
- Schwierig anzupassen
- Keine Ressourcen verfügbar
- Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
- Geringe Genauigkeit bei Bildern/Dokumenten mit niedriger Auflösung
- Stapelverifizierungen werden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler
- auftritt Fehlermeldungen für Einzelposten werden sogar angezeigt für Elemente, die übersprungen werden sollten, ist die
- RESTful-API in der On-Prem-Version
ABBYY Finereader
ABBYY FineReader PDF ist eine OCR- Software mit Unterstützung für die Bearbeitung von PDF-Dateien. Das Programm ermöglicht die Konvertierung von Bilddokumenten in bearbeitbare elektronische Formate.
Vorteile:
- Tastaturfreundlicher OCR-Editor für manuelle Korrekturen
- Außergewöhnlich übersichtliche Benutzeroberfläche
- Exporte in mehrere Formate
- Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten
Nachteile:
- Keine Volltextindizierung für schnelle Suchen
- Erfordert eine Lernkurve
- Die Preisgestaltung kann unerschwinglich sein
- Unfähigkeit um den Verlauf der Dokumentänderungen anzuzeigen
- Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
- Möglicherweise ist eine Nachbearbeitung erforderlich.
- kann anfangs überwältigend sein.
- Langsame Verarbeitung großer Dateien
Benutzeroberfläche Bild-zu-Text-Extraktion oder PDF-Datenextraktion? Auf der Suche nach einer Konvertierung PDF zu Tabelle, oder PDF zu Text? Sehen Sie sich Nanonets in Aktion an!
Kofax Omnipage
Omnipage ist ein leistungsstarkes PDF-OCR Software, die die Automatisierung für hochvolumige OCR-Aufgaben in Unternehmen übernehmen kann. Dieses Tool ist auf Tabellenextraktion, Einzelpostenabgleich und intelligente Extraktion spezialisiert.
Vorteile:
- Verfügt über einen robusten Satz von Tools zur Verbesserung von Bildern
- Äußerst genau
Nachteile:
- UI nicht intuitiv
- Konfiguration für AP-Automatisierung ist nicht einfach
- API-Integration kann verbessert werden
IBM Datacap
Datacap rationalisiert die Erfassung, OCR Texterkennung und Klassifizierung von Geschäftsdokumenten, um wichtige Informationen daraus zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine, mehrere Funktionen sowie anpassbare Regeln. Es funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Scanner, Mobilgeräte, Multifunktionsperipheriegeräte und Fax.
Vorteile:
- Konfiguriert komplexe Anwendungen in der Datenerfassung
- OCR Texterkennung Scan-Mechanismus
Nachteile:
- Sehr wenig Online-Support
- Benutzeroberfläche könnte intuitiver
- sein Setup kann umständlich sein
- Langsam
- Das Erstellen eines benutzerdefinierten Flows ist nicht einfach
- Batch-Commits brauchen Zeit
Beginnen Sie mit der Verwendung von for Automation. Probieren Sie die verschiedenen OCR-Modelle aus bzw Fordern Sie noch heute eine Demo an. Finden Sie heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.
Google Document AI
Eine der Lösungen in der Google Cloud AI-Suite, die Document AI (DocAI) ist eine Dokumentenverarbeitungskonsole, die maschinelles Lernen verwendet, um Daten automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren, anzureichern und Einblicke in Dokumente zu gewinnen.
Vorteile:
- Einfach einzurichten
- sehr gut in andere Google-Dienste integrieren
- Speicherung von Informationen
- Geschwindigkeit
Nachteile:
- KI-Modulen mangelt es an angemessener Dokumentation
- Anpassung vorhandener Module und Bibliotheken ist schwierig
- Nicht für Python oder andere
- Veraltete API-Dokumentation
- Teuer
- Nicht für hybride Cloud-Bereitstellungen geeignet
- Nicht geeignet für Anwendungsfälle, die benutzerdefinierte KI-Algorithmen erfordern
AWS Textract
AWS Textract extrahiert mithilfe von maschinellem Lernen und OCR automatisch Text und andere Daten aus gescannten Dokumenten. Es wird auch verwendet, um Daten aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie hier detaillierte Aufschlüsselung von AWS Textract.
