วิวัฒนาการของ OCR จากการอ่านตัวอักษรสู่ AI อัจฉริยะ - Xtends

Last updated: 27 พ.ย. 2567  |  101 จำนวนผู้เข้าชม  | 


วิวัฒนาการของ OCR จากการอ่านตัวอักษรสู่ AI อัจฉริยะ

วิวัฒนาการของ OCR จากการอ่านตัวอักษรสู่ AI อัจฉริยะ

               OCR (Optical Character Recognition) คือเทคโนโลยีที่ช่วยแปลงข้อมูลจากเอกสารหรือภาพให้อยู่ในรูปแบบข้อความดิจิทัล ซึ่งได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงยุคของ AI อัจฉริยะ วันนี้เราจะพาคุณสำรวจวิวัฒนาการของ OCR ตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงความก้าวหน้าล่าสุด

ภาพจาก: https://runsystem.net/en/2024/03/26/ocr-technology-helps-businesses-save-time/

1. จุดเริ่มต้น: การอ่านตัวอักษรอย่างง่าย

  • ยุคก่อนคอมพิวเตอร์ (1920-1950)

               ย้อนกลับไปในยุคก่อนการกำเนิดของคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) เริ่มต้นมาจากความพยายามในการพัฒนาเครื่องมือที่สามารถช่วยเหลือมนุษย์ในการอ่านข้อมูลจากตัวอักษรบนกระดาษหรือวัสดุอื่น ๆ โดยเฉพาะเพื่อช่วยเหลือผู้พิการทางสายตาและเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการจัดการข้อมูล โดยมีพัฒนาการสำคัญดังนี้

การแปลงข้อความเป็นเสียง (Optophone)
               Optophone เป็นหนึ่งในเครื่องมือแรก ๆ ที่ถือเป็นจุดเริ่มต้นของเทคโนโลยี OCR ออกแบบโดย Edmund Fournier d'Albe นักวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษในปี 1920 เครื่องมือนี้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแปลงตัวอักษรเป็นเสียง โดยใช้แสงสะท้อนจากตัวอักษรบนพื้นผิว แม้ว่า Optophone จะไม่ได้มีความสามารถในการจดจำตัวอักษร แต่สามารถสร้างเสียงที่แตกต่างกันตามรูปแบบของตัวอักษร อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้มีข้อจำกัดในด้านความเร็วและเหมาะสำหรับการใช้งานเฉพาะกลุ่มเท่านั้น

การพัฒนาเทคโนโลยีออปโตเมคานิคส์ (Opto-Mechanical Technology)
               ในช่วงปลายทศวรรษ 1930 นักวิจัยเริ่มนำเซลล์โฟโตอิเล็กทริก (Photoelectric Cell) มาใช้ในการพัฒนาระบบที่สามารถตรวจจับและจดจำรูปแบบของตัวอักษร แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานสำคัญของเทคโนโลยี OCR โดยมีการออกแบบให้เครื่องจักรสามารถ "จับคู่" ตัวอักษรที่สแกนเข้ากับรูปแบบตัวอักษรที่บันทึกไว้ล่วงหน้า

การอ่านตัวอักษรเพื่อช่วยผู้พิการ 
               Emanuel Goldberg นักวิทยาศาสตร์ชาวเยอรมัน ได้พัฒนาเครื่องมือที่สามารถอ่านตัวอักษรและแปลงข้อมูลเป็นรหัส Morse นับเป็นต้นแบบที่ผสานเทคโนโลยีการจดจำตัวอักษรเข้ากับการแปลงข้อมูลเพื่อประยุกต์ใช้งานในด้านการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ

การจดสิทธิบัตรระบบ OCR ครั้งแรก
               ในปี 1949 David H. Shepard นักประดิษฐ์ชาวอเมริกัน ได้พัฒนาระบบ OCR เครื่องแรกของโลกและจดสิทธิบัตรเป็นครั้งแรก เครื่องนี้ถูกออกแบบเพื่อแปลงข้อความจากตัวอักษรพิมพ์ธรรมดาให้สามารถประมวลผลโดยเครื่องจักรได้ โดยอาศัยหลักการจับคู่รูปแบบตัวอักษร (Pattern Matching) เป็นพื้นฐานสำคัญในการทำงาน

  • การเกิดของ OCR เชิงพาณิชย์ (1960-1980)
               ช่วงเวลานี้ถือเป็นยุคที่ เทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) เริ่มเข้าสู่การใช้งานในเชิงพาณิชย์อย่างจริงจัง โดยได้รับการพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรและอุตสาหกรรมที่มุ่งลดภาระงานด้วยระบบอัตโนมัติ OCR ในยุคนี้มีความก้าวหน้าในหลายด้าน ทั้งการรองรับตัวอักษรที่หลากหลายยิ่งขึ้น การเพิ่มความเร็ว และการพัฒนาความแม่นยำในการจดจำข้อมูล ซึ่งมีพัฒนาการสำคัญดังนี้
การพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการประมวลผลเอกสาร
               ในช่วงนี้ OCR ได้รับการออกแบบให้รองรับการประมวลผลข้อมูลจากเอกสารลายพิมพ์ เช่น เช็คธนาคาร ใบเสร็จ และใบสั่งซื้อ โดยอาศัยเทคโนโลยีสำคัญอย่างