Texterkennung (OCR ): Wie optische Zeichenerkennung funktioniert und wofür Sie sie brauchen

Was versteht man unter Texterkennung mit OCR?

OCR steht für Optical Character Recognition - zu Deutsch: "Optische Zeichenerkennung, "im Alltag häufig "Texterkennung" genannt.

Kurz gesagt: OCR-Software wandelt gedruckten Text auf einem Bild oder einem Scan in elektronisch bearbeitbaren, durchsuchbaren Text um.

Texte, die mit einer OCR-Software erfasst wurden, lassen sich auf diesem Wege in editierbare Textformate konvertieren, was Ihnen die digitale Weiterverarbeitung gescannter Schriftstücke ermöglicht. Sie können ihn kopieren, durchsuchen und indexieren.

Die Durchführung einer OCR-Texterkennung führen wir standardmäßig bei jeden Scanauftrag durch. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie OCR Texterkennung funktioniert, welche Vorteile sie bietet und wo im Unternehmen sie am sinnvollsten eingesetzt werden kann.

Wie funktioniert die optische Texterkennung? - Technischer Hintergrund

Ein eingescanntes Dokument liegt zunächst nur als Bild (Rastergrafik) vor. Die OCR-Software untersucht darin die in Zeilen und Spalten angeordneten Pixel und deren Einfärbung. Sie erkennt Muster und Pixel-Konzentrationen (Pattern Recognition) als Schriftzeichen und gleicht diese mit umfangreichen Zeichendatenbanken ab.

Auf diese Weise werden Buchstaben und gängige Schriftarten erkannt. Die Software erzeugt daraus eine neue Textebene, entweder als unsichtbare Ebene hinter dem Originalbild oder als separate Textdatei.

Trotz ausgereifter Algorithmen bleibt OCR fehleranfällig, besonders bei schlechter Bildqualität, ungewöhnlichen Schriftarten oder Handschrift. Ergebnisse sollten daher immer stichprobenartig geprüft werden. Als gute Erkennungsrate gilt in der Praxis ein Wert von 85–90 % – höhere Werte sind bei realen Geschäftsdokumenten selten realistisch.

OCR für PDF-Dokumente: die vollindizierte PDF

Wir archivieren Aktenordner im Format PDF/A: einem unveränderbaren, ISO-genormten Langzeitarchivformat, welcher ein fester Bestandteil einer revisionssicheren Archivierung ist.

Wir liefern Ihnen vollindizierte PDF-Dateien, welche ein unveränderbares Abbild des Originals inklusive des durchsuchbaren Volltextes des Dokuments vereint.

So funktioniert die OCR-Texterkennung für PDF:

1. Scan/Digitalisierung: Das zu verarbeitende Dokument wird gescannt, um eine digitale Rastergrafik zu erhalten. Das eingescannte Bild zeigt Text, der in Form eines Musters aus schwarzen und weißen Pixeln dargestellt wird.
2. Preprocessing: Das Bild wird von der Software vorbereitet. Dabei sollen mögliche Unschärfen oder Verzerrungen reduziert werden. Beispielsweise wird anhand der Verbesserung von Kontrast oder Bildschärfe die Unterscheidbarkeit von Zeichen und Hintergrund verstärkt.
3. Layoutanalyse: Um die Struktur des Dokuments zu verstehen, werden zunächst einzelne Elemente des Texts identifiziert. Dazu zählen beispielsweise Überschriften, Textblöcke, Absätze, Tabellen und Grafiken etc.
4. Texterkennung: In diesem Schritt analysiert die OCR-Software die Pixelmuster im Bild mit Hilfe der Pattern Recognition und versucht enthaltende Buchstaben, Zeichen und Symbole zu identifizieren. Erkannte Buchstaben und Zeichen werden mit einer Datenbank abgeglichen.
5. Textrekonstruktion: Nachdem die Zeichen erkannt wurden, werden sie geordnet, um Wörter und Sätze zu bilden. Anschließend werden Fehlerkorrekturalgorithmen angewendet, um potenzielle Fehlinterpretationen zu minimieren und die Genauigkeit zu erhöhen.
6. Ablauf: Das Endergebnis ist eine vollindizierte PDF-Datei.

Das Ergebnis: Ganze Seiten, Absätze oder einzelne Wörter lassen sich direkt im PDF markieren und kopieren. Eine solche PDF-Datei ist vollständig nach Wörtern oder Textpassagen durchsuchbar, beispielsweise über die integrierte Volltextsuche in Adobe Acrobat.

Damit lassen sich auch sehr große Dokumenten- und Aktenbestände vollständig recherchierbar machen.

Hinweis: OCR-Texterkennung ist nicht an das Format PDF gebunden. Auch für andere Dateiformate liefern wir Ihnen in einem bearbeitbaren Format (z.B: TXT, doc, Word etc.).

Welche Vorteile bietet OCR im Unternehmen?

