OCR-Softwares & -Tools für optische Zeicherkennung (Optical Character Recognition)

OCR-Software-Definition: Was ist Optical-Character-Recognition-Software?

Texterkennungssoftware, allgemein bekannt als OCR (Optical Character Recognition), stellt ein Tool dar, das es ermöglicht, Text aus Papierdokumenten zu extrahieren und in maschinell lesbare Textdateien zu konvertieren. Mit ihr besteht die Möglichkeit, Textbestandteile aus gescannten oder abfotografierten Bildern bzw. Dokumenten herauszufiltern und in maschinenlesbare Zeichen umzuwandeln.

Mit einer OCR-Software können Nutzer*innen unter anderem einen gedruckten Vertrag nach dem Einscannen bzw. dem Hochladen in das Programm in ein Textformat bringen, das schließlich in gängigen Textverarbeitungsprogrammen und Dokumentenverarbeitungssystemen zu bearbeiten ist. Die Dokumente werden häufig in Rastergrafiken gescannt. Dieser Vorgang ist mit allen erdenklichen Scans oder digitalen Dateien möglich – sogar bei Schriften aus Videos. Der Prozess der Konvertierung beginnt, wenn die Software Schriftzeichen erfasst und sie in eine digitale Form überführt, die dann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen weiterverarbeitet werden kann. Diese fortschrittlichen Tools sind darauf ausgelegt, die Produktivität durch Automatisierung der Datenerfassung zu steigern.

Typische Anwendungsbereiche für OCR-Software

• Digitalisierung von Daten für Geschäftsdokumente, etwa Schecks, Kontoauszüge und Rechnungen
• Umwandlung von gedruckten Dokumenten in bearbeitbare Textbestandteile
• Dokumente durch Digitalisierung ihres Textes durchsuchbar machen
• Behördliche Erkennung von Nummernschildern
• Identifizierung von Personen bzw. Extraktion von Informationen aus Ausweisdokumenten
• Analyse von Verkehrsschildern für die Navigation
• Prüfung von CAPTCHA-Anti-Bot-Systemen
• Herstellung von Hilfstechnologien für sehbehinderte Menschen

Die Programme aus dem obigen OCR-Software-Vergleich fallen in erster Linie in den Anwendungsbereich der ersten drei Punkte.

OCR vs. ICR ICR-Software (Intelligent-Character-Recognition) kann als logische Weiterentwicklung von OCR-Software beschrieben werden. Hierbei kommen eine detailliertere Analyse und Bewertung des jeweiligen Scan-Ergebnisses zum Einsatz.

Es werden im Zuge dessen auch semantische Zusammenhänge berücksichtigt. Dafür ist ICR-Software in der Regel mit einem umfangreichen Lexikon und einer Grammatik ausgestattet. Mithilfe von künstlicher Intelligenz sind solche Programme sogar lernfähig. Die leistungsstarke Segmentierungsfunktion der OCR und ICR-Software trennt den Text visuell in logische Abschnitte, was die Klassifizierung und Speicherung erleichtert. OCR-Software arbeitet hingegen eher auf der Basis von Erkennungsmustern. Die Buchstaben eines Textes werden statisch mit einer Datenbank abgeglichen und dann in entsprechende maschinenlesbare Zeichen umgewandelt.

Für einfache gedruckte Dokumente ist OCR-Software häufig ausreichend. Wenn es komplexer wird oder sogar handschriftliche Elemente zu analysieren sind, kann aber oftmals nur eine ICR-Lösung weiterhelfen.

Weshalb sollten Unternehmen ein Tool zur Texterkennung einsetzen?

Die Anwendungsfälle für OCR sind vielfältig und reichen von der einfachen Eingabe von Visitenkarten in eine digitale Datenbank bis zu komplexen Systemen für die Datenextraktion, die in großem Maßstab in Unternehmen und Behörden zum Einsatz kommen. OCR-Softwares und -Tools spielen eine entscheidende Rolle in der modernen Informationsverwaltung und tragen dazu bei, Prozesse zu beschleunigen und die Zugänglichkeit von Informationen zu verbessern.

