Wir verfügen über verschiedene Technologien wie OCR vs. OMR, die sich als äußerst nützlich erwiesen haben.

In einer zunehmend digitalen Welt ist der Zugriff auf Informationen in Papierform für die Zielgruppe nicht mehr die erste Wahl. Dennoch muss man bedenken, dass viele Daten aus der Vergangenheit noch immer in Papierform vorliegen.

Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, diese Informationen zu erfassen und in ein digitales Format zu konvertieren. Aber das ist noch nicht alles: Manchmal benötigen wir die auf Papier geschriebenen Informationen in bestimmten Mustern. In solchen Fällen wird die manuelle Konvertierung der Dokumente in ein digitales Format zu einer mühsamen Aufgabe.

Was ist OMR (Optical Mark Recognition) und wie funktioniert es?

OMR steht für „Optical Mark Recognition“ (optische Markierungserkennung). Die Funktionsweise ist einfach: Mit einem optischen Scanner werden Markierungen auf dem Papier erkannt.

Anschließend wird das System so vorkalibriert, dass die Backend-Software die in das System eingegebenen Daten schnell ermitteln kann. Anhand der Position der Markierungen kann OMR also die eingegebenen Daten ermitteln.

Das Konzept und die Verwendung von OMR begannen mit Lochkartensystemen. Diese Systeme waren eine Hilfe für Menschen mit Sehbehinderungen.

Mittlerweile hat es sich vom Tastsinn zu einem Detektionssystem entwickelt, das Hardware und Software nutzt. Was OMR auszeichnet, ist seine Genauigkeit.

Basierend darauf, wie die Markierungen angebracht und eingelesen werden, ist seine Erkennungs- und Ergebnisgenauigkeit vielen anderen ähnlich funktionierenden Technologien überlegen. Daher wird es branchen- und funktionsübergreifend eingesetzt.

Was ist OCR (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung)?

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wird verwendet, um die Zeichen aus einem physischen Dokument zu identifizieren. Dabei werden die identifizierten Zeichen mit den voreingestellten Zeichenregeln verglichen.

Die erkannten Zeichen werden dann zu einem bearbeitbaren Word-Dokument zusammengestellt. Die OCR-Technologie wird häufig für die Dateneingabe verwendet.

Es gibt mittlerweile viele Apps für Smartphones, die ähnliche Funktionen erfüllen.

Diese sind jedoch nicht perfekt und dienen eher als Spielerei als dass sie tatsächlich für Unternehmen von Nutzen sind.

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Wie ist OCR im Vergleich zu OMR?

OMR erblickte bereits 1857 das Licht der Welt, als es in einem Telegrafen eingesetzt wurde. Die IBM Corporation war das erste Unternehmen, das in den 1930er Jahren einen eigenen Scanner entwickelte.

Später, im Jahr 1972, führte die Scantron Corporation die breite kommerzielle Nutzung von OMR auf dem Markt ein.

OCR wurde erstmals 1914 gegründet, um Blinden das Lesen von Texten zu erleichtern. 1974 entwickelte Kurzweil Computer Products das Omni-Font-OCR-Gerät.

Es kann jedes handschriftliche oder gedruckte Dokument in ein digitales Format mit beliebiger Schriftart umwandeln.

Obwohl OCR und OMR recht ähnliche Technologien zu sein scheinen, unterscheiden sie sich in vielerlei Hinsicht erheblich voneinander.

OMR erkennt, ob an einer vordefinierten Position eine Markierung vorhanden ist. OCR hingegen identifiziert die Zeichen und Symbole und erstellt ein bearbeitbares Word-Dokument des gescannten Dokuments.

Der Hauptzweck von OCR besteht darin, das bereits gedruckte Dokument ohne menschliches Zutun neu zu kodieren.

Das so erstellte bearbeitbare Word-Dokument ähnelt dem Originaltext erheblich. Auch wenn es nicht zu 100 % genau ist, reduziert es den manuellen Aufwand erheblich.

OMR wird in der Regel beispielsweise zur Auswertung von Antwortbögen mit Multiple-Choice-Fragen verwendet. Manuell müsste eine Person jede Antwort durchgehen und könnte dabei verwirrt werden.

OMR ist in der Lage, das gesamte Dokument innerhalb kürzester Zeit zu scannen. Es reduziert den manuellen Aufwand und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler erheblich. Es wird auch bei Lotterielosen eingesetzt.

Die Implementierung von OMR ist im Vergleich zu OCR relativ einfach. Bei OCR entwirft man ein System, das die Form der Markierungen analysiert und dann die Zeichen erkennt.

Daher erfordert die Implementierung von OCR komplexere Hardware sowie ein Softwaresystem. Das Dokument wird zunächst in ein Bildformat gescannt. Die einzelnen Markierungen auf dem Bild werden dann einem bekannten Zeichensatz zugeordnet.

Fazit zu OCR vs. OMR:

Heute haben sowohl OCR als auch OMR ihre eigenen Märkte und Funktionen, in denen sie Anwendung finden. Während OMR vor allem im Bildungsbereich Anwendung findet, wird OCR in verschiedenen Branchen eingesetzt.

Daher erfreut sich OCR heute im Vergleich zu OMR größerer Beliebtheit. Obwohl es immer noch viele gibt, die die Genauigkeit von OCR anzweifeln, hat es sich schon oft als eine Technologie bewährt, auf die man sich verlassen kann.