O papel da visão computacional no OCR: melhorar o reconhecimento de texto

Abirami Vina

5 min. de leitura

8 de novembro de 2024

Descubra como o OCR alimentado por visão computacional revoluciona a extração de dados, permitindo precisão e eficiência no processamento de documentos para várias indústrias.

Quando olhamos para um documento e o lemos, normalmente parece fácil, quase como uma segunda natureza. No entanto, nos bastidores, o seu cérebro está a disparar uma complexa rede de impulsos eléctricos para que isso aconteça. Recriar esta capacidade de compreender o mundo visualmente não é simples, e a comunidade da inteligência artificial (IA) tem vindo a trabalhar nisso há anos, o que resultou no domínio da visão por computador (CV).

Paralelamente, outro campo tem vindo a evoluir para enfrentar um desafio visual específico: extrair texto de imagens e convertê-lo em texto digital editável e pesquisável. Esta tecnologia, conhecida como Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR), avançou significativamente desde os seus primórdios.

Inicialmente, o OCR só conseguia reconhecer texto simples e dactilografado em ambientes controlados. Mas atualmente, graças aos desenvolvimentos na visão por computador, a tecnologia OCR tornou-se muito mais sofisticada e é capaz de interpretar notas manuscritas, vários tipos de letra e até digitalizações de baixa qualidade

De facto, o OCR tornou-se essencial em áreas como o retalho, as finanças e a logística, onde o processamento e a compreensão rápida de grandes quantidades de dados de texto são cruciais. Neste artigo, vamos explorar a forma como a visão por computador e o OCR funcionam em conjunto, as aplicações do mundo real que estão a transformar as indústrias e os benefícios e desafios que advêm da utilização destas tecnologias. Vamos começar!

A evolução da tecnologia OCR

O OCR foi originalmente concebido para ajudar os deficientes visuais, transformando texto impresso em fala. Um dos primeiros exemplos foi o optofone, inventado em 1912, que convertia o texto em tons musicais que os utilizadores podiam ouvir para reconhecer as letras. Nos anos 60 e 70, as empresas começaram a utilizar o OCR para acelerar a introdução de dados

Descobriram que o OCR os ajudava a processar eficientemente grandes volumes de documentos impressos. Apesar das vantagens, os primeiros sistemas de OCR eram bastante limitados. Só conseguiam reconhecer tipos de letra específicos e precisavam de documentos uniformes e de alta qualidade para funcionarem corretamente.

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Fig. 1. A história do OCR pode ser rastreada até à invenção do optofone.

Tradicionalmente, o OCR funcionava fazendo corresponder os caracteres de uma imagem digitalizada a uma biblioteca de tipos de letra e formas conhecidas. Utilizava o reconhecimento básico de padrões, comparando formas para identificar letras e números. O OCR também utilizava a extração de caraterísticas para dividir os caracteres em partes, como linhas e curvas, para os reconhecer. Embora estes métodos funcionassem até certo ponto, tinham dificuldades com casos do mundo real, como texto manuscrito ou digitalizações de fraca qualidade. Isto tornou o OCR algo limitado até que surgiram avanços na IA e na visão por computador que o tornaram muito mais versátil.

OCR alimentado por IA com visão por computador

A visão por computador ajuda a tecnologia OCR a analisar o texto de uma forma semelhante à forma como os humanos o vêem e compreendem. Os modelos avançados de visão por computador podem detetar texto em fundos complexos, disposições invulgares ou imagens distorcidas. A adição da visão por computador ao OCR tornou-o muito mais flexível e fiável numa variedade de situações do mundo real.

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Fig. 2. Comparação entre o OCR baseado em IA e o OCR baseado em modelos.

Vamos analisar como funciona um sistema de OCR com IA da Vision:

  • Pré-processamento de imagens: O sistema começa por melhorar a imagem e ajustar o brilho, o contraste e a resolução para tornar o texto mais claro, o que é útil para imagens de baixa qualidade ou desordenadas.
  • Deteção de texto: Em seguida, o sistema utiliza modelos fiáveis de deteção de objectos como o Ultralytics YOLO11 para encontrar áreas na imagem que contenham texto.
  • Carácter reconhecimento: Depois de detetar as regiões de texto, o sistema OCR aplica algoritmos de aprendizagem profunda para reconhecer caracteres e palavras individuais. As redes neurais treinadas em grandes conjuntos de dados permitem que o sistema leia com precisão uma variedade de fontes, idiomas e estilos de escrita manual.
  • Extração de texto: Finalmente, o texto reconhecido é extraído e organizado num formato digital, tornando-o editável, pesquisável e pronto para processamento ou análise posterior.
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Fig. 3. Um exemplo de deteção e extração de texto e utilização de deteção de objectos e OCR.

Aplicações reais de CV e OCR

A visão por computador, juntamente com o OCR, está a remodelar a forma como as indústrias funcionam, melhorando a precisão, a eficiência e a automatização. Vamos analisar algumas aplicações impactantes.

OCR baseado em CV na automatização do comércio retalhista 

No retalho, o OCR baseado em CV está a tornar processos como a catalogação de produtos, a leitura de preços e o processamento de recibos mais rápidos e mais precisos. Por exemplo, os retalhistas podem agora utilizar sistemas de OCR que são orientados pela visão por computador para digitalizar automaticamente etiquetas de produtos, atualizar inventários em tempo real e simplificar o processo de pagamento. 

Estes sistemas reduzem os erros de introdução manual de dados e proporcionam aos clientes uma experiência mais fácil e rápida. O processamento de recibos suportado por CV e OCR também simplifica as devoluções e trocas, ajudando os retalhistas a fazer corresponder eficazmente os registos de compras às transacções dos clientes.

