Lettura ottica ed estrazione dati…

Lettura ottica e data-capture

 

Elaborazione immagini

Le tecnologie di lettura ottica consentono l’estrazione di dati da modulistica di ogni genere, sia strutturata (cioè con layout fisso: questionari, cartoline di registrazione, moduli anagrafica, certificati di garanzia, moduli rilevazione dati in produzione, bollettini postali, documenti bancari, ricette farmaceutiche, moduli richiesta carta fedeltà, carte d’identità, patenti, passaporti, qualsiasi tipo di form strutturato), sia non strutturata o semi-strutturata (cioè con layout variabile: fatture, bolle e DDT, documenti bancari e postali, contratti, etc. ). 
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Recogniform Reader è la soluzione sviluppata da Recogniform Technologies per la lettura ottica di qualsiasi tipo di documento, dal semplice questionario alla complessa fattura. Si tratta di una vera e propria piattaforma di riconoscimento ottico, modulabile e flessibile, che consente di minimizzare il data-entry manuale in modo semplice, veloce ed accurato. Punto di riferimento sul mercato italiano ed internazionale, Recogniform Reader rappresenta la soluzione ideale per chi ha necessità di estrarre dati da documenti manoscritti o stampati, con layout fisso o variabile.

La lettura ottica fonda le sue basi sull’utilizzo di “motori di riconoscimento” (recognition engines). Questi consentono di interpretare caratteri stampati o manoscritti, codici a barre monodimensionali o bidimensionali, caselle di marcatura, caratteri stampati con font specifici, etc..

Introduzione alla lettura ottica: l'indispensabile guida per sapere tutto e di più!

Recogniform Technologies sviluppa internamente TUTTI i motori di riconoscimento utilizzati nelle soluzioni di lettura ottica proposte, rappresentando un raro esempio di tecnologia 100% made in Italy.

ICR   
(Riconoscimento Intelligente dei Caratteri): riconoscere e convertire caratteri manoscritti in testo elaborabile;
Lettura ottica, ICR

OCR  
(Riconoscimento Ottico dei Caratteri): riconoscere e convertire caratteri stampati in testo elaborabile; 
Lettura ottica, OCR

OMR  
(Optical Marks Recognition): verificare se le caselle di marcatura sono vuote, segnate o piene, convertendo queste informazioni in dati;
Lettura ottica, OMR

BCR  
(Riconoscimento Codici a Barre): riconoscere codici a barre lineari e bidimensionali (pdf417) decodificandoli in testo elaborabile;
Lettura ottica, BCR (barcode, codici a barre)

OCR A
(Riconoscimento Ottico dei Caratteri OCR-A): riconoscere e convertire codeline stampate con font OCR-A in testo elaborabile;
Lettura ottica, OCR-A 

OCR B
(Riconoscimento Ottico dei Caratteri OCR-B): riconoscere e convertire codeline stampate con font OCR-B in testo elaborabile;
Lettura ottica, OCR-B 

MICR E13-B
(Riconoscimento Ottico dei Caratteri per font MICR E13B): riconoscere e convertire codeline stampate con font E13B in testo elaborabile, senza la specifica testina magnetica;
Lettura ottica, MICR E13B 

MICR CMC-7
(Riconoscimento Ottico dei Caratteri per font MICR CMC7): riconoscere e convertire codeline stampate con font CMC7 in testo elaborabile, senza la specifica testina magnetica;
Lettura ottica, MICR CMC7 

CHR
(Riconoscimento Ottico Caratteri in corsivo): convertire caratteri manoscritti in corsivo in testo elaborabile;
Lettura ottica, CHR 

 

Sin dalla nascita, Recogniform Technologies S.p.A. si è contraddistinta per lo sviluppo a basso livello di strumenti di analisi, elaborazione ed ottimizzazione immagini da scanner o microfilm, indispensabili per archiviazione ottica e gestione documentale. Tra questi:

ELABORAZIONE IMMAGINI
Strumenti di analisi, elaborazione ed ottimizzazione immagini da scanner o microfilm, indispensabili per archiviazione ottica e gestione documentale;

Identificazione dei Moduli 
per identificare il tipo o la famiglia a cui appartiene un modulo usando un database precostituito;

Analisi delle pagine
per analizzare e segmentare una pagina in blocchi di testo e di non testo (immagini e disegni);

Miglioramento delle Immagini 
per aumentare la qualità delle immagini usando raddrizzamento (deskew)pulizia (despeckle) e rimozione dei bordi neri;
   
  

Thresholding Dinamico
per convertire immagini da scala di grigio in bianco e nero preservando i caratteri chiari e rimuovendo gli sfondi scuri;

Allineamento di moduli
per allineare un modulo ad un prototipo predefinito, utilizzando box di allineamento, linee dominanti o fincatura prestampata;

Classificazione di campi 
per identificare il contenuto di un campo: se stampato o manoscritto;

Rimozione fincatura 
per rimuovere le parti prestampate di un modulo, così come rimuovere le linee orizzontali e verticali, le caselle intorno ai campi e/o ai caratteri.

MATICA Partner Recogniform. Per informazioni contattare il tel. 0792853127