Der Einsatz von optischer Zeichenerkennung bringt mehrere handfeste Vorteile:

• Zeitersparnis durch gezielte Stichwortsuche statt vollständigem Durchlesen von Dokumenten
• Effizienzsteigerung und reduzierter manueller Aufwand
• Kostenreduktion durch geringeren Personalaufwand dank Automatisierung
• Volltextsuche über das gesamte Archiv in Kombination mit einem Dokumentenmanagementsystem (DMS), inklusive Extraktion einzelner Informationen wie Rechnungsbetrag oder Kundennummer
• Vermeidung manueller Fehler bei der Datenerfassung

Anwendungsgebiete von OCR

OCR wird branchen- und abteilungsübergreifend eingesetzt, überall dort, wo hohe Dokumentenmengen anfallen:

• Buchhaltung & Finance: Automatisches Extrahieren von Daten aus Rechnungen, Quittungen oder Bestellungen
• Kundenservice & Kommunikation: Informationen aus E-Mails, Formularen oder gescannten Briefen ins CRM/CMS übernehmen
• Compliance & Rechtsabteilung: Verträge gezielt nach Begriffen durchsuchen
• Dokumentenverwaltung & Archiv: Schnelle Recherche und automatische Zuordnung von Dokumenten
• Computergestützte Aktenanalyse: Mithilfe von Machine-Learning-Verfahren lassen sich auch große Textmengen automatisiert auswerten
• Personalabteilung/HR: Digitalisierte Personalakten (Arbeitsverträge, Zeugnisse, Abmahnungen) durchsuchbar machen und Aufbewahrungsfristen einzelner Dokumente automatisiert im Blick behalten.

Automatische Texterkennung oder manuelle Erfassung?

Bei der Archivierung geschäftsrelevanter Dokumente verlassen wir uns nie ausschließlich auf die Ergebnisse einer OCR.

Eindeutige, entscheidende Suchbegriffe – etwa die Rechnungsnummer bei Rechnungen oder der Empfänger bei Schriftverkehr – erfassen wir häufig weiterhin manuell. Unter dieser erfassten Kennung werden Dokumente in einer Datenbank gespeichert oder bilden den Dateinamen der jeweiligen PDF-Datei.

Der Grund: Selbst eine OCR-Texterkennung mit 99 % Erkennungsgenauigkeit bedeutet bei 1.000 archivierten Eingangsbelegen rund 10 falsch abgelegte Dokumente. Im Falle einer externen Prüfung ist das keine verlässliche Grundlage. Entscheidende Indizes sollten daher u. U. weiterhin manuell erfasst werden.

Beispiel Eingangsrechnungen

OCR für Volltext und Stichworte

Wofür lohnt sich dann die automatische Texterkennung? Genau dort, wo es um Volltext und Stichworte geht: Bei der Suche nach Begriffen innerhalb größerer Textmengen liefert OCR in rund 95 % der Fälle direkte Treffer und springt zur passenden Textstelle im Dokument. Für die verbleibenden 5 % hilft eine gut durchdachte Archivstruktur weiter.

*Datenabgleich: Kombination einer bestehenden Datenbank mit der Archivdatenbank über sog. Matchcodes (bsp. Rechnungsnummer).

OCR in der digitalen Archivierung

Viele DMS-Systeme bringen bereits eine integrierte OCR mit. Liefert diese gute Ergebnisse, kann eine Auslagerung der Texterkennung an uns als Scandienstleister trotzdem sinnvoll sein, etwa um die Systemperformance zu entlasten.

Ist keine OCR im DMS integriert, übernehmen wir die Volltexterkennung und erweitern damit die Funktionalität Ihrer Archivierungssoftware.

Texterkennung OCR - häufige Fragen (FAQ)

Wie funktioniert Texterkennung (OCR)?

OCR-Software analysiert die Pixelmuster eines gescannten Bilds, erkennt darin Buchstaben und Zeichen mittels Pattern Recognition und gleicht sie mit einer Zeichendatenbank ab. Das Ergebnis ist eine bearbeitbare, durchsuchbare Textebene.

Wie genau ist OCR-Texterkennung?

In der Praxis gilt eine Erkennungsrate von 85–90 % als gut. Höhere Werte sind bei realen Geschäftsdokumenten – abhängig von Scanqualität und Schriftart – selten realistisch.

Was ist eine vollindizierte PDF-Datei?

Eine PDF, bei der die per OCR erkannten Texte als unsichtbare Ebene hinter dem Originalbild hinterlegt sind. Das Erscheinungsbild bleibt erhalten, der gesamte Inhalt ist aber durchsuchbar und Textpassagen lassen sich markieren und kopieren.

Kann man sich bei der Archivierung allein auf OCR verlassen?

Für die Volltextsuche nach Stichworten: ja. Für eindeutige Schlüsselfelder wie Rechnungsnummern empfiehlt sich weiterhin eine manuelle Erfassung, da auch eine 99 %-genaue OCR bei großen Dokumentenmengen zu Fehlzuordnungen führen kann.