OCR (Optical Character Recognition) คืออะไร

OCR คือเทคโนโลยีที่ช่วยแปลงข้อความในรูปแบบภาพ เช่น เอกสารสแกน, ไฟล์ PDF หรือ รูปภาพ ให้กลายเป็นข้อความที่สามารถแก้ไข ค้นหาหรือนำมาใช้งานต่อได้ เทคโนโลยีนี้มีชื่อเต็มมาจาก Optical Character Recognition แปลเป็นไทย การรู้จำตัวอักษรด้วยแสง นับว่าเทคโนโลยีนี้เป็นการปฏิวัติการจัดการเอกสารในยุคดิจิทัล ช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มความแม่นยำ โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม OCR ยังมีข้อจำกัด เช่น การจดจำข้อความจากภาพที่มีคุณภาพต่ำหรือการทำงานกับฟอนต์ที่ไม่รองรับ ซึ่งอาจต้องเตรียมเอกสารหรือตั้งค่าให้เหมาะสมกับการใช้งาน

OCR ทำงานอย่างไร

ก่อนอื่นเริ่มจากปรับแต่งภาพให้ชัดเจนขึ้นเพื่อลดสัญญาณรบกวนและแก้ไขความเอียง ก่อนที่ OCR จะวิเคราะห์และแยกโครงสร้างข้อความออกเป็นบรรทัด คำ และตัวอักษร ระบบใช้การเปรียบเทียบรูปแบบตัวอักษร (Pattern Matching) หรือการวิเคราะห์ลักษณะตัวอักษร (Feature Extraction) เพื่อจดจำและแปลงเป็นข้อความ สามารถส่งออกข้อมูลเป็นไฟล์ EXCEL, TXT, DOCX, หรือ PDF ที่สามารถค้นหาได้ ปัจจุบันพัฒนาให้รองรับหลายภาษา รวมถึงภาษาไทย

ประเภทของ OCR

แบ่งออกเป็น 3 ประเภทหลัก ได้แก่ Simple OCR, Intelligent OCR และ Handwriting OCR ซึ่งแต่ละประเภทมีความสามารถและจุดเด่นแตกต่างกันออกไป เหมาะสมกับลักษณะการทำงานเฉพาะด้าน Simple เหมาะกับการแปลงเอกสารที่มีฟอนต์มาตรฐานและชัดเจน ขณะที่ Intelligent สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า เช่น ฟอร์มและตาราง และ Handwriting ออกแบบมาเพื่อจดจำลายมือ ช่วยให้การแปลงเอกสารที่เขียนด้วยมือเป็นข้อความดิจิทัลเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ธุรกิจสามารถเลือกใช้ตามความต้องการได้อย่างยืดหยุ่นและตอบโจทย์การใช้งานจริง

Simple OCR

คือ เทคโนโลยีที่เหมาะสำหรับการแปลงข้อความตัวพิมพ์มาตรฐานจากเอกสารที่มีรูปแบบชัดเจน เช่น รานงานทางธุรกิจ หนังสือ คู่มือการใช้งาน หรือ สัญญา เป็นต้น เทคโนโลยีนี้เหมาะกับเอกสารที่มีคุณภาพที่ดี ไม่มีรอยขีดเขียนหรือรอยขีดฆ่า

Intelligent OCR

หรือ ICR คือเทคโนโลยีที่พัฒนาจาก Simple OCR โดยเพิ่มความสามารถในการจดจำลายมือและตัวอักษรที่ไม่เป็นระเบียบ เช่น การกรอกแบบฟอร์มด้วยลายมือ หรือข้อความในภาพที่มีฟอนต์ซับซ้อน เทคโนโลยีนี้ใช้ Machine Learning และ AI ในการเรียนรู้และพัฒนาความแม่นยำ

Handwriting OCR

ถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการแปลงข้อความที่เขียนด้วยมือให้เป็นข้อมูลดิจิทัล เทคโนโลยีนี้มีความแม่นยำสูงมาก เหมาะกับการจัดการเอกสารที่จัดทำด้วยลายมือ ตัวอย่างเช่น บันทึกการประชุม เอกสารทางการแพทย์ที่แพทย์เขียนด้วยลายมือ เป็นต้น

OCR ใช้งานกับอะไรได้บ้าง

สามารถนำไปใช้ได้กับเอกสารและไฟล์หลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพ เอกสาร PDF ไฟล์ Excel หรือแม้แต่เอกสารที่เขียนด้วยลายมือ OCR ช่วยแปลงข้อมูลจากสื่อเหล่านี้ให้กลายเป็นข้อความดิจิทัลที่สามารถแก้ไข ค้นหา และนำไปใช้งานได้สะดวกมากขึ้น

ปัจจุบันถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน บัญชี กฎหมาย การแพทย์ และอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการเอกสารอัตโนมัติ ลดเวลาการทำงาน และลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการป้อนข้อมูลด้วยมือ นอกจากนี้ยังรองรับการทำงานร่วมกับซอฟต์แวร์ต่างๆ เช่น ระบบ ERP, RPA และ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลอีกด้วย

การใช้งาน OCR รูปภาพ

การใช้เทคโนโลยี OCR กับภาพถ่ายหรือไฟล์รูปภาพ อย่างเช่น ใบเสร็จ หนังสือ หรือข้อมูลที่อยู่ในไฟล์ภาพ เป็นต้น โดยการตรวจจับและแปลงข้อความในภาพให้กลายเป็นข้อความดิจิทัล ไม่ต้องพิมพ์ข้อมูลเอง เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการการจัดการเอกสารจากภาพ สามารถดึงข้อมูลออกมาได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างการใช้กับรูปภาพ

สแกนบัตรประชาชนสำหรับการลงทะเบียนลูกค้า
การแปลงข้อมูลใบกำกับภาษีให้เข้าสู่ระบบบัญชี
จัดการเอกสารทางการแพทย์ เช่น ใบสั่งยา

ใช้งาน OCR กับ PDF

OCR PDF คือ การดึงข้อความจากไฟล์ PDF ที่ไม่สามารถค้นหาได้ PDF ที่เกิดจากการสแกน เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เอกสาร PDF ที่เคยเป็นแค่ภาพ กลายเป็นไฟล์ที่สามารถค้นหา คัดลอก หรือแก้ไขได้ โดยไม่ต้องพิมพ์ใหม่

ตัวอย่างการใช้กับไฟล์ PDF

แผนกการเงิน: แปลงเอกสารจากใบแจ้งหนี้สแกนให้กลายเป็นข้อมูลที่นำเข้าสู่ระบบบัญชีได้
ฝ่ายกฎหมาย: ค้นหาข้อมูลสำคัญในเอกสารทางกฎหมาย
ทรัพยากรบุคคล: เก็บข้อมูลพนักงานจากเอกสารใบสมัครงาน
การตลาด: รวบรวมข้อมูลลูกค้าจากแบบสำรวจที่สแกน

OCR ส่งข้อมูลไปยัง Excel

OCR Excel เป็นการประยุกต์ใช้ RPA ทำงานร่วมกับ OCR เพื่อดึงข้อมูลจากเอกสาร เช่น ใบเสร็จหรือรายงาน และแปลงข้อมูลเหล่านั้นเข้าสู่ไฟล์ Excel อัตโนมัติ เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการจัดการข้อมูลให้เป็นระเบียบ เช่น การบัญชี คลังสินค้า เป็นต้น

วิธีการทำงาน OCR ไปยัง Excel

เริ่มต้นด้วยการเลือกภาพหรือเอกสารที่ต้องการแปลง จากนั้นกำหนดข้อมูลที่ต้องการให้ระบบ RPA ดึงเข้าสู่โปรแกรม Excel พร้อมขั้นตอนการตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อให้มั่นใจในความแม่นยำของข้อมูล

ข้อดีข้อเสียของ Optical Character Recognition

ข้อดีของ Optical Character Recognition

ช่วยลดเวลาการป้อนข้อมูล – ไม่ต้องคีย์ข้อมูลด้วยมือ ลดภาระงานซ้ำซ้อน
เพิ่มความแม่นยำในการจัดการเอกสาร – ช่วยลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error)
รองรับเอกสารหลายรูปแบบ – ใช้งานได้กับไฟล์ PDF, รูปภาพ, และเอกสารกระดาษที่สแกน
ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน – เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมาก เช่น ธนาคาร บัญชี และกฎหมาย
สามารถทำให้เอกสารเป็นดิจิทัลและค้นหาได้ง่าย – แปลงเอกสารกระดาษเป็นไฟล์ที่สามารถค้นหาข้อความได้ (Searchable PDF)
รองรับการทำงานร่วมกับ AI และ Machine Learning – ช่วยเพิ่มความแม่นยำโดยเฉพาะการจดจำลายมือ

