08 May
Autor: Luis Alfredo Larrañaga
¿Qué es OCR?
El OCR es una tecnología que interpreta caracteres visuales a través de un proceso digital. Su objetivo es transformar imágenes de texto, ya sean tipografiadas o escritas a mano, en texto codificado por máquina. Desde su creación en la década de 1960, el OCR ha evolucionado significativamente, pasando de sistemas rudimentarios a soluciones altamente complejas que integran aprendizaje profundo y visión por computadora. Contribuyendo al proceso de transformación empresarial que estamos viviendo a causa de la irrupción de la IA.
¿Qué beneficios ofrece el OCR?
El OCR ofrece múltiples beneficios facilita la automatización de la ingesta de datos al permitir la conversión rápida y precisa de imágenes o documentos físicos en texto digitalizable. Esta capacidad de procesamiento automático optimiza los flujos de trabajo documentales, reduciendo la carga de trabajo manual y minimizando el riesgo de errores asociados con la transcripción manual. Además, el OCR desempeña un papel crucial en la mejora de la accesibilidad para personas con discapacidades visuales al convertir documentos escritos en formatos digitales que pueden ser fácilmente procesados por tecnologías de asistencia como lectores de pantalla o dispositivos de lectura de texto a voz.
De esta manera, el OCR emerge como una herramienta esencial para mejorar la eficiencia empresarial y promover la inclusión digital. Garantiza la precisión y la integridad de la información procesada, siendo un pilar clave en la automatización de procesos y la accesibilidad para todos.
¿Cómo funciona el OCR?
Para entender completamente este proceso, detallaremos las cuatro etapas fundamentales en las que se suele dividir el proceso. Cada una de estas etapas juega un papel esencial en la conversión de imágenes de documentos en texto digitalizable, lo que permite una amplia gama de aplicaciones en diversos campos.
Adquisición de la imagen
Pre-procesado
A continuación, se realiza un pre-análisis de la imagen utilizando diversas técnicas para afinarla y facilitar su interpretación:
- Suavizado de bordes de las imágenes de texto y eliminación de manchas en la imagen digital.
- Corrección de problemas de alineación que pudieron haber ocurrido durante el escaneo, ajustando la inclinación del documento escaneado.
- Reconocimiento de escritura para tecnología OCR multilingüe.
- Limpieza de líneas y cuadros en la imagen.
Reconocimiento de caracteres
El siguiente paso es el reconocimiento del texto, donde la tecnología procesa el texto utilizando extracción de características y coincidencia de patrones:
- La extracción de características descompone los componentes lingüísticos en elementos como bucles cerrados, líneas, dirección de las líneas e intersecciones de las mismas. A partir de aquí, utiliza estos componentes para buscar la mejor coincidencia o la más cercana a patrones previamente alimentados al modelo.
- La coincidencia de patrones ocurre cuando una imagen de un carácter, se aísla y se compara con una similar que ya está almacenado. El reconocimiento de patrones solo funciona cuando esta imagen almacenada tiene una escala y una fuente similares a la imagen que se está agregando. Este método es más efectivo con imágenes escaneadas de documentos escritos en una fuente ya conocida, una imagen o un documento escaneado se convierte en una matriz de píxeles. Cada píxel puede tener un valor que represente su intensidad de color o escala de grises. Sin embargo, para simplificar el procesamiento y análisis de la imagen, a menudo se convierte en una matriz binaria donde cada píxel se representa como un valor binario: 0 para píxeles blancos y 1 para píxeles negros (o viceversa dependiendo de la convención utilizada).
Post-procesamiento
Por último, en el procesamiento posterior, después de analizar el contenido, el sistema convierte los datos de texto extraídos en un archivo computarizado que puede ser manipulado.
Tipos de sistemas OCR
Existen varios sistemas dentro de la categoría general del reconocimiento óptico que se especializan en diferentes aspectos del procesamiento de documentos y datos. Algunos de estos incluyen:
- Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): Esta es la tecnología básica que convierte imágenes de texto impreso en texto editable y buscable. Utiliza algoritmos para identificar la forma y el contorno de los caracteres impresos en documentos escaneados o fotos, permitiendo la digitalización de textos.
- Reconocimiento Óptico de Palabras (OWR): A diferencia del OCR, que detecta caracteres individuales, el OWR se enfoca en reconocer grupos de caracteres como palabras completas. Esta capacidad puede mejorar la precisión y velocidad del procesamiento de documentos, especialmente en contextos donde las palabras están formateadas de manera única o compleja.
- Reconocimiento Óptico de Marcas (OMR): Utilizado comúnmente en la captura de datos de formularios en los que se rellenan burbujas o se marcan casillas, como exámenes y encuestas. El OMR detecta marcas hechas en posiciones predefinidas en el papel y es altamente eficiente para procesar grandes volúmenes de respuestas de elección múltiple.
- Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR): Es una versión avanzada del OCR que aprende y mejora con el tiempo mediante el uso de IA. El ICR es capaz de reconocer y aprender diferentes estilos de escritura a mano, lo que lo hace útil en aplicaciones donde los documentos a procesar no están tipografiados sino escritos manualmente.
Aplicaciones actuales del OCR
El OCR es una herramienta ampliamente utilizada en una variedad de sectores. Por mencionar algunos ejemplos:
- Digitalización de documentos: Bibliotecas y oficinas gubernamentales lo utilizan para digitalizar y archivar grandes volúmenes de documentos.
- Bancos y servicios financieros: Automatiza la lectura de cheques de depósito, pólizas de seguro, facturas, albaranes y otros documentos financieros. Puedes ver nuestro caso de uso pinchando aquí.
- Educación y investigación: Facilita la accesibilidad y el análisis de materiales educativos y históricos.
Integración con IDP
La integración de la tecnología OCR con soluciones de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) representa un avance significativo en la automatización de procesos empresariales. Al combinar la capacidad de reconocimiento óptico de caracteres del OCR con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de las soluciones IDP, las organizaciones pueden extraer, procesar y analizar datos de manera más eficiente y precisa a partir de documentos físicos y digitales. Esto no solo agiliza la captura de información, sino que también mejora la calidad de los datos y permite una toma de decisiones más informada y ágil en toda la empresa.
Anotaciones finales
El OCR ha recorrido un largo camino desde sus primeros días. Hoy, no solo facilita numerosas aplicaciones prácticas, sino que también ofrece un vistazo a futuras innovaciones en el procesamiento de información digital. A medida que la tecnología continúa evolucionando, el papel del OCR en nuestra vida diaria y laboral se volverá aún más integral y revolucionario.
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