Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022 PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022

Dấu thời gian: 4:2022 sáng ngày 5 tháng 31 năm XNUMX

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022

Phần mềm nhận dạng ký tự quang học (OCR) giúp chuyển đổi các định dạng tài liệu không thể chỉnh sửa như PDF, hình ảnh hoặc tài liệu giấy thành các định dạng có thể đọc được bằng máy có thể chỉnh sửa và tìm kiếm. Phần mềm OCR chụp văn bản từ tài liệu và chuyển đổi giống như một tệp Word, Excel hoặc văn bản thuần túy.

OCR phần mềm cũng có thể giúp tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ các tài liệu/hình ảnh được quét và số hóa dữ liệu ở các định dạng thuận tiện, có thể chỉnh sửa phù hợp với quy trình làm việc của tổ chức.

Quét và xử lý các tài liệu như hóa đơn, biên lai và hình ảnh để tìm dữ liệu có giá trị theo truyền thống là một quy trình thủ công với đầy sai sót và chậm trễ. Các giải pháp phần mềm OCR giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tài nguyên mà nếu không thì sẽ phải dành cho việc nhập dữ liệu và xác nhận / xác minh thủ công.

Ngày càng có nhiều tổ chức tự động hóa quy trình xử lý tài liệu để sử dụng không cần giấy tờ và tận dụng các giải pháp kỹ thuật số dựa trên đám mây để cải thiện lợi nhuận.

Hãy cùng điểm qua phần mềm OCR phổ biến nhất năm 2022 và cũng xem một số phần mềm OCR miễn phí.

Tự động nhập dữ liệu thủ công bằng phần mềm OCR dựa trên AI của Nanonet. Thu thập dữ liệu từ tài liệu ngay lập tức. Giảm thời gian quay vòng và loại bỏ nỗ lực thủ công.

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022
Khai thác dữ liệu tự động bằng Nanonet

Mục lục

OCR là gì & phần mềm OCR làm gì?

OCR or Optical Character Recognition là công nghệ xác định và nhận dạng văn bản trong tài liệu, ảnh hoặc hình ảnh được quét. Phần mềm OCR tận dụng công nghệ này để trích xuất dữ liệu từ các tệp PDF hoặc tài liệu được quét bằng cách chuyển đổi nó thành dữ liệu văn bản có thể đọc được bằng máy có thể được chỉnh sửa và lưu trữ thuận tiện hơn để xử lý thêm. Cho một giải thích chi tiết trên OCR và các trường hợp sử dụng của nó đề cập đến điều này hướng dẫn.

OCR cũng được sử dụng trong nhiều trường hợp sử dụng khác như trích xuất bảng từ các tệp PDF, trích xuất văn bản từ hình ảnh or trích xuất văn bản từ các tệp PDF hoặc các định dạng không thể chỉnh sửa khác.

Ngày nay, phần mềm OCR được sử dụng để nhập dữ liệu tự động, nhận dạng mẫu, dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói, lập chỉ mục tài liệu cho công cụ tìm kiếm, tính toán nhận thức, khai thác văn bản, dữ liệu chính và dịch máy trong số các ứng dụng khác. Những công cụ này có thể chuyển đổi bất kỳ tài liệu, PDF hoặc loại hình ảnh được quét nào thành các tệp xml, xlsx hoặc csv.

Phần mềm OCR tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn

Chúng ta hãy xem xét một số phần mềm OCR tốt nhất hiện có trên thị trường.

Ống nano

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022

Nanonets là một phần mềm OCR dựa trên AI để tự động hóa thu thập dữ liệu cho xử lý tài liệu thông minh của hóa đơn, biên lai, thẻ ID và hơn thế nữa. Nanonet sử dụng OCR nâng cao, xử lý hình ảnh học máyvà Học sâu để trích xuất thông tin có liên quan từ dữ liệu phi cấu trúc. Nó nhanh chóng, chính xác, dễ sử dụng, cho phép người dùng xây dựng các mô hình OCR tùy chỉnh từ đầu và có một số tích hợp Zapier gọn gàng. Số hóa tài liệu, trích xuất trường dữ liệu và tích hợp với các ứng dụng hàng ngày của bạn thông qua API trong một giao diện trực quan, đơn giản.

Giới thiệu Nanonets

Làm thế nào để Nanonet nổi bật như một phần mềm OCR?