ข้อเสียของ Optical Character Recognition

ต้องใช้การปรับแต่งและตรวจสอบภายหลัง – OCR อาจต้องมีการแก้ไขข้อมูลที่อ่านผิด
ต้องการไฟล์ต้นฉบับที่มีคุณภาพสูง – หากภาพเบลอ มีเงา หรือเอียง อาจส่งผลต่อความแม่นยำในการอ่าน
ระบบขั้นสูงอาจมีค่าใช้จ่ายที่สูง – ส่วนบริการฟรีอาจมีข้อจำกัดในการใช้งาน ขณะที่เวอร์ชันพรีเมียมต้องเสียค่าบริการ

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง

OCR ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง แต่ต้องอาศัยเทคโนโลยีอื่นๆ มาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการจดจำข้อความ โดยเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องมีดังนี้

AI (Artificial Intelligence) และ Machine Learning ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ช่วยให้ OCR พัฒนาและเรียนรู้รูปแบบตัวอักษรได้ดีขึ้น โดยสามารถจดจำฟอนต์ที่แตกต่างกัน, รองรับลายมือ และปรับปรุงความแม่นยำของการอ่านเอกสาร OCR สมัยใหม่ เช่น Google Vision, Adobe OCR และ Tesseract OCR ใช้ AI ในการพัฒนาให้สามารถแยกแยะอักขระได้แม่นยำขึ้น
ICR (Intelligent Character Recognition) เป็น OCR เวอร์ชันที่ฉลาดขึ้น โดยสามารถ อ่านลายมือและตัวอักษรที่มีรูปแบบไม่ตายตัว เช่น ลายมือที่เขียนบนเอกสารราชการ หรือใบสมัครงาน ระบบ ICR พัฒนาให้สามารถเรียนรู้รูปแบบลายมือของแต่ละบุคคลและปรับปรุงความแม่นยำไปเรื่อยๆ
NLP (Natural Language Processing) ใช้เทคโนโลยี NLP เพื่อทำความเข้าใจและประมวลผลข้อความที่อ่านได้ ทำให้สามารถแปลภาษา จัดเรียงคำให้ถูกต้อง หรือแยกประเภทเอกสารโดยอัตโนมัติ เช่น การดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้, บัตรประชาชน หรือเอกสารทางกฎหมาย
RPA (Robotic Process Automation) OCR มักถูกใช้ร่วมกับ RPA ในกระบวนการอัตโนมัติ เช่น การแปลงเอกสารที่สแกนเป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งาน ในระบบ ERP หรือ CRM ช่วยให้ธุรกิจลดงานที่ต้องทำซ้ำ เช่น การป้อนข้อมูลบัญชี การแปลงใบเสร็จ หรือการบันทึกเอกสารทางภาษี

เครื่องมือยอดนิยม

Orange Vision Form+ – โปรแกรม OCR พัฒนาโดยบริษัท เคเอสพี เอเชียฟิน จำกัด ร่วมมือกันระหว่าง Greenpro KSP Group และ OrangeFIN Asia Sdn Bhd. จากประเทศมาเลเซีย
Tesseract OCR – ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
Google Cloud Vision OCR – พลัง AI จาก Google
Adobe Acrobat OCR – แปลง PDF เป็นข้อความได้ง่าย
Microsoft Azure OCR – ระบบสำหรับธุรกิจองค์กร
Amazon Textract – OCR อัจฉริยะจาก AWS

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

OCR กับ ICR ต่างกันอย่างไร?

OCR (Optical Character Recognition) – อ่านตัวอักษรจากภาพ
ICR (Intelligent Character Recognition) – อ่านลายมือและแบบฟอร์ม ICR สามารถอ่านลายมือที่มนุษย์เขียนได้ดีขึ้น

OCR มีความแม่นยำแค่ไหน?

ความแม่นยำขึ้นอยู่กับ

คุณภาพของภาพ (ความละเอียดสูงจะอ่านได้ดีขึ้น)
ฟอนต์ที่ใช้ (อ่านฟอนต์มาตรฐานได้แม่นยำกว่า)
ภาษา (OCR ภาษาไทยอาจมีข้อผิดพลาด แต่ AI OCR สามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำได้มากขึ้นถึง 95%+)