نماذج OCR مفتوحة المصدر الشائعة وكيفية عملها

تعتمد العديد من الشركات والأنظمة الرقمية على معلومات من المستندات، مثل الفواتير الممسوحة ضوئيًا أو بطاقات الهوية أو النماذج المكتوبة بخط اليد. ولكن عندما يتم تخزين هذه المعلومات كصورة، يصعب على أجهزة الكمبيوتر البحث عنها أو استخراجها أو استخدامها في مهام مختلفة. 

ومع ذلك، باستخدام أدوات مثل الرؤية الحاسوبية، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية، أصبح تحويل الصور إلى نص أسهل بكثير. التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، على وجه الخصوص، هي تقنية رؤية حاسوبية يمكن استخدامها لاكتشاف النص واستخراجه. 

تم تدريب نماذج التعرف البصري على الحروف (OCR) للتعرف على النصوص بتنسيقات متنوعة وتحويلها إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. وهي تستخدم على نطاق واسع في أتمتة المستندات والتحقق من الهوية وأنظمة المسح الضوئي في الوقت الفعلي.

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيفية عمل نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والنماذج مفتوحة المصدر الشائعة، وأين يتم استخدامها، والتطبيقات الشائعة، والاعتبارات الرئيسية للاستخدام في العالم الحقيقي.

ما هو التعرف الضوئي على الحروف (OCR)؟

تم تصميم نماذج التعرف البصري على الحروف (OCR) لمساعدة الآلات على قراءة النصوص من مصادر مرئية، على غرار الطريقة التي نقرأ بها النصوص المطبوعة أو المكتوبة بخط اليد. تأخذ هذه النماذج مدخلات مثل المستندات الممسوحة ضوئيًا أو الصور أو صور الملاحظات المكتوبة بخط اليد وتحولها إلى نصوص رقمية يمكن البحث فيها أو تعديلها أو استخدامها في الأنظمة البرمجية.

بينما اتبعت أنظمة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) السابقة قالبًا صارمًا، تستخدم نماذج التعرف الضوئي على الحروف الحديثة التعلم العميق للتعرف على النص. يمكنهم بسهولة التعرف على أنواع مختلفة من الخطوط واللغات وحتى الكتابة اليدوية الفوضوية مع التعامل مع الصور منخفضة الجودة. هذه التطورات جعلت نماذج التعرف الضوئي على الحروف جزءًا أساسيًا من الأتمتة في الصناعات التي تعتمد على النصوص بشكل كبير مثل التمويل والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية والخدمات الحكومية.

في حين أن نماذج التعرف الضوئي على الحروف رائعة للصور التي يكون فيها النص واضحًا ومنظمًا، إلا أنها يمكن أن تواجه تحديات عندما يظهر النص جنبًا إلى جنب مع العناصر المرئية المعقدة أو داخل المشاهد الديناميكية. في هذه الحالات، يمكن استخدام نماذج التعرف الضوئي على الحروف جنبًا إلى جنب مع نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11. 

يمكن لـ YOLO11 اكتشاف كائنات محددة في الصورة، مثل الإشارات أو المستندات أو الملصقات، مما يساعد في تحديد مناطق النص قبل استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج المحتوى الفعلي.

على سبيل المثال، في المركبات ذاتية القيادة، يمكن لـ YOLO11 اكتشاف علامة قف، ثم يمكن لـ OCR قراءة النص، مما يسمح للنظام بتفسير كل من الكائن ومعناه بدقة.

‍

نظرة عامة على كيفية عمل نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR)

الآن بعد أن غطينا ماهية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) فعليًا.

قبل استخدام نموذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لقراءة النص واستخراجه من صورة، عادةً ما يتم تمرير الصورة عبر خطوتين مهمتين: المعالجة المسبقة واكتشاف الكائنات.