Die Digitalisierung schreitet stetig voran. Im Zuge dessen sind immer mehr wichtige geschäftliche und auch kritische dokumentenbasierte Prozesse mithilfe von Softwares oder sogar online abzuwickeln, an die vor 20 Jahren kaum zu denken war. Dazu zählen unter anderem die Buchung von Reisen oder die Eröffnung von Bankkonten.

Immer noch gibt es natürlich gewisse Vorgänge, die komplett oder zumindest teilweise analog erfolgen (müssen). Das betrifft vor allem die Unterzeichnung von gewichtigen Verträgen oder auch behördliche Vorgaben.

Ganz egal, ob eine Firma schon lange im Geschäft ist und vielleicht noch viele Dokumente aus analogeren Zeiten verwalten muss oder es sich um ein modernes Start-up handelt, das sein Geschäft ganz auf die heutigen digitalen Voraussetzungen ausgerichtet hat: Es gibt in nahezu jedem Business-Fall eine Vielzahl von Daten in gedruckter Form, die in bestimmten Kontexten digital angewendet oder sachgemäß aufbewahrt und gegebenenfalls schnell auffindbar sein müssen.

Nun ist es selbstverständlich möglich, entsprechende Dokumente einzuscannen und in dieser Form abzulegen. Das hat jedoch den Nachteil, dass die dortigen Informationen dann nicht ausgelesen werden können. Um Details ausfindig zu machen, müssen die Dateien im Ganzen gesichtet werden. Wenn die kompletten Facts oder auch nur Teile dieser weiterverarbeitet werden sollen, ist dies nur durch eine manuelle Übertagung, sprich ein Abtippen, möglich. Das alles bedeutet eine Menge Aufwand.

Mit einer passenden OCR-Scanning-Software kann man sich hingegen viel Arbeit sparen. Dokumente werden nach der Umwandlung kleinteilig maschinenlesbar gemacht. In einer Datenbank kann somit direkt auf einzelne Inhalte zugegriffen werden und die Textverarbeitung ist einfach per Copy-and-Paste möglich.

Wie funktioniert professionelle OCR-Software?

OCR-Tools gibt es in unterschiedlichen technischen Grundausrichtungen. Weitverbreitet sind mittlerweile Cloud-Lösungen, die einfach über einen Browser oder eine App von jedem beliebigen Gerät mit Internetanschluss genutzt werden können. Es stehen aber nach wie vor viele On-Premise-OCRs zur Verfügung, also solche, die man auf einem lokalen Server bzw. Rechner installiert.

Egal, welche Form von OCR-Software vorliegt – die Programme arbeiten in aller Regel mit zwei Arten von Algorithmen, um Text in Bildern bzw. Scans zu erkennen:

1. Zum einen gibt es OCR-Software, die mithilfe der Mustererkennung oder des Matrixabgleichs nach bestimmten Schemen sucht. Hier kommen Textbeispiele zum Einsatz, die der Lösung bereits vorgegeben wurden. Die Software vergleicht also Bilder mit Textmustern, die ihr zugeführt werden, und wählt daraufhin die Textteile in den betreffenden Scans aus, wenn sie Formen findet, die mit ihren Referenzen übereinstimmen.

2. OCR-Software, die mit Merkmalserkennung arbeitet, stützt sich auf einen vorgegebenen Satz von Regeln für jedes Zeichen. Diese Regeln geben dem Programm vor, wie die Lettern in einem gescannten Dokument zu erkennen sind. Ein Zeichen hat mehrere Regeln, wie gerade Linien, Winkel und Formen. Die Software analysiert ein gegebenes Bild und verwendet diese Regeln, um den Text Zeichen für Zeichen umzuwandeln.

Die meisten modernen OCR-Programme verwenden zwei Durchgänge, um Textinformationen zu extrahieren.

