OCR (Optical Character Recognition, deutsch: optische Zeichenerkennung oder Texterkennung) ist eine Technologie, mit der Text aus Bildern und Scans automatisch erkannt und in maschinenlesbaren, durchsuchbaren Text umgewandelt wird. Typische Einsatzszenarien sind gescannte Papierdokumente, eingehende PDF-Rechnungen oder Fotos von Belegen. Aus „stummen“ Bilddateien werden so bearbeitbare Dokumente, die sich durchsuchen, kopieren, weiterverarbeiten und in Dokumentenmanagement– oder ECM-Systemen strukturiert ablegen lassen.
Detaillierte Erklärung & Einordnung
OCR ist ein zentraler Baustein, wenn analoge oder bildbasierte Dokumente in digitale, durchsuchbare Informationen verwandelt werden sollen. Grundlage ist immer ein Bild – etwa ein Scan, ein PDF mit Bildinhalt oder ein Foto. Dieses Bild wird zunächst technisch aufbereitet: Helligkeit, Kontrast und Schärfe werden optimiert, Störungen reduziert und das Dokument ggf. ausgerichtet.
Im nächsten Schritt analysiert die OCR-Software die Struktur des Dokuments und erkennt zunächst Zeichen, dann Wörter und schließlich Zeilen und Absätze. Dafür kommen Mustererkennung, Regeln für Buchstabenformen sowie zunehmend KI- und Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz. Moderne OCR-Lösungen können neben gedruckten Schriften oft auch komplexere Layouts, Tabellen und mehrspaltige Dokumente verarbeiten.
Das Ergebnis ist ein maschinell lesbarer Text, der entweder direkt im Dokument (z. B. als „unsichtbare“ Textschicht in einem PDF) gespeichert oder in nachgelagerte Systeme übernommen wird. In DMS-/ECM-Systemen ermöglicht OCR, dass gescannte Rechnungen, Verträge, Akten oder historische Papierarchive nicht nur als Bild abgelegt, sondern volltextdurchsuchbar und automatisiert auswertbar werden – etwa zur Datenextraktion (Rechnungsnummer, Beträge, Kundenname) oder zur intelligenten Klassifikation.
Damit wird OCR zum Bindeglied zwischen der physischen Papierwelt und digitalen Prozessen: Erst durch Texterkennung können Dokumente in Workflows, Suchfunktionen, Analysen oder KI-Anwendungen sinnvoll einbezogen werden.
Vorteile von OCR im Dokumentenmanagement
Der Einsatz von OCR im Dokumentenmanagement bringt eine ganze Reihe praktischer Vorteile:
Volltextsuche statt Blättern im Scan
Durch OCR werden gescannte Dokumente durchsuchbar. Begriffe, Namen oder Belegnummern lassen sich per Suche in Sekunden finden – unabhängig davon, ob das Dokument ursprünglich auf Papier vorlag.
Durch OCR werden gescannte Dokumente durchsuchbar. Begriffe, Namen oder Belegnummern lassen sich per Suche in Sekunden finden – unabhängig davon, ob das Dokument ursprünglich auf Papier vorlag.
Grundlage für Automatisierung & Workflows
Erst wenn Text maschinenlesbar vorliegt, können Systeme Inhalte automatisch auslesen, prüfen und weiterverarbeiten – z. B. bei der Eingangsrechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse oder Aktenbildung.
Erst wenn Text maschinenlesbar vorliegt, können Systeme Inhalte automatisch auslesen, prüfen und weiterverarbeiten – z. B. bei der Eingangsrechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse oder Aktenbildung.
Reduzierter manueller Erfassungsaufwand
Namen, Beträge, Daten oder Referenzen müssen nicht mehr abgetippt werden. OCR spart Zeit, reduziert Tippfehler und entlastet Fachabteilungen, die große Belegmengen verarbeiten.
Namen, Beträge, Daten oder Referenzen müssen nicht mehr abgetippt werden. OCR spart Zeit, reduziert Tippfehler und entlastet Fachabteilungen, die große Belegmengen verarbeiten.
Digitale Archivierung & Platzersparnis
Papierakten können gescannt, per OCR erschlossen und anschließend digital archiviert werden. So entsteht ein kompaktes, gut durchsuchbares Archiv statt meterweise Regalfläche.
Papierakten können gescannt, per OCR erschlossen und anschließend digital archiviert werden. So entsteht ein kompaktes, gut durchsuchbares Archiv statt meterweise Regalfläche.
Bessere Erschließung von Bestandsdokumenten
Auch „alte“ Scans oder PDF-Sammlungen, die bisher nur Bilddaten enthalten, lassen sich nachträglich mit OCR verarbeiten und so für Suche, Auswertung und KI nutzbar machen.
Auch „alte“ Scans oder PDF-Sammlungen, die bisher nur Bilddaten enthalten, lassen sich nachträglich mit OCR verarbeiten und so für Suche, Auswertung und KI nutzbar machen.
Basis für weiterführende KI-Funktionen
Generative KI, semantische Suche oder automatische Klassifikation benötigen zugänglichen Text. OCR liefert die notwendige Grundlage, damit solche Funktionen auch bei historisch gewachsenen Papier- und Scanbeständen greifen können.
Generative KI, semantische Suche oder automatische Klassifikation benötigen zugänglichen Text. OCR liefert die notwendige Grundlage, damit solche Funktionen auch bei historisch gewachsenen Papier- und Scanbeständen greifen können.
FAQ
Häufige Fragen im Zusammenhang mit OCR
OCR steht für Optical Character Recognition, auf Deutsch optische Zeichenerkennung oder Texterkennung. Die Technologie erkennt Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen in Bildern oder Scans und wandelt sie in digitalen Text um. So können ursprünglich rein bildbasierte Dokumente durchsucht, bearbeitet und automatisiert weiterverarbeitet werden.
Ein einfacher Scan ist zunächst nur ein Bild – ähnlich wie ein Foto vom Papier. Der Inhalt ist für den Computer nicht „verstanden“ und kann nicht durchsucht oder ausgewertet werden. Erst mit OCR entsteht ein Dokument, das zusätzlich eine Textschicht enthält: Der sichtbare Scan bleibt erhalten, aber im Hintergrund liegt der erkannte Text, der sich markieren, kopieren und durchsuchen lässt.
Die Erkennungsqualität hängt von mehreren Faktoren ab:
Moderne OCR-Lösungen erreichen bei gut lesbaren, gedruckten Dokumenten sehr hohe Erkennungsraten und nutzen KI, um auch schwierigere Vorlagen besser zu verarbeiten. Bei Handschrift, stark verschmutzten Scans oder exotischen Schriften kann die Qualität jedoch abnehmen – hier sind Nachbearbeitung und Plausibilitätsprüfungen wichtig.
Im Dokumentenmanagement ist OCR oft der erste Schritt, um analoge oder bildbasierte Unterlagen in digitale Prozesse zu überführen. Scans von Rechnungen, Verträgen, Akten oder Formularen werden per OCR in durchsuchbaren Text umgewandelt und anschließend in einem DMS/ECM abgelegt. Darauf aufbauend können Workflows Dokumente automatisch klassifizieren, an die richtige Stelle ablegen, Daten auslesen oder Freigaben anstoßen. Ohne OCR wären viele dieser Automatisierungen nur mit großem manuellem Aufwand möglich – oder gar nicht.
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