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OCR – wie die Texterkennung funktioniert

Die digitale Welt wächst in rasantem Tempo und verändert die Art und Weise, wie wir Informationen aufnehmen und verarbeiten. Dabei stoßen wir häufig auf das Problem, dass wichtige Texte oder Dokumente nur als Papierausdruck oder in Form von Scans und Bildern vorliegen. Um diese Inhalte schnell zugänglich und bearbeitbar zu machen, spielt die sogenannte OCR-Technologie eine entscheidende Rolle. OCR steht für „Optical Character Recognition“, was auf Deutsch als optische Zeichenerkennung bezeichnet wird. Diese Methode ermöglicht es, Schriftzeichen aus eingescannten Dokumenten oder Bildern zu erkennen und in ein digitales Textformat zu überführen, das Sie anschließend durchsuchen, kopieren und bearbeiten können.

In diesem Blogbeitrag erhalten Sie einen kompakten Überblick darüber, wie OCR technisch funktioniert. Sie erfahren zudem, welche Schritte bei der Umsetzung durchlaufen werden und welche Möglichkeiten moderne Softwarelösungen bieten.

Was ist OCR?

Die Abkürzung OCR bezieht sich auf den englischen Begriff „Optical Character Recognition“. Übersetzt bedeutet das optische Zeichenerkennung. Ziel dieser Technologie ist es, Texte, Zahlen und sogar Symbole, die in Bilddateien oder eingescannten Dokumenten enthalten sind, in digitale, editierbare Form umzuwandeln. Dabei spielt es keine Rolle, ob das Original ein Foto, ein Scan oder eine mehrseitige PDF-Datei ist. Wichtig ist nur, dass es sich um ein visuelles Abbild mit erkennbaren Zeichen handelt. Sobald das OCR-Programm die Zeichen extrahiert hat, können Sie den Text durchsuchen, kopieren oder nach Belieben bearbeiten.

Bei der Anwendung von OCR denken viele zuerst an klassische Bürosituationen, in denen Verträge, Rechnungen und andere Schriftstücke eingelesen werden. Allerdings hat sich diese Technologie weit über das typische Dokumentenmanagement hinaus etabliert. So nutzen beispielsweise Behörden und Postdienstleister OCR, um Adressen und Postleitzahlen aus Briefen automatisiert zu erfassen. Auch im E-Commerce kann OCR helfen, wenn Kreditkarteninformationen direkt über die Kamera eines Smartphones gescannt werden. Selbst Nummernschilder auf Fotos von Blitzern werden auf diese Weise erkannt.

Der Ablauf der optischen Zeichenerkennung

Wenn Sie ein Dokument einscannen oder eine Bilddatei in Ihr OCR-Programm laden, werden verschiedene Schritte durchlaufen, um die Textelemente zu extrahieren. In der Regel beginnt alles mit einer Layoutanalyse. Das System erkennt, wie das Dokument aufgebaut ist, wo sich Absätze befinden und ob Bilder, Tabellen oder andere visuelle Elemente enthalten sind. Es vereinfacht das Bild oft in Schwarz-Weiß, sodass Kontraste zwischen Hintergrund und Schrift möglichst klar zu erkennen sind. Dadurch wird die eigentliche Texterkennung präziser.

Nach der Layoutanalyse erfolgt die Segmentierung. Hier trennt das Programm Textblöcke von grafischen Objekten. Es geht Zeile für Zeile vor und unterscheidet, welche Bildpunkte zu Buchstaben, und welche zu reinen Bildern oder Symbolen gehören. Wenn alle Textzeilen identifiziert sind, kann sich die Software an die eigentliche Zeichenerkennung machen. Dabei greift sie auf Muster in einer internen Datenbank zurück. Über Algorithmen werden Buchstaben und Zahlen verglichen, Höhen und Breiten überprüft und mögliche Zeichenkandidaten bewertet. Moderne Lösungen nutzen hier häufig künstliche Intelligenz, um auch bei schlechter Scanqualität brauchbare Ergebnisse zu liefern.

In einer weiteren Phase, der Nachbearbeitung, korrigieren viele OCR-Systeme erkannte Fehler. Dies geschieht zum Beispiel mittels ICR (Intelligent Character Recognition). Durch eine Kontextanalyse wird verhindert, dass ein „B“ fälschlicherweise als „8“ erkannt wird, oder ein „O“ als Null durchrutscht. Abschließend speichert die Software das gesamte Ergebnis in einem editierbaren Dateiformat wie Word, Excel oder PDF. So lässt sich der Inhalt durchsuchen, kopieren und nachträglich bearbeiten. Diese Schritte machen deutlich, dass OCR längst kein simples Buchstabenerkennen mehr ist, sondern ein komplexer Prozess, der mit jeder Softwaregeneration immer zuverlässiger wird.