Vorteile:
- Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
- Benutzerfreundlichkeit
Nachteile:
- Kann nicht trainiert werden
- Unterschiedliche Genauigkeit
- Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht
Wollen Daten aus PDF- Dokumenten kratzen, Konvertieren Sie die PDF-Tabelle in Excel oder Tabellenextraktion automatisieren? Schauen Sie sich Nanonets PDF oder PDF-Parser zum Scrapen von PDF-Daten bzw Analysieren Sie PDFs in großem Maßstab!
Docparser
Docparser ist eine Cloud-basierte Dokumentenverarbeitungs- und OCR Software, die geringwertige Aufgaben und Arbeitsabläufe für Unternehmen automatisieren kann.
:
- Einfache Einrichtung
- Zapier-Integration
Nachteile:
- Die Webhooks schlagen gelegentlich fehl
- Erfordert einiges an Training, um die Parsing-Regeln zu
- Nicht genügend Vorlagen
- Zonaler OCR Ansatz – kann nicht mit unbekannten Vorlagen umgehen
- Benutzeroberfläche könnte besser sein
- Langsames Laden von Seiten
- Dokumentation könnte besser sein
Adobe Acrobat DC
Adobe bietet einen umfassenden PDF-Editor mit integrierter OCR-Funktionalität.
Vorteile:
- Stabilität/Kompatibilität.
- Benutzerfreundlichkeit
Nachteile:
- Teuer
- Keine exklusive OCR Software
- Belastet das System
- Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
- Schwierig zu integrieren mit Diensten wie Sharepoint oder Dropbox
- Erfordert eine Adobe Creative Cloud-Lizenz.
Klippa
Klippa bietet Lösungen für automatisiertes Dokumentenmanagement, Verarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion, um Papierdokumente in Ihrem Unternehmen zu digitalisieren.
Vorteile:
- Schnelle Einrichtung
- Großartiger Support
- Großartige API für Entwickler
- Klare und prägnante API-Dokumentation
- Gute Verknüpfung mit Buchhaltungsprogrammen
- Preisgünstige
- Integrationen
Nachteile:
- OCR-Erkennung kann besser sein
- Begrenzte Vorlagenanpassungen
- Begrenzte White-Label-Anpassungen
- Bulk-Anpassungen werden nicht unterstützt
- Die Mehrwertsteuer wird oft nicht korrekt angezeigt
- Die App stürzt oft ab
- OCR-Modell kann nicht trainiert werden
- Der Auswahlprozess ist nicht einfach, da es viele Optionen gibt
Nanonets OCR API hat viele interessante Anwendungsfälle , die Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen und das Wachstum ankurbeln könnten. Finden Sie heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.
Weitere bemerkenswerte Erwähnungen sind Veryfi, Readiris, Infrrd, Rossum & Hymatos.
Hier ist ein kurzer Vergleich aller oben aufgeführten OCR Software mit einigen wichtigen OCR Softwarefunktionen und -parametern:
Wie hebt sich Nanonets als OCR Software ab?
Die OCR Software von Nanonets ist einfach und flexibel einzurichtenund benötigt nur etwa 1 Tag. Das intelligente Automatisierungsplattform verarbeitet unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten, und die KI bewältigt auch allgemeine Dateneinschränkungen mit Leichtigkeit. Informationen aus Dokumenten mit Unvollkommenheiten und Schönheitsfehlern lassen sich ganz einfach extrahieren. Es verarbeitet mehrseitige Rechnungen und identifiziert mehrzeilige Artikel mit Leichtigkeit; etwas, an dem die meisten älteren und modernen OCR-Tools scheitern. Nanonets passt Spaltenüberschriften an, um komplexe Rechnungen effizienter verarbeiten zu können. Die KI von Nanonets gewährleistet auch eine hohe Genauigkeit bei der Verarbeitung von Dokumenten, die nur minimale Nachbearbeitung oder Überarbeitung erfordern.
Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gehen nur über eine bessere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus. Hier sind 8 Gründe, die den einzigartigen Vorteil von Nanonets hervorheben:
- Schulung und Arbeit mit benutzerdefinierten Daten – Die meisten OCR-Programme auf dem Markt sind ziemlich starr in Bezug auf die Art der Daten, mit denen sie arbeiten können. Nanonets ist nicht an solche Beschränkungen gebunden. Nanonets verwendet Ihre eigenen Daten, um Modelle zu trainieren, die am besten geeignet sind, die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
- und flexibel - Die Anpassung von Nanonets an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen ist einfach und unkompliziert. Von der Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle und deren Umschulung bis hin zum Hinzufügen neuer Felder und der Handhabung von Integrationen kann Nanonets alles bewältigen.
