OCR(Optical Character Recognition) คืออะไร?

บทนำสู่ OCR

OCR (Optical Character Recognition) คือเทคโนโลยีอันทรงพลังที่ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความที่พิมพ์หรือเขียนด้วยลายมือกับระบบอัตโนมัติดิจิทัล OCR ทำให้กระบวนการดึงข้อมูล การจัดเก็บ และการเรียกคืนข้อมูลในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ เป็นไปอย่างรวดเร็ว โดยการแปลงข้อความจากภาพหรือเอกสารที่สแกนให้กลายเป็นข้อมูลที่เครื่องสามารถอ่านได้

OCR ถูกพัฒนาขึ้นครั้งแรกเมื่อกว่า 50 ปีก่อน เพื่อใช้ในการรู้จำข้อความพิมพ์พื้นฐาน แต่ต่อมาได้พัฒนาขึ้นร่วมกับเทคโนโลยี AI และ Machine Vision ปัจจุบันระบบ OCR สามารถแปลความหมายของฟอนต์ต่าง ๆ ตัวเขียนลายมือ และแม้กระทั่งสัญลักษณ์ที่ซับซ้อน เช่น สมการคณิตศาสตร์ได้อย่างแม่นยำ

นอกเหนือจากการแปลงเป็นดิจิทัลแล้ว OCR ยังถูกใช้อย่างกว้างขวางในภาคอุตสาหกรรม เช่น การตรวจจับข้อบกพร่อง การรู้จำป้ายทะเบียนรถ การตรวจสอบอัตโนมัติ และการยืนยันตัวตน โดยการผสานรวม OCR เข้ากับระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับปรุงความแม่นยำ และลดกระบวนการทำงานด้วยมือในงานที่มีปริมาณมากได้

ประเภทของเทคโนโลยี OCR

เทคโนโลยี OCR สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท โดยแต่ละประเภทมีระดับความซับซ้อนและความแม่นยำที่แตกต่างกัน:

Simple OCR (การจับคู่รูปแบบ)

Simple OCR อาศัยการจับคู่รูปแบบ โดยเปรียบเทียบข้อความที่สแกนกับฐานข้อมูลของฟอนต์และแบบอักษรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้จะมีประสิทธิภาพในการรู้จำข้อความพิมพ์มาตรฐาน แต่มีข้อจำกัดเมื่อต้องรับมือกับฟอนต์ที่หลากหลาย ลายมือ และรูปแบบเอกสารที่ซับซ้อน

ICR (การรู้จำตัวอักษรอย่างชาญฉลาด)

ICR(Intelligent Character Recognition) เป็นเทคโนโลยี OCR ขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อรู้จำอักขระที่เขียนด้วยลายมือ โดยมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษกับลายมือที่เป็นระเบียบในช่องที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น แบบฟอร์มหรือเอกสารที่มีเส้นบรรทัด อย่างไรก็ตามยังคงมีความท้าทายในการรับมือกับลายมือแบบเขียนติดกันหรือรูปแบบที่เปลี่ยนแปลงสูง

IWR (การรู้จำคำอย่างชาญฉลาด)

IWR(Intelligent Word Recognition) แตกต่างจาก ICR โดยไม่แยกเป็นตัวอักษร แต่จะรู้จำคำหรือวลีที่เขียนด้วยลายมือทั้งหมดในคราวเดียว แทนที่จะวิเคราะห์รูปทรงของแต่ละตัวอักษร ระบบจะประมวลผลจากรูปร่างและบริบทของคำ ทำให้เหมาะสมกว่ากับลายมือแบบเขียนต่อเนื่องหรือเปลี่ยนแปลงบ่อย และยังช่วยเพิ่มความแม่นยำด้วยการใช้พจนานุกรมและโมเดลภาษามาช่วยตีความและแก้ไขคำผิด

OCR ทำงานอย่างไร?

เทคโนโลยี OCR ทำงานโดยการวิเคราะห์รูปแบบของแสงและเงาในภาพหรือเอกสาร เพื่อรู้จำและแปลงอักขระให้กลายเป็นข้อความที่เครื่องสามารถอ่านได้ โดยกระบวนการแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอนหลัก:

ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมภาพ (Image Pre-Processing)

ก่อนที่ OCR จะเริ่มรู้จำข้อความ ภาพหรือเอกสารที่สแกนจะต้องผ่านขั้นตอนการปรับแต่งคุณภาพภาพก่อน เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการรู้จำ โดยขั้นตอนนี้ประกอบด้วย:

การลดสัญญาณรบกวน (Noise Reduction): กำจัดจุดเปื้อน คราบ หรือความบิดเบือนที่รบกวนการรู้จำ

การแปลงเป็นภาพขาวดำ (Binarization): แปลงภาพให้เป็นขาวดำเพื่อให้ง่ายต่อการตรวจจับตัวอักษร

การปรับแนวภาพ (Deskewing): ปรับข้อความที่เอียงให้ตรง

การทำให้บางลง (Thinning): ลดความหนาของตัวอักษรเพื่อให้ได้โครงร่างที่ชัดเจนและมาตรฐาน

ภาพที่เตรียมไว้อย่างเหมาะสมจะนำไปสู่ผลลัพธ์การรู้จำข้อความที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ขั้นตอนที่ 2: การประมวลผล (Text Recognition)

OCR จะเริ่มดึงข้อความออกจากภาพโดยใช้เทคนิคหลัก 2 แบบ:

การแยกคุณลักษณะ (Feature Extraction): อัลกอริทึมจะแยกตัวอักษรออกเป็นเส้น โค้ง และจุดตัด เพื่อค้นหารูปแบบเฉพาะของแต่ละอักขระ

การจับคู่รูปแบบ (Pattern Matching): นำคุณลักษณะที่ได้ไปเทียบกับฐานข้อมูลตัวอย่างอักขระเพื่อหาค่าที่ตรงที่สุด

ระบบ OCR สมัยใหม่ยังสามารถใช้ Machine Learning และ Neural Network เพื่อเพิ่มความแม่นยำ โดยเฉพาะในกรณีของฟอนต์ซับซ้อน ลายมือ หรือข้อความที่ผิดเพี้ยน

ขั้นตอนที่ 3: การปรับผลลัพธ์ (Post-Processing)

หลังการรู้จำข้อความ ระบบ OCR จะปรับปรุงผลลัพธ์ให้แม่นยำยิ่งขึ้นด้วย:

การตรวจคำสะกดและวิเคราะห์บริบท: แก้ไขคำผิดโดยอ้างอิงจากโมเดลทางภาษา

การแยกคำและอักขระ: จัดระยะห่างระหว่างคำและตัวอักษรให้เหมาะสม

การจัดรูปแบบผลลัพธ์: แปลงข้อความที่รู้จำได้ให้เป็นรูปแบบดิจิทัลที่สามารถค้นหา แก้ไข และนำไปใช้งานได้ เช่น ข้อความธรรมดา ไฟล์ PDF หรือข้อมูลในฐานข้อมูล

ขั้นตอนสุดท้ายนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อความที่ได้จะถูกต้องมากที่สุดก่อนเก็บหรือประมวลผลต่อ

การประยุกต์ใช้ OCR

เทคโนโลยี OCR มีการใช้งานหลากหลายครอบคลุมในหลายอุตสาหกรรม ตัวอย่างที่สำคัญมีดังนี้:

การแปลงเอกสารกระดาษเป็นดิจิทัล

OCR ถูกนำมาใช้ในการแปลงเอกสารกระดาษ เช่น หนังสือ วารสาร และหนังสือพิมพ์ ให้กลายเป็นไฟล์ดิจิทัลที่เครื่องสามารถอ่านได้ เช่น ไฟล์ Word หรือ PDF ที่สามารถค้นหาและแก้ไขได้

ระบบป้อนข้อมูลอัตโนมัติ

OCR ช่วยทำให้การป้อนข้อมูลเป็นอัตโนมัติ เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การแปลงแบบฟอร์มเป็นดิจิทัล และการอ่านบัตรประชาชน ระบบที่ใช้ OCR จะดึงข้อความจากเอกสารที่สแกนและนำเข้าเข้าสู่ฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติ ลดความผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยมือ

การรู้จำข้อความจากภาพและวิดีโอ

OCR ถูกใช้ในการดึงข้อความจากภาพนิ่งหรือวิดีโอ เช่น การรู้จำหมายเลขซีเรียลของเครื่องยนต์ การติดตามตู้คอนเทนเนอร์ การอ่านค่ามิเตอร์ และการตรวจสอบเอกสารในระบบกล้องวงจรปิด

การช่วยเข้าถึงข้อมูลสำหรับผู้พิการทางสายตา

OCR ช่วยให้ผู้พิการทางสายตาเข้าถึงเนื้อหาที่พิมพ์ได้ง่ายขึ้น โดยการแปลงข้อความเป็นอักษรเบรลล์ หรือใช้งานร่วมกับระบบอ่านข้อความ (Text-to-Speech) ทำให้สามารถอ่านหนังสือ เอกสาร หรือฉลากได้สะดวกยิ่งขึ้น

การใช้งาน OCR ในภาคอุตสาหกรรม

ต่อไปนี้คือตัวอย่างของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี OCR ในอุตสาหกรรมหลักต่าง ๆ:
Photograph of rows of steel pipes stored in a warehouse

อุตสาหกรรมการผลิต

ในยุค Industry 4.0 การผลิตอัจฉริยะพึ่งพาการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและกระบวนการทำงานแบบอิเล็กทรอนิกส์อย่างมาก OCR ช่วยติดตามการผลิตแบบเรียลไทม์ สร้างฐานข้อมูลกลางที่มีรายละเอียดครบถ้วน ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ การตรวจสอบย้อนกลับ และการตัดสินใจ ด้วยการแปลงข้อมูลจากพื้นที่การผลิต เช่น หมายเลขชิ้นส่วน ใบสั่งงาน และบันทึกลายมือ ให้เป็นดิจิทัล ผู้ผลิตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและยกระดับผลิตภาพโดยรวมได้

assorted branded processed foods and snacks

อาหารและเครื่องดื่ม

เทคโนโลยี OCR มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในอุตสาหกรรมอาหาร เพื่อให้มั่นใจว่าฉลากสินค้ามีความถูกต้องและเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมาย OCR ช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดบนฉลากผลิตภัณฑ์ เช่น วันหมดอายุ และรายการส่วนประกอบ เพื่อป้องกันการจัดจำหน่ายสินค้าที่ติดฉลากผิด และลดความเสี่ยงจากค่าปรับที่มีต้นทุนสูง ด้วยการปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ OCR จึงช่วยให้มั่นใจทั้งในด้านการปฏิบัติตามกฎหมายและความปลอดภัยของผู้บริโภค

Pharmaceutical production line with vials of injectable medication

เภสัชกรรมและการแพทย์

ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ OCR สามารถแปลงเอกสารกระดาษเป็นดิจิทัลได้อย่างรวดเร็ว ลดการป้อนข้อมูลด้วยมือ และรับรองความถูกต้องของข้อมูลผู้ป่วย นอกจากนี้ OCR ยังสามารถสแกนฉลากยาและบรรจุภัณฑ์ เพื่อจับคู่ข้อมูลยาเข้ากับโปรไฟล์ของผู้ป่วยในระบบหลังบ้านแบบทันที ช่วยให้สั่งจ่ายยาและการรักษาได้อย่างถูกต้อง เพิ่มทั้งประสิทธิภาพและความแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่การเข้าถึงข้อมูลอย่างทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญ

Photograph of cardboard boxes moving along a roller conveyor in a factory

โลจิสติกส์

OCR มีบทบาทสำคัญในด้านโลจิสติกส์ โดยช่วยเพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการติดตามพัสดุ ด้วยการผสานเข้ากับระบบอัตโนมัติเช่น สายพานลำเลียง แขนกล และโดรน OCR ช่วยให้ติดตามพัสดุได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้การจัดส่งตรงเวลาและลดข้อผิดพลาด อีกทั้งยังช่วยในการบริหารสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ เพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการกระจายสินค้าและการจัดการคลังสินค้า

ประโยชน์หลักของเทคโนโลยี OCR

เทคโนโลยี OCR มีข้อดีหลักหลายประการที่ช่วยเสริมประสิทธิภาพในการดำเนินงานและการเพิ่มประสิทธิผลในสถานที่ทำงาน และเมื่อผสานกับ AI และระบบอัตโนมัติ ข้อดีเหล่านี้จะขยายขีดความสามารถของ OCR ให้มากยิ่งขึ้นในทุกอุตสาหกรรม:

ประหยัดเวลา

OCR ช่วยทำให้งานที่ใช้เวลานาน เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดการเอกสาร เป็นอัตโนมัติ ช่วยให้กระบวนการทำงานเร็วขึ้น และพนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่มีคุณค่ามากกว่า การลดการป้อนข้อมูลด้วยมือทำให้การตัดสินใจเร็วขึ้น และเพิ่มผลผลิตโดยรวม เมื่อ OCR ผสานกับ AI ยังสามารถดำเนินงานแบบเรียลไทม์ เช่น การตรวจจับข้อบกพร่อง การติดตามสินค้า และการตรวจสอบเอกสาร ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ลดต้นทุน

