Eingang
TIFF, PNG, PDF oder Scan-Stapel aus lokalen Quellen.
OCR · Scan · Export
OCR, das aus Scans nutzbare Daten macht.
Nicht nur Texterkennung, sondern ein kontrollierter Ablauf aus Aufbereitung, Erkennung, Prüfung, Strukturierung und Ausgabe.
Pipeline
Vom Scan zur verwertbaren Ausgabe.
Jeder Schritt ist sichtbar und austauschbar. Klingt banal, ist aber im Dokumentenbereich offenbar schon fast revolutionär.
Aufbereitung
Bereinigung, Zuschnitt, Kontrast, Rotation und Seitenlogik.
OCR
Texterkennung, Layout-Hinweise und Dokumentenstruktur.
Review
Prüfung kritischer Werte, Tabellen, Beträge oder Formularfelder.
Export
Durchsuchbares PDF, CSV, JSON, XML oder Folgeprozess.
Ansatz
OCR muss Ergebnisse liefern, nicht nur Text ausspucken.
Ein OCR-Lauf ist erst dann hilfreich, wenn daraus ein brauchbarer Prozess entsteht: durchsuchbare Dokumente, strukturierte Daten, nachvollziehbare Prüfung und klare Exportwege.
Module
OCR, Tabellen und Dokumentenlogik gehören zusammen.
Für Rechnungen, Formulare, Altarchive und technische Unterlagen reicht Standard-OCR oft nicht aus. Dann braucht es zusätzliche Erkennung, Regeln und Exportprofile.
Typische Szenarien
Wenn ein PDF nur so tut, als wäre es digital.
Viele Scans, keine Suche
Altbestände werden lokal erfasst, durchsuchbar gemacht und nach klaren Regeln abgelegt.
Informationen müssen weiter
Inhalte werden strukturiert, geprüft und als CSV, JSON oder XML weitergegeben.
Tabellen und Beträge
Positionen, Summen und Beträge brauchen mehr Logik als bloße Texterkennung.
PDFs mit Feldern
OCR kann mit Forms kombiniert werden, wenn PDF-Vorlagen später strukturiert ausgefüllt werden sollen.
Erste Einschätzung
Ein paar Beispieldokumente reichen.
Für eine realistische Einschätzung sind wenige Musterdateien oft besser als zwanzig abstrakte Anforderungen. Menschen lieben ja Pflichtenhefte, Dokumente sind ehrlicher.