أولاً، يتم تنظيف الصورة وتحسينها من خلال المعالجة المسبقة. يتم تطبيق تقنيات معالجة الصور الأساسية، مثل زيادة الحدة وتقليل الضوضاء وضبط السطوع أو التباين، لتحسين الجودة الشاملة للصورة وتسهيل اكتشاف النص.

بعد ذلك، يتم استخدام مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الكائنات. في هذه الخطوة، يتم تحديد مواقع كائنات معينة ذات أهمية تحتوي على نص - مثل لوحات الترخيص أو لافتات الشوارع أو النماذج أو بطاقات الهوية. من خلال تحديد هذه الكائنات، يعزل النظام المناطق التي يوجد بها نص ذو معنى، ويجهزها للتعرف عليها.

فقط بعد هذه الخطوات يبدأ نموذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) عمله. أولاً، يأخذ المناطق المكتشفة ويقسمها إلى أجزاء أصغر - تحديد الأحرف أو الكلمات أو سطور النص الفردية. 

باستخدام تقنيات التعلم العميق، يحلل النموذج الأشكال والأنماط والتباعد بين الحروف، ويقارنها بما تعلمه أثناء التدريب، ويتوقع الأحرف الأكثر احتمالاً. ثم يعيد بناء الأحرف التي تم التعرف عليها في نص متماسك لمزيد من المعالجة.

‍

نماذج OCR مفتوحة المصدر الشائعة 

عندما تقوم ببناء تطبيق رؤية حاسوبية يتضمن استخراج النصوص، فإن اختيار نموذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المناسب يعتمد على عوامل مثل الدقة ودعم اللغة ومدى سهولة ملاءمته للأنظمة الواقعية. 

في الوقت الحاضر، توفر العديد من النماذج مفتوحة المصدر المرونة ودعم المجتمع القوي والأداء الموثوق الذي يحتاجه المطورون. دعونا نشرح بعض الخيارات الأكثر شيوعًا وما الذي يميزها.

Tesseract OCR

Tesseract هو أحد نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مفتوحة المصدر الأكثر استخدامًا اليوم. تم تطويره في الأصل في مختبرات Hewlett-Packard في بريستول، إنجلترا، وجريلي، كولورادو، بين عامي 1985 و 1994. في عام 2005، أصدرت HP برنامج Tesseract كبرنامج مفتوح المصدر، ومنذ عام 2006، حافظت عليه Google، مع مساهمات مستمرة من مجتمع المصادر المفتوحة. ​

إحدى الميزات الرئيسية في Tesseract هي قدرته على التعامل مع أكثر من 100 لغة، مما يجعله خيارًا موثوقًا به للمشاريع متعددة اللغات. أدت التحسينات المستمرة إلى تعزيز موثوقيته في قراءة النصوص المطبوعة، خاصة في المستندات المنظمة مثل النماذج والتقارير.

‍

يشيع استخدام Tesseract في المشاريع التي تتضمن مسح الفواتير أو أرشفة الأوراق أو استخراج النصوص من المستندات ذات التخطيطات القياسية. يكون أداؤه أفضل عندما تكون جودة المستند جيدة، ولا يختلف التخطيط اختلافًا كبيرًا.

EasyOCR

وبالمثل، EasyOCR هي مكتبة OCR مفتوحة المصدر تعتمد على Python تم تطويرها بواسطة Jaided AI. وهي تدعم أكثر من 80 لغة، بما في ذلك النصوص اللاتينية والصينية والعربية والسيريلية، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات للتعرف على النصوص متعددة اللغات.

تم تصميم EasyOCR للتعامل مع النصوص المطبوعة والمكتوبة بخط اليد، ويعمل بشكل جيد مع المستندات التي تختلف في التخطيط أو الخط أو البنية. هذه المرونة تجعله خيارًا رائعًا لاستخراج النص من مصادر متنوعة مثل الإيصالات وعلامات الشوارع والنماذج ذات المدخلات متعددة اللغات.

