Teknologi OCR atau Optical Character Recognition merupakan hasil kemajuan teknologi yang berfungsi untuk menginput data dan melakukan verifikasi data dengan otomatis dalam waktu singkat. Teknologi ini akan memperoleh informasi, mengumpulkan informasi, kemudian mengekstrak data dari gambar menjadi teks yang kemudian diolah pada suatu sistem.
Document scanner camera
Karena OCR berfungsi mengambil informasi yang dilihat kemudian diubah menjadi informasi teks, maka OCR dapat disebut sebagai text detection. Metode ini banyak digunakan pada berbagai layanan dan platform untuk mengidentifikasi secara cepat dan otomatis. Untuk mengekstrak data yang tersaji membutuhkan algoritma tertentu sebagai tahap awal.
Salah satu alat yang menggunakan teknologi OCR adalah Document Scanner Camera yang memindai dokumen. OCR juga dapat memindai foto dan mengenali teks yang ada di dalam gambar. Teknologi ini mengubah semua jenis gambar yang berisi teks tertulis menjadi data teks yang terbaca oleh mesin. Teks yang tertulis tersebut dapat berupa tulisan tangan, tulisan yang diketik, atau tulisan cetakan.
Teknologi OCR sering dipakai untuk mengedit dokumen yang berupa Google Dokumen dan Microsoft Word. Selain itu juga dipakai untuk banyak dokumen seperti pengenalan rambu lalu lintas, pengenalan paspor di bandara, membuat dokumen elektronik, mengentri data dokumen bisnis, dan alat bantu bagi tuna netra.
Cara Kerja Teknologi OCR
Manfaat OCR sebagai hasil dari perkembangan teknologi sangat banyak. Manfaat yang utama dari OCR ini yaitu untuk efisiensi operasional, mengubah basis data teks, dan solusi kecerdasan buatan.
Karena itulah OCR saat ini dipakai di hampir sebagian besar layanan publik yang mengharuskan adanya data. Penggunaan OCR di bidang perbankan, layanan kesehatan, logistik, dan bidang bisnis lainnya sangat membantu dalam pengolahan data. Data yang akurat langsung dapat terkirim dan tercatat dengan cepat secara otomatis ke ruang data hanya melalui scan.
Agar dapat membaca data melalui pemindaian terdapat cara kerja yang cukup rumit meskipun hasil yang diperoleh dapat otomatis dan cepat. Secara umum, cara kerjanya melalui 4 tahapan hingga dapat memberikan hasil yang diinginkan.
Keempat tahapan tersebut terlihat cukup rumit dan lama. Namun pada prakteknya hanya membutuhkan waktu beberapa detik saja dari tahap awal hingga akhir. Bahkan pada perangkat OCR yang berkualitas bagus, proses pemindaian data sampai verifikasi dapat lebih cepat lagi.
Berikut cara kerja teknologi OCR yang dapat memberi manfaat untuk sebagian besar bidang kehidupan.
1. Line and Word Finding
Ini merupakan tahapan pertama dari OCR untuk memindai gambar, foto, atau dokumen. Suatu data diletakkan di depan pemindai, seperti kamera digital atau jenis pemindai lainnya. Kemudian OCR akan melakukan proses pemindaian untuk data tersebut. Data yang terlihat di sistem akan dideteksi menggunakan algoritma sebagai pengenalan objek.
Objek terbaca diolah menjadi abjad atau huruf untuk disajikan. Sistem akan mengelompokkan data, mengolah, mencocokkan, lalu menyimpan data pada database. Pada proses ini dokumen yang diambil harus berupa format gambar.
2. Word Recognition
Pada tahap ini, teknologi OCR akan melakukan identifikasi kata agar dapat disegmentasi menjadi karakter yang terpisah. Di proses ini akan terjadi penghapusan noise, meningkatkan kontras gambar, dan menyesuaikan orientasi.
Melalui cara di tahap ini, data yang terbaca menjadi lebih jelas dan dapat diproses lebih lanjut.
3. Static Character Classifier
Di tahap ini menggunakan machine learning untuk melakukan identifikasi huruf. Kualitas data, variasi huruf, dan variasi keadaan diolah melalui machine learning agar data kemudian dapat diekstrak dan menjadi solid ketika data diproses.
Tahap ini juga dapat disebut sebagai proses pemecahan data menjadi bagian lebih kecil yang mengandung teks atau karakter. Pada proses ini akan mengidentifikasi lokasi karakter yang ada di dalam suatu gambar.
4. Linguistic Analysis
Tahap yang keempat ini akan dilakukan analisis yang mengacu pada update data terbaru. Sehingga hasilnya akan menambah dan meningkatkan perbendaharaan kata yang dapat terbaca oleh sistem.
Di tahapan ini terjadi proses pengenalan karakter menggunakan bermacam-macam metode, seperti mengenal pola, pemrograman dinamis, dan jaringan saraf tiruan. Kemudian dilanjutkan dengan proses koreksi yang kemungkinan terjadi saat proses mengenal karakter gambar atau tulisan, mengenal format, dan pemisahan kata.
5. Adaptive Classifier
Data yang terbaca yang telah dikenali dengan baik kemudian dilanjutkan pada proses verifikasi. Tahap adaptive classifier akan mempercepat proses pengenalan data dengan banyaknya variabel yang dipakai.
Hasil akhirnya berupa teks digital yang telah dapat digunakan. Teks yang dihasilkan dapat diimpor ke dokumen, diterjemahkan, dan disimpan di basis data.
Teknologi OCR yang ada di dalam Document Scanner Camera merupakan salah satu solusi kecerdasan buatan yang dapat membantu di segala sektor layanan publik. Memindai suatu gambar menjadi teks, baik sebagai scanner buku otomatis ataupun scanner buku tebal dan menyimpannya sebagai file dokumen (soft copy), dapat dilakukan dengan cepat dan mudah.