Apa itu OCR?
OCR adalah teknologi yang memungkinkan mesin membaca teks dan gambar yang dicetak. Ini sering digunakan dalam aplikasi bisnis, seperti mendigitalkan dokumen untuk penyimpanan atau pemrosesan, dan dalam aplikasi konsumen, seperti memindai tanda terima untuk penggantian biaya.
OCR adalah singkatan dari Pengenalan Karakter Optik. Istilah "karakter" mengacu pada huruf dan angka. Perangkat lunak OCR dapat mengenali apakah gambar yang diberikan mengandung karakter atau tidak dan kemudian mengidentifikasi karakter di dalamnya.
Lingkup OCR
Pasar pengenalan karakter optik global diperkirakan akan tumbuh pesat di tahun-tahun mendatang. Ukuran pasar OCR dinilai sebesar USD 8.93 miliar pada 2021. Diperkirakan akan tumbuh sebesar CAGR sebesar 15.4% antara tahun 2022 dan 2030. Pertumbuhan ini didorong oleh meningkatnya permintaan OCR di berbagai industri end-use, seperti kesehatan, otomotif, dan lainnya.
Proses OCR
Pengenalan Karakter Optik adalah proses mendetail yang membantu mengekstrak teks dari gambar menggunakan NLP.
- Langkah pertama dalam OCR adalah memproses gambar masukan. Ini melibatkan pembersihan gambar dan membuatnya cocok untuk diproses lebih lanjut.
- Selanjutnya, mesin OCR mencari wilayah yang berisi teks dalam gambar. Mesin membagi wilayah ini menjadi karakter atau kata individu sehingga nantinya dapat diidentifikasi selama pengenalan teks.
- Menggunakan hasil dari deteksi teks, mesin OCR mengidentifikasi setiap karakter berdasarkan bentuk dan ukurannya. Anda akan sering melihat jaringan saraf convolutional dan berulang, terkadang dalam kombinasi, digunakan untuk tugas ini.
- Setelah perangkat lunak OCR selesai mengenali teks dalam file gambar, itu harus diverifikasi keakuratannya sebelum dapat digunakan.
Manfaat Alur Kerja OCR Otomatis
Manfaat utama Alur Kerja Pengenalan Karakter Optik Otomatis meliputi:
- Lebih cepat, lebih akurat, hasil otomatis sambil menghilangkan kesalahan manusia.
- Biaya masuk yang lebih rendah untuk usaha kecil karena pemrosesan data yang lebih cepat dan pemanfaatan data yang efisien.
- Hasil yang lebih konsisten di beberapa pengguna dan proyek.
- Peningkatan penyimpanan data dan keamanan data.
- Cakupan besar untuk skalabilitas.
Tantangan OCR
Masalah utama dengan OCR adalah bahwa itu tidak sempurna. Jika Anda membayangkan membaca teks di halaman ini melalui kamera dan kemudian mengubah gambar tersebut menjadi kata-kata, Anda akan mendapatkan ide mengapa OCR bisa menjadi masalah. Beberapa tantangan OCR antara lain:
- Teks buram terdistorsi oleh bayangan.
- Warna latar belakang dan teks memiliki warna yang mirip.
- Sebagian gambar terpotong atau terpotong seluruhnya (seperti bagian bawah "ini").
- Tanda samar di atas beberapa huruf (seperti “i”) dapat membingungkan perangkat lunak OCR dengan menganggapnya sebagai bagian dari huruf dan bukan tanda di atasnya.
- Jenis dan ukuran font yang berbeda mungkin sulit untuk diidentifikasi.
- Kondisi pencahayaan saat mengambil gambar atau memindai dokumen.
Kasus Penggunaan OCR
- Otomatisasi entri data: OCR dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses memasukkan data ke dalam database.
- Pemindaian barcode: OCR memungkinkan komputer untuk memindai kode batang pada produk dan mengambil informasi tentang mereka dari database.
- Pengenalan plat nomor: OCR menganalisis pelat nomor dan mengekstrak informasi seperti nomor registrasi dan nama negara bagian darinya.
- Verifikasi paspor: OCR dapat digunakan untuk memverifikasi keaslian paspor, visa, dan dokumen perjalanan lainnya.
