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手書き文字のテキスト変換とは?課題と対策・製品を解説

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画像機器

文字認識(OCR)における手書き文字のテキスト変換とは?

手書き文字を画像データから読み取り、デジタルなテキストデータに変換する技術です。これにより、手書きの書類や帳票などを効率的に検索・編集・活用できるようになります。

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『Three-Nine Capture(999Cap)』は高度な画像処理技術をもつ画像補正エンジンです。
帳票をイメージ化するためのデバイスや画質に関係なく、高い文字認識率を実現します。

あらゆるデバイスによって出力された帳票イメージ画像を補正し、活用する認識エンジンに最も適した画像に変換する事で、帳票判別率向上やAI-OCRなどでの文字認識率向上による業務の効率化とコスト削減の効果が実現します。とりわけ、従来型のOCRとAI-OCRと組み合わせる事で、最小の導入コストで認識率99.9%を達成する事例もあります。

【特長・効果】
■帳票イメージ画像の認識率向上/視認性向上機能
■マルチデバイス対応・マルチ認識エンジンへの対応
■高度な画像補正による業務効率化・コスト削減
■マルチチャネル対応型の業務改善ソリューション提供

【機能】
■明るさ自動補正、コントラスト補正、フィルタ処理機能
■罫線角度補正処理機能
■罫線除去画像出力機能
■台形補正機能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

画像補正エンジン『Three-Nine Capture』

『HoverCam(R) Solo8Plus』は、4K/1300万画素センサーカメラ搭載
のUSBドキュメントカメラです。

過去の書画カメラで使用していたような大きな光学部品を必要とせずに、
USBカメラとPCのソフトウェアによりコンパクトで高解像度の表示が
できるデジタル書画カメラを実現。

また、オプションの顕微鏡アダプタを使用し、マクロなものから
A3版までの書類のスキャンが可能で、素早いオートフォーカスと800万
画素のクリアで鮮明な画像での、ビデオや静止画が表示・記録できます。

【特長】
■タイムラップスビデオ
■超クリアで鮮明
■オプションの“Clipper”でiPadと接続
■ワープスピード120FPSのビデオでスローモーション撮影

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

デジタル書画カメラ『HoverCam(R) Solo8Plus』

『ビートル』は、A0サイズのポスターや図面を、
高画質フルカラーで素早くスキャンできるスキャナーです。

ボードに貼ったポスター・図面だけでなく、
ホワイトボードにマーカーで書いた内容や付箋などもそのままスキャン可能。
更に社内LANに接続し、データの保存・共有化もできます。

耐久性のあるアルミホーロー加工・両面仕様のホワイトボードです。
ボードストッパーが中央にあり、ワンタッチでボードを回転できます。

【特長】
■高画質フルカラーで素早くスキャン
■A0サイズをダイレクトに読み込み可能
■ポスター・図面・付箋すべてまとめて読み取れる
■LAN・USBメモリ対応

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

LAN・USBメモリ対応アイディアスキャナー『ビートル』

当資料は、TWAIN対応イメージスキャナから画像を取得する機能を
追加するためのツールキット「LVAcquire2」のユーザーズマニュアルです。

LabVIEWやNI-Visionについて基本的な知識があり、
プログラミングができる方を対象としています。

概要をはじめ、プログラムの作成や主要な関数(サブVI)の説明
などを掲載しています。

【掲載内容】
■概要
■準備
■プログラム作成
■主要な関数(サブVI)の説明
■添付サンプルプログラム
■機種別動作確認状況
■注意事項

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【資料】LVAcquire2 ユーザーズマニュアル(評価版)

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文字認識(OCR)における手書き文字のテキスト変換

文字認識(OCR)における手書き文字のテキスト変換とは?

手書き文字を画像データから読み取り、デジタルなテキストデータに変換する技術です。これにより、手書きの書類や帳票などを効率的に検索・編集・活用できるようになります。

課題

認識精度のばらつき

書き手の癖や文字の崩れ、インクのかすれなどにより、認識精度が低下しやすい。

多様な書体への対応

縦書き、横書き、様々なフォントやレイアウトに対応する必要があり、学習データが不足しがち。

大量データ処理の負荷

大量の手書き文書を処理する場合、計算リソースや処理時間が課題となる。

専門用語や略語の誤認識

特定の業界や分野で使われる専門用語や略語は、一般的な辞書にないため誤認識しやすい。

​対策

深層学習モデルの活用

大量の学習データを用いた深層学習モデルにより、複雑な手書き文字のパターンを学習し、認識精度を向上させる。

前処理技術の最適化

ノイズ除去、傾き補正、二値化などの画像前処理を最適化し、文字認識に適した画像データを作成する。

クラウドベースの処理

クラウド上の強力な計算リソースを活用し、大量のデータを高速かつ効率的に処理する。

辞書・学習機能の強化

特定の分野に特化した辞書や、ユーザーによる修正履歴を学習する機能を備え、誤認識を削減する。

​対策に役立つ製品例

画像解析システム

高度な画像解析アルゴリズムと機械学習機能を統合し、手書き文字認識を含む多様な画像処理タスクに対応する。

文書自動化サービス

手書き文書の取り込みからテキスト化、データ抽出までを一貫して自動化し、業務効率を大幅に向上させる。

AI OCRエンジン

最新のAI技術を搭載し、高精度な手書き文字認識を実現する、組み込み可能なOCRエンジン。

データ入力支援ツール

手書き書類のデジタル化を支援し、OCRによるテキスト変換と、その後のデータ検証・修正プロセスを効率化する。

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