A végső útmutató az OCR-hez a táblázatok konvertálásához: munkafolyamat, eszközök és pontossági tippek

Szüksége volt már arra, hogy adatokat gyűjtsön ki egy PDF-ből vagy egy beszkennelt dokumentumból egy táblázatba? Az OCR valódi időt takaríthat meg. Egyszerűen szkennelje be dokumentumait, és alakítsa át a képeket szerkeszthető, kereshető szöveggé. Az OCR megkönnyíti az adatok kinyerését, akár PDF-ekkel, fényképekkel vagy beolvasott oldalakkal dolgozik.

Ez az útmutató végigvezeti az OCR-en át a táblázatkezelésig – a szkenneléstől a pontosság javításáig. OCR-eszközöket ajánlunk, és tippeket adunk a pontosság növelésére, valamint olyan valós OCR-használati eseteket, amelyek többórás kézi munkát takarítanak meg.

Miért érdemes átszervezni az adatokat táblázatokká az OCR segítségével?

Az OCR teljesen megváltoztatja a játékot. Eltávolítja a beolvasott papírokba, PDF-fájlokba és fényképekbe zárt adatokat, és strukturált adatokká alakítja azokat. Használatra kész táblázatokról beszélünk. Ez a lehetőségek teljesen új világát nyitja meg.

Íme néhány ok, amiért érdemes megfontolni az OCR használatát az adatok táblázatokba rendezéséhez:

1. Könnyebb adatelemzés

Miután az adatokat kivonatolta és szépen sorokba és oszlopokba rendezte egy táblázatban, sokkal könnyebbé válik az elemzés és a munka. Gyorsan felismerheti a trendeket, rendezheti, szűrheti, képleteket használhat, valamint pivot táblázatokat és diagramokat hozhat létre. Az ilyen szintű adatkezelés nem lehetséges a beszkennelt dokumentumokban vagy PDF-fájlokban.

2. Jobb adatminőség

Az OCR táblázatokká konvertálása tiszta, strukturált adatokat biztosít. Az adatok az OCR folyamat során validálhatók és szabványosíthatók. Ez javítja az általános adatminőséget és pontosságot a strukturálatlan szkennelt dokumentumokhoz képest.

3. Jobb kereshetőség

A beszkennelt dokumentumok és képek keresése bonyolult – az OCR ezt úgy javítja ki, hogy a képeket tényleges szöveggé alakítja. A táblázatba kerülve az adatok teljes mértékben kereshetővé válnak. Azonnal megtalálhatja, amire szüksége van.

4. Továbbfejlesztett adatmegosztás

A kinyert adatokat tartalmazó táblázatok könnyen megoszthatók másokkal együttműködés céljából. Az adatok mostantól szabványosított újrafelhasználható formátumban vannak, ahelyett, hogy az egyes dokumentumok képeibe szorulnának.

5. Automatizálási képességek

A táblázatos adatok automatizálhatók és egyszerűsíthetők az üzleti rendszerekben. A CSV-fájlok kimeneti képességével az OCR-ből kinyert adatok automatikusan bejuthatnak adatbázisokba és más üzleti alkalmazásokba.

6. Hagyja ki a kézi feldolgozást

A csapatának többé nem kell manuálisan átírnia az adatokat a beolvasott dokumentumokból, és nem kell elviselnie a PDF-ek fárasztó és nem hatékony másolási-beillesztési munkafolyamatát. A monoton adatbeviteli feladatok kiküszöbölésével csökkentheti a hibákat, és időt takaríthat meg az adatok tisztítására és érvényesítésére. Ennek eredményeként az Ön munkatársai az eredményesebb és eredményesebb munkára fordíthatják erőfeszítéseiket.

7. skálázhatóság

Az OCR konverziós skálák és az adatmennyiség nő. Akár több száz vagy akár több ezer dokumentumoldalt kell feldolgoznia, az OCR-automatizálás zökkenőmentesen kezeli. A kézi adatbevitel nem skálázódik olyan gyorsan nagy mennyiségek esetén.

Az OCR-től a táblázatkezelő munkafolyamat

A dokumentumok OCR segítségével táblázatokká konvertálása egyszerű, ha követi ezeket a legfontosabb lépéseket. Hatékony munkafolyamat beállításával órákat takaríthat meg a kézi adatbeviteltől, és gyorsan hozzáférhet a PDF-ben vagy beolvasott fájlokban elzárt információkhoz.

Búcsúzzunk be.

1. Gyűjtsön dokumentumokat az OCR-hez

Először is gyűjtse össze a dokumentumképeket, PDF-eket vagy beszkennelt papírokat, amelyek a kivonatolandó adatokat tartalmazzák. A Nanonets segítségével könnyedén importálhat fájlokat több forrásból, például e-mailekből, felhőtárhelyről, Dropboxból, Google Drive-ból, OneDrive-ból stb.