- Mengenali label toko: Toko dapat menggunakan OCR untuk secara otomatis membaca label produk mereka dan membandingkannya dengan katalog produk mereka untuk menentukan produk apa yang saat ini ada di rak toko, item yang habis stok, atau kesalahan ruang penyimpanan.
- Proses klaim asuransi: Perangkat lunak OCR dapat memindai dokumen dan memverifikasi tanda tangan, tanggal, alamat, dan informasi lain pada formulir yang dikirimkan oleh pelanggan yang telah mengajukan klaim atas kerusakan yang disebabkan oleh bencana alam, kebakaran, atau pencurian.
- Membaca lampu lalu lintas: Sistem OCR dapat digunakan untuk membaca warna pada lampu lalu lintas dan menentukan apakah warnanya merah atau hijau.
- Membaca meteran utilitas: Perusahaan utilitas menggunakan OCR untuk membaca meteran listrik, gas, dan air untuk menagih pelanggan dengan jumlah yang benar.
- Pemantauan media sosial – Perusahaan menggunakan OCR untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyebutan perusahaan atau merek di pos media sosial, tweet, dan bahkan pembaruan Facebook
- Memverifikasi dokumen hukum: Kantor hukum dapat memindai dokumen seperti kontrak, sewa, dan perjanjian untuk memastikan dokumen tersebut dapat dibaca dan akurat sebelum mengirimkannya kepada klien.
- Dokumen multibahasa: Perusahaan yang menjual produk di negara lain mungkin perlu menerjemahkan materi pemasarannya ke dalam berbagai bahasa dan kemudian OCR untuk digunakan sebagai template untuk proyek masa depan.
- Label obat medis: OCR digunakan secara luas untuk mengekstrak informasi yang berarti dari label obat sehingga sistem komputer dapat menganalisis dan memprosesnya.
Industri
- Retail: Industri ritel menggunakan OCR untuk memindai barcode, informasi kartu kredit, kwitansi, dll.
- BSFI: Bank menggunakan OCR untuk membaca cek, slip setoran, dan laporan bank untuk memverifikasi tanda tangan dan menambahkan transaksi ke rekening. Mereka juga dapat menganalisis data dalam jumlah besar untuk membuat keputusan tentang akun pelanggan, investasi, pinjaman, dan lainnya dengan OCR.
- Pemerintah: OCR dapat digunakan untuk memindai dan mendigitalkan dokumen legal, seperti akta kelahiran, SIM, dan catatan resmi lainnya.
- Pendidikan: Guru dapat menggunakan OCR untuk membuat salinan digital dari buku dan dokumen siswa lainnya. Guru juga dapat memindai dokumen ke komputer mereka dan menggunakan teknologi OCR untuk membuat salinan elektronik yang dapat diakses siswa kapan saja.
- Kesehatan: Dokter sering kali perlu memasukkan informasi pasien ke dalam sistem komputer dengan cepat. Industri kesehatan dapat menggunakan OCR untuk proses bisnis seperti penagihan dan pemrosesan klaim.
- Manufaktur – Pabrik manufaktur sering kali perlu memindai dokumen seperti faktur atau pesanan pembelian. OCR dapat digunakan untuk "membaca" nomor seri pada komponen produk saat mereka melewati ban berjalan atau melalui jalur perakitan.
- Teknologi: Perangkat lunak OCR digunakan dalam banyak pengaturan yang terkait dengan TI, termasuk penambangan data, analisis gambar, pengenalan suara, dan banyak lagi. Dalam pengembangan perangkat lunak, OCR digunakan untuk mengubah dokumen yang dipindai kembali menjadi file digital.
- Transportasi dan logistik: OCR dapat digunakan untuk membaca label pengiriman atau memantau inventaris gudang. Itu juga dapat mendeteksi penipuan ketika vendor mengirimkan faktur untuk pembayaran.
Putusan
Proses OCR relatif sederhana, hanya membutuhkan beberapa langkah untuk mengubah gambar menjadi teks. Ada beberapa kesalahan dan ketidakkonsistenan, tetapi teknologinya tidak dapat disangkal mengesankan, mengingat cara kerjanya.
