Reconocimiento de Caracter Óptico (OCR)

Microscan Toma la Delantera en la Tecnología de Reconocimiento de Carácter Óptico

El Reconocimiento de Caracter Óptico, comúnmente conocido como OCR, es texto simultáneamente leído de manera artificial y humana. Las aplicaciones e industrias comunes incluyen fecha/rastreo de lote en empaques farmacéuticos o alimenticios, clasificación del correo en las oficinas postales y otras aplicaciones de manejo de documentos, lectura de números de serie en aplicaciones automotrices o electrónicas, y muchas más. La tecnología de Reconocimiento de Caracter Óptico ha sido utilizada de manera extensa en aplicaciones comerciales desde 1970, y actualmente es utilizada para automatizar tareas tales como procesamiento de pasaportes, procesamiento seguro de documentación (cheques, documentos financieros, facturas), monitoreo de correo, publicidad, empaque de consumibles (códigos de lotes, fechas de expiración), y aplicaciones clínicas. Los lectores OCRO y el software pueden ser utilizados, así como las cámaras inteligentes y sistemas de visión, los cuales tienen capacidades adicionales como lectura de código de barras e inspección de producto. La ventaja principal de OCR es que codifica la información en un formato que es legible tanto de manera artificial como de manera humana, mientras que los códigos de barra y símbolos 2D son únicamente leídos de manera artificial. No obstante, la información codificada en códigos de barra es considerablemente más confiable ya que OCR puede tener un alto rango de substitución de caracter (particularmente con fuentes OCR-A y OCR-B). Los caracteres de verificación son frecuentemente incrustados en campos de datos OCR y posteriormente calculados por lectores OCR o sistemas de visión para evitar errores de substitución en la salida de datos. Existen dos formas distintas de integrar OCR en una aplicación, y sistemas diferentes para procesar la información OCR codificada. Las plantillas OCR y las fuentes OCR son la opción más sencilla y confiables. Algunos ejemplos de fuentes comunes OCR incluye OCR-A, OCR-B, MICR E-13B, y SEMI M12. Las plantillas OCR definen diversos parámetros, incluyendo la fuente OCR, el diseño del texto OCR (en una fila, columna, etc.) el número de caracteres en una fila, el número total de filas, etc.		Ejemplos de OCR en etiquetas y marcados directamente Ejemplos de algunas fuentes OCR

El Reconocimiento de Caracter Óptico, comúnmente conocido como OCR, es texto simultáneamente leído de manera artificial y humana. Las aplicaciones e industrias comunes incluyen fecha/rastreo de lote en empaques farmacéuticos o alimenticios, clasificación del correo en las oficinas postales y otras aplicaciones de manejo de documentos, lectura de números de serie en aplicaciones automotrices o electrónicas, y muchas más.

La tecnología de Reconocimiento de Caracter Óptico ha sido utilizada de manera extensa en aplicaciones comerciales desde 1970, y actualmente es utilizada para automatizar tareas tales como procesamiento de pasaportes, procesamiento seguro de documentación (cheques, documentos financieros, facturas), monitoreo de correo, publicidad, empaque de consumibles (códigos de lotes, fechas de expiración), y aplicaciones clínicas. Los lectores OCRO y el software pueden ser utilizados, así como las cámaras inteligentes y sistemas de visión, los cuales tienen capacidades adicionales como lectura de código de barras e inspección de producto.

La ventaja principal de OCR es que codifica la información en un formato que es legible tanto de manera artificial como de manera humana, mientras que los códigos de barra y símbolos 2D son únicamente leídos de manera artificial. No obstante, la información codificada en códigos de barra es considerablemente más confiable ya que OCR puede tener un alto rango de substitución de caracter (particularmente con fuentes OCR-A y OCR-B). Los caracteres de verificación son frecuentemente incrustados en campos de datos OCR y posteriormente calculados por lectores OCR o sistemas de visión para evitar errores de substitución en la salida de datos.

Existen dos formas distintas de integrar OCR en una aplicación, y sistemas diferentes para procesar la información OCR codificada. Las plantillas OCR y las fuentes OCR son la opción más sencilla y confiables. Algunos ejemplos de fuentes comunes OCR incluye OCR-A, OCR-B, MICR E-13B, y SEMI M12. Las plantillas OCR definen diversos parámetros, incluyendo la fuente OCR, el diseño del texto OCR (en una fila, columna, etc.) el número de caracteres en una fila, el número total de filas, etc.

Ejemplos de OCR en etiquetas y marcados directamente

OCR Font Examples

Ejemplos de algunas fuentes OCR

Típicamente una característica de visión artificial de mayor alcance, enseñado en los sistemas OCR puede ser entrenado para reconocer caracteres en cualquier fuente definida por el usuario, no únicamente fuentes OCR especializadas (OCR-A, OCR-B, MICR, SEMI), y pueden enseñarse a reconocer un grupo de caracteres en cualquier fuente creada para cualquier idioma. Las desventajas de este tipo de sistema son los procesos de integración intensivo y la disminución en la confiabilidad al utilizar fuentes no OCR. La Verificación de Caracter Óptico (OCV) es una forma de atender el problema de confiabilidad. Una vez que las especificaciones deseadas han sido enseñadas en el lector OCR, el software de OCV puede verificar que los caracteres impresos correspondan con las especificaciones, puede asegurar que la información se encuentre correctamente codificada, y puede garantizar que las etiquetas se coloquen en las orientaciones correctas en los productos adecuados.