Desde sua criação, a tecnologia OCR ou Reconhecimento Óptico de Caracteres, passou por grandes evoluções. Hoje, ela é capaz de discernir uma variedade significativa de idiomas e símbolos, o que tem possibilitado sua aplicação efetiva nas empresas. 

Além disso, a utilização conjunta de outras tecnologias, como Inteligência Artificial e Machine Learning, tem criado diversas possibilidades para o uso no presente e no futuro.

Continue a leitura para saber mais sobre o Optical Character Recognition, como ele é utilizado atualmente e quais as expectativas para o futuro!

O que é OCR?

O OCR, sigla em inglês para Optical Character Recognition, é uma tecnologia que permite a conversão de imagens de texto em dados que podem ser processados por computadores. 

Dessa maneira, arquivos digitalizados, PDFs ou fotos digitais que possuam textos podem ser convertidos em arquivos editáveis ​​e pesquisáveis.

Essa tecnologia de reconhecimento de caracteres também consegue recriar o layout do documento original, reproduzindo as fontes, o tamanho, as cores, estilos de formatação e outras características.

É por isso que, hoje em dia, muitas organizações usam a tecnologia OCR para extrair dados de documentos disponíveis apenas em formato físico. Isso lhes permite fazer a transição para seus bancos de dados. 

Dentre outras coisas, isso permite resguardar os dados efetivamente, além de acessar as informações de forma mais ágil por meio de recursos de pesquisa, etc.

Quais equipamentos são necessários para utilizar OCR?

Para utilizar o OCR, é preciso ter equipamentos como:

Scanner

Um scanner é fundamental para digitalizar documentos físicos. Escolha um scanner com boa resolução e recursos de processamento de lotes para eficiência.

Dispositivo de captura digital

Se um scanner não estiver disponível, você pode usar um dispositivo de captura digital, como uma câmera digital, smartphone ou tablet. Certifique-se de que o dispositivo tenha uma boa resolução para garantir a precisão no reconhecimento de caracteres.

Computador

Um computador é essencial para processar e armazenar os dados digitalizados. Certifique-se de que o computador atenda aos requisitos mínimos do software de OCR que você pretende usar.

Software de OCR

Escolha um software de Reconhecimento Óptico de Caracteres adequado às suas necessidades. O software processará as imagens digitalizadas, convertendo o texto contido nelas em caracteres editáveis.

A implementação efetiva do OCR demanda uma abordagem integrada. Com esses equipamentos básicos, você estará pronto para implementar efetivamente o OCR, facilitando a conversão de documentos impressos em texto digital editável.

Como funciona o sistema OCR?

O OCR funciona através de um processo que envolve diversas etapas. Confira:

• aquisição do documento: o processo começa com a obtenção do documento a ser convertido. Pode ser um texto impresso, uma imagem digitalizada ou um arquivo de imagem;
• pré-processamento: a imagem é analisada para melhorar a qualidade e facilitar o reconhecimento dos caracteres. Isso pode envolver o aprimoramento de contraste, remoção de ruído, endireitamento e correção de distorções;
• segmentação: a imagem é dividida em áreas menores, como linhas de texto, palavras e caracteres individuais. Isso ajuda a identificar e isolar os caracteres para reconhecimento;
• reconhecimento de padrões: é aqui que ocorre o reconhecimento dos caracteres. O sistema compara os padrões visuais das áreas segmentadas com um conjunto de modelos pré-definidos de caracteres;
• análise linguística: em casos mais avançados, o OCR pode considerar o contexto linguístico para corrigir erros de reconhecimento. Por exemplo, a correção de palavras com base na gramática e no contexto da frase;
• pós-processamento: após o reconhecimento dos caracteres, há uma etapa de verificação e correção de possíveis erros. Isso pode envolver a aplicação de algoritmos para revisão, como verificação de ortografia e reconhecimento de padrões de palavras;
• geração do arquivo de saída: o texto reconhecido é convertido em um formato editável (como um arquivo de texto ou documento) ou incorporado diretamente em um software específico.

O desempenho do OCR pode variar dependendo de vários fatores, como a qualidade da imagem original, a fonte, o idioma, o software ou algoritmo utilizado e a complexidade do documento. 

Além disso, OCRs mais avançados podem ter funcionalidades adicionais, como reconhecimento de tabelas, formas e até mesmo reconhecimento de assinaturas manuscritas.

É importante mencionar que o desempenho do OCR pode ser afetado por várias limitações, como caligrafias ilegíveis, baixa resolução da imagem, fontes pouco convencionais, manchas, dobras ou danos no documento original, resultando em possíveis erros de reconhecimento.

