Eine gescannte Tabelle in einer PDF-Datei ist ein in einem Bild eingeschlossenes Zahlenraster. Das menschliche Auge sieht Zeilen und Spalten. OCR-Software sieht ein Bild einer Seite und versucht, den Text zu extrahieren, den sie finden kann. Das Ergebnis ist oft ein Durcheinander, bei dem die Beziehungen zwischen den Zahlen verloren gehen. Ein Wert aus Spalte drei landet in Spalte zwei. Ein Zeilenkopf wird an die falschen Daten angehängt. Um OCR auf einer gescannten Tabelle auszuführen und nur die numerischen Daten zu exportieren, die sauber den Zeilen und Spalten zugeordnet sind, sind OCR-Einstellungen erforderlich, die die Tabellenstruktur bewahren, sowie einen Exportschritt, der die Zahlen vom umgebenden Text isoliert. Der OCR PDF Prozess zur Tabellenextraktion ist anspruchsvoller als die allgemeine Text-OCR.
Warum die allgemeine OCR bei Tabellen fehlschlägt
Allgemeine OCR verarbeitet ein Seitenbild als kontinuierlichen Textstrom. Es erkennt Zeichen und gibt sie in der Reihenfolge aus, in der sie auf der Seite erscheinen, normalerweise von links nach rechts und von oben nach unten. Ein Tisch stört diesen Fluss. Die OCR-Engine stößt auf kurze Textfragmente, die durch große Lücken getrennt sind. Es muss entschieden werden, ob diese Fragmente Teil desselben Absatzes, separate Zeilen oder Elemente einer Tabelle sind. Allgemeine OCR-Engines sind nicht für diese Unterscheidung ausgelegt.
Eine Zahl in einer Tabellenzelle ist durch Leerzeichen von ihren Nachbarn isoliert. Der darüber liegende Spaltenkopf ist möglicherweise als separater Textblock zu erkennen. Die Zeilenbeschriftung links davon kann als weiterer separater Block erkannt werden. Die OCR-Ausgabe stellt diese drei Teile als getrennten Text dar. Die Beziehung zwischen der Spaltenüberschrift, der Zeilenbeschriftung und dem Datenwert geht verloren. Die Tabelle Scanned PDF wird zu einem Zahlenhaufen ohne strukturelle Bedeutung.
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Verwendung tabellenbasierter OCR-Engines
Spezialisierte OCR-Engines umfassen die Tabellenerkennung als Kernfunktion. Diese Engines analysieren das Seitenbild und identifizieren Tabellenstrukturen, indem sie die Rasterlinien, Spaltenausrichtungen und konsistenten Zeilenabstände erkennen. Sie verarbeiten die Tabelle als strukturiertes Objekt, erkennen jede Zelle einzeln und zeichnen ihre Zeilen- und Spaltenposition auf. Die Ausgabe erfolgt in einem strukturierten Format, beispielsweise einer Tabellenkalkulation oder einer CSV-Datei, wobei die Tabellenstruktur erhalten bleibt.
Adobe Acrobat Pro umfasst tabellenbasiertes OCR. Wenn Sie OCR für ein gescanntes Dokument ausführen, aktivieren Sie die Option „Text erkennen“ und stellen Sie sicher, dass die Einstellung „Tabellen erkennen“ aktiv ist. Die OCR-Engine identifiziert Tabellen auf der Seite und extrahiert sie als strukturierte Daten. Browserbasierte OCR PDF-Plattformen einschließlich WukongPDF unterstützen auch die Tabellenerkennung und geben die extrahierten Daten im Tabellenformat zurück.
Nur die numerischen Daten exportieren
Nachdem OCR die Tabellenstruktur erkannt hat, umfasst die Ausgabe normalerweise den gesamten Text in der Tabelle: Zeilenbeschriftungen, Spaltenüberschriften und Datenwerte. Um nur die Zahlen zu exportieren, filtern Sie die Ausgabe. Löschen Sie in einer Tabelle die Textspalten und behalten Sie die numerischen Spalten bei. Oder legen Sie in den OCR-Exporteinstellungen fest, dass nur numerische Daten extrahiert werden sollen. Einige OCR-Tools können den Datentyp in jeder Zelle identifizieren und den selektiven Export numerischer Zellen ermöglichen.
Der numerische Export ist nützlich, wenn die Tabellendaten in ein anderes System eingespeist werden sollen. Ein Finanzmodell, das die vierteljährlichen Umsatzzahlen benötigt, benötigt keine Zeilenbeschriftungen. Eine statistische Analyse, die die Messwerte benötigt, benötigt keine Spaltenüberschriften. Der Schritt PDF-Daten extrahieren erzeugt einen sauberen numerischen Datensatz, der für den Import bereit ist. Die Textbeschriftungen können separat exportiert und als Referenz verwendet werden, um zu verstehen, was die Zahlen bedeuten.
Bereinigen und Validieren der extrahierten Zahlen
OCR ist nie perfekt. Zahlen sind besonders fehleranfällig, da viele Zeichen ähnlich aussehen. Eine Null kann als Buchstabe O erkannt werden. Eine Eins kann als Kleinbuchstabe L erkannt werden. Ein Komma kann als Punkt erkannt werden. Scannen Sie nach dem Extrahieren der numerischen Daten die Ausgabe auf OCR-Fehler. Suchen Sie nach Zahlen, die im Vergleich zu ihren Nachbarn außerhalb des Bereichs liegen. Ein vierteljährlicher Umsatz von 45.000 Dollar in einer Spalte mit Werten um 450.000 Dollar ist ein Warnsignal.
Vergleichen Sie die extrahierten Summen mit allen zusammenfassenden Zahlen im Originaldokument. Wenn die Originaltabelle unten eine Zeile mit Summen enthält, summieren Sie die extrahierten Zahlen und vergleichen Sie die Summe mit dem Original. Eine Diskrepanz weist auf einen OCR-Fehler in einer oder mehreren Zellen hin. Das Gescannte PDF Original ist die Quelle der Wahrheit. Die OCR-Ausgabe ist eine Näherung, die eine Validierung erfordert.
Umgang mit gescannten Tabellen mit schlechter Bildqualität
Eine auf einem Nadeldrucker gedruckte, zweimal fotokopierte und mit niedriger Auflösung gescannte Tabelle stellt eine große OCR-Herausforderung dar. Die Gitterlinien sind möglicherweise unterbrochen oder fehlen. Die Zahlen können schwach oder teilweise verdeckt sein. Die OCR-Engine erkennt die Tabellenstruktur möglicherweise überhaupt nicht und greift auf die allgemeine Texterkennung zurück. Verarbeiten Sie das gescannte Bild vor der OCR vor. Erhöhen Sie den Kontrast, um schwache Zahlen dunkler darzustellen. Wenden Sie einen Fleckenentfernungsfilter an, um vereinzelte Punkte zu entfernen, die die OCR-Engine möglicherweise als Dezimalpunkte oder Kommas interpretiert.
Wenn die Bildqualität der Tabelle für die automatische OCR zu schlecht ist, ist die manuelle Transkription möglicherweise die einzige Option. Geben Sie die Zahlen von Hand in eine Tabelle ein und lesen Sie sie aus dem gescannten Bild ab. Dies ist langsam, liefert aber vollkommen genaue Daten. Der zeitliche Kompromiss zwischen manueller Transkription und OCR-Korrektur hängt von der Größe der Tabelle und der OCR-Genauigkeit ab. Eine kleine Tabelle mit schlechter OCR-Genauigkeit lässt sich schneller manuell transkribieren. Eine große Tabelle mit guter OCR-Genauigkeit kann die OCR-Ausgabe schneller korrigieren.
Das Extrahieren sauberer numerischer Daten aus einer gescannten Tabelle ist ein mehrstufiger Prozess, der eine sorgfältige OCR-Konfiguration und eine gründliche Validierung belohnt. Die extrahierten Zahlen können dann in Analyse-, Modellierungs- oder Berichtssysteme einfließen, als wären sie digital erstellt worden.
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