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Fig. 4. Um exemplo de compreensão de um recibo utilizando OCR e visão por computador.

Utilização de OCR em serviços financeiros com visão computacional

Do mesmo modo, nos serviços financeiros, a visão por computador e a tecnologia OCR podem ser utilizadas para processar facturas, extractos bancários e documentos de conformidade. Por exemplo, um banco pode usar OCR baseado em CV para digitalizar automaticamente pedidos de empréstimo, extraindo informações como renda, histórico de crédito e detalhes de emprego diretamente dos documentos carregados. A automatização destes fluxos de trabalho poupa tempo e reduz os erros humanos. 

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Fig. 5. Deteção de diferentes partes de um extrato bancário utilizando a visão por computador.

Aplicações do OCR baseado em CV na logística

Outro caso de utilização interessante do OCR baseado em CV é a logística. O CV e o OCR podem automatizar a leitura de rótulos de produtos, documentos de expedição e etiquetas de inventário, tornando todo o processo mais eficiente. Tradicionalmente, o pessoal do armazém teria de ler manualmente cada etiqueta com leitores de códigos de barras portáteis ou introduzir os dados à mão - uma tarefa lenta e propensa a erros. 

Com a visão por computador e o OCR, as câmaras podem captar imagens dos produtos à medida que estes se deslocam pelo armazém e o sistema de IA pode ler as etiquetas e rótulos em tempo real, actualizando instantaneamente os sistemas de inventário. Esta automatização poupa tempo, reduz os erros e acelera o processamento de encomendas e o seguimento de envios, tornando as operações logísticas mais eficientes em geral.

Prós e contras da utilização do CV no OCR

Agora que já compreendemos algumas das aplicações da visão computacional no OCR, vamos explorar as suas principais vantagens e desafios. Eis um rápido olhar sobre alguns dos benefícios oferecidos pela extração de texto de imagens utilizando a IA de visão:

  • Processamento em tempo real: A visão por computador permite uma extração de texto rápida e em tempo real, tornando o OCR mais eficiente em ambientes de ritmo acelerado.
  • Reconhecimento de múltiplas funcionalidades: A visão por computador pode ajudar a reconhecer elementos adicionais, como logótipos, símbolos e formas, juntamente com o texto.
  • Maior flexibilidade: A Vision AI suporta o reconhecimento em vários idiomas e tipos de letra variados, tornando as aplicações de OCR mais adaptáveis a diferentes áreas.

No entanto, há também algumas limitações a ter em conta quando se utiliza a visão por computador no OCR. Embora possa melhorar consideravelmente o desempenho do OCR, pode também introduzir questões relacionadas com o custo, a complexidade e a privacidade, tais como:

  • Elevadas exigências de processamento: A visão computacional requer frequentemente um poder de processamento significativo, o que pode levar a um aumento dos custos de hardware.
  • Questões de privacidade: A utilização da Vision AI para analisar documentos sensíveis pode levantar questões de privacidade, especialmente quando se trata de dados pessoais ou confidenciais.
  • Manutenção e actualizações: Manter os sistemas de OCR baseados em visão por computador actualizados com os algoritmos e conjuntos de dados mais recentes pode exigir recursos intensivos e manutenção regular.

Ao considerar cuidadosamente estes prós e contras, as organizações podem implementar sistemas de OCR baseados em visão por computador mais facilmente. Com planeamento e preparação adequados, estes sistemas podem integrar-se perfeitamente nos fluxos de trabalho existentes, melhorando a eficiência e a eficácia.

Uma espreitadela ao futuro do OCR

O futuro do Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) está a tornar-se muito empolgante. Está a ser feita investigação sobre como o OCR pode funcionar com a tecnologia blockchain para trazer novos níveis de segurança e transparência à gestão de dados. 

Blockchain, um conceito com raízes na cibersegurança, é um livro-razão digital seguro que armazena informações em blocos, com cada bloco ligado ao anterior, formando uma cadeia contínua. Esta conceção torna-a extremamente segura e difícil de adulterar, uma vez que cada bloco de dados é validado por várias fontes antes de ser adicionado à cadeia.

Quando combinado com blockchain, o OCR pode armazenar com segurança os dados extraídos, adicionando-os a uma cadeia de blocos validados. Esta configuração garante que, uma vez adicionados os dados, é quase impossível alterá-los, tornando-os seguros e fáceis de verificar. 

A combinação de blockchain e OCR está a ser explorada em áreas como as finanças e os cuidados de saúde, onde a precisão e a segurança dos dados são essenciais. À medida que o OCR e a cadeia de blocos continuam a evoluir em conjunto, têm o potencial de criar formas mais seguras e eficientes de gerir e verificar informações em vários sectores.

Colocar tudo em foco: Visão AI e OCR

A visão por computador desempenha um papel importante na transformação da tecnologia OCR, remodelando a forma como as indústrias processam e interpretam os dados visuais. Ao melhorar a precisão, a velocidade e a versatilidade do OCR, a visão computacional permite o reconhecimento de texto sem falhas em diversas aplicações, desde registos médicos até à automatização do retalho. 

Embora existam desafios como a privacidade dos dados e os elevados requisitos computacionais, os avanços na IA e os métodos centrados na privacidade estão a fazer avançar a tecnologia. À medida que o OCR e a visão por computador evoluem em conjunto, é provável que impulsionem a automatização, aumentem a eficiência e abram novas possibilidades em vários sectores.

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