Ưu điểm:

  • UI hiện đại
  • Xử lý khối lượng lớn tài liệu
  • giá hợp lý
  • Dễ sử dụng
  • Nắm bắt nhận thức về dữ liệu - dẫn đến can thiệp tối thiểu
  • Không yêu cầu nhóm nhà phát triển nội bộ
  • Thuật toán / mô hình có thể được đào tạo / đào tạo lại
  • Tài liệu và hỗ trợ tuyệt vời
  • Rất nhiều tùy chọn tùy chỉnh
  • Nhiều lựa chọn các tùy chọn tích hợp
  • Hoạt động với các ngôn ngữ không phải tiếng Anh hoặc nhiều ngôn ngữ
  • Hầu như không cần xử lý hậu kỳ
  • Tích hợp 2 chiều liền mạch với nhiều phần mềm kế toán
  • API OCR tuyệt vời cho nhà phát triển

Nhược điểm:

  • Không thể xử lý rất cao âm lượng tăng đột biến
  • Giao diện người dùng chụp bảng có thể tốt hơn

Bắt đầu với trình trích xuất OCR được đào tạo trước của Nanonets hoặc xây dựng của riêng bạn các mô hình OCR tùy chỉnh. Bạn cũng có thể lên lịch trình demo để tìm hiểu thêm về OCR của chúng tôi trường hợp sử dụng!

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022
Một người dùng Nanonets siêu hạnh phúc

Chụp ảnh linh hoạt ABBYY

FlexiCapture là một phần mềm trích xuất dữ liệu và hình ảnh tài liệu ổn định, có thể mở rộng, tự động chuyển đổi các tài liệu thuộc bất kỳ cấu trúc, ngôn ngữ hoặc nội dung nào thành dữ liệu sẵn sàng cho doanh nghiệp có thể sử dụng và truy cập được.

ABBYY FlexiCapture cho hóa đơn - Video giới thiệu

Ưu điểm:

  • Nhận dạng hình ảnh rất tốt
  • Dễ dàng lưu trữ kết quả bản cứng trong hệ thống
  • Tích hợp tốt với hệ thống ERP
  • Tự động hóa việc trích xuất dữ liệu từ các tài liệu (ở một mức độ nào đó)

Nhược điểm:

  • Thiết lập ban đầu có thể khó khăn và phức tạp
  • Xử lý tự động hóa đơn không được thiết lập
  • Không có mẫu làm sẵn
  • Khó tùy chỉnh
  • Không có sẵn tài nguyên
  • Có thể tích hợp tốt hơn với các giải pháp RPA
  • Độ chính xác thấp với hình ảnh / tài liệu có độ phân giải thấp
  • Việc xác minh hàng loạt được giữ lại ngay cả khi chỉ có lỗi ở một phần cụ thể
  • Thông báo lỗi mục hàng bật lên ngay cả đối với các mục cần được bỏ qua
  • API RESTful không có sẵn trong phiên bản tại chỗ

ABBYY Finereader

ABBYY FineReader PDF là một OCR phần mềm hỗ trợ chỉnh sửa tệp PDF. Chương trình cho phép chuyển đổi các tài liệu hình ảnh sang các định dạng điện tử có thể chỉnh sửa.

Xử lý tài liệu với ABBYY FineReader Server - Video giới thiệu

Ưu điểm:

  • Trình chỉnh sửa OCR thân thiện với bàn phím để chỉnh sửa thủ công
  • Giao diện rõ ràng vượt trội
  • Xuất sang nhiều định dạng
  • Tính năng so sánh tài liệu độc đáo

Nhược điểm:

  • Thiếu lập chỉ mục toàn văn bản để tìm kiếm nhanh
  • Yêu cầu một đường cong học tập
  • Định giá có thể bị cấm
  • Không thể xem lịch sử thay đổi tài liệu
  • Không thể hợp nhất nhiều tệp thành một
  • Có thể yêu cầu một số xử lý hậu kỳ
  • Lúc đầu, giao diện người dùng có thể áp đảo
  • Xử lý tệp lớn chậm

Cần một phần mềm OCR cho trích xuất hình ảnh sang văn bản or  Trích xuất dữ liệu PDF? Đang tìm cách chuyển đổi PDF sang bảng, hoặc là PDF thành văn bản? Kiểm tra Nanonets trong hoạt động!

Tổng hợp Kofax

Omnipage là một PDF OCR phần mềm có thể xử lý tự động hóa cho các tác vụ OCR của công ty khối lượng lớn. Công cụ này chuyên về trích xuất bảng, đối sánh mục hàng và trích xuất thông minh.

Ưu điểm:

  • Có một bộ công cụ mạnh mẽ để nâng cao hình ảnh
  • Chính xác cao

Nhược điểm:

  • Giao diện người dùng không trực quan
  • Cấu hình cho Tự động hóa AP không đơn giản
  • Tích hợp API có thể được cải thiện

Bản đồ dữ liệu IBM

Datacap sắp xếp hợp lý việc nắm bắt, ghi nhận và phân loại các tài liệu kinh doanh để trích xuất thông tin quan trọng từ chúng. Datacap có một công cụ OCR mạnh mẽ, nhiều chức năng cũng như các quy tắc có thể tùy chỉnh. Nó hoạt động trên nhiều kênh, bao gồm máy quét, thiết bị di động, thiết bị ngoại vi đa chức năng và fax.

Ưu điểm:

  • Cấu hình các ứng dụng phức tạp trong việc thu thập dữ liệu
  • Cơ chế quét
  • Dễ sử dụng

Nhược điểm:

  • Hỗ trợ trực tuyến rất ít
  • Giao diện người dùng có thể trực quan hơn
  • Thiết lập có thể phức tạp
  • Chậm
  • Tạo luồng tùy chỉnh không đơn giản
  • Cam kết hàng loạt mất thời gian

Bắt đầu sử dụng Mạng nano cho tự động hóa. Hãy thử các mô hình OCR khác nhau hoặc yêu cầu bản demo hôm nay. Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.

AI tài liệu của Google

Một trong những giải pháp trong bộ Google Cloud AI, Tài liệu AI (tài liệu) là một bảng điều khiển xử lý tài liệu sử dụng máy học để tự động phân loại, trích xuất, làm giàu dữ liệu và mở khóa thông tin chi tiết trong tài liệu.

Ưu điểm:

  • Dễ dàng cài đặt
  • Tích hợp rất tốt với các dịch vụ khác của Google
  • Lưu trữ thông tin
  • Tốc độ

Nhược điểm:

  • Các mô-đun AI thiếu tài liệu thích hợp
  • Khó tùy chỉnh các mô-đun và thư viện hiện có
  • Không phù hợp với Python hoặc các ngôn ngữ mã hóa khác
  • Tài liệu API lỗi thời
  • Đắt tiền
  • Không thích hợp cho việc triển khai đám mây lai
  • Không phù hợp cho các trường hợp sử dụng yêu cầu thuật toán AI tùy chỉnh

Văn bản AWS

Văn bản AWS tự động trích xuất văn bản và dữ liệu khác từ tài liệu được quét bằng máy học và OCR. Nó cũng được sử dụng để xác định, hiểu và trích xuất dữ liệu từ các biểu mẫu và bảng. Để biết thêm thông tin, hãy kiểm tra cái này phân tích chi tiết về AWS Textract.

Ưu điểm:

  • Mô hình thanh toán trả cho mỗi lần sử dụng
  • Dễ sử dụng

Nhược điểm:

  • Không thể được đào tạo
  • Độ chính xác thay đổi
  • Không dành cho tài liệu viết tay

Muốn trích xuất dữ liệu từ PDF các tài liệu, chuyển đổi bảng PDF sang Excel or tự động hóa trích xuất bảng? Kiểm tra Nanonets Trình quét PDF or Trình phân tích cú pháp PDF để quét dữ liệu PDF hoặc phân tích cú pháp PDF ở quy mô!

trình phân tích tài liệu

Docparser là phần mềm xử lý tài liệu và OCR dựa trên đám mây có thể tự động hóa các tác vụ và quy trình làm việc có giá trị thấp cho doanh nghiệp.

Ưu điểm:

  • Thiết lập dễ dàng
  • Tích hợp zier

Nhược điểm:

  • Các webhook đôi khi bị lỗi
  • Yêu cầu một số thỏa thuận đào tạo để nắm bắt các quy tắc phân tích cú pháp
  • Không đủ mẫu
  • OCR vùng cách tiếp cận - không thể xử lý các mẫu không xác định
  • Giao diện người dùng có thể tốt hơn
  • Tải trang chậm
  • Tài liệu có thể tốt hơn

Adobe Acrobat DC

Adobe cung cấp một trình chỉnh sửa PDF toàn diện với chức năng OCR được tích hợp sẵn.

Ưu điểm:

  • Tính ổn định / tính tương thích.
  • Dễ sử dụng

Nhược điểm:

  • Đắt tiền
  • Không phải là phần mềm OCR độc quyền
  • Nặng về hệ thống
  • Chiếm nhiều dung lượng trên đĩa cứng
  • Khó tích hợp với các dịch vụ như Sharepoint hoặc Dropbox
  • Yêu cầu giấy phép Adobe Creative Cloud.