Während des ersten Scans oder des ersten Durchlaufs werden nur allgemeine Informationen betrachtet, wie zum Beispiel Regeln aus der Merkmalserkennung oder der Mustererkennung, um den Text in einem Dokument zu definieren. Die Software zerlegt die Zeichen in Grundformen, um eine Bibliothek für den Schriftstil eines bestimmten Dokuments zu erstellen.

Sie beginnt mit der Analyse der erkannten Symbole und gleicht sie während des zweiten Scans oder des zweiten Durchgangs mit möglichen Zeichen in ihrer internen Bibliothek ab. Da die OCR-Software bereits einige Assoziationen zwischen den Lettern und den ihr bekannten Regeln hergestellt hat, gewährleistet dieser zweite Scan eine höhere Genauigkeit für jedes Zeichen.

Welche Vor- und Nachteile bieten OCR-Texterkennung-Softwares?

Immer mehr Unternehmen verlassen sich auf die optische Zeichenerkennung, um Scans in digitalen bzw. maschinenlesbaren Text umzuwandeln. OCR macht eingescannte Dokumente im Wesentlichen flexibler und effizienter nutzbar. Die damit zentral zusammenhängenden Vorteile sind im Folgenden noch einmal kompakt zusammengefasst.

• Durchsuchbarkeit: Es ist unglaublich schwierig, unstrukturierte bzw. nicht maschinenlesbare Textdaten zu durchsuchen. Wenn jedoch eine OCR-Lösung zum Einsatz kommt, können schließlich wie in jedem Word-Dokument Suchvorgänge durchgeführt werden. Das Indizieren bzw. Kategorisieren und der Abruf bestimmter Schlüsselwörter sind kein Problem mehr.

• Sicherheit: OCR hilft Verantwortlichen, ihre Daten vor Hackern oder anderen Personen zu schützen, die versuchen könnten, ohne ihre Zustimmung darauf zuzugreifen. Sie speichert Textinformationen nicht nur digital, sondern ermöglicht zudem eine Verschlüsselung, spezifische Datenwiederherstellung und eine verbesserte Zugriffskontrolle.

• Keine manuelle Dateneingabe: OCR filtert Bankkontonummern, Rechnungsdetails oder andere in bestimmten Geschäftskontexten essenzielle Informationen aus gedruckten Dokumenten heraus. Über die richtige Schnittstelle können diese Facts umgehend in ein weiterverarbeitendes Programm übertragen werden. Ein manuelles Ausfüllen ist damit kein Thema mehr.

• Spart Zeit und senkt Kosten: Eine Software zur Texterkennung reduziert überflüssige Arbeit und verschafft mehr Zeit, um sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Insbesondere für ein möglicherweise erforderliches Abtippen benötigter Papiere in Digitalform müsste sonst sehr viel Zeit und letztlich Geld ausgegeben werden. Aber auch die Suche nach bestimmten Informationen in derartigen Dokumenten würde ohne OCR einen erheblichen Aufwand bedeuten.

• Dateiformate: Die extrahierten Textblöcke können in verschiedene editierbare Dateiformate umgewandelt werden, wobei die ursprüngliche Formatierung so weit wie möglich erhalten bleibt. Dies ist besonders wichtig für das Dokumentenmanagement, da es die Nachbearbeitung vereinfacht und eine effiziente Archivierung ermöglicht.

• Benutzeroberfläche Ein weiteres Kernelement ist die Benutzeroberfläche, die intuitiv gestaltet ist, um das Einlesen und Verarbeiten von Dokumenten zu vereinfachen. Nutzer können Texte direkt in die Zwischenablage kopieren oder sie für die Stapelverarbeitung vorbereiten, was Zeit spart und die Handhabung großer Datenmengen ermöglicht.