การทำให้การดึงข้อมูลด้วย OCR เป็นอัตโนมัติช่วยลดต้นทุนแรงงานอย่างมาก การแปลงเอกสารกระดาษเป็นดิจิทัลช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและค้นคืนเอกสาร เมื่อผสานกับระบบอัตโนมัติ OCR ยังช่วยลดการตรวจสอบซ้ำด้วยมือและลดงานที่ต้องแก้ไขซ้ำในกระบวนการต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบผลิตภัณฑ์และฉลากแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้อย่างมีนัยสำคัญ

เพิ่มความแม่นยำ

OCR ให้ความแม่นยำในการรู้จำข้อความสูงกว่าการป้อนข้อมูลด้วยมือ ช่วยให้ข้อมูลที่ดึงมาเชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์ รายงาน และการตัดสินใจ การผสาน AI เข้ามาช่วยเพิ่มศักยภาพให้ OCR ยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในการรู้จำลวดลายข้อความที่ซับซ้อน เช่น ลายมือ หรือภาพที่เอียง ซึ่งมีความสำคัญอย่างมากในอุตสาหกรรมที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์และเภสัชกรรม

เพิ่มการเข้าถึงข้อมูลและการทำงานร่วมกัน

OCR ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้ดีขึ้น โดยการแปลงเอกสารกระดาษเป็นรูปแบบดิจิทัล ซึ่งทำให้ง่ายต่อการจัดเก็บ แบ่งปัน และค้นคืนเอกสารระหว่างทีมงานหรือแผนกต่าง ๆ ส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อผสานกับ AI ระบบสามารถจัดทำดัชนีและจัดประเภทเอกสารโดยอัตโนมัติ เพิ่มความสะดวกในการค้นหาข้อมูลในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อีกทั้งยังช่วยให้ปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมาย เนื่องจากเอกสารดิจิทัลสามารถค้นหา จัดเก็บ และเข้าถึงจากระยะไกลได้แบบเรียลไทม์

สรุปเกี่ยวกับ OCR

เทคโนโลยี OCR ได้เปลี่ยนวิธีจัดการข้อความไปอย่างสิ้นเชิง โดยสามารถแปลงข้อมูลที่พิมพ์และเขียนด้วยลายมือให้เป็นข้อมูลดิจิทัลที่แก้ไขและค้นหาได้ เมื่อผสานกับ AI เทคโนโลยีนี้สามารถทำงานขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การตรวจจับข้อบกพร่อง และระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น การผลิต โลจิสติกส์ และการแพทย์ แม้จะยังมีความท้าทายเรื่องการรู้จำลายมือและคุณภาพของภาพ แต่การรวม AI กับ OCR กำลังช่วยปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มผลผลิต และยกระดับความแม่นยำ เมื่อ OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ก็จะมีบทบาทสำคัญในการยกระดับประสิทธิภาพการทำงานและสนับสนุนการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล
Diagram showing the process of OCR scanning text

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ OCR

เทคโนโลยี OCR แม่นยำแค่ไหน?

OCR มีความแม่นยำสูงและเกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าการป้อนข้อมูลด้วยมือ อย่างไรก็ตามยังมีความท้าทายเกี่ยวกับรูปแบบเอกสารที่ซับซ้อน ลายมือ หรือเอกสารที่เสียหาย ซึ่งการผสาน AI เข้ามาจะช่วยเพิ่มความแม่นยำโดยเฉพาะในงานที่ยาก เช่น การรู้จำลายมือ

OCR ต่างจาก OMR อย่างไร?

OCR ใช้เพื่อดึงข้อความจากภาพและเอกสารที่สแกน ในขณะที่ OMR (Optical Mark Recognition) ใช้ในการตรวจจับการทำเครื่องหมาย เช่น การติ๊กช่องหรือตัวเลือกแบบหลายคำตอบ

OCR สามารถรู้จำลายมือได้หรือไม่?

OCR มีความก้าวหน้าอย่างมากในการรู้จำลายมือ โดยเฉพาะข้อความที่เขียนอย่างเป็นระเบียบ เมื่อรวมกับ AI ระบบ OCR มีความสามารถเพิ่มขึ้นในการอ่านลายมือที่ซับซ้อนมากขึ้น แม้ว่าลายมือที่เขียนยากยังคงเป็นความท้าทาย

OCR สามารถรู้จำหลายภาษาได้หรือไม่?

OCR รองรับหลายภาษา แต่ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับภาษานั้น ๆ ฟอนต์ และความซับซ้อน ระบบ OCR ที่ผสาน AI กำลังพัฒนาให้สามารถรู้จำหลายภาษาได้ดีขึ้น โดยเฉพาะกับภาษาในกลุ่มที่ไม่ใช่ละตินและฟอนต์ที่ซับซ้อน