Language
Country/Area
No result found
Thu thập dữ liệu trên giấy: Công nghệ OCR biến tài liệu truyền thống thành mỏ vàng kỹ thuật số như thế nào?
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số hóa, công nghệ nhận dạng và thu thập dữ liệu tự động (AIDC) đã trở thành xu hướng không thể bỏ qua. Cho dù là hoạt động kinh doanh hay cuộc sống cá nhân, có một lượng lớn thông tin giấy tờ ẩn. Làm thế nào để trích xuất dữ liệu hiệu quả từ những giấy tờ này và chuyển đổi chúng thành tài sản kỹ thuật số hữu ích đã trở thành một thách thức lớn ngày nay. Đặc biệt, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) với sự tiện lợi và hiệu quả của nó chắc chắn đã trở thành công cụ chủ chốt để thu thập dữ liệu trong các doanh nghiệp hiện đại.
Công nghệ nhận dạng tự động có thể cải thiện hiệu quả công nghiệp và làm cho cuộc sống thuận tiện hơn.
Tổng quan về công nghệ nhận dạng tự động
Công nghệ nhận dạng tự động bao gồm nhiều phương pháp khác nhau như mã QR, mã vạch, nhận dạng tần số vô tuyến (RFID), sinh trắc học (như hệ thống nhận dạng khuôn mặt và mống mắt), v.v. Trong số đó, ứng dụng công nghệ OCR cho phép chúng ta trích xuất văn bản từ tài liệu giấy và số hóa chúng. Quá trình này thường bao gồm ba thành phần chính:
- Bộ mã hóa dữ liệu: Chuyển đổi các ký tự thành mã mà máy có thể đọc được.
- Thiết bị quét: đọc dữ liệu được mã hóa và chuyển đổi thành tín hiệu điện.
- Bộ giải mã dữ liệu: Chuyển đổi tín hiệu điện trở lại thành dữ liệu số, khôi phục lại các ký tự ban đầu.
Thu thập dữ liệu từ tài liệu giấy
Việc thu thập dữ liệu từ giấy giúp lưu trữ thông tin trong cơ sở dữ liệu. Dựa trên loại dữ liệu, các kỹ thuật thu thập dữ liệu có thể được chia thành:
- OCR: Nhận dạng văn bản in
- ICR: Nhận dạng văn bản viết tay
- OMR: Dấu hiệu nhận dạng
- OBR: Nhận dạng mã vạch
- BCR: Nhận dạng mã vạch
- DLR: Nhận dạng lớp tệp
Theo cấu trúc của văn bản, văn bản giấy có thể được chia thành ba loại: văn bản có cấu trúc, văn bản bán cấu trúc và văn bản không có cấu trúc. Các tệp có cấu trúc đơn giản hơn vì tất cả các trường dữ liệu đều nằm ở cùng một vị trí, giúp quá trình thu thập dữ liệu trở nên hiệu quả. Các tài liệu bán cấu trúc có một mẫu nhất định nhưng giao diện của chúng có thể khác nhau, khiến việc thu thập dữ liệu trở nên phức tạp hơn một chút. Đối với các tệp không có cấu trúc, do tính linh hoạt cao hơn nên việc thu thập dữ liệu đòi hỏi ngưỡng kỹ thuật cao hơn.
Tương lai của việc thu thập dữ liệuViệc thu thập dữ liệu không chỉ là một thách thức về mặt kỹ thuật mà còn là nghệ thuật quản lý và ứng dụng.
Những người ủng hộ hệ thống AIDC tin rằng nếu công nghệ này có thể được triển khai rộng rãi, nó sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả công nghiệp và chất lượng cuộc sống. Nó giúp giảm hoặc loại bỏ tình trạng làm giả, trộm cắp và lãng phí sản phẩm, đồng thời cải thiện hiệu quả của chuỗi cung ứng. Nhưng khi công nghệ phát triển, mối quan tâm về quyền riêng tư cá nhân, sự đồng ý và bảo mật cũng tăng theo. Auto-ID Labs nổi tiếng thế giới được thành lập vào năm 1999. Các thành viên của phòng thí nghiệm bao gồm nhiều công ty lớn như Walmart và Coca-Cola, và hợp tác với nhiều trường đại học nổi tiếng thế giới. Các tổ chức này cam kết thúc đẩy khái niệm về chuỗi cung ứng trong tương lai dựa trên Internet vạn vật, tập trung vào việc thu nhỏ công nghệ và giảm chi phí sản phẩm, đồng thời suy nghĩ về cách nhúng các yếu tố thông minh hơn vào quá trình thu thập dữ liệu trong tương lai.
Vai trò của AIDC 100
AIDC 100 là một tổ chức chuyên nghiệp tập trung vào ngành công nghiệp nhận dạng tự động và thu thập dữ liệu. Các thành viên của tổ chức đã có những đóng góp đáng kể trong lĩnh vực này. Thúc đẩy sự hiểu biết của ngành về các quy trình và công nghệ AIDC đã trở thành mục tiêu chính của họ, thúc đẩy sự phát triển và triển khai các công nghệ liên quan.
Trong làn sóng số hóa, sự phát triển của công nghệ OCR chắc chắn là một phần quan trọng của quá trình xử lý dữ liệu trong tương lai. Nó sẽ ảnh hưởng đến phương pháp quản lý thông tin của chúng ta như thế nào? Quan điểm của bạn là gì?