Kofax OmniPage Ultimate: Eine leistungsstarke OCR-Lösung

Unter den verschiedenen OCR-Programmen auf dem Markt hat sich Kofax OmniPage seit Jahren einen Namen gemacht. Insbesondere die „Ultimate“-Version ist darauf ausgelegt, große Datenmengen rasch und exakt zu verarbeiten. Viele Unternehmen setzen auf diese Lösung, weil sie neben der klassischen Erkennung von Texten auch zusätzliche Funktionen bietet, die den Workflow erheblich verbessern können. So können Sie nicht nur einfache Scans in editierbare Dokumente verwandeln, sondern gleichzeitig automatisch festlegen, was nach dem Erkennen geschehen soll. Beispielsweise lassen sich die konvertierten Dateien direkt an bestimmte Abteilungen weiterleiten oder in eine Dokumentenmanagement-Software einspeisen.

Ein weiterer Vorteil von Kofax OmniPage Ultimate ist seine Vielsprachigkeit. Mehr als 120 Sprachen werden unterstützt, sodass auch internationale Dokumente schnell verarbeitet werden können. Wenn Sie beispielsweise häufig mit englischen, französischen oder asiatischen Schriftstücken arbeiten, müssen Sie nicht jedes Mal das Programm wechseln oder verschiedene Tools nutzen. OmniPage Ultimate erkennt die Zeichen anhand moderner Algorithmen und speichert sie in nahezu jedes gewünschte Ausgabeformat. Ob Word, Excel, PowerPoint oder PDF – in wenigen Sekunden haben Sie eine Datei, die Sie nach Belieben durchsuchen, anpassen oder archivieren können.

Interessant ist auch die Integration von Spracherkennung und KI-gestützten Funktionen, die für eine hohe Präzision sorgen. Gerade in Firmenumgebungen, in denen täglich große Mengen an Rechnungen, Verträgen und E-Mails anfallen, spielt das eine große Rolle. Die Ultimate-Version baut auf der bewährten Standard-Ausgabe von Kofax OmniPage auf und erweitert diese durch automatische Workflows und eine noch genauere Texterkennung. Damit ist sie vor allem für professionelle Anwenderinnen und Anwender interessant, die auf Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit angewiesen sind, ohne Abstriche bei der Qualität machen zu wollen.

Vorteile und Einsatzbereiche von OCR

Die Vorteile der optischen Zeichenerkennung sind vielfältig. Gerade in einem Arbeitsumfeld, in dem viele Dokumente im Umlauf sind, kann die automatisierte Texterkennung einen spürbaren Produktivitätsschub bringen. Wenn Sie beispielsweise schnell nach einem bestimmten Begriff in einem Vertrag suchen, können Sie dank OCR-unterstützten Dokumenten umgehend fündig werden. Ein mühsames Durchblättern Seite für Seite entfällt. Stattdessen genügt ein Klick auf „Suchen“, um direkt die passende Stelle angezeigt zu bekommen. Damit fällt auch das aufwendige Abtippen von Passagen weg, die Sie bearbeiten oder in eine andere Datei kopieren möchten.

Auch in der Buchhaltung oder im Customer-Support kann OCR maßgeblich zu einem effizienteren Ablauf beitragen. Rechnungsbeträge, Kundennummern oder Adressen lassen sich automatisiert erkennen und an die entsprechenden Fachabteilungen weiterleiten. So beschleunigt OCR nicht nur die Bearbeitung, sondern verhindert gleichzeitig Fehler, die beim händischen Eintippen leicht entstehen. Auch außerhalb des klassischen Office-Umfelds kommt OCR zum Einsatz: Denken Sie an die automatisierte Erkennung von Kennzeichen auf Radarfotos, um Verkehrssünderinnen und Verkehrssünder zu ermitteln, oder die Einsortierung von Postsendungen anhand digital ausgelesener Adressinformationen.

Darüber hinaus profitieren auch Wissenschaft und Forschung von dieser Technologie. Alte Bücher, Archive und Handschriften können digitalisiert und leichter zugänglich gemacht werden. Mit steigender Rechenkraft und Verbesserungen im Bereich künstlicher Intelligenz ist sogar die Erkennung von Handschrift stetig auf dem Vormarsch. Zusammengefasst erleichtert OCR in nahezu allen Bereichen den Umgang mit Textdokumenten und führt zu mehr Flexibilität und Zeitersparnis.

Wenn Sie also noch nicht auf ein OCR-Programm zurückgreifen, kann sich ein genauerer Blick lohnen – sei es, um Ihre eigenen Dokumente besser zu verwalten oder um in Ihrem Unternehmen die Basis für effiziente, digitale Workflows zu schaffen.