El OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es una tecnología fundamental para extraer texto de imágenes, documentos escaneados, fotografías o PDF. Aplicado en ámbitos como la digitalización de documentos, la automatización de procesos empresariales y la introducción de datos, el OCR es hoy una herramienta indispensable para optimizar el tiempo, los recursos y la precisión.
En los últimos años, la integración con técnicas de aprendizaje profundo ha revolucionado el sector, haciendo que los modelos de reconocimiento sean cada vez más precisos, rápidos y adaptables a contextos complejos del mundo real.
En AIknow, desarrollamos soluciones a medida basadas en OCR avanzado, integrando plantillas de última generación para transformar imágenes y documentos en valor tangible: ya se trate de leer códigos de componentes mecánicos, analizar facturas o extraer datos de imágenes complejas, nuestro equipo está preparado para ayudarle. Póngase en contacto con nosotros para saber cómo podemos ayudarle.
En este artículo, examinamos los conceptos clave del OCR moderno y comparamos algunos de los modelos más utilizados y recientes.
Qué es el OCR (y por qué debería saber más sobre él)
OCR son las siglas en inglés de Optical Character Recognition. Es el “cerebro” que permite a un ordenador leer texto de imágenes, PDF o fotografías, igual que lo haría usted, sólo que automáticamente.
Es útil cuando se quiere:
- Digitalización de documentos en papel (facturas, contratos, recibos…)
- Extracción de datos de formularios cumplimentados
- Lectura de texto en etiquetas, componentes o pantallas industriales
- Automatización de procesos que hoy requieren trabajo manual
En pocas palabras: el OCR, correctamente aplicado, le ahorra tiempo, errores y costes.
Cómo funciona la digitalización de documentos:
Un sistema OCR moderno es algo así como un traductor visual. Estos son los pasos principales:
- Mejora la imagen: antes de leer, hay que ver bien. El sistema limpia la imagen, aumenta el contraste y corrige las posibles distorsiones.
- Encontrar el texto: identifica las áreas de la imagen que contienen palabras, ignorando todo lo demás.
- Lee el contenido: analiza las áreas identificadas y reconoce a los personajes.
- Corrige el resultado: corrige errores, normaliza formatos y, si es necesario, organiza los datos de forma estructurada (como en una tabla o un formulario).
¿Qué puede hacer el OCR por su empresa?
Algunos ejemplos prácticos de aplicación:
- Si gestiona formularios en papel, podemos ayudarle en su digitalización automática de documentos, eliminando la necesidad de transcripción manual.
- Si recibe numerosas facturas o documentos, podemos automatizar la extracción de datos y organizarlos en formato Excel, en un sistema de gestión o en una base de datos.
- Si utiliza componentes, etiquetas o pantallas en entornos industriales, podemos detectar y leer texto directamente a partir de imágenes, incluso en entornos complejos o mal estructurados.
Tipos de OCR: no sólo uno, sino muchos
No todos los sistemas OCR son iguales. Algunos se limitan a reconocer textos impresos bien alineados, mientras que otros pueden interpretarlos:
- Formularios rellenados a mano
- Recibos o ticket arrugados
- Documentos complejos con tablas o secciones
- Etiquetas en máquinas o productos en entornos reales
En resumen: hoy en día, el OCR puede ser realmente inteligente. Y si se integra bien, puede hacer mucho más que “leer texto”.
Tecnologías OCR que utilizamos en AIknow
En el mundo del OCR, existen numerosos enfoques y modelos, cada uno con sus puntos fuertes en función del tipo de documento, del entorno en el que se trabaja y de la complejidad del texto. En AIknow, seleccionamos las soluciones más adecuadas al contexto, personalizándolas para satisfacer las necesidades de nuestros clientes. He aquí un resumen de las principales plantillas que utilizamos.
TrOCR
TrOCR es un modelo desarrollado por Microsoft que combina dos componentes muy potentes: por un lado, una red neuronal que analiza visualmente la imagen (una especie de “ojo digital”) y, por otro, un sistema capaz de generar el texto correspondiente de forma muy natural y precisa. Esto lo hace especialmente adecuado para documentos manuscritos o con estructuras complejas.
En AIknow lo utilizamos cuando tenemos que tratar textos difíciles de leer o documentos especialmente articulados. Gracias a la personalización (ajuste fino), podemos adaptarlo a diseños específicos del cliente.
Donut
Donut es un modelo diseñado no sólo para leer el texto, sino también para comprender su estructura. Por ejemplo, si tiene que analizar una factura, no se limita a reconocer las palabras, sino que entiende dónde está el importe, quién es el titular, cuáles son las fechas, etc. El resultado ya está organizado de forma útil (por ejemplo, en formato JSON).
Es nuestra opción ideal para proyectos de automatización de documentos, como la lectura de recibos, formularios o facturas. Funciona de principio a fin: basta con darle la imagen, y devuelve inmediatamente la información que necesita.
docTR
docTR es una biblioteca de código abierto extremadamente flexible que puede integrarse fácilmente en diversos proyectos. Ofrece un proceso completo de reconocimiento de texto en imágenes, que resulta eficaz incluso con diseños complejos o no estandarizados.
En AIknow, empleamos docTR en soluciones de OCR ligeras pero fiables, adecuadas también para contextos integrados o dispositivos con recursos informáticos limitados. Suele ser la opción ideal cuando es necesario equilibrar rendimiento, facilidad de uso y ligereza del sistema.
Keras-OCR
Keras-OCR representa una solución ágil y eficaz, especialmente adecuada para prototipos o escenarios menos complejos. Se caracteriza por su capacidad para reconocer texto incluso en condiciones no óptimas, como inclinaciones o distorsiones.
En nuestros proyectos, lo utilizamos cuando se necesitan resultados rápidos, por ejemplo, durante pruebas preliminares, pruebas de concepto o para implementaciones en contextos en los que el diseño de los documentos es relativamente sencillo.
Moondream2
Moondream2 es un modelo avanzado que va más allá del simple OCR: puede responder a preguntas sobre el contenido del documento, lo que permite una comprensión más profunda del texto.
En AIknow lo adoptamos en proyectos en los que la extracción de datos también requiere una interpretación inteligente del contenido, como en el caso de contratos, formularios rellenados a mano o documentación técnica compleja.
OCR con YOLO
Aunque originalmente se diseñó para el reconocimiento de objetos, YOLO puede utilizarse eficazmente para localizar con precisión zonas de una imagen que contengan texto. Una vez localizadas, estas regiones se envían a un módulo OCR específico para leer el contenido.
Utilizamos este enfoque modular en los contextos industriales más exigentes, por ejemplo para leer etiquetas, componentes electrónicos o elementos en entornos reales. La combinación de YOLO con OCR nos permite crear procesos robustos y personalizables capaces de gestionar una gran variabilidad en los datos de entrada.
| Modelo | Tipo di Modello | Características principales | Complejidad del diseño | Capacidad semántica | Caso de uso típico |
|---|---|---|---|---|---|
| TrOCR | Transformer ViT + autoregressive decoder | Excelente en documentos bien estructurados, incluso manuscritos | Medio-alta | Limitata (texto puro) | Documentos digitalizados, manuscritos |
| Donut | Transformador multimodal | Reconocimiento + comprensión estructural, salida JSON | Alta | Elevada | Análisis sintáctico de recibos, módulos, IA de documentos |
| docTR | CNN + Transformer end-to-end | Buen compromiso entre ligereza y precisión | Media | Limitada | Diseños complejos, integración sencilla |
| keras-ocr | CNN + RNN + CTC + CRAFT detection | Rápido y sencillo, buen rendimiento con textos sencillos | Baja | Baja | Prototipos, textos impresos horizontales |
| Moondream2 | Modelo multimodal Hugging Face | OCR + Q&A sobre imágenes, alta comprensión contextual | Alta | Muy alta | Automatización de documentos, análisis de formularios |
| OCR YOLO | Detección de texto modular (YOLO) + reconocimiento OCR | Bueno para la detección en imágenes complejas | Variable | Depende del reconocedor | Detección de texto en entornos no estructurados |
Estas son algunas de las principales tecnologías de OCR que adoptamos en nuestros proyectos, pero no nos limitamos a ellas: también evaluamos e integramos otras herramientas o modelos en función de las necesidades específicas de la empresa cliente, siempre con un enfoque flexible y orientado a los resultados.
¿Desea simplificar algún proceso mediante el uso de OCR?
Conclusiones
