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文字情報の抽出とは？課題と対策・製品を解説
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文字認識（OCR）における文字情報の抽出とは？
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ライン状にLED素子を実装したバータイプの照明です。
＜特長＞
●素子間ピッチ4mmからの高密度実装。高い照度で対象をダイレクトに照射します。
●１本での単独照射、2本で挟み込んでの照射など、多様なライティングが可能です。
●拡散板や偏光板などオプションの取付にも対応します。
●発光面の長さ、幅など豊富なバリエーションを取り揃えています。
●様々なワークや検出目的に使用いただけます。
画像処理用LED・直接照射照明 ライン照射型
『RTEV』は、米国特許取得の特殊技術による高速鮮明化処理を
実現するリアルタイム画像・映像鮮明化装置です。
雪、雨、キリ、モヤ、暗闇等、視界を遮る自然現象を
鮮明化することができます。
また特殊デバイスによる鮮明化アルゴリズムを並行処理。
1秒間60フレームに対応し、1フレーム毎の鮮明化処理を実現します。
【特長】
■遅延ゼロ、リアルタイムで画像・映像を鮮明化
■アナログ、デジタル入出力対応、FHD対応
■簡単操作で導入後、即稼動
■高品質、耐環境仕様、MIL規格準拠
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
リアルタイム画像・映像鮮明化装置『RTEV』
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文字認識（OCR）における文字情報の抽出
文字認識（OCR）における文字情報の抽出とは？
文字認識（OCR：Optical Character Recognition）は、画像データに含まれる文字をテキストデータとして読み取る技術です。これにより、紙媒体や画像ファイルに記載された情報を、検索・編集・分析可能なデジタルデータへと変換することが可能になります。業務効率化、データ活用促進、情報共有の円滑化などを目的として、様々な分野で活用されています。
課題
低品質画像による認識精度の低下
手書き文字、かすれ、汚れ、低解像度、傾き、歪みなど、画像品質が低い場合、文字の認識精度が著しく低下し、誤認識や読み取り漏れが発生します。
多様なフォント・レイアウトへの対応
印刷物やWebサイトなど、使用されるフォントの種類や文字の配置、表組み、図との混在など、レイアウトの多様性に対応できず、正確な情報抽出が困難になる場合があります。
専門用語・特殊文字の誤認識
専門分野の用語、化学式、数式、記号など、一般的な辞書にない文字や、特殊な表記が含まれる場合、誤認識や抽出不能となるリスクがあります。
大量データ処理の負荷と時間
大量の画像データをOCR処理する場合、処理に時間がかかり、システムリソースを圧迫する可能性があります。リアルタイム性やスケーラビリティが求められる場面で課題となります。
対策
画像前処理による品質向上
ノイズ除去、二値化、傾き補正、歪み補正、解像度向上などの画像処理を適用し、OCRエンジンの認識精度を高めます。
レイアウト解析と構造化抽出
画像内の文字の配置や構造を解析し、表、段落、リストなどの要素を識別して、構造化されたデータとして抽出します。
辞書・学習機能の活用
専門用語辞書を登録したり、誤認識した文字を学習させたりすることで、特定の分野や文書に特化した認識精度を向上させます。
クラウドベースのOCRサービス
スケーラブルなクラウドインフラを活用し、大量のデータを効率的かつ高速に処理します。API連携により、既存システムへの組み込みも容易です。
対策に役立つ製品例
画像最適化・前処理ソフトウェア
OCR処理前に画像の品質を向上させるための様々な画像処理機能を提供し、認識精度の低下を防ぎます。
文書構造解析・データ抽出ツール
複雑なレイアウトの文書から、表や項目などの構造を理解し、必要な情報を正確に抽出する機能を提供します。
カスタム辞書・学習機能付きOCRエンジン
特定の業界用語や専門的な文字に対応するための辞書登録や、継続的な学習による認識精度向上を可能にします。
API連携型クラウドOCRシステム
APIを通じて手軽に利用でき、大量の画像データをクラウド上で高速かつ柔軟に処理し、様々なシステムとの連携を容易にします。
