认识

早期提出 ORC 技术的动机

Early optical character recognition may be traced to technologies involving telegraphy and creating reading devices for the blind. In 1914, Emanuel Goldberg developed a machine that read characters and converted them into standard telegraph code. Concurrently, Edmund Fournier d’Albe developed the Optophone, a handheld scanner that when moved across a printed page, produced tones that corresponded to specific letters or characters.

In the late 1920s and into the 1930s, Emanuel Goldberg developed what he called a “Statistical Machine” for searching microfilm archives using an optical code recognition system. In 1931, he was granted US Patent number 1,838,389 for the invention. The patent was acquired by IBM.

Wikipedia/Optical character recognition/History

组成

WIP OCR 技术原理

构建

gImageReader | https://github.com/manisandro/gImageReader

olmOCR | https://olmocr.allenai.org/

• The current model was fine-tuned on English documents; other languages are not likely to work.

应用

现代应用 ORC 技术的需求

办公自动化与文档管理：

• 合同处理：能自动识别合同中的文字信息并转换为可编辑电子文本，提高合同处理效率，降低人工录入错误风险。还可结合自然语言处理技术，对合同关键数据进行智能分析和提取，形成结构化数据，便于企业快速获取关键信息，以及进行筛选、查询、管理等操作，为决策提供有力支持。
• 表单处理：企业中的各种表单，如报销单、申请表等，OCR 技术可自动识别表单上的文字内容，实现快速录入和信息提取，提高数据处理效率，减少人工操作成本。
• 文档数字化：对于大量的纸质文档，OCR 技术可以将其快速转化为电子文档，方便存储、检索和共享，有助于实现办公环境的无纸化，节省空间和资源。

财务与金融领域：

• 发票识别与处理：自动识别发票上的文字和数字信息，实现快速录入和校验，提高发票处理效率，降低因人为因素导致的错误率。同时，可与企业的财务系统、CRM 等系统集成，实现发票信息的自动归类和存储，为企业财务管理提供便利，例如在税务申报时确保数据的准确性和合规性，避免税务风险。
• 银行票据处理：识别银行支票、汇票、存单等票据上的关键信息，加快业务办理流程，提高柜台服务效率和准确性，降低人工操作的风险和成本。
• 财务报表分析：将纸质财务报表通过 OCR 转化为电子数据后，便于进行数据分析和挖掘，帮助企业快速获取财务指标，了解自身财务状况和经营成果，为制定财务策略和预算计划提供依据，还能发现潜在的财务风险和异常交易。

医疗与健康领域：

• 医疗记录管理：识别病历、检查报告、处方等医疗文件上的文字信息，实现医疗记录的数字化存储和管理，方便医生随时查阅患者的历史病历和检查结果，提高医疗服务的效率和质量。
• 医疗保险理赔：在保险理赔过程中，准确识别医疗票据信息是关键。OCR 技术可以对复杂的医疗票据进行结构化信息提取，助力实现核保系统智能化，提高理赔处理效率，降低运营成本。

物流与供应链管理：

• 快递包裹分拣：通过识别包裹上的地址、姓名、电话号码等信息，实现快递包裹的自动分拣，提高分拣效率和准确性，降低人工分拣的错误率和劳动强度，加快包裹的配送速度。
• 物流单据处理：对物流运输中的提单、运单、报关单等单据进行识别和信息提取，便于物流企业进行货物跟踪、库存管理和运输调度，提高物流管理的信息化水平和整体运营效率。

制造业：

• 生产线上的质量检测：例如在电子产品制造中，识别产品表面的印刷字符，检测是否存在字符缺失、模糊、错误等质量问题，及时发现不合格产品，提高产品质量和生产效率。
• 零部件识别与追溯：对零部件上的标识、序列号等进行识别，实现零部件的追溯管理，有助于在产品出现质量问题时快速定位问题源头，采取相应的召回或改进措施。

教育领域：

• 试卷批改与成绩统计：自动识别学生试卷上的答案，实现客观题的自动批改和成绩统计，节省教师批改试卷的时间和精力，提高工作效率，同时减少人为批改的误差。
• 教学资源数字化：将教材、讲义、参考资料等纸质教学资源转化为电子文档，方便教师在教学过程中进行编辑、分享和使用，也有利于学生随时随地进行学习和查阅。

公共服务领域：

• 证件办理与识别：在政府部门的证件办理业务中，如身份证、驾驶证、护照等证件的办理和审核，OCR 技术可以快速准确地识别证件上的文字信息，提高业务办理效率，减少群众等待时间，同时确保信息的准确性和安全性。
• 车牌识别：用于交通管理中的车牌识别，实现车辆的自动识别和监控，例如在高速公路收费站、城市交通路口等场所，提高车辆通行效率，加强交通管理和安全监控。

参考

Best OCR Apps for Linux
豆包 | 现代 ORC 技术的应用需求