Quais são os tipos de OCR?

Existem quatro tipos distintos de OCR, cada um com suas características específicas. São eles:

• OMR;
• ICR;
• Full Text OCR;
• OCR Zonal.

OMR (Optical Mark Recognition)

O OMR é uma variante especializada do OCR que se concentra na identificação e interpretação de marcações visuais, como as encontradas em formulários de pesquisa ou testes. Ele reconhece e analisa padrões específicos, como caixas marcadas ou bolhas preenchidas, facilitando a tabulação automática de dados em situações onde respostas binárias são comuns.

ICR (Intelligent Character Recognition)

Enquanto o OCR tradicional lida principalmente com fontes impressas, o ICR vai além, abrangendo a capacidade de interpretar e reconhecer caracteres escritos à mão. Essa tecnologia é valiosa em cenários onde a entrada de dados manuscritos é comum, como em formulários preenchidos manualmente ou anotações.

Full Text OCR

O Full Text OCR, ou OCR de Texto Completo, destaca-se pela capacidade de reconhecer e converter todo o texto presente em uma imagem ou documento digitalizado. Isso significa que não apenas palavras isoladas são interpretadas, mas todo o conteúdo textual, preservando a formatação e a estrutura do documento original.

Esse tipo de OCR é ideal para lidar com documentos extensos, como livros, artigos ou relatórios.

OCR Zonal

O OCR Zonal opera de maneira mais específica, concentrando-se em áreas designadas de um documento. Em vez de processar o texto completo, você pode definir zonas específicas para extração, o que é útil em formulários ou documentos com áreas específicas de interesse.

Essa abordagem zonal permite uma precisão maior ao lidar com informações segmentadas em documentos complexos.

Como o OCR pode ser aplicado nas empresas?

O OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) é uma ferramenta revolucionária que pode ser aplicada em diversas áreas e setores empresariais, oferecendo uma gama de benefícios. Abaixo, discutiremos como o OCR pode ser aplicado em diferentes setores, incluindo bancário, saúde e logística:

Setor bancário

• processamento de documentos: no setor bancário, o OCR é amplamente utilizado para digitalizar e processar documentos como cheques, formulários de abertura de conta e comprovantes. Isso agiliza os processos de verificação e reduz a necessidade de trabalho manual;
• prevenção de fraudes: o OCR pode ser empregado na detecção de fraudes, analisando e comparando assinaturas, números de identificação e outros elementos de documentos para identificar atividades suspeitas;
• gestão de documentos: a tecnologia OCR facilita a organização e o gerenciamento de documentos bancários, permitindo que os dados sejam facilmente acessados e pesquisados para referência futura.

Setor de saúde

• digitalização de registros médicos: com o OCR, os registros médicos em papel podem ser digitalizados e convertidos em formato eletrônico, facilitando o acesso e o compartilhamento de informações entre profissionais da saúde;
• processamento de faturas e reivindicações: o OCR automatiza a leitura e processamento de faturas médicas e reivindicações de seguro, ajudando a reduzir erros e acelerar o reembolso de pacientes e prestadores de serviços de saúde;
• análise de imagens médicas: em radiologia e outras especialidades, o OCR pode ser usado para analisar e extrair informações de imagens médicas, como resultados de exames de imagem e relatórios de ressonância magnética.

Setor de logística

• rastreamento de pacotes: o OCR é fundamental para rastrear e gerenciar remessas em empresas de logística, permitindo a leitura de códigos de barras e etiquetas de envio para monitorar o movimento de mercadorias;
• gestão de inventário: no setor de logística, o OCR pode ser utilizado para digitalizar e processar inventários, facilitando a identificação e o controle de estoque de forma mais eficiente;
• otimização de rotas: utilizando o OCR para processar e analisar dados de endereços e mapas, empresas de logística podem otimizar rotas de entrega, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.

Quais são as principais aplicações do OCR?

Milhares de organizações em todo o mundo confiam no Optical Character Recognition para capturar e processar dados de documentos comerciais, como contratos e notas fiscais. Confira a seguir algumas das principais formas de como essa tecnologia tem sido empregada.

Armazenamento na nuvem

Cada vez mais, a alta disponibilidade tem se tornado uma necessidade para as empresas. A capacidade de acessar informações a partir de qualquer lugar tem possibilitado agilizar a realização de tarefas do dia a dia, tornado as organizações mais dinâmicas e facilitando as tomadas de decisões.

