Darstellung der OCR-Erkennung Darstellung der OCR-Erkennung
Förderband mit OCR-Erkennung Förderband mit OCR-Erkennung
Darstellung der OCR-Erkennung
Förderband mit OCR-Erkennung
Detailbeschreibung

Moderne Produktionssysteme zeichnen sich durch eine intelligente Vernetzung von Maschinen und Abläufen durch Verwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien aus. Diese intelligente Vernetzung ist für Unternehmen notwendig, um in dem sich wandelnden Wettbewerbsumfeld mithalten zu können. Die Erkennung von Schriften ist eine notwendige und erforderliche Aufgabe jeglicher Unternehmen, da optische Eingabegeräte wie Scanner oder Digitalkameras, aber auch Faxempfänger, nur Rastergrafiken, sprich verschiedenfarbige Punkte (Pixel), die in Zeilen und Spalten angeordnet sind, darstellen können. Ein noch weiter gefasster Begriff ist die automatische Texterkennung, welche sich zur Aufgabe macht, die auf Bildern dargestellten Buchstaben als solche zu erkennen, d. h. sie zu identifizieren und ihnen den Zahlenwert zuzuordnen, den sie nach der üblichen Textkodierung (ASCII, Unicode) haben. Automatische Texterkennung und OCR werden im deutschen Sprachraum oft als Synonyme verwendet.

Vorteile der Lösung

Die automatische Texterkennung kann einen Mehrwert im Wiedergewinn von Textinformationen aus Bilddateien bieten. So können digitalisierte (gescannt oder fotografiert) Dokumente, Briefe oder Bilder nach deren Inhalt sortiert und archiviert werden. Zudem stellt die automatische Texterkennung den Grundstein für weiterführende Textverarbeitung oder macht das archivierte Dokumente bearbeitbar oder nach Schlüsselwörtern durchsuchbar. Durch die geschaffene Grundlage der automatischen Texterkennung können aufbauende Algorithmen relevante Informationen weiterverarbeiten. In anderen Branchen wird die Texterkennung auch für die Rückverfolgung von Gegenständen genutzt (z.B. KFZ Kennzeichen, Seriennummern, Etiketten).

Genutzte Technologien/ Demonstrationsszenarien

Prinzipiell gibt es je nach Anwendungsfall unterschiedliche Ansätze zur automatischen Texterkennung. Im Anwendungsfall des Demonstrators wurden verschiedene künstliche neuronale Netze in Kombination mit Bildverarbeitungsmethoden hintereinandergeschaltet, um die verschiedenen Teilprobleme der automatischen Texterkennung zu bewältigen.  

Einsatzgebiete/ Branchen

Die automatische Texterkennung spielt in vielen Logistikunternehmen eine Rolle. Der Vorteil der Texterkennung gegenüber anderen automatischen Identifikationssystemen ist, dass bei einem Ausfall des Systems der Mensch das Lesen übernehmen kann. Andere Identifizierungsmethoden benötigen Hilfsmittel zum Lesen, wie zum Beispiel ein RFID- oder Barcode-Lesegerät. OCR-Anwendungen sind inzwischen auch in herkömmlichen Büros zu finden. So findet die OCR-erkennung bspw. auch ihre Anwendung in Arztpraxen um Patientenakten automatisiert zu erfassen und einzuordnen. Ein passendes Projekt begleitet das Thema im Kompetenzzentrum Cottbus.