Klippa

Klippa cung cấp các giải pháp quản lý, xử lý, phân loại và trích xuất dữ liệu tự động hóa tài liệu để số hóa các tài liệu giấy trong tổ chức của bạn.

Ưu điểm:

  • Thiết lập nhanh chóng
  • hỗ trợ tuyệt vời
  • API tuyệt vời cho nhà phát triển
  • Tài liệu API rõ ràng và ngắn gọn
  • Liên kết tốt với các chương trình kế toán
  • Giá cả cạnh tranh
  • Tích hợp

Nhược điểm:

  • Nhận dạng OCR có thể tốt hơn
  • Tùy chỉnh mẫu hạn chế
  • Các tùy chỉnh nhãn trắng hạn chế
  • Điều chỉnh hàng loạt không được hỗ trợ
  • VAT thường không được hiển thị chính xác
  • Ứng dụng thường xuyên bị lỗi
  • Không thể đào tạo mô hình OCR
  • Quá trình lựa chọn không đơn giản vì có rất nhiều lựa chọn

Ống nano API OCR có nhiều điều thú vị trường hợp sử dụng that có thể tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh của bạn, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng. Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.

Các đề cập đáng chú ý khác bao gồm veryfi, Đọc sách, Infrrd, Rossum & hypatos.

Dưới đây là so sánh nhanh tất cả phần mềm OCR được liệt kê ở trên về một số tính năng và thông số quan trọng của phần mềm OCR:

Phần mềm OCR tốt nhất năm 2022

Làm thế nào để Nanonet nổi bật như một phần mềm OCR?

Phần mềm Nanonets OCR là dễ dàng và linh hoạt để thiết lập, chỉ cần khoảng 1 ngày. Xử lý tự động hóa dữ liệu phi cấu trúc mà không gặp nhiều khó khăn và AI cũng xử lý ràng buộc dữ liệu chung một cách dễ dàng. Thông tin từ tài liệu có khuyết điểm và khuyết điểm được trích xuất khá dễ dàng. Nó xử lý hóa đơn nhiều trang và xác định nhiều mục hàng một cách dễ dàng; thứ mà hầu hết các công cụ OCR kế thừa và hiện đại đều thất bại. Nanonet tùy chỉnh tiêu đề cột cho phép nó xử lý các hóa đơn phức tạp hiệu quả hơn. AI của Nanonets cũng đảm bảo độ chính xác cao trong khi xử lý các tài liệu yêu cầu làm lại hoặc sửa đổi tối thiểu.

Lợi ích của việc sử dụng Nanonets không chỉ là độ chính xác, trải nghiệm và khả năng mở rộng tốt hơn. Dưới đây là 8 lý do làm nổi bật lợi thế độc đáo của Nanonets:

  1. Đào tạo và làm việc với dữ liệu tùy chỉnh - Hầu hết các phần mềm OCR hiện có khá khắt khe về loại dữ liệu mà chúng có thể làm việc. Nanonet không bị ràng buộc bởi những giới hạn như vậy. Nanonet sử dụng dữ liệu của riêng bạn để đào tạo các mô hình phù hợp nhất để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn.
  2. Dễ sử dụng và linh hoạt - Điều chỉnh Nanonet cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể của bạn thật dễ dàng và đơn giản. Từ việc tạo các mô hình OCR tùy chỉnh & đào tạo lại chúng đến thêm các trường mới và xử lý tích hợp, Nanonet có thể xử lý tất cả.
  3. Học và đào tạo lại liên tục - Các doanh nghiệp thường phải đối mặt với những yêu cầu và nhu cầu thay đổi một cách linh hoạt. Để vượt qua những rào cản tiềm ẩn, phần mềm Nanonets OCR cho phép bạn dễ dàng đào tạo lại các mô hình của mình với dữ liệu mới. Điều này cho phép mô hình OCR của bạn thích ứng với những thay đổi không lường trước được.
  4. Tùy chỉnh, tùy chỉnh, tùy chỉnh - Nanonet có thể nắm bắt nhiều trường văn bản / dữ liệu mà bạn thích và trình bày nó theo bất kỳ cách nào bạn muốn. Dữ liệu đã chụp có thể được trình bày dưới dạng bảng hoặc mục hàng hoặc bất kỳ định dạng nào khác mà bạn chọn với các quy tắc xác thực tùy chỉnh. Luôn nhớ rằng Nanonet không bị ràng buộc bởi mẫu tài liệu của bạn!
  5. Hầu như không yêu cầu xử lý hậu kỳ - Trong khi hầu hết các phần mềm OCR chỉ đơn giản lấy và kết xuất dữ liệu, Nanonets chỉ trích xuất dữ liệu có liên quan và tự động sắp xếp chúng thành các trường có cấu trúc thông minh giúp dễ xem và hiểu hơn. Điều này sẽ mất rất nhiều thời gian để sửa đổi và xác minh.
  6. Xử lý các ràng buộc dữ liệu chung một cách dễ dàng - Nanonets tận dụng kỹ thuật học sâu & phát hiện đối tượng để vượt qua các hạn chế dữ liệu phổ biến ảnh hưởng lớn đến việc nhận dạng và trích xuất văn bản trong các phần mềm OCR khác. Nanonet AI có thể nhận dạng và xử lý văn bản viết tay, hình ảnh có độ phân giải thấp, hình ảnh có phông chữ mới hoặc chữ thảo và các kích thước khác nhau, hình ảnh có văn bản bóng, văn bản nghiêng, văn bản không có cấu trúc ngẫu nhiên, nhiễu hình ảnh, hình ảnh mờ và hơn thế nữa. Phần mềm OCR truyền thống không được trang bị để thực hiện theo những ràng buộc như vậy; chúng yêu cầu dữ liệu ở mức độ trung thực rất cao, đây không phải là tiêu chuẩn trong các tình huống thực tế.
  7. Hoạt động với các ngôn ngữ không phải tiếng Anh hoặc nhiều ngôn ngữ - Vì Nanonets tập trung vào đào tạo với dữ liệu tùy chỉnh, nên nó được đặt duy nhất để xây dựng một mô hình duy nhất có thể trích xuất văn bản từ tài liệu bằng bất kỳ ngôn ngữ nào hoặc nhiều ngôn ngữ cùng một lúc.
  8. Không yêu cầu nhóm nhà phát triển nội bộ - Không cần phải lo lắng về việc thuê các nhà phát triển và có được tài năng để cá nhân hóa Nanonets API cho các yêu cầu kinh doanh của bạn. Nanonet được xây dựng để tích hợp dễ dàng. Bạn có thể dễ dàng tích hợp Nanonet với hầu hết các CRM, ERP, dịch vụ nội dung hoặc phần mềm RPA.

Có phần mềm OCR miễn phí nào không?

Ngoài các giải pháp OCR tiên tiến chuyên nghiệp được đề cập ở trên, có những phần mềm OCR miễn phí thực hiện công việc ở một mức độ nào đó. Chạy trên các công cụ OCR mã nguồn mở (như Tesseract), các giải pháp miễn phí này giúp chuyển đổi ảnh, PDF, TIFF hoặc tài liệu được quét thành các định dạng văn bản kỹ thuật số có thể chỉnh sửa. Mặc dù chúng có thể không xử lý được các tài liệu kinh doanh phức tạp ở quy mô lớn, nhưng chúng đủ để trích xuất văn bản từ các tài liệu đơn giản với định dạng đơn giản.

Các giải pháp OCR miễn phí này có thể là các ứng dụng dựa trên web, phần mềm độc lập cần được cài đặt trên các nền tảng khác nhau hoặc là một tính năng phụ trong một dịch vụ chỉnh sửa tài liệu chính thức. Xin lưu ý rằng phần mềm OCR miễn phí thường không xử lý được các tài liệu viết tay, bảng nhiều cột, mục hàng dài hoặc hình ảnh / bản quét chất lượng thấp.

Đây là một số miễn phí nhận dạng ký tự quang học các công cụ để bạn xem xét:

  • Trực tuyếnOCR.net
  • OCR miễn phí.
  • Đơn giảnOCR
  • GOCR
  • Văn phòng Lens
  • OCR tiếng Anh
  • Màn hình dễ dàng OCR
  • a9t9
  • ảnh Scan
  • Capture2Text
  • Adobe Scan
  • OCR bằng Microsoft OneNote
  • OCR Với Google Tài liệu

Cập nhật tháng 2022 năm 2021: bài đăng này ban đầu được xuất bản vào tháng XNUMX năm XNUMX và kể từ đó đã được cập nhật với các phát hiện & tài nguyên mới nhất.

Đây là một trang trình bày tóm tắt những phát hiện trong bài báo này. Đây là một phiên bản thay thế của bài đăng này.

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học