Gute OCR-Software hat fraglos viele Vorteile. Letztlich gibt es aber auch einige Einschränkungen. Im Folgenden werden typische Herausforderungen beim Umgang mit entsprechenden Programmen aufgeführt:

• Verlässlichkeit und Genauigkeit: Während OCR bei gedrucktem Text hervorragend funktioniert, ist sie bei handgeschriebenen Dokumenten nicht immer verlässlich. Dies ist ein Problem für jeden, der handschriftliche Notizen digitalisieren oder Dokumente mit handschriftlichem Text scannen möchte. Es gibt zwar Möglichkeiten, einem OCR-System das Lesen von Handschrift beizubringen. Dennoch erweist es sich immer noch als schwierig, eine vollständige Genauigkeit zu erreichen. Selbst bei getipptem Text kann die OCR-Technologie Fehler machen. Das ist oft der Fall, wenn gescannte Dokumente in einer unleserlichen Schriftart vorliegen. Das Programm überspringt dann womöglich einige Zeichen, die es als unlesbar einstuft. Wenn entsprechende Dokumente umgewandelt sind, gilt es manuell zu prüfen, ob der digitale Text korrekt analysiert wurde. Das kostet Zeit. Generell neigen einige OCR-Scanner-Softwares zu stärkeren Fehlerquoten als andere. Hier müssen fast alle Dokumente Korrektur gelesen und manuell nachbearbeitet werden. Während dies kein großes Problem darstellt, wenn nur sporadisch ein paar Seiten eingescannt werden müssen, wird es schon zu einer erheblichen Herausforderung, wenn regelmäßig Dokumentseiten zu digitalisieren sind.

• Speicherplatz: Jedes Dokument muss als Bild gespeichert werden, bevor es in durchsuchbaren Text umzuwandeln ist. Das benötigt viel Speicherplatz. Die Qualität des endgültigen Bildes hängt von der Qualität des Originalbildes ab - gibt es ein Problem mit dem Originaldokument, spiegelt sich das auch im gescannten Text wider. Die Scans sollten für optimale Ergebnisse in einer hohen Qualität abgelegt werden. Je mehr Papiere es zu organisieren gilt, desto mehr Speicher wird benötigt. Bei der Nutzung einer professionellen Dokumentenverwaltung können sich entsprechende Speicheranforderungen merklich auf den Preis auswirken.

Wie wählt man die beste OCR-Software aus dem Vergleich aus?

Noch vor rund zehn Jahren war der Markt der Software zur OCR-Erkennung winzig und damit überschaubar. Das ist heute nicht mehr der Fall. Fast alle großen Tech-Konzerne bieten spezifische Lösungen und kontinuierlich kommen neue Programme von etablierten Unternehmen oder Start-ups hinzu.

Hier eine passende OCR-Scan-Software zu finden, ist alles andere als einfach. Mit den nachfolgenden sechs Tipps können Verantwortliche ihre Optionen allerdings zuverlässig einschränken und die Tools herausfiltern, die wahrscheinlich am besten zu ihren Bedarfen passen.

1. Passendes OCR-Programm für die eigenen Bedarfe: Es gibt viele Arten von Dokumenten - Bankpapiere, Versicherungsverträge, juristische Vorgaben, Rechnungen, handschriftliche Vereinbarungen und, und, und. Eine gute OCR-Software muss in erster Linie effizient für genau die Formate nutzbar sein, die im jeweiligen Anwenderkontext am häufigsten vorkommen. Gerade bei sensiblen Papieren sollte durch einen eingehenden OCR-Texterkennung-Test sichergestellt werden, dass das Programm alles korrekt bzw. verlässlich umwandeln kann.

2. Gute Leistungen: Eine OCR-Software muss bei der Verarbeitung aller benötigten Dokumente effizient und effektiv sein. Die drei wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Leistung einer solchen Text-Scanner-Software sind die Qualität der Zeichenerkennung (das heißt, die prozentuale Genauigkeit beim Lesen der einzelnen Zeichen), die Felderkennung (sprich die prozentuale Genauigkeit beim Lesen aller Zeichen in einem Feld) und die Automatisierungsrate des Dokuments (die prozentuale Genauigkeit beim Lesen aller relevanten Felder im Dokument). Längst nicht alle OCR-Anbieter geben hierzu transparente Informationen. Teilweise werden die einzelnen Kennbereiche auch anders bezeichnet. Wer auf Nummer sicher gehen möchte, sollte auch hier einen umfassenden Texterkennung-Software-Test durchführen.

3. Optimale Integration: OCR-Software arbeitet in den meisten Fällen nicht alleine bzw. kann nur im Verbund mit anderen Systemen ihre Stärken voll ausspielen. So können umgewandelte Bilder durch die Anbindung an eine Dokumentenverwaltung schnell und einfach organisiert werden. Weiterhin ist es logischerweise von Vorteil, spezifische Dokumente sofort einzelnen Personen im CRM-Programm zuordnen zu können. Eine gute Schnittstellen-Architektur ist der beste Weg, um eine Lösung für die OCR-Texterkennung problemlos in eine bestehende IT-Umgebung zu integrieren. Interessierte sind gut beraten, darauf zu achten, dass die angepeilte Software ideal mit den relevanten bestehenden Systemen zusammenarbeitet.

4. Finale menschliche Überprüfung von Dokumenten: Um den Fluss der analysierten Dokumente zu überblicken und Effektivität zu gewährleisten, sollte die OCR-Software ein übersichtliches Dashboard bieten. Hier ist die automatische Extraktion der Daten idealerweise klar nachvollziehbar und manuell auf Korrektheit zu prüfen. Gerade bei komplexeren Dokumenten bzw. sensibleren Sachverhalten ist eine kleinteilige Kontrollmöglichkeit unabdingbar. Gute Scan-Text-Software kann sogar automatisiert Warnungen auf Grundlage von Überwachungsfunktionen ausspielen, wenn sie sich unsicher ist.

5. Weiterentwicklung: Um eine zuverlässige Umwandlung von Dokumenten zu erreichen, ist eine kontinuierliche Verbesserung der Software ein wichtiger Schlüssel. So sollten Interessierte unbedingt darauf achten, dass regelmäßig Updates geschaltet werden. Sind die Aktualisierungszeiträume sehr lang, ist das meistens kein gutes Zeichen. Nur OCR-Software, die stetig „dazulernt“, kann die Bedürfnisse ihrer Anwender*innen langfristig sicher bedienen und sich auf neue Kontexte einstellen.

6. Kundenservice: Selbst bei der besten Scanner-Software zur Texterkennung kann es dann und wann zu Problemen oder zumindest Fragen kommen, die nur durch einen Angehörigen des OCR-Anbieters zu lösen sind. Bevor man sich für eine OCR-Software entscheidet, sollte man sich daher vergewissern, dass die Kundenbetreuung bei Bedarf effizient und schnell hilft. Gerade dann, wenn die korrekte Digitalisierung geschäftskritisch ist, kann es andernfalls zu erheblichen Negativkonsequenzen kommen.

Was kostet Texterkennung-Software – gibt es OCR-Texterkennung kostenlos?

Eine günstige und dennoch verlässliche OCR-Software ist heute bereits für weniger als 20 Euro erhältlich. Natürlich geht es auch teurer. Im Wesentlichen werden die Kosten durch den jeweiligen Funktionsumfang bestimmt.

Mächtigere OCR-Engines mit vielen Schnittstellen bewegen sich im mittleren Preisbereich und kosten zwischen 50 und 100 Euro. Geht es schließlich in Richtung umfangreicherer Suiten, können die Lösungen durchaus 200, 300 Euro oder sogar noch mehr kosten. Hierbei handelt es sich dann aber häufig um funktionsstarke Software, in dessen Fokus OCR keine zentrale Rolle spielt, sondern lediglich mitgeliefert wird. Dazu zählen etwa große Buchhaltungssoftwares oder ECM-Systeme.

Kann man Texterkennungsprogramme kostenlos nutzen? Ja, im Internet lassen sich tatsächlich viele kostenlose OCR-Programme finden. Dabei sollte jedoch bedacht werden, dass die Zuverlässigkeit solcher Tools oft zu wünschen übriglässt. Immer wieder werden Textpassagen nicht richtig erkannt oder sogar falsch umgewandelt. Bei kostenlosen OCRs gilt es daher umso genauer zu testen, bevor man sie geschäftlich verwendet.