OCR คืออะไร?
OCR เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านข้อความและภาพที่พิมพ์ได้ มักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลสำหรับการจัดเก็บหรือการประมวลผล และในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น การสแกนใบเสร็จเพื่อขอเบิกค่าใช้จ่าย
OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition. คำว่า "อักขระ" หมายถึงทั้งตัวอักษรและตัวเลข ซอฟต์แวร์ OCR สามารถรับรู้ได้ว่าภาพที่กำหนดมีอักขระหรือไม่ จากนั้นจึงระบุอักขระที่อยู่ภายในนั้น
ขอบเขต OCR
ตลาดการรู้จำอักขระด้วยแสงทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตอย่างรวดเร็วในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ขนาดตลาดของ OCR มีมูลค่าที่ 8.93 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2021. คาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 15.4% ระหว่างปี 2022 ถึง 2030. การเติบโตนี้ได้รับแรงหนุนจากความต้องการ OCR ที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมปลายทางต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ และอื่นๆ
กระบวนการของ OCR
การรู้จำอักขระด้วยแสงเป็นกระบวนการแบบละเอียดที่ช่วยดึงข้อความจากรูปภาพโดยใช้ NLP
- ขั้นตอนแรกใน OCR คือการประมวลผลภาพที่ป้อนเข้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการล้างภาพและทำให้เหมาะสำหรับการประมวลผลต่อไป
- ถัดไป กลไก OCR จะค้นหาภูมิภาคที่มีข้อความอยู่ในรูปภาพ เอ็นจิ้นจะแบ่งส่วนภูมิภาคเหล่านี้เป็นอักขระหรือคำแต่ละคำเพื่อให้สามารถระบุได้ในภายหลังในระหว่างการจดจำข้อความ
- การใช้ผลลัพธ์จากการตรวจจับข้อความ เอ็นจิ้น OCR จะระบุอักขระแต่ละตัวตามรูปร่างและขนาด คุณมักจะเห็นโครงข่ายประสาทเทียมและแบบวนซ้ำ ซึ่งบางครั้งใช้ร่วมกันในงานนี้
- เมื่อซอฟต์แวร์ OCR จดจำข้อความในไฟล์รูปภาพเสร็จแล้ว จะต้องได้รับการตรวจสอบความถูกต้องก่อนจึงจะสามารถใช้งานได้
ประโยชน์ของเวิร์กโฟลว์ OCR อัตโนมัติ
ประโยชน์หลักของเวิร์กโฟลว์การรู้จำอักขระด้วยแสงอัตโนมัติประกอบด้วย:
- ผลลัพธ์อัตโนมัติที่รวดเร็ว แม่นยำยิ่งขึ้น และขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์
- ต้นทุนในการเข้าร่วมที่ต่ำกว่าสำหรับธุรกิจขนาดเล็กเนื่องจากการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วขึ้นและการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
- ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้นในผู้ใช้และโครงการหลายราย
- ปรับปรุงการจัดเก็บข้อมูลและความปลอดภัยของข้อมูล
- ขอบเขตขนาดใหญ่สำหรับการปรับขนาด
ความท้าทาย OCR
ปัญหาหลักของ OCR คือมันไม่สมบูรณ์แบบ หากคุณจินตนาการว่าอ่านข้อความในหน้านี้ผ่านกล้องแล้วแปลงรูปภาพเหล่านั้นเป็นคำ คุณจะเข้าใจว่าทำไม OCR จึงเป็นปัญหา ความท้าทายบางประการสำหรับ OCR ได้แก่:
- ข้อความพร่ามัวบิดเบี้ยวด้วยเงา
- สีของพื้นหลังและข้อความมีสีใกล้เคียงกัน
- บางส่วนของรูปภาพถูกตัดออกหรือครอบตัดทั้งหมด (เช่น ส่วนล่างของ "สิ่งนี้")
- เครื่องหมายจางๆ ที่ด้านบนของตัวอักษรบางตัว (เช่น “i”) อาจทำให้ซอฟต์แวร์ OCR สับสนคิดว่าเป็นส่วนหนึ่งของจดหมาย แทนที่จะทำเครื่องหมายที่ด้านบน
- ประเภทและขนาดแบบอักษรที่แตกต่างกันอาจระบุได้ยาก
- สภาพแสงเมื่อถ่ายภาพหรือสแกนเอกสาร
กรณีใช้งาน OCR
- การป้อนข้อมูลอัตโนมัติ: OCR สามารถใช้เพื่อทำให้กระบวนการป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ
- การสแกนบาร์โค้ด: OCR อนุญาตให้คอมพิวเตอร์สแกนบาร์โค้ดบนผลิตภัณฑ์และดึงข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ดังกล่าวจากฐานข้อมูล
- การรู้จำป้ายทะเบียน: OCR วิเคราะห์ป้ายทะเบียนและดึงข้อมูล เช่น หมายเลขทะเบียนและชื่อรัฐจากป้ายทะเบียน
- การตรวจสอบหนังสือเดินทาง: สามารถใช้ OCR เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของหนังสือเดินทาง วีซ่า และเอกสารการเดินทางอื่นๆ
- การรับรู้ป้ายชื่อร้านค้า: ร้านค้าสามารถใช้ OCR เพื่ออ่านฉลากผลิตภัณฑ์ของตนได้โดยอัตโนมัติและเปรียบเทียบกับแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ของตนเพื่อพิจารณาว่าขณะนี้มีผลิตภัณฑ์ใดบ้างบนชั้นวางสินค้า สินค้าหมดสต็อก หรือข้อผิดพลาดของห้องเก็บของ
- การประมวลผลการเคลมประกัน: ซอฟต์แวร์ OCR สามารถสแกนเอกสารและตรวจสอบลายเซ็น วันที่ ที่อยู่ และข้อมูลอื่นๆ ในแบบฟอร์มที่ส่งโดยลูกค้าที่ได้ยื่นคำร้องสำหรับความเสียหายที่เกิดจากภัยธรรมชาติ อัคคีภัย หรือการโจรกรรม
- อ่านสัญญาณไฟจราจร: ระบบ OCR สามารถใช้อ่านสีบนสัญญาณไฟจราจรและระบุว่าเป็นสีแดงหรือสีเขียว
- การอ่านมิเตอร์ยูทิลิตี้: บริษัทสาธารณูปโภคต่างๆ ใช้ OCR เพื่ออ่านมิเตอร์ไฟฟ้า แก๊ส และน้ำเพื่อเรียกเก็บเงินลูกค้าตามปริมาณที่ถูกต้อง
- การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์ – บริษัทต่างๆ ใช้ OCR เพื่อระบุและจัดประเภทการกล่าวถึงบริษัทหรือแบรนด์ในโพสต์โซเชียลมีเดีย ทวีต และแม้แต่การอัปเดตบน Facebook
- การตรวจสอบเอกสารทางกฎหมาย: สำนักงานกฎหมายอาจสแกนเอกสารต่างๆ เช่น สัญญา สัญญาเช่า และข้อตกลงเพื่อให้แน่ใจว่าอ่านได้ชัดเจนและถูกต้องก่อนส่งออกไปยังลูกค้า
- เอกสารหลายภาษา: บริษัทที่จำหน่ายผลิตภัณฑ์ในประเทศอื่นอาจต้องแปลเอกสารทางการตลาดเป็นหลายภาษา แล้ว OCR จะใช้เป็นเทมเพลตสำหรับโครงการในอนาคต
- ฉลากยาทางการแพทย์: OCR ถูกใช้อย่างกว้างขวางเพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายจากฉลากยา เพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์และประมวลผลได้
Industry
- ค้าปลีก: อุตสาหกรรมค้าปลีกใช้ OCR ในการสแกนบาร์โค้ด ข้อมูลบัตรเครดิต ใบเสร็จ ฯลฯ
- บีเอสเอฟไอ: ธนาคารใช้ OCR เพื่ออ่านเช็ค ใบฝากเงิน และใบแจ้งยอดธนาคารเพื่อตรวจสอบลายเซ็นและเพิ่มธุรกรรมในบัญชี พวกเขายังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับบัญชีลูกค้า การลงทุน เงินกู้ และอื่นๆ ด้วย OCR
- รัฐบาล: OCR สามารถใช้ในการสแกนและแปลงเอกสารทางกฎหมายให้เป็นดิจิทัล เช่น สูติบัตร ใบขับขี่ และบันทึกทางการอื่นๆ
- การศึกษา: ครูสามารถใช้ OCR เพื่อสร้างสำเนาดิจิทัลของหนังสือและเอกสารอื่นๆ ของนักเรียน ครูยังสามารถสแกนเอกสารลงในคอมพิวเตอร์และใช้เทคโนโลยี OCR เพื่อสร้างสำเนาอิเล็กทรอนิกส์ที่นักเรียนสามารถเข้าถึงได้ทุกเวลา
- ดูแลสุขภาพ: แพทย์มักจะต้องป้อนข้อมูลผู้ป่วยเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์อย่างรวดเร็ว อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถใช้ OCR สำหรับกระบวนการทางธุรกิจ เช่น การเรียกเก็บเงินและการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน
- การผลิต – โรงงานผลิตมักจะต้องสแกนเอกสาร เช่น ใบแจ้งหนี้หรือใบสั่งซื้อ OCR สามารถใช้เพื่อ "อ่าน" หมายเลขซีเรียลบนส่วนประกอบผลิตภัณฑ์เมื่อผ่านบนสายพานลำเลียงหรือผ่านสายการประกอบ
- เทคโนโลยี: ซอฟต์แวร์ OCR ใช้ในการตั้งค่าต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับไอที รวมถึงการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ภาพ การรู้จำคำพูด และอื่นๆ ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ OCR ใช้เพื่อแปลงเอกสารที่สแกนกลับเป็นไฟล์ดิจิทัล
- การขนส่งและโลจิสติกส์: สามารถใช้ OCR เพื่ออ่านฉลากการจัดส่งหรือตรวจสอบสินค้าคงคลังของคลังสินค้า นอกจากนี้ยังสามารถตรวจจับการฉ้อโกงเมื่อผู้ขายส่งใบแจ้งหนี้สำหรับการชำระเงิน
คำตัดสิน
กระบวนการ OCR นั้นค่อนข้างง่าย โดยต้องการเพียงไม่กี่ขั้นตอนในการแปลงรูปภาพให้เป็นข้อความ มีข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันบางอย่าง แต่เทคโนโลยีนี้น่าประทับใจอย่างปฏิเสธไม่ได้เมื่อพิจารณาจากวิธีการทำงานทั้งหมด