- Lernt und bildet sich kontinuierlich weiter – Unternehmen sind oft mit sich dynamisch ändernden Anforderungen und Bedürfnissen konfrontiert. Um potenzielle Hindernisse zu überwinden, können Sie mit der OCR Software von Nanonets Ihre Modelle einfach mit neuen Daten neu trainieren. Dadurch kann sich Ihr OCR-Modell an unvorhergesehene Änderungen anpassen.
- Anpassen, anpassen, anpassen – Nanonets können beliebig viele Text-/Datenfelder erfassen und in jeder gewünschten Weise darstellen. Erfasste Daten können in Tabellen oder Einzelposten oder in jedem anderen Format Ihrer Wahl mit benutzerdefinierten Validierungsregeln dargestellt werden. Denken Sie immer daran, dass Nanonets nicht an die Vorlage Ihres Dokuments gebunden ist!
- Erfordert fast keine Nachbearbeitung - Während die meisten OCR-Programme einfach Daten erfassen und ausgeben, extrahiert Nanonets nur die relevanten Daten und sortiert sie automatisch in intelligent strukturierte Felder, wodurch sie leichter angezeigt und verstanden werden können. Dadurch entfällt viel Zeit für die Überarbeitung und Verifizierung.
- gängige Dateneinschränkungen – Nanonets nutzt Deep-Learning- und Objekterkennungstechniken, um gängige Dateneinschränkungen zu überwinden, die die Texterkennung und -extraktion in anderer OCR Software stark beeinträchtigen. Nanonets AI kann handgeschriebenen Text, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem unstrukturiertem Text, Bildrauschen, unscharfen Bildern und mehr erkennen und verarbeiten. Herkömmliche OCR Software ist einfach nicht dafür ausgestattet, unter solchen Einschränkungen zu funktionieren; Sie erfordern Daten mit einem sehr hohen Genauigkeitsgrad, was in realen Szenarien nicht die Norm ist.
- Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen – Da sich Nanonets auf das Training mit benutzerdefinierten Daten konzentriert, ist es einzigartig positioniert, um ein einzelnes Modell zu erstellen, das Text aus Dokumenten in jeder Sprache oder mehreren Sprachen gleichzeitig extrahieren kann.
- Erfordert kein internes Entwicklerteam – Sie müssen sich keine Gedanken über die Einstellung von Entwicklern und die Gewinnung von Talenten machen, um die Nanonets-API für Ihre Geschäftsanforderungen zu personalisieren. Nanonets wurde für eine problemlose Integration entwickelt. Sie können Nanonets problemlos in die meisten CRM-, ERP-, Content Services oder RPA-Software.
Gibt es eine kostenlose OCR Software?
Abgesehen von den oben erwähnten professionellen, hochmodernen OCR-Lösungen gibt es kostenlose OCR Software, die die Arbeit bis zu einem gewissen Grad erledigen. Diese kostenlosen Lösungen laufen auf Open-Source-OCR-Engines (wie Tesseract) und helfen dabei, Fotos, PDFs, TIFFs oder gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate zu konvertieren. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, aufwändige Geschäftsdokumente in großem Umfang zu verarbeiten, sind sie ausreichend, um Text aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung zu extrahieren.
Diese kostenlosen OCR-Lösungen gibt es entweder als webbasierte Anwendungen, eigenständige Software, die auf verschiedenen Plattformen installiert werden muss, oder als Nebenfunktion in einem vollwertigen Dokumentbearbeitungsdienst. Bitte beachten Sie, dass kostenlose OCR Software regelmäßig handschriftliche Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Zeilen oder Bilder/Scans von geringer Qualität nicht verarbeiten kann.
Hier sind einige kostenlos Optische Zeichenerkennungswerkzeuge für Ihre Überlegung:
- OnlineOCR.net
- FreeOCR.
- SimpleOCR
- GOCR
- Office Lens
- Englisch OCR
- Easy Screen OCR
- A9t9
- Photo Scan
- Capture2Text
- Adobe Scan
- OCR Microsoft OneNote
- OCR Mit Google Docs
Wie funktioniert OCR Software?
