OCRとは何ですか?

今日のデジタル時代では、処理、保存、取得する情報が膨大です。デジタルデータの急激な増加に伴い、効率的かつ正確なデータ入力と検索方法の必要性がますます重要になっています。光学文字認識(OCR)は、データ入力と検査の分野における最も重要な進歩の一つです。この記事では、OCR、その動作メカニズム、およびその応用について探求します。

OCRとは何ですか?

OCR(Optical Character Recognition)は、画像やスキャンされた文書内のテキストを認識し、機械可読なテキストに変換する技術です。これにより、コンピュータが人間が書いたり印刷されたテキストを読むことができるようになり、情報をデジタル化、保存、取得する作業が容易になります。
OCR(Optical Character Recognition)技術は50年以上前から存在しており、その発展は非常に進んでいます。当初はタイプされたテキストの認識に使用され、その精度には限界がありました。しかし、技術の進歩により、OCRはより洗練され、より正確になり、筆記体の手書き文字、異なるフォント、さらには複雑な数学の式なども認識することが可能になりました。
OCRは、デジタル化や無紙化の変革において重要な役割を果たすだけでなく、欠陥検出、ナンバープレート認識、自動検査、および識別検証などのアプリケーションにおいてAIと組み合わせて使用することもできます。

異なる種類のOCR

OCR技術は、以下のカテゴリに分けられます:

シンプルOCRソフトウェア

シンプルなOCRソフトウェアは、パターンマッチングを使用して、受信したテキストを異なるテキストやフォントパターンのデータベースのサンプルと比較します。

ICRによる高度なOCR

ICR(Intelligent Character Recognition)は、手書きテキストを認識する高度なOCRの形態です。しかし、この技術には限界があり、行の紙やボックス内などで均等に間隔の空いた文字などの構造化された手書き文字を認識するのに適しています。

IWRによる高度なICR

IWR(Intelligent Word Recognition)は、単語、フレーズ、さらには文章を認識するICRの拡張機能です。例えば、ICRは個々の文字として「C」、「A」、および「T」を認識できますが、IWRは「CAT」という単語全体を認識します。IWRは、単語のデータベースとの照合や文章全体の構造を考慮して自動的に綴りの間違いを修正することができます。

OCRはどのように機能しますか?

OCR技術は、画像や文書の明暗のパターンを分析して個々の文字を認識することによって機能します。OCRの動作プロセスは、次の3つの段階に分けることができます:
ステージ1:前処理(画像入力)
OCRの最初の段階は前処理であり、画像や文書をスキャンする準備を行うことを含みます。この段階では、ノイズや不要なマークを除去するために画像や文書をクリーニングします。前処理段階にはまた、テキストの方向を補正し、スキャンプロセスによって引き起こされる歪みを除去するdeskewing、および文字の線を細くして、テキストのエッジで認識エラーを引き起こすかもしれないぼやけたエリアを除去するthinningなどが含まれます。これらの手順は重要です。なぜなら、画像入力の解像度が高く、クリアであれば、OCRにとって良好で、より正確な認識が得られるからです。
ステージ2:処理(テキスト認識)
OCRの2番目の段階は、テキスト認識です。アルゴリズムは、テキストを小さな特徴、例えば線や交差点などに分解し、それらを比較して最も似ている文字を見つけるというプロセスを通じてテキスト認識を実行します。テキストは、事前に確立されたテキストデータベースと比較され、最も近い一致が見つかります。これはパターン比較として知られています。
ステージ3:後処理(出力)
最終段階では、OCRアルゴリズムが認識されたテキストの正確性を検証し、エラーを修正します。後処理段階には、スペルチェック、単語認識、文字セグメンテーションなどのタスクが含まれます。分析後、OCRシステムは認識されたテキストデータをデジタルファイルに変換します。

OCRの応用例

OCR技術には多くの応用があります。以下にいくつかの例を示します:

文書のデジタル化

OCR技術は、書籍、雑誌、新聞などの紙の文書をデジタル化するために広く使用されています。OCRソフトウェアはこれらの文書からテキストを抽出し、WordやPDFなどの機械可読形式に変換します。

データ入力

OCR技術は、請求書処理、フォーム記入、IDカード認識などのデータ入力タスクを自動化するために使用されます。OCRソフトウェアは文書から情報を読み取り、それを直接データベースに入力します。これにより、手動データ入力に必要な時間と労力が削減されます。

画像およびビデオ解析

OCR技術は、監視やセキュリティなどの画像およびビデオ解析アプリケーションで使用されます。OCRソフトウェアは画像やビデオでのナンバープレート、顔、その他のオブジェクトを認識し、それらを追跡して識別することが容易になります。

アクセシビリティ

OCR技術は、視覚障がい者に印刷物をアクセス可能にするために使用されます。OCRソフトウェアは印刷物を点字や合成音声に変換し、視覚障がい者が情報を読み取り、アクセスしやすくします。

業界におけるOCRの利用

以下は、いくつかの主要産業でOCR技術がどのように活用されているかの例です :

製造業

産業4.0では、多くの工場がスマート製造に向けて進化しており、データのデジタル化と電子ワークフローはスマート製造の重要で不可欠な部分と見なされています。データのデジタル化により、完全な生産履歴を中央データベースに段階的に作成して保存することができ、リアルタイムの追跡とデータ蓄積に使用できます。データ優位の時代において、これは企業にとって貴重な資産であり、生産ラインの最適化を容易にします。
collage of branded processed foods and snacks