Por isso, digitalizar todos os documentos para armazená-los na nuvem tem sido a saída mais viável para eliminar a dependência do arquivo físico e dar maior mobilidade e agilidade às organizações.

Nesse sentido, o Reconhecimento Óptico de Caracteres cumpre papel fundamental, uma vez que possibilita converter os documentos escaneados ou fotografados em arquivos textuais. Dessa forma, como mencionado anteriormente, é possível editá-los, localizar informações utilizando os recursos de pesquisa e muito mais.

As soluções de Reconhecimento Óptico de Caracteres desenvolvidas na nuvem possibilitam uma integração muito mais fluída com outras tecnologias e também com outras ferramentas utilizadas pela empresa.

Automação de faturas

Empresas de todos os tamanhos utilizam a tecnologia Optical Character Recognition para digitalizar suas faturas. Assim, os dados extraídos são validados automaticamente com o auxílio de tecnologias como visão computacional e machine learning. Ou seja, é possível garantir a precisão e habilitar a categorização adequada.

A partir daí, esses dados podem ser integrados ao sistema contábil ou financeiro, tornando o fluxo de trabalho muito mais ágil e eficiente.

Extração de dados de documentos

Semelhante à automação de faturas, a extração de dados de documentos serve para as empresas obterem as informações necessárias a partir da imagem ou PDF de contratos, comprovantes, formulários, relatórios, etc.

Utilizando machine learning e a visão computacional, é possível utilizar templates e treinar as máquinas para extraírem somente as informações necessárias, garantindo a agilidade dos processos e a segurança dos dados.

Detecção de fraudes

O OCR é aplicado para identificar e prevenir fraudes. Ele ajuda na verificação e validação de documentos, como identidades, passaportes e recibos, detectando qualquer irregularidade nos dados.

Quais são os benefícios do sistema OCR?

A tecnologia OCR oferece diversos benefícios, dentre eles estão:

economia de tempo: automatiza a extração de dados, reduzindo o tempo gasto na entrada manual de informações;

acesso e busca mais rápidos: torna os documentos pesquisáveis, facilitando a localização de informações específicas;

armazenamento digital e mobilidade: elimina a necessidade de espaço físico para arquivamento e permite o acesso remoto aos documentos digitalizados;

redução de erros e fraudes: minimiza erros humanos com a extração de dados, melhorando a precisão das informações obtidas e mitigando riscos de fraude;

automação de processos: facilita a integração de dados extraídos em sistemas empresariais, agilizando fluxos de trabalho e melhorando a eficiência operacional.

melhor experiência do usuário: colaboradores, parceiros ou clientes ficarão mais satisfeitos ao ter um processo de onboarding otimizado e inteligente com o OCR. 

Como será o uso do OCR no futuro?

O futuro da tecnologia do sistema OCR reside em uma maior integração com outras tecnologias como Cloud Computing, Machine Learning e Inteligência Artificial. Essa junção permitirá a obtenção de resultados muito mais precisos e uma possibilidade de automação ainda maior.

Por meio de APIs, é possível automatizar um grande número de tarefas diárias, garantindo um maior índice de precisão, aumento da agilidade nos processos e redução de custos significativa.

O uso do sistema OCR também permitirá que as empresas criem experiências únicas para seus clientes. Utilizando aplicativos para dispositivos móveis será possível obter informações de uma maneira muito mais rápida e confiável.

Além disso, uma vez que essa tecnologia permite a identificação de diferentes objetos, torna-se possível realizar pesquisas de uma forma muito mais dinâmica. Por exemplo, o cliente pode tirar foto de um objeto que deseja comprar e o aplicativo faz uma busca na loja on-line, tornando a jornada de compra muito mais simples e envolvente.

Essas são algumas aplicações que já são possíveis com o uso do sistema OCR. No futuro, elas serão muito mais robustas à medida que essa tecnologia se integra de forma mais efetiva ao Machine Learning e à Inteligência Artificial.

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Resumindo

O que é sistema OCR?

OCR (Optical Character Recognition) é um sistema que converte imagens de texto, como documentos escaneados ou fotografias, em texto editável. Ele reconhece os caracteres e permite a edição e busca em documentos digitalizados.

Como funciona a câmera OCR?

Uma câmera com tecnologia OCR captura uma imagem de um documento ou texto. O software integrado à câmera identifica os caracteres na imagem, realiza o reconhecimento óptico desses caracteres e converte-os em texto editável, que pode ser armazenado ou processado. Este processo possibilita a leitura de documentos em tempo real, facilitando a tradução ou edição imediata do texto capturado pela câmera.