بالاعتماد على PyTorch، تستفيد EasyOCR من تقنيات التعلم العميق لاكتشاف النصوص والتعرف عليها بدقة. يعمل بكفاءة على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات، مما يسمح له بالتوسع اعتمادًا على المهمة - سواء معالجة عدد قليل من الصور محليًا أو التعامل مع دفعات كبيرة من الملفات على أنظمة أكثر قوة.

باعتبارها أداة مفتوحة المصدر، تستفيد EasyOCR من التحديثات المنتظمة والتحسينات التي يقودها المجتمع، مما يساعدها على البقاء حديثة وقابلة للتكيف مع مجموعة واسعة من احتياجات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في العالم الحقيقي.

PaddleOCR

PaddleOCR هي مجموعة أدوات OCR عالية الأداء تم تطويرها بواسطة Baidu تجمع بين اكتشاف النصوص والتعرف عليها في مسار مبسط واحد. مع دعم 80 لغة، يمكنه التعامل مع المستندات المعقدة مثل الإيصالات والجداول والنماذج.

ما يميز PaddleOCR هو أنه مبني على إطار PaddlePaddle للتعلم العميق. تم تصميم إطار PaddlePaddle لتطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة وموثوقية وقابلية للتوسع. بالإضافة إلى ذلك، يوفر PaddleOCR دقة عالية حتى في الصور منخفضة الجودة أو المشوشة، مما يجعله خيارًا جيدًا لمهام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في العالم الحقيقي حيث الدقة والموثوقية هما الأساس.

‍

علاوة على ذلك، فإن PaddleOCR معياري للغاية، مما يتيح للمطورين تخصيص خطوط الإنتاج الخاصة بهم عن طريق اختيار مكونات محددة للكشف والتعرف والتصنيف. بفضل واجهات برمجة تطبيقات Python الموثقة جيدًا ودعم المجتمع القوي، فهو حل مرن وجاهز للإنتاج لمجموعة واسعة من تطبيقات التعرف الضوئي على الحروف.

نماذج OCR مفتوحة المصدر الشائعة الأخرى

فيما يلي بعض نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مفتوحة المصدر الأخرى شائعة الاستخدام:

• MMOCR: تم تصميمه للمشاريع الأكثر تعقيدًا، ويمكن لـ MMOCR اكتشاف النص وفهم كيفية ترتيبه على الصفحة. إنه مثالي للعمل مع الجداول وتخطيطات الأعمدة المتعددة والمستندات المعقدة بصريًا الأخرى.
  ‍
• TrOCR: يعتمد على المحولات (transformers)، وهو نوع من نماذج التعلم العميق الجيدة بشكل خاص في فهم تسلسل النصوص، يتفوق TrOCR في التعامل مع المقاطع الأطول والتخطيطات الفوضوية وغير المنظمة. إنه خيار موثوق به عندما تكون قراءة المحتوى مثل لغة مستمرة بدلاً من تسميات معزولة.

التطبيقات الشائعة لنماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR)

مع ازدياد تطور تكنولوجيا التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، توسع دورها إلى أبعد من الرقمنة الأساسية. في الواقع، يتم الآن اعتماد نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في مختلف الصناعات التي تعتمد على المعلومات النصية. إليك لمحة عن بعض الطرق التي يتم بها تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في الأنظمة الواقعية اليوم:

• الصناعة القانونية والاكتشاف الإلكتروني: تطبق شركات المحاماة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لمسح آلاف الصفحات من المستندات القانونية، مما يجعل العقود والإيداعات القضائية والأدلة قابلة للبحث لاكتشافها وتحليلها بشكل أسرع.
  ‍
• الرعاية الصحية: تستخدم المستشفيات نماذج التعرف الضوئي على الحروف لرقمنة سجلات المرضى وتفسير الوصفات الطبية المكتوبة بخط اليد وإدارة تقارير المختبر بكفاءة. وهذا يبسط المهام الإدارية ويحسن الدقة في جميع سير العمل الطبية.
  ‍
• الحفاظ على التراث التاريخي: تطبق المتاحف والمكتبات ودور المحفوظات تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لرقمنة الكتب والمخطوطات والصحف القديمة، والحفاظ على التراث الثقافي القيم وجعله قابلاً للبحث للباحثين.
  ‍
• التحقق من الهوية وجواز السفر: تعتمد العديد من أنظمة الإعداد الرقمي والسفر على التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج البيانات الرئيسية من المستندات الصادرة عن الحكومة. تؤدي فحوصات الهوية الأسرع وتقليل أخطاء الإدخال اليدوي إلى تجارب مستخدم أكثر سلاسة وأمانًا أعلى.

