原來OCR不只能辨識平面文字？完整介紹帶你認識OCR 3 大應用 - 2025年版
自從1929年德國科學家Tausheck提出字元辨識的應用概念，至今光學字元辨識(OCR)，結合人工智慧進行深度學習，為人們提供更精準的文字辨識服務。今天將帶您瞭解OCR的應用原理與流程，透過相關案例介紹，帶您認識這項技術帶來的便利之處。
OCR是什麼？將平面文字轉換成數位資訊的關鍵技術
光學字元識別OCR（Optical Character Recognition），是將圖片或掃描文字轉換為數位資料的一種技術。企業或公部門如果要數位轉型，傳統保存資訊的紙本形式已無法跟上資訊化的腳步，因此必須藉由OCR辨識技術，將過去的紙本文字轉成數位資訊，除此之外，OCR還可以用於車牌辨識、字跡辨識、RPA、破解驗證碼、檢驗違規廣告等多種應用。
OCR原理是什麼？OCR辨識流程7步驟
OCR主要的目標是從圖片中或掃描檔案中辨識出文字資訊。傳統OCR辨識流程主要有7個步驟：
步驟1：影像輸入
讀取平面文字。
步驟2：前期影像處理
將平面文件前後背景分開、留下黑色字體的前景，與白色的背景（二值化）、降噪處理後, 再進行傾斜修正。
步驟3：分割字元
分析裝置將平面中的所有文字、數碼和標點符號分別切割。
步驟4：單字細線化
將字體線條變細，判讀字元結構，消除多餘的資料量，避免造成文字誤判。
步驟5：抓取單字的特徵點
分析裝置透過多種方法尋找字元中最具特徵的部分，判讀字元的意思，並進行編碼。
步驟6：比對校正
將辨識編碼後的字元，與文字資料庫進行比對，找出最接近的文字。
步驟7：輸出辨識結果
完成整個分析辨識過程，再輸出OCR的文字檔案。
傳統OCR辨識技術的限制
然而，因為技術限制，傳統OCR辨識有著3個明顯缺點：
1.對平面文件的工整度要求極高
辨識系統需要平面文件的版面結構有明顯樣板，且前背景可分性佳，對於前背景複雜（如廣告DM）的文字版面則無法進行辨識。
2.需要文字清晰可辨
辨識系統對於字型變化，或畫面模糊受干擾時的辨識能力會急遽下降。
3.字元分割能力的好壞將決定辨識結果
字元分割對辨識系統而言是關鍵環節，因此若出現字元扭曲、字與字之間有筆畫連繫、雜訊過多的情況下，容易出現字元分割不精準，進而影響文字辨識錯誤。
結合人工智慧的OCR辨識系統，藉由深度學習提升辨識精準度
隨著人工智慧的技術發展不斷突破，與OCR光學辨識結合後，大幅優化OCR的作業流程，更改善了前面提到技術限制造成的缺點，創造出2大優勢：
1.不受排版影響
對比傳統OCR技術，極需要求平面文件的排版工整度，新型態的OCR結合人工智慧，即使辨識畫面歪斜、字句非縱橫平整排列，甚至連電視、影片中的文字，都能清楚辨識，打破OCR只能辨識掃描文件的限制。
2.持續優化
透過深度學習搭建的人工智慧OCR模組，可隨著處理過的文件量增加，加強辨別錯字的辨識能力，自我學習優化。
3大OCR技術應用－影像、手寫辨識文字資訊
OCR技術不只可辨識平面文字，將其輸出成電子文件，透過同樣的原理，產生3種延伸應用：
1.圖片轉文字
從圖片或掃描文件中辨別所需資訊，如保單資料；生活中隨手拍的書籍雜誌片段、筆記內容，都可透過OCR辨識技術，將圖片轉換為數字資料。
2.自動化
加入OCR 到RPA自動化流程,運用程式取代繁雜瑣碎的工作。
3.智慧監控
對於電視或影像中提及的文字進行辨別分析，可以快速監控所有新聞與廣告,檢查廣告是否合規, 或電視新聞內是否有提及與公司品牌相關之名詞。
生成式AI與OCR的協同應用
1. 生成式AI提升OCR準確性
大型語言模型(LLM)可顯著提升OCR的準確率和效率。LLM根據上下文可校正OCR的識別錯誤，對模糊字元進行合理推測。結合多模態LLM與OCR的系統在測試中性能提升達12.5%，特別適用於複雜場景文字識別，如自然場景中的招牌文字和手寫內容。
Microsoft的TrOCR等基於Transformer的模型，將視覺編碼與文字解碼融合，無需額外字典校對即可實現高精度文字識別。在實際應用中，Google Vision OCR與GPT等LLM結合的模式已被廣泛採用，前者負責初步文字識別，後者處理深度理解與錯誤修正。
2. OCR後的文本處理與分析
LLM能對OCR輸出進行錯誤修正和語意理解，例如將"I1linois"自動修正為"Illinois"，或識別出"m"應為"rn"等常見錯誤。LLM還能重組文檔結構，恢復多欄排版的正確閱讀順序，並從文本中提取關鍵資訊，如法律文件中的人名、案號、日期，或財務報表中的收支數據。
在法律文件、財務報告和歷史文獻數位化方面，LLM+OCR的組合已證明能大幅提高效率。例如，針對19世紀報紙檔案的研究顯示，LLM處理後的OCR錯誤率降低了54.5%。
3. 技術發展趨勢
OCR技術正向端到端一體化方向發展。傳統OCR的多模組處理（版面分析、文字識別、校對）逐漸被統一模型取代，如Donut(Document Understanding Transformer)等模型可直接從文件影像生成結構化輸出。
生成式AI也促進了多語言和多格式文本處理的進步。大型語言模型能同時處理多種語言的OCR輸出，雖然對非拉丁字母的處理能力仍有提升空間。產業界正積極探索OCR與生成式AI的最佳融合路徑，如將OCR引擎結果嵌入LLM以彌補後者在細節識別上的不足。
4. 應用領域
在法律行業，OCR+LLM技術能自動從掃描文件中提取當事人姓名、案由、日期等關鍵字段，有系統報告提取準確率達90%以上。在醫療領域，這一技術組合可處理醫生處方、病歷等紙本文件，自動校正藥品名稱和劑量，並結構化提取患者信息。
企業應用方面，OCR+LLM顯著提升了財務報告處理和發票管理的效率，系統能自動識別供應商、金額等關鍵資訊。在客服領域，這一技術組合可處理客戶掃描提交的表單和文件，加速身份驗證和問題分類流程。
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