Automatikus figyelési mappákat vagy e-maileket is beállíthat az új fájlok vagy a bejövő mellékletek automatikus feldolgozásához. API-hívások és más üzleti szoftverekkel való integráció is beállítható a zökkenőmentes adatkinyerés érdekében.

2. Határozza meg az adatmezőket

Ezután adja meg a kivonatolni kívánt adatmezőket vagy oszlopokat, például számlaszámot, dátumot, ügyfél nevét, esedékes összeget stb. A Nanonets különböző mesterséges intelligencia modelleket kínál olyan dokumentumtípusokhoz, mint a számlák, nyugták, névjegykártyák stb.

Az előre elkészített modellek már tudják, hogyan lehet intelligensen kivonni a közös mezőket minden dokumentumtípusból. Ezenkívül konfigurálhatja saját egyéni mezőit, és betaníthatja az AI-modellt. Ezután néhány mintával elkészítheti a modellt. Csak rajzoljon zónákat a mintadokumentumokra, hogy feltérképezze, hol találhatók a kritikus adatok.

Most már készen áll az OCR futtatására, és adatok kinyerésére a dokumentumokból. A Nanonets fejlett mesterséges intelligencia- és ML-algoritmusokat használ fel, hogy automatikusan azonosítsa és nagy pontossággal rögzítse az összetett dokumentumelrendezések szövegét. Az AI „beolvas” minden dokumentumot, kibontja a meghatározott mezőket, és exportra kész strukturált adatokat ad ki.

Ez a lépés teljesen automatizált az Ön számára, amint az adatmezők és az AI-modell megfelelően konfigurálva vannak. A színfalak mögött az OCR technológia a beolvasott képeket szöveggé alakítja. Az intelligens zónaérzékelés ezután kiválasztja a megfelelő adatmezőket.

4. Az adatok érvényesítése és helyesbítése

Tekintse át a kinyert adatokat a pontosság érdekében. A Nanonets ezt megkönnyíti, mivel lehetővé teszi a javításokat közvetlenül a dokumentumnézegetőn. A haladóbb felhasználók a strukturált JSON-kimenetet is szerkeszthetik.

Automatikus ellenőrzési képességekkel is beállíthat szabályokat a rögzített adatok érvényesítésére. Például ellenőrizheti, hogy egy dátum érvényes tartományba esik-e, vagy egy számérték egy küszöbérték alatt van. Az érvényesítési problémák ellenőrzésre kerülnek.

5. Táblázatadatok exportálása és integrálása

A beolvasott dokumentumokból vagy PDF-fájlokból kinyert strukturált adatokat tartalmazó végső kimenet letölthető és felhasználható későbbi célokra. A Nanonets lehetővé teszi, hogy CSV-, Excel- vagy JSON-fájlként exportálja, így könnyen importálhatja az adatokat a kívánt táblázatkezelő alkalmazásba vagy más üzleti szoftverbe.

Közvetlenül integrálható olyan népszerű alkalmazásokkal is, mint a Google Sheets, QuickBooks, Salesforce stb. A Zapier integráció lehetővé teszi, hogy több mint 5000 alkalmazással kapcsolódjon a zökkenőmentes adatáramlás érdekében. Ez az integráció biztosítja, hogy adatai automatikusan, valós időben frissüljenek az összes platformon.

Hogyan lehet javítani az OCR-t táblázatkezelővé

Az OCR technológia nem tökéletes. Néha megküzdhet gyenge minőségű szkenneléssel, bonyolult elrendezésekkel vagy szokatlan betűtípusokkal. De az OCR-folyamat kismértékű javulása is jelentős idő- és költségmegtakarítást eredményezhet.

Tegyük fel, hogy egy biztosító céget vezet, amely naponta több ezer dokumentumot dolgoz fel. Még az OCR pontosságának 2%-os javulása is több száz munkaórát takaríthat meg hetente.

Íme néhány módszer az OCR-től a táblázatkezelési folyamat javítására:

1. Javítsa a beolvasások minőségét

Győződjön meg arról, hogy a beolvasott dokumentumok világosak és olvashatók. A rossz minőségű beolvasások hibákhoz vezethetnek az OCR folyamatban. Tehát a képminőség javítása érdekében előzetesen dolgozza fel a szkenneléseket, mielőtt betáplálná őket az OCR-rendszerbe.

