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Captura de dados no papel: como a tecnologia OCR transforma documentos tradicionais em minas de ouro digitais?
Com o rápido crescimento da digitalização, a tecnologia de identificação automática e captura de dados (AIDC) se tornou uma tendência que não pode ser ignorada. Sejam operações comerciais ou vida pessoal, há uma enorme quantidade de informações em papel escondidas. Como extrair dados efetivamente desses papéis e transformá-los em ativos digitais úteis se tornou um grande desafio hoje. Em particular, a tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), com sua conveniência e eficiência, sem dúvida se tornou uma ferramenta essencial para captura de dados em empresas modernas.
A tecnologia de identificação automática pode efetivamente melhorar a eficiência industrial e tornar a vida mais conveniente.
Visão geral da tecnologia de identificação automática
As tecnologias de identificação automática incluem uma variedade de métodos, como códigos QR, códigos de barras, identificação por radiofrequência (RFID), biometria (como sistemas de reconhecimento facial e de íris), etc. Entre elas, a aplicação da tecnologia OCR nos permite extrair texto de documentos em papel e digitalizá-los. Este processo normalmente consiste em três componentes principais:
- Codificador de dados: converte caracteres em códigos legíveis por máquina.
- Dispositivo de digitalização: lê os dados codificados e os converte em sinais elétricos.
- Decodificador de dados: converte sinais elétricos de volta em dados digitais, restaurando os caracteres originais.
Captura de dados de documentos em papel
Capturar dados do papel ajuda a armazenar as informações em um banco de dados. Com base no tipo de dados, as técnicas de captura de dados podem ser divididas em:
- OCR: Reconhecer texto impresso
- ICR: Reconhecer texto manuscrito
- OMR: Marca de Identificação
- OBR: Reconhecimento de código de barras
- BCR: Reconhecimento de código de barras
- DLR: Reconhecimento de Camada de Arquivo
De acordo com a estrutura dos documentos, os documentos em papel podem ser divididos em três categorias: documentos estruturados, semiestruturados e não estruturados. Arquivos estruturados são mais simples porque todos os campos de dados estão localizados no mesmo lugar, tornando o processo de captura de dados eficiente. Documentos semiestruturados têm um determinado modelo, mas sua aparência pode variar, o que torna a captura de dados um pouco mais complicada. Quanto aos arquivos não estruturados, devido à sua maior flexibilidade, a captura de dados exige um limite técnico mais alto.
O futuro da captura de dadosA captura de dados não é apenas um desafio técnico, mas também uma arte de gerenciamento e aplicação.
Os promotores do sistema AIDC acreditam que, se essa tecnologia puder ser amplamente implementada, ela melhorará muito a eficiência industrial e a qualidade de vida. Ajuda a reduzir ou eliminar falsificações, roubos e desperdícios de produtos, além de melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos. Mas à medida que a tecnologia avança, também aumentam as preocupações com privacidade pessoal, consentimento e segurança. O mundialmente renomado Auto-ID Labs foi criado em 1999. Seus membros incluem muitas grandes empresas, como Walmart e Coca-Cola, e ele coopera com muitas universidades de renome internacional. Essas organizações estão comprometidas em promover o conceito de futuras cadeias de suprimentos baseadas na Internet das Coisas, com foco na miniaturização da tecnologia e na redução dos custos dos produtos, além de pensar em como incorporar elementos mais inteligentes na captura futura de dados.
Funções do AIDC 100
A AIDC 100 é uma organização profissional focada no setor de identificação automática e captura de dados. Membros da organização fizeram contribuições significativas nesse campo. Promover a compreensão da indústria sobre os processos e tecnologias da AIDC se tornou seu principal objetivo, promovendo o desenvolvimento e a implementação de tecnologias relacionadas.
Na onda da digitalização, o desenvolvimento da tecnologia OCR é, sem dúvida, uma parte importante do processamento de dados futuro. Como isso afetará nossos métodos de gerenciamento de informações? Quais são suas opiniões?