食品・飲料

世界各国の政府は、食品包装に表示される情報に対する厳しい要件を課しています。印刷エラーや不正確な消費期限など、遵守しないことは製造業者に対して重大な罰金をもたらす可能性があります。OCR技術を利用してラベルや包装の間違いを特定することで、製造業者は顧客に不正確な情報の製品を流通させる可能性を最小限に抑えることができます。

医療

医療現場では、秒単位での対応が求められ、一線の従事者は毎日何百人もの患者と対応する可能性があります。手書きの医療記録やレポートを扱うことは、一線の人員を圧倒することがあります。OCR技術を使用すると、紙ベースのデータを迅速にデジタルドキュメントに変換し、それを病院やクリニックのバックエンドシステムにインポートすることができます。薬瓶や包装にある小さな印刷文字でも、OCRを通じて検出され、認識され、データベースにインポートされ、すぐに患者との一致が確認され、医療機関の完全な記録が確立されます。
cardboard box moving along a conveyor in a warehouse

物流

物流においては、バーコード、住所、およびパッケージ上のその他のテキストは、配送や配達に必要不可欠です。しかし、手動での仕分けやデータ入力に頼ると、エラーが生じ、処理や配送時間が遅れる可能性があります。OCR技術は、ロボットアームなどの自動化されたデバイスと統合されることで、配送効率を大幅に向上させることができます。パッケージ追跡プロセスを自動化することにより、OCR技術は正確でタイムリーな配達を確保し、エラーや遅延のリスクを軽減します。

OCRの利点

OCR技術には、以下のような多くの利点があります:

時間の節約

OCR技術は、データ入力や文書検索などの煩雑で時間のかかるタスクを自動化することができ、従業員がより重要で高影響力のあるタスクに集中できるようにします。

コスト効果

OCR技術は、手動データ入力に関連する労働コストを削減する解決策を提供します。プロセスを自動化することで、組織は手動データ入力の必要性を排除し、時間とお金を節約することができます。OCR技術はまた、紙文書をデジタルファイルに変換することによって、紙文書の保管および検索コストを削減するのに役立ちます。これにより、文書を簡単に保管、整理、アクセスすることができます。

高い精度

OCR技術は高い精度を持ち、手動データ入力のエラー率よりも低くなっています。

アクセシビリティの向上

OCR技術は、印刷物や手書きの文書をデジタルテキストに変換することで、組織内でのアクセシビリティを向上させることができます。これは、ハイブリッドまたはオフサイトの作業環境、または共同文書共有が必要な組織で特に有益です。

OCRの課題

OCRに関連する主な課題のいくつかには、次のものがあります:

複雑なフォーマット

OCR技術は、表、グラフ、チャートなどの複雑なフォーマットに対処するのが難しい場合があります。OCRソフトウェアはこれらの要素の構造を認識できない場合があり、データ抽出にエラーが発生する可能性があります。

手書きの認識

OCR技術は手書き文字を認識する能力が大幅に向上していますが、非常に特徴的で判読不能な手書きには依然として苦労しています。

品質の低い文書

OCR技術は、正確な認識のために高品質の画像や文書が必要です。テキストが不明瞭であるか、またはステイン、しわ、または褪色したテキストなどの損傷した文書は、正確に認識されない場合があります。

言語とフォントの認識

一部のOCRプログラムは、特定の言語やフォントを正確に認識できない場合があります。OCRソフトウェアは、非ラテン系のスクリプト、手書き、および複雑なフォントの認識に苦労する場合があります。

要約

OCR技術により、印刷されたまたは手書きのテキストを簡単に編集、検索、分析できるデジタルテキストに変換することが可能になりました。これにより、データ入力と検索がより迅速で正確、かつコスト効率的になりました。OCR技術は製造業から物流業まで、さまざまな産業で広く利用されており、特に機械ビジョンアプリケーションで有用性が証明されています。OCR技術は手書きの認識、画像品質の低さ、フォントの認識などの課題に直面していますが、技術の継続的な開発と改良により、これらの問題を克服するのに役立ちます。データの蓄積が続く中で、OCRはさまざまな産業で生産性、効率性、精度を向上させる上でますます重要な役割を果たすでしょう。

OCRのFAQ

OCRは正確ですか?

OCR技術は高い精度を持ち、手動データ入力よりもエラー率が低いです。ただし、一部のOCRプログラムは、複雑なフォーマット、特定の手書きのスタイル、損傷した文書、不明瞭なテキストの認識に苦労する場合があります。

OCRとOMRの違いは何ですか?

OCRは画像やスキャンされた文書内のテキストを認識しますが、OMR(Optical Mark Recognition)はチェックボックスや多肢選択の回答など、マークされたデータを認識します。

OCRは手書きを認識できますか?

OCR技術は手書き文字の認識が大幅に向上していますが、非常に特徴的で判読不能な手書きにはまだ苦労する場合があります。

OCRは異なる言語を認識できますか?

OCR技術は特定の言語を正確に認識できない場合があり、非ラテン系のスクリプト、複雑なフォント、および一部の手書きスタイルに苦労することがあります。
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