Pengenalan karakter optik atau dalam bahasa inggrisnya OCR, merupakan teknologi AI terbaru yang memungkinkan komputer untuk mengenali dan menerjemahkan dokumen fisik menjadi data teks digital yang bisa disunting.
Peran OCR kini memiliki peran yang sangat penting dalam teknologi informasi, karena dengan OCR, proses pemindaian dokumen, pengolahan data, pengenalan tulisan menjadi lebih praktis.
Oleh karenanya kita perlu memahami proses pengenalan karakter optik yang harus melewati beberapa tahapan yang kompleks, mulai dari akuisisi gambar hingga pasca pemrosesan.
Lantas apa saja tahapan proses pengenalan karakter optik?
1. Akuisisi gambar
Tahap pertama dalam proses pengenalan karakter optik adalah akuisisi gambar. Pada tahap ini, dokumen fisik atau gambar yang berisi teks harus diambil menggunakan perangkat keras seperti scanner atau kamera.
Gambar tersebut kemudian diubah menjadi format digital yang dapat diterima oleh perangkat lunak OCR. Usahakan mengambil gambar dengan kualitas yang baik, karena jika kualitasnya buruk dapat menghambat proses pengenalan karakternya.
2. Pra-pemrosesan
Langkah selanjutnya adalah pra pemrosesan, gambar yang telah diakuisisi diperbaiki dan disesuaikan agar lebih mudah dikenali. Pra Pemrosesan melibatkan berbagai teknik, seperti pemotongan gambar, perbaikan kontras, dan penghapusan noise.
Tujuan dari pra pemrosesan untuk meningkatkan kualitas gambar dan membuatnya lebih sesuai untuk proses selanjutnya.
3. Segmentasi gambar
Segmentasi gambar merupakan langkah kunci dalam proses pengenalan karakter optik. Dalam proses ini, gambar yang telah diperbaiki di pra pemrosesan dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil terutama gambar yang mengandung teks.
Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi lokasi tepat dari karakter dan teks dalam gambar. Segmentasi menjadi tahapan yang paling rumit, karena gambar dapat berisi berbagai jenis teks dengan ukuran dan font yang berbeda.
4. Ekstraksi karakter
Setelah gambar berhasil disegmentasi, langkah berikutnya adalah mengekstraksi karakter. Perangkat OCR mencoba untuk mengidentifikasi karakter individu dalam setiap segmen gambar. Pengenalan pola karakter dilakukan berdasarkan visualnya seperti bentuk, garis, dan sudut.
5. Proses klasifikasi gambar
Pada tahap ini, karakter yang telah diekstraksi dianalisis dan diklasifikasikan menjadi karakter teks yang sesuai. Proses ini bergantung pada model statistik dan machine learning yang telah dilatih untuk mengenali karakter berdasarkan representasi visual mesin.
Klasifikasi karakter juga menjadi tahapan kunci dalam proses pengenalan karakter optik, karena akurasi klasifikasi memiliki dampak besar pada kualitas hasil akhir.
6. Pasca Pemrosesan
Langkah terakhir dalam proses pengenalan karakter optik adalah tahapan pasca pemrosesan. Teks yang telah melalui tahapan sebelumnya memerlukan proses pembersihan dan pemformatan tambahan agar hasilnya benar-benar sempurna.
Dalam tahap ini terdiri dari berbagai proses seperti menghapus karakter yang salah teridentifikasi, memperbaiki kesalahan ejaan, dan memformat teks sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Teks-teks yang telah dikelompokan dalam berbagai segmen sebelumnya, disatukan kembali menjadi dokumen lengkap yang bisa disunting.
Proses pengenalan karakter optik dalam industri keuangan
Itulah tadi enam tahapan yang perlu kamu ketahui dalam memahami proses pengenalan karakter optik. Pengenalan karakter optik (OCR) terus berkembang dengan adanya kemajuan teknologi, perannya semakin penting dalam berbagai industri, termasuk keuangan.
Penggunaan pengenalan karakter optik (OCR) dalam industri keuangan khususnya bagian akuntansi, sangat berguna untuk otomatisasi pencatatan data transaksi, dan analisis data keuangan.
Dulu proses pencatatan transaksi seperti invoice pembelian, penjualan, struk belanja, dicatat ke dalam jurnal akuntansi secara manual satu per satu. Tapi sekarang dengan OCR kita bisa melakukannya secara otomatis hanya dengan mengunduh gambar invoice tersebut.
Salah satu software pengenalan karakter optik (OCR) terpercaya saat ini adalah OCR+ dari Fintelite. OCR + Fintelite tidak hanya mampu mengenali data dokumen fisik maupun digital saja, tetapi juga bisa secara otomatis menyajikan hasil analisis keuangan berdasarkan machine learning yang telah dikumpulkan sesuai kebutuhan bisnis.
