Tìm hiểu cách OCR được hỗ trợ bởi công nghệ thị giác máy tính cách mạng hóa việc trích xuất dữ liệu, mang lại độ chính xác và hiệu quả trong xử lý tài liệu cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Khi bạn nhìn vào một tài liệu và đọc nó, bạn thường cảm thấy dễ dàng, gần như là bản năng thứ hai. Tuy nhiên, đằng sau hậu trường, não của bạn đang phát ra một mạng lưới xung điện phức tạp để thực hiện điều đó. Việc tái tạo khả năng hiểu thế giới trực quan này không hề đơn giản, và cộng đồng trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm việc về vấn đề này trong nhiều năm, dẫn đến lĩnh vực thị giác máy tính (CV).
Song song với điều này, một lĩnh vực khác đã phát triển để giải quyết một thách thức trực quan cụ thể: trích xuất văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi thành văn bản kỹ thuật số có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Công nghệ này, được gọi là Nhận dạng ký tự quang học (OCR) , đã tiến bộ đáng kể kể từ những ngày đầu.
Ban đầu, OCR chỉ có thể nhận dạng văn bản đơn giản, được đánh máy trong môi trường được kiểm soát. Nhưng ngày nay, nhờ sự phát triển của thị giác máy tính , công nghệ OCR đã trở nên tinh vi hơn nhiều và có khả năng diễn giải các ghi chú viết tay, nhiều phông chữ khác nhau và thậm chí cả các bản quét chất lượng thấp .
Trên thực tế, OCR đã trở nên thiết yếu trong các lĩnh vực như bán lẻ , tài chính và hậu cần , nơi mà việc xử lý và hiểu được khối lượng lớn dữ liệu văn bản một cách nhanh chóng là rất quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính và OCR hoạt động cùng nhau, các ứng dụng thực tế đang chuyển đổi các ngành công nghiệp và những lợi ích cũng như thách thức đi kèm khi sử dụng các công nghệ này. Hãy bắt đầu nào!
OCR ban đầu được thiết kế để giúp người khiếm thị bằng cách chuyển văn bản in thành giọng nói . Một ví dụ ban đầu về điều này là optophone , được phát minh vào năm 1912, chuyển đổi văn bản thành âm thanh nhạc mà người dùng có thể nghe thấy để nhận dạng chữ cái. Vào những năm 1960 và 1970, các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng OCR để tăng tốc độ nhập dữ liệu .
Họ thấy rằng OCR giúp họ xử lý khối lượng lớn tài liệu in một cách hiệu quả. Mặc dù có nhiều ưu điểm, các hệ thống OCR ban đầu khá hạn chế. Họ chỉ có thể nhận dạng các phông chữ cụ thể và cần các tài liệu đồng nhất, chất lượng cao để hoạt động chính xác.
Theo truyền thống, OCR hoạt động bằng cách so sánh các ký tự trong hình ảnh được quét với một thư viện các phông chữ và hình dạng đã biết. Nó sử dụng nhận dạng mẫu cơ bản, so sánh các hình dạng để xác định chữ cái và số. OCR cũng sử dụng trích xuất tính năng để chia nhỏ các ký tự thành các phần, như đường thẳng và đường cong, để nhận dạng chúng. Mặc dù các phương pháp này có hiệu quả ở một mức độ nào đó, nhưng chúng gặp khó khăn với các trường hợp thực tế như văn bản viết tay hoặc bản quét chất lượng kém. Điều này khiến OCR có phần hạn chế cho đến khi những tiến bộ trong AI và thị giác máy tính xuất hiện để làm cho nó linh hoạt hơn nhiều.
Thị giác máy tính giúp công nghệ OCR phân tích văn bản theo cách tương tự như cách con người nhìn và hiểu văn bản. Các mô hình thị giác máy tính tiên tiến có thể chọn ra văn bản trong nền phức tạp, bố cục bất thường hoặc hình ảnh bị lệch. Việc bổ sung thị giác máy tính vào OCR đã khiến công nghệ này linh hoạt và đáng tin cậy hơn nhiều trong nhiều tình huống thực tế.
Hãy cùng phân tích cách thức hoạt động của hệ thống OCR hỗ trợ AI Vision:
Thị giác máy tính, cùng với OCR, đang định hình lại cách thức hoạt động của các ngành công nghiệp bằng cách nâng cao độ chính xác, hiệu quả và tự động hóa. Hãy cùng xem qua một vài ứng dụng có tác động.
Trong bán lẻ , OCR dựa trên CV đang làm cho các quy trình như lập danh mục sản phẩm, quét giá và xử lý biên lai nhanh hơn và chính xác hơn. Ví dụ, các nhà bán lẻ hiện có thể sử dụng hệ thống OCR được điều khiển bởi thị giác máy tính để tự động quét nhãn sản phẩm, cập nhật hàng tồn kho theo thời gian thực và hợp lý hóa quy trình thanh toán.
Các hệ thống này giúp giảm lỗi nhập dữ liệu thủ công và mang đến cho khách hàng trải nghiệm mượt mà, nhanh chóng hơn. Việc xử lý biên lai được hỗ trợ bởi CV và OCR cũng đơn giản hóa việc trả lại và đổi hàng, giúp các nhà bán lẻ đối chiếu hiệu quả hồ sơ mua hàng với giao dịch của khách hàng.
Tương tự như vậy, trong các dịch vụ tài chính, công nghệ thị giác máy tính và OCR có thể được sử dụng để xử lý hóa đơn, sao kê ngân hàng và các tài liệu tuân thủ. Ví dụ, một ngân hàng có thể sử dụng OCR dựa trên CV để tự động quét các đơn xin vay, trích xuất thông tin như thu nhập, lịch sử tín dụng và chi tiết việc làm trực tiếp từ các tài liệu đã tải lên. Tự động hóa các quy trình công việc này giúp tiết kiệm thời gian và giảm lỗi của con người.
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của OCR dựa trên CV là trong hậu cần . CV và OCR có thể tự động đọc nhãn sản phẩm, chứng từ vận chuyển và thẻ kho, giúp toàn bộ quy trình trở nên hợp lý hơn. Theo truyền thống, nhân viên kho sẽ phải quét thủ công từng nhãn bằng máy quét mã vạch cầm tay hoặc nhập dữ liệu bằng tay - một nhiệm vụ chậm và dễ xảy ra lỗi.
Với tầm nhìn máy tính và OCR, camera có thể chụp ảnh sản phẩm khi chúng di chuyển qua kho và hệ thống AI có thể đọc nhãn và thẻ theo thời gian thực, cập nhật ngay lập tức hệ thống kiểm kê . Tự động hóa này giúp tiết kiệm thời gian, giảm sai sót và tăng tốc quá trình xử lý đơn hàng và theo dõi lô hàng, giúp hoạt động hậu cần hiệu quả hơn về tổng thể.
Bây giờ chúng ta đã hiểu một số ứng dụng của thị giác máy tính trong OCR, hãy cùng khám phá những lợi thế và thách thức chính của nó. Sau đây là cái nhìn nhanh về một số lợi ích khi trích xuất văn bản từ hình ảnh bằng Vision AI :
Tuy nhiên, cũng có một số hạn chế cần lưu ý khi sử dụng thị giác máy tính trong OCR. Mặc dù nó có thể cải thiện đáng kể hiệu suất OCR, nhưng nó cũng có thể gây ra các vấn đề liên quan đến chi phí, độ phức tạp và quyền riêng tư, chẳng hạn như:
Bằng cách cân nhắc cẩn thận những ưu và nhược điểm này, các tổ chức có thể triển khai hệ thống OCR dựa trên thị giác máy tính một cách trơn tru hơn. Với sự lập kế hoạch và chuẩn bị phù hợp, các hệ thống này có thể tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc hiện có, cải thiện cả hiệu quả và hiệu suất.
Tương lai của Nhận dạng ký tự quang học (OCR) đang định hình rất thú vị. Nghiên cứu đang được thực hiện về cách OCR có thể hoạt động với công nghệ blockchain để mang lại mức độ bảo mật và minh bạch mới cho việc quản lý dữ liệu.
Blockchain, một khái niệm bắt nguồn từ an ninh mạng , là một sổ cái kỹ thuật số an toàn lưu trữ thông tin theo khối, với mỗi khối được liên kết với khối trước đó, tạo thành một chuỗi liên tục. Thiết kế này làm cho nó cực kỳ an toàn và khó bị can thiệp, vì mỗi khối dữ liệu được xác thực bởi nhiều nguồn trước khi được thêm vào chuỗi.
Khi kết hợp với blockchain, OCR có thể lưu trữ dữ liệu trích xuất một cách an toàn bằng cách thêm nó vào chuỗi các khối đã được xác thực. Thiết lập này đảm bảo rằng sau khi dữ liệu được thêm vào, dữ liệu gần như không thể thay đổi, giúp dữ liệu vừa an toàn vừa dễ xác minh.
Việc kết hợp blockchain và OCR đang được khám phá trong các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe , nơi độ chính xác và bảo mật dữ liệu là điều cần thiết. Khi OCR và blockchain tiếp tục phát triển cùng nhau, chúng có tiềm năng tạo ra những cách an toàn và hiệu quả hơn để quản lý và xác minh thông tin trong nhiều ngành khác nhau.
Thị giác máy tính đóng vai trò to lớn trong việc chuyển đổi công nghệ OCR, định hình lại cách các ngành công nghiệp xử lý và diễn giải dữ liệu trực quan. Bằng cách nâng cao độ chính xác, tốc độ và tính linh hoạt của OCR, thị giác máy tính cho phép nhận dạng văn bản liền mạch trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ hồ sơ y tế đến tự động hóa bán lẻ.
Trong khi những thách thức như quyền riêng tư dữ liệu và yêu cầu tính toán cao vẫn tồn tại, những tiến bộ trong AI và các phương pháp tập trung vào quyền riêng tư đang thúc đẩy công nghệ này phát triển. Khi OCR và thị giác máy tính cùng nhau phát triển, chúng có khả năng thúc đẩy tự động hóa, tăng hiệu quả và mở ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Hãy cùng nhau đổi mới! Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Ultralytics Kho lưu trữ GitHub để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
