OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) e OMR (riconoscimento ottico dei segni) sono sistemi specializzati che convertono le immagini su un foglio in un formato facilmente leggibile ed elaborabile da un computer. Entrambe le tecnologie OCR e OMR sono costituite da componenti hardware e software. Funzionano leggendo le immagini tramite scanner, che le riconosce e le decifra in una forma elettronica.
Storia
I vantaggi dei sistemi OCR sono diventati evidenti negli anni '50, quando è stato ideato un sistema che avrebbe interpretato messaggi stampati ricevuti dall'esercito americano in un formato leggibile. Il primo sistema OCR commerciale fu installato nel quartier generale di Reader's Digest nel 1955. Il primo sensore OMR di base fu creato da IBM negli anni '30. Everett Franklin Lindquist ha realizzato e brevettato uno scanner OMR di successo nel 1962. IBM ha sviluppato una macchina per il punteggio dei test OMR e l'ha commercializzata nel 1962. Nel 1972, Scantron Corporation ha prodotto e venduto apparecchiature di scansione OMR nelle scuole per standardizzare la procedura di test.
Funzionalità
I sistemi OCR sono costituiti da software di riconoscimento ottico dei caratteri, set di caratteri e scanner, mentre i sistemi OMR includono lettori /scanner e software per il riconoscimento dei segni ottici.
Utilizzi
I sistemi OCR sono ampiamente utilizzati nel settore bancario (per elaborare i controlli), settore legale (per automatizzare l'elaborazione e il salvataggio di documenti cartacei), assistenza sanitaria (per elaborare i documenti), istruzione, agenzie governative e settore finanziario. La tecnologia OMR viene utilizzata per una varietà di applicazioni, tra cui l'elaborazione di test educativi, schede, questionari, relazioni e schede /moduli di ordinazione. L'applicazione più comunemente usata di OMR è il test delle bolle a matita, in cui gli studenti contrassegnano le risposte utilizzando una matita per scurire una bolla su un foglio prestampato. Il software OMR esegue la scansione del documento e legge i segni per classificarlo automaticamente.
Vantaggi
I lettori OMR sono in grado di inserire grandi quantità di dati con un intervento umano minimo. Sono affidabili, convenienti e veloci e sono in grado di gestire enormi volumi di dati in pochi minuti. Uno scanner OMR è in grado di leggere ovunque tra 1.500 e 10.000 moduli in un'ora. I lettori OCR possono inserire grandi volumi di dati in una forma digitalizzata, che può essere manipolata da un elaboratore di testi. I sistemi OCR generano meno errori rispetto all'inserimento manuale dei dati, risparmiando quindi tempo e costi preziosi che altrimenti verrebbero spesi per l'acquisto di workstation di correzione degli errori. Un sistema OCR è in grado di leggere 420 caratteri al secondo, con un tasso di precisione del 98 percento.
Svantaggi
I lettori OMR non sono in grado di riconoscere i caratteri macchina o stampati a mano. Non è in grado di recuperare elettronicamente i dati poiché le immagini dei moduli elaborati non vengono acquisite. I segni devono trovarsi all'interno di un'area specifica se il modulo deve essere elaborato con precisione. La precisione di un sistema OCR dipende dalla leggibilità o dalla fonte originale. I sistemi OCR sono costosi, costosi da mantenere e richiedono un intervento manuale.
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