هل سبق لك أن احتجت إلى استخراج البيانات من ملف PDF أو مستند ممسوح ضوئيًا إلى جدول بيانات؟ يمكن أن يكون التعرف الضوئي على الحروف موفرًا حقيقيًا للوقت. ما عليك سوى مسح مستنداتك ضوئيًا وتحويل الصور إلى نص قابل للتحرير وقابل للبحث. يجعل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) استخراج البيانات أمرًا سهلاً، سواء كان العمل باستخدام ملفات PDF أو الصور أو الصفحات الممسوحة ضوئيًا.
سيرشدك هذا الدليل خلال عملية التعرف الضوئي على الحروف إلى عملية جداول البيانات - بدءًا من المسح الضوئي وحتى تحسين الدقة. سنوصي باستخدام أدوات التعرف الضوئي على الحروف ونقدم نصائح لتحسين الدقة وحالات استخدام التعرف الضوئي على الحروف في العالم الحقيقي والتي توفر ساعات من العمل اليدوي.
لماذا إعادة تنظيم البيانات في جداول البيانات باستخدام التعرف الضوئي على الحروف؟
يعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بمثابة تغيير جذري في قواعد اللعبة. فهو يأخذ البيانات المخزنة في الأوراق الممسوحة ضوئيًا وملفات PDF والصور ويحولها إلى بيانات منظمة. نحن نتحدث عن جداول بيانات جاهزة للاستخدام. وهذا يفتح عالمًا جديدًا تمامًا من الاحتمالات.
فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تفكر في استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لتنظيم بياناتك في جداول بيانات:
1. تحليل البيانات بشكل أسهل
بمجرد استخراج بياناتك وتنظيمها بدقة في صفوف وأعمدة في جدول بيانات، يصبح تحليلها والعمل بها أسهل بكثير. يمكنك اكتشاف الاتجاهات بسرعة وفرزها وتصفيتها واستخدام الصيغ وإنشاء جداول ومخططات محورية. هذا المستوى من معالجة البيانات غير ممكن في المستندات الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF.
2. جودة أفضل للبيانات
يمنحك تحويل OCR إلى جداول البيانات بيانات نظيفة ومنظمة. يمكن التحقق من صحة البيانات وتوحيدها أثناء عملية التعرف الضوئي على الحروف. يؤدي ذلك إلى تحسين جودة البيانات ودقتها بشكل عام مقارنة بالمستندات الممسوحة ضوئيًا غير المنظمة.
3. تحسين إمكانية البحث
يعد البحث في المستندات والصور الممسوحة ضوئيًا أمرًا معقدًا - يعمل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على إصلاح ذلك عن طريق تحويل الصور إلى نص فعلي. بمجرد وجودها في جدول البيانات، تصبح البيانات قابلة للبحث بشكل كامل. يمكنك العثور على ما تحتاجه على الفور.
4. تعزيز تبادل البيانات
يمكن بسهولة مشاركة جداول البيانات التي تحتوي على البيانات المستخرجة مع الآخرين للتعاون. أصبحت البيانات الآن بتنسيق موحد قابل لإعادة الاستخدام بدلاً من احتجازها في صور المستندات الفردية.
5. قدرات الأتمتة
يمكن أتمتة بيانات جداول البيانات وتبسيطها عبر أنظمة الأعمال. مع القدرة على إخراج ملفات CSV، يمكن أن تتدفق البيانات المستخرجة بتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تلقائيًا إلى قواعد البيانات وتطبيقات خط الأعمال الأخرى.
6. تخطي المعالجة اليدوية
لن يحتاج فريقك بعد الآن إلى نسخ البيانات يدويًا من المستندات الممسوحة ضوئيًا أو تحمل سير عمل النسخ واللصق الممل وغير الفعال لملفات PDF. يمكنك تقليل الأخطاء وتوفير الوقت في تنظيف البيانات والتحقق من صحتها من خلال التخلص من مهام إدخال البيانات الرتيبة. ونتيجة لذلك، يمكن لموظفيك تكريس جهودهم لعمل أكثر إنتاجية وإرضاءً.
7. قابلية التوسع
يتزايد تحويل OCR بالإضافة إلى زيادة حجم البيانات. سواء كنت بحاجة إلى معالجة مئات أو حتى آلاف صفحات المستندات، فإن أتمتة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تتعامل معها بسلاسة. لا يتم قياس إدخال البيانات يدويًا بالسرعة بالنسبة للكميات الكبيرة.
التعرف الضوئي على الحروف لسير عمل جدول البيانات
يعد تحويل المستندات إلى جداول بيانات باستخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف أمرًا سهلاً عند اتباع هذه الخطوات الأساسية. من خلال إعداد سير عمل فعال، يمكنك توفير ساعات من إدخال البيانات يدويًا والوصول بسرعة إلى المعلومات المحفوظة في ملفات PDF أو الملفات الممسوحة ضوئيًا.
دعونا الغوص في.
1. جمع المستندات للتعرف الضوئي على الحروف
أولاً، قم بتجميع صور المستندات أو ملفات PDF أو الأوراق الممسوحة ضوئيًا التي تحتوي على البيانات التي تحتاج إلى استخراجها. تسمح لك Nanonets باستيراد الملفات بسهولة من مصادر متعددة، بما في ذلك البريد الإلكتروني والتخزين السحابي وDropbox وGoogle Drive وOneDrive والمزيد.
يمكنك أيضًا إعداد مجلدات المراقبة الآلية أو البريد الإلكتروني لمعالجة أي ملفات جديدة أو مرفقات واردة تلقائيًا. يمكن أيضًا إعداد مكالمات API والتكامل مع برامج الأعمال الأخرى لاستخراج البيانات بسلاسة.
2. تحديد حقول البيانات
بعد ذلك، حدد حقول البيانات أو الأعمدة التي تريد استخراجها، مثل رقم الفاتورة والتاريخ واسم العميل والمبلغ المستحق وما إلى ذلك. تقدم Nanonets نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي لأنواع المستندات مثل الفواتير والإيصالات وبطاقات العمل والمزيد.
تعرف النماذج المعدة مسبقًا كيفية استخراج الحقول المشتركة بذكاء من كل نوع مستند. يمكنك أيضًا تكوين الحقول المخصصة الخاصة بك وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكنك بعد ذلك إعداد النموذج ببعض العينات. ما عليك سوى رسم المناطق على نماذج المستندات لتحديد مكان وجود البيانات المهمة.
أنت الآن جاهز لتشغيل تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) واستخراج البيانات من مستنداتك. تستفيد شبكات النانو من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة لتحديد النص والتقاطه تلقائيًا من تخطيطات المستندات المعقدة بدقة عالية. يقوم الذكاء الاصطناعي "بقراءة" كل مستند، واستخراج الحقول المحددة، وإخراج البيانات المنظمة الجاهزة للتصدير.
يتم تنفيذ هذه الخطوة تلقائيًا بالكامل بمجرد تكوين حقول البيانات ونموذج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح. خلف الكواليس، تعمل تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على تحويل الصور الممسوحة ضوئيًا إلى نص. يقوم اكتشاف المنطقة الذكية بعد ذلك باختيار حقول البيانات ذات الصلة.
4. التحقق من صحة البيانات وتصحيحها
مراجعة البيانات المستخرجة للتأكد من دقتها. تجعل تقنية Nanonets هذا الأمر سهلاً لأنها تتيح لك إجراء التصحيحات مباشرة على عارض المستندات. بالنسبة للمستخدمين الأكثر تقدمًا، يمكنك أيضًا تحرير مخرجات JSON المنظمة.
يمكنك أيضًا استخدام إمكانات التحقق التلقائي لإعداد قواعد للتحقق من صحة البيانات التي تم التقاطها. على سبيل المثال، يمكنك التحقق مما إذا كان التاريخ يقع ضمن نطاق صالح أو قيمة رقمية أقل من الحد. يتم وضع علامة على أي مشكلات تتعلق بالتحقق للمراجعة.
5. تصدير ودمج بيانات جدول البيانات
يمكن تنزيل المخرجات النهائية التي تحتوي على البيانات المنظمة المستخرجة من المستندات الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF واستخدامها للأغراض النهائية. تسمح لك Nanonets بتصديرها كملف CSV أو Excel أو JSON، مما يتيح لك استيراد البيانات بسهولة إلى تطبيق جداول البيانات المفضل لديك أو برامج الأعمال الأخرى.
يمكنك أيضًا التكامل مباشرةً مع التطبيقات الشائعة مثل Google Sheets وQuickBooks وSalesforce وما إلى ذلك. ويتيح لك تكامل Zapier الاتصال بأكثر من 5000 تطبيق لتدفق البيانات بسلاسة. يضمن هذا التكامل تحديث بياناتك تلقائيًا عبر جميع الأنظمة الأساسية لديك في الوقت الفعلي.
كيفية تحسين عملية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على جداول البيانات
تقنية التعرف الضوئي على الحروف ليست مثالية. يمكن أن يواجه أحيانًا صعوبة في إجراء عمليات فحص منخفضة الجودة أو تخطيطات معقدة أو خطوط غير عادية. ولكن، حتى التحسينات الهامشية الصغيرة في عملية التعرف الضوئي على الحروف يمكن أن تؤدي إلى توفير كبير في الوقت والتكلفة.
لنفترض أنك تدير شركة تأمين تعالج آلاف المستندات يوميًا. حتى التحسن بنسبة 2% في دقة التعرف الضوئي على الحروف يمكن أن يوفر مئات ساعات العمل أسبوعيًا.
فيما يلي بعض الطرق لتحسين عملية التعرف الضوئي على الحروف إلى جداول البيانات:
1. تحسين جودة عمليات المسح الخاصة بك
تأكد من أن المستندات التي تقوم بمسحها ضوئيًا واضحة ومقروءة. يمكن أن تؤدي عمليات الفحص ذات الجودة الرديئة إلى حدوث أخطاء في عملية التعرف الضوئي على الحروف. لذا، قم بإجراء عمليات مسح مسبقة لتحسين جودة الصورة قبل إدخالها في نظام التعرف الضوئي على الحروف لديك.
نصائح لتحسين جودة المسح الضوئي:
- استخدم ماسحًا ضوئيًا عالي الدقة (300 نقطة في البوصة على الأقل). يلتقط هذا تفاصيل أكثر دقة يمكن أن تساعد محرك التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في التعرف على الأحرف بدقة.
- تأكد من محاذاة الصفحات بشكل صحيح وعدم انحرافها. يعمل Deskewing على إصلاح عمليات المسح المائلة.
- تحقق من سطوع المسح الضوئي والتباين. اضبط المستويات بحيث يكون النص مرئيًا بوضوح وليس فاتحًا أو داكنًا جدًا.
- قم بتنظيف زجاج الماسحة الضوئية لتجنب ظهور الغبار أو اللطخات أو الشوائب على الصور الممسوحة ضوئيًا.
- استخدم Adobe Scan أو تطبيقات مشابهة لالتقاط عمليات مسح ضوئي عالية الجودة باستخدام هاتفك الذكي.
- استخدم تقنيات تحسين الصورة مثل الوضوح وتقليل الضوضاء والثنائية.
2. توحيد المستندات الخاصة بك
يمكن أن يؤدي الاتساق في تخطيط المستند وتصميمه إلى تحسين دقة التعرف الضوئي على الحروف بشكل كبير. إذا أمكن، قم بتوحيد تنسيق المستندات التي تقوم بمعالجتها. وهذا يعني الاحتفاظ بحقول البيانات في نفس الموقع في كل مستند، باستخدام خطوط وأحجام متسقة، والحفاظ على تخطيط نظيف ومرتب.
فيما يلي بعض النصائح لتوحيد المستندات:
- استخدم قالبًا ثابتًا لجميع المستندات من نفس النوع.
- احتفظ بحقول البيانات الأساسية في نفس المكان في كل مستند.
- استخدم خطوطًا واضحة ومقروءة وتجنب الخطوط الفنية أو غير العادية.
- تجنب الفوضى وحافظ على التصميم نظيفًا وبسيطًا.
- الحد من استخدام الصور والشعارات والرسومات بالقرب من حقول النص المهمة.
- استخدم ألوانًا عالية التباين للنص والخلفية لتحسين الوضوح.
3. استثمر في نظام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات التعلم الآلي للتعلم من كل مستند تتم معالجته، وتحسين قدرتها باستمرار على التعرف على البيانات ذات الصلة واستخراجها.
تعد شبكات النانو مثالًا رئيسيًا لنظام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. فهو يقدم نماذج مدربة مسبقًا لأنواع المستندات المختلفة ويسمح لك بتخصيص النموذج وفقًا لاحتياجاتك. كلما زاد عدد البيانات التي تعالجها، كلما تمكنت من التعرف على الأنماط بشكل أفضل واستخراج البيانات بدقة.
علاوة على ذلك، تتيح قدرات التعرف على اللغة وفهم السياق لأنظمة التعرف الضوئي على الحروف المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع المستندات بمختلف اللغات والعملات وتنسيقات الضرائب والمزيد. وهذا يجعلها متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف مع احتياجات العمل المتنوعة.
4. قم بإعداد سير العمل الآلي
يمكن أن تؤدي أتمتة الخطوات اليدوية المتكررة في سير عمل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) إلى تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء. على سبيل المثال، يمكنك إعداد قواعد الاستيراد التلقائي التي تضمن قيام نظام التعرف الضوئي على الحروف بمعالجة كل فاتورة يتم إرسالها إليها تلقائيًا account@yourbusiness.com.
تتيح عمليات التكامل مع برامج الأعمال مثل ERPs تدفقًا سلسًا للبيانات. يمكن مزامنة بيانات جدول البيانات المستخرجة تلقائيًا مع قواعد البيانات النهائية. تساعد قواعد التحقق التلقائية على اكتشاف أي أخطاء في الاستخراج مبكرًا. يمكن أن يقوم سير العمل بتوجيه المستندات التي تحتاج إلى مراجعة إلى الموظفين المناسبين. تضمن الإشعارات والتذكيرات التلقائية عدم تفويت أي موعد نهائي.
الأفكار النهائية
لقد أحدثت تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ثورة في كيفية استخراج البيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا وملفات PDF والتعامل معها. من خلال تحويل الصور إلى بيانات جدول بيانات منظمة، يزيل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) الإدخال اليدوي الممل مع تعزيز قدرات التحليل.
كما هو موضح في هذا الدليل، فإن إنشاء سير عمل فعال للتعرف الضوئي على الحروف باستخدام الأدوات المناسبة، مثل Nanonets، يمكن أن يوفر قدرًا هائلاً من الوقت. كما تُترجم التحسينات الطفيفة في الدقة بسرعة إلى وفورات كبيرة.
هل تريد أن ترى كيف يمكن لتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تسريع سير عمل عملك؟ تقدم Nanonets إصدارًا مجانيًا لاختبار استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من مستنداتك. لم يكن تحويل جداول PDF أو الفواتير الممسوحة ضوئيًا إلى أوراق Excel قابلة للتحرير أسهل من أي وقت مضى. سجل الان لتبدأ!
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/