Tippek a szkennelési minőség javításához:

• Használjon nagy felbontású (legalább 300 dpi) szkennert. Ez finomabb részleteket rögzít, amelyek segíthetik az OCR-motort a karakterek pontos felismerésében.
• Győződjön meg arról, hogy az oldalak megfelelően vannak igazítva, és nincsenek ferdén. A torzítás megszüntetése kijavítja a ferde szkenneléseket.
• Ellenőrizze a szkennelés fényerejét és kontrasztját. Állítsa be a szinteket úgy, hogy a szöveg jól látható legyen, és ne legyen túl világos vagy sötét.
• Tisztítsa meg a lapolvasó üvegét, hogy elkerülje a por, foltok vagy műtermékek megjelenését a beolvasott képeken.
• Használja az Adobe Scan vagy hasonló alkalmazásokat, hogy kiváló minőségű szkenneléseket készítsen okostelefonjával.
• Használjon képjavító technikákat, például élesítést, zajcsökkentést és binarizálást.

2. Szabványosítsa dokumentumait

A dokumentumok elrendezésének és kialakításának következetessége jelentősen javíthatja az OCR pontosságát. Ha lehetséges, szabványosítsa a feldolgozott dokumentumok formátumát. Ez azt jelenti, hogy az adatmezőket minden dokumentumon ugyanazon a helyen kell tartani, egységes betűtípust és méretet kell használni, valamint tiszta, zsúfolt elrendezést kell fenntartani.

Íme néhány tipp a dokumentumok szabványosításához:

• Használjon egységes sablont minden azonos típusú dokumentumhoz.
• A lényeges adatmezőket minden dokumentumon ugyanazon a helyen tárolja.
• Használjon világos, olvasható betűtípusokat, és kerülje a művészi vagy szokatlan betűtípusokat.
• Kerülje a rendetlenséget, és az elrendezés legyen tiszta és egyszerű.
• Korlátozza a képek, logók és grafikák használatát a fontos szövegmezők közelében.
• Használjon nagy kontrasztú színeket a szöveghez és a háttérhez az olvashatóság javítása érdekében.

3. Fektessen be egy mesterséges intelligenciával működő OCR-rendszerbe

Ezek a rendszerek gépi tanulási algoritmusokat használnak, hogy tanuljanak minden feldolgozott dokumentumból, folyamatosan javítva a releváns adatok felismerésének és kinyerésének képességét.

A Nanonets a mesterséges intelligencia által működtetett OCR-rendszer kiváló példája. Előre betanított modelleket kínál a különböző dokumentumtípusokhoz, és lehetővé teszi a modell testreszabását az Ön igényei szerint. Minél több adatot dolgoz fel, annál jobban felismeri a mintákat és pontosabban kinyeri az adatokat.

Ezenkívül az AI-alapú OCR-rendszerek nyelvfelismerési és kontextusmegértési képességei lehetővé teszik számukra, hogy különféle nyelveken, pénznemekben, adóformátumokban stb. kezeljenek dokumentumokat. Ez rendkívül sokoldalúvá és különféle üzleti igényekhez alkalmazkodóvá teszi őket.

4. Állítsa be az automatizált munkafolyamatokat

Az ismétlődő manuális lépések automatizálása az OCR-munkafolyamatban növelheti a hatékonyságot és minimalizálhatja a hibákat. Például beállíthat automatikus importálási szabályokat, amelyek biztosítják, hogy az OCR rendszer automatikusan feldolgozza a címre küldött számlákat accounting@yourbusiness.com.

Az üzleti szoftverekkel, például az ERP-kkel való integráció zökkenőmentes adatáramlást tesz lehetővé. A kivont táblázatadatok automatikusan szinkronizálhatók a későbbi adatbázisokkal. Az automatikus érvényesítési szabályok segítenek a kibontási hibák korai észlelésében. A munkafolyamatok átirányíthatják a felülvizsgálatra szoruló dokumentumokat a megfelelő személyzethez. Az automatikus értesítések és emlékeztetők gondoskodnak arról, hogy ne maradjon le a határidő.

Záró gondolatok

Az OCR technológia forradalmasította a beolvasott dokumentumokból és PDF-fájlokból származó adatok kinyerését és kezelését. A képeket strukturált táblázatos adatokká alakítva az OCR kiküszöböli a fárasztó kézi bevitelt, miközben javítja az elemzési képességeket.

Ahogyan ez az útmutató felvázolta, egy hatékony OCR-munkafolyamat megfelelő eszközökkel, például nanonetekkel való létrehozása rengeteg időt takaríthat meg. A pontosság kisebb javulása is gyorsan jelentős megtakarítást eredményez.

Szeretné látni, hogy az OCR hogyan gyorsíthatja fel üzleti munkafolyamatait? A Nanonets egy ingyenes verziót kínál, amellyel tesztelheti az AI-alapú adatkinyerést a dokumentumokból. A PDF-táblázatok vagy a beolvasott számlák szerkeszthető Excel-lapokká konvertálása még soha nem volt ilyen egyszerű. A kezdéshez regisztráljon most!

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/