8 tháng 11, 2024
Tìm hiểu cách OCR được hỗ trợ bởi thị giác máy tính cách mạng hóa việc trích xuất dữ liệu, cho phép 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 rất dễ dàng, gần như là bản năng thứ hai. Tuy nhiên, đằng sau đó, bộ não của bạn đang kích hoạt một mạng lưới phức tạp các xung điện để thực hiện việc này. Việc tái tạo khả năng hiểu thế giới bằng hình ảnh này không hề đơn giản và cộng đồng trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm việc trong nhiều năm, dẫn đến sự ra đời của lĩnh vực thị giác máy tính (CV).
Song song với đó, một lĩnh vực khác cũng đang phát triển để giải quyết một thách thức thị giác cụ thể: trích xuất văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi nó 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 có những tiến bộ đáng kể kể từ những ngày đầu.
Ban đầu, OCR chỉ có thể nhận dạng văn bản đánh máy đơn giản trong môi trường được kiểm soát. Nhưng ngày nay, nhờ những phát triển trong 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 bản quét chất lượng thấp.
Trên thực tế, OCR đã trở nên cần thiết trong các lĩnh vực như bán lẻ, tài chính và logistics, nơi việc xử lý và hiểu một 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 phối hợp với nhau, các ứng dụng thực tế đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, cũng như những lợi ích và thách thức đi kèm với việc sử dụng các công nghệ này. Hãy bắt đầu!
OCR ban đầu được thiết kế để giúp đỡ những 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, đã chuyển đổi văn bản thành các âm điệu âm nhạc mà người dùng có thể nghe để nhận dạng các chữ cái. Đến những năm 1960 và 70, các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng OCR để tăng tốc nhập dữ liệu.
Họ thấy rằng OCR đã giúp họ xử lý một lượng lớn tài liệu in một cách hiệu quả. Mặc dù có những ưu điểm, nhưng các hệ thống OCR ban đầu khá hạn chế. Chúng 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 khớp các ký tự trong hình ảnh được quét với 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 đặc trưng 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 hoạt động 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 làm cho OCR có phần hạn chế cho đến khi những tiến bộ trong AI và thị giác máy tính xuất hiện để làm cho nó trở nên 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 nó. Các mô hình thị giác máy tính tiên tiến có thể chọn 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 làm cho nó trở nên 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 Vision AI:
Thị giác máy tính, cùng với OCR, đang định hình lại cách các ngành công nghiệp hoạt động bằng cách nâng cao độ chính xác, hiệu quả và tự động hóa. Hãy cùng xem qua một vài ứng dụng có tác động lớn.
Trong lĩnh vực bán lẻ, OCR dựa trên thị giác máy tính 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 các 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 giảm thiểu lỗi nhập dữ liệu thủ công và cung cấp cho khách hàng trải nghiệm mượt mà và nhanh chóng hơn. Việc xử lý biên lai được hỗ trợ bởi thị giác máy tính và OCR cũng đơn giản hóa việc trả hàng và đổi hàng, giúp các nhà bán lẻ đối chiếu hiệu quả các bản ghi mua hàng với giao dịch của khách hàng.
Tương tự, trong các dịch vụ tài chính, thị giác máy tính và công nghệ 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 thị giác máy tính 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 được tải lên. Tự động hóa các quy trình làm việc này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu lỗi do con người.
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của OCR dựa trên thị giác máy tính là trong lĩnh vực logistics. Thị giác máy tính và OCR có thể tự động hóa việc đọc nhãn sản phẩm, chứng từ vận chuyển và thẻ kiểm kê, giúp toàn bộ quy trình trở nên hợp lý hơn. Theo truyền thống, nhân viên kho hàng sẽ phải quét thủ công từng nhãn bằng máy quét mã vạch cầm tay hoặc nhập dữ liệu bằng tay - một công việc chậm chạp và dễ xảy ra lỗi.
Với thị giác máy tính và OCR, camera có thể chụp ảnh sản phẩm khi chúng di chuyển trong kho và hệ thống AI có thể đọc nhãn và thẻ theo thời gian thực, cập nhật ngay lập tức hệ thống kiểm kê. Quá trình tự động hóa này giúp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý đơn hàng và theo dõi lô hàng, giúp hoạt động logistics hiệu quả hơn về tổng thể.
Bây giờ chúng ta đã hiểu một số ứng dụng của thị giác máy tính trong OCR, hãy khám phá những ưu điểm và thách thức chính của nó. Dưới đây là một cái nhìn nhanh về một số lợi ích do việc trích xuất văn bản từ hình ảnh bằng Vision AI mang lại:
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 xem xét cẩn thận những ưu và nhược điểm này, các tổ chức có thể triển khai các hệ thống OCR dựa trên thị giác máy tính một cách suôn sẻ hơn. Với kế hoạch và sự chuẩn bị phù hợp, các hệ thống này có thể tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có, cải thiện cả hiệu quả và năng suất.
Tương lai của Nhận dạng ký tự quang học (OCR) đang hình thành 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 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 trong các 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 giả mạo, 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 an toàn dữ liệu được trích xuất bằng cách thêm nó vào một chuỗi các khối đã được xác thực. Thiết lập này đảm bảo rằng một khi dữ liệu được thêm vào, thì hầu như không thể thay đổi, làm cho nó 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 mà tính chính xác của dữ liệu và bảo mật là rất cần thiết. Khi OCR và blockchain tiếp tục phát triển cùng nhau, chúng có tiềm năng tạo ra các phương pháp an toàn và hiệu quả hơn để quản lý và xác minh thông tin trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Thị giác máy tính đóng một 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 các ứng dụng đa dạng, từ hồ sơ y tế đến tự động hóa bán lẻ.
Mặc dù vẫn còn những thách thức như quyền riêng tư dữ liệu và yêu cầu tính toán cao, nhưng 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 phát triển cùng nhau, chúng có khả năng thúc đẩy tự động hóa, tăng cường 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 kho lưu trữ GitHub của Ultralytics 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. 🚀