Der OCR-Prozess umfasst normalerweise die folgenden Phasen:
- Vorverarbeitung der Bilder
- Zeichenerkennung
- der Ausgabe
Die Bildvorverarbeitung minimiert die Auswirkungen allgemeiner Datenbeschränkungen (Unschärfen, Schräglagen, Flecken, Farben) in Bildern, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen Daten richtig erkennen. Verwendung von OCR Software verschiedene Techniken zur Verbesserung der Bildqualität, Ausrichtung, Klarheit und Orientierung. Auf diese Weise verbesserte Bilder erzeugen bessere OCR-Ausgaben.
Der Zeichenerkennungsschritt beinhaltet verschiedene Ansätze (Matrix-Matching & Merkmalsextraktion), um das Bild in überschaubare Abschnitte oder Zonen aufzuteilen und die darin enthaltenen Zeichen zu erkennen. Die Ansätze reichen von einem Pixel-für-Pixel-Vergleich/-Erkennung bis hin zu fortgeschritteneren Techniken, die neuronale Netze verwenden, um ganze Textzeilen auf einmal zu erkennen.
Rohbildquelle: https://www.ktoo.org
Und schließlich beinhaltet der Nachbearbeitungsschritt Techniken und Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit der extrahierten Daten, indem Fehler zuerst erkannt und dann behoben werden. Dazu müssen der extrahierte Text/die extrahierten Daten mit einem Standardlexikon oder Vokabular verglichen und logische, grammatikalische und kontextbezogene Überlegungen berücksichtigt werden.
Was sind OCR-Anwendungsfälle? Wofür wird OCR verwendet?
OCR wurde vor allem zum Konvertieren physischer Dokumente oder Scans in maschinenlesbare Formate verwendet, die dann in Textverarbeitungsprogrammen wie Word, Excel, Docs oder Sheets bearbeitet werden können. Die meisten Online-Konverter verwenden OCR im Hintergrund, um starre, nicht bearbeitbare Dateiformate (z. B. TIFF, PNG oder PDF) in bearbeitbare Ausgaben umzuwandeln. Aber abgesehen von diesen bekannten Beispielen wird OCR auch häufig (vielleicht nicht so explizit) für die folgenden Zwecke verwendet:
- Automatisierung
- der Dateneingabe Barcode-Scannen
- Indexieren von Dokumenten, Webseiten und Informationen für Suchmaschinen
- Führerschein- und Nummernschilderkennung zur Identifizierung
- Passüberprüfung zur Reiseidentifikation Erkennung
- von Ladenetiketten
- Unterstützung von Sehbehinderten durch Text-to-Speech-Dienste
- Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
- Drohnenbasierte Objekterkennung
- Auslesen von Ampeln für selbstfahrende Fahrzeuge
- Auslesen von Verbrauchszählern zur automatischen Rechnungsstellung
- Social-Media-Überwachung
- Automatisierte Scheckfreigabe in Banken
- Multi -Sprachübersetzungsdienste
- Prüfung und Genehmigung von Rechtsdokumenten Durchführung
- Treueprogrammen zur Bindung von Kunden
Im Zuge dieser großen Akzeptanz wurde die OCR-Technologie zur Entwicklung spezialisierter OCR-Anwendungen für bestimmte Bereiche eingesetzt. Sie haben jetzt eine eigenständige Software für OCR-Finanzierung, OCR-Abrechnung, Rechnung OCR, Rechnungsautomatisierung, Quittungs-OCR, PDF-Scraper bzwOCR PDF, Reisepass OCR, intelligente Automatisierung und so weiter. Spezielle Funktionen und Integrationen erleichtern die Automatisierung von OCR-Fähigkeiten und erhöhen dadurch die Produktivität dieser Softwareanwendungen.
Durch die Nutzung von KI- und ML-Funktionen ermöglichen moderne OCR Software wie Nanonets Benutzern sogar dies Erstellen Sie benutzerdefinierte OCR-Modelle für so ziemlich jede Texterkennung oder Datenerfassung , den Sie sich ausdenken können. Laden Sie einfach einige Trainingsdateien hoch, kommentieren Sie den Text/die Daten von Interesse, trainieren Sie das benutzerdefinierte OCR-Modell, testen und verifizieren Sie es mit echten Daten und voilà, Ihr benutzerdefiniertes OCR-Modell ist bereit, aus allen Rohren zu feuern!