‍

إيجابيات وسلبيات نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR)

لقد قطعت نماذج التعرف البصري على الحروف (OCR) شوطًا طويلاً منذ أن تم تصورها لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي. وهي الآن أكثر سهولة ودقة وقابلية للتكيف مع المحتوى والمنصات المختلفة. فيما يلي نقاط القوة الرئيسية التي تقدمها نماذج التعرف البصري على الحروف (OCR) اليوم:

• تحسينات إمكانية الوصول: يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في جعل المحتوى أكثر سهولة من خلال تحويل المواد المطبوعة إلى تنسيقات يمكن قراءتها بواسطة برامج قراءة الشاشة للمستخدمين ضعاف البصر.
  ‍
• تحسين خطوات تعلم الآلة: إنه يعمل كجسر يحول البيانات المرئية غير المنظمة إلى نص منظم، مما يجعلها قابلة للاستخدام لنماذج تعلم الآلة في المراحل النهائية.
  ‍
• استخراج بدون قوالب: لم يعد التعرف الضوئي المتقدم على الحروف (OCR) يتطلب قوالب جامدة - بل يمكنه استخراج المعلومات بذكاء حتى عندما تختلف التخطيطات بين المستندات.

على الرغم من مزاياها، لا تزال نماذج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تواجه بعض التحديات، خاصة عندما لا تكون المدخلات مثالية. فيما يلي بعض القيود الشائعة التي يجب وضعها في الاعتبار:

• حساس لجودة الصورة: يعمل التعرف الضوئي على الحروف بشكل أفضل مع الصور الواضحة؛ يمكن أن تؤثر الصور الضبابية أو الداكنة على النتائج.
  ‍
• صعوبات في التعامل مع خط اليد أو الخطوط المعينة: قد يظل الكتابة الفاخرة أو الفوضوية تربك حتى أفضل النماذج.
  ‍
• لا تزال المعالجة اللاحقة مطلوبة: حتى مع الدقة العالية، غالبًا ما تحتاج مخرجات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) إلى بعض المراجعة أو التنظيف البشري، خاصةً للمستندات الهامة.

النقاط الرئيسية

تمكّن تقنية التعرف البصري على الحروف (OCR) أجهزة الكمبيوتر من قراءة النصوص من الصور، مما يجعل من الممكن استخدام هذه المعلومات في الأنظمة الرقمية. وهي تلعب دورًا رئيسيًا في معالجة المستندات واللافتات والملاحظات المكتوبة بخط اليد، وتحدث تأثيرًا في المجالات التي تكون فيها السرعة والدقة بالغة الأهمية.

غالبًا ما تعمل نماذج التعرف البصري على الحروف (OCR) جنبًا إلى جنب مع نماذج مثل Ultralytics YOLOv11، والتي يمكنها اكتشاف الكائنات داخل الصور. معًا، تمكّن هذه التقنيات الأنظمة من فهم ما هو مكتوب وأين يظهر. مع استمرار تحسن هذه التقنيات، أصبحت تقنية التعرف البصري على الحروف (OCR) جزءًا أساسيًا من كيفية تفسير الآلات للعالم والتفاعل معه.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي البصري؟ قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتواصل مع مجتمعنا لمواصلة الاستكشاف. تعرف على الابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة و الذكاء الاصطناعي البصري في الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا وابدأ مشروع رؤية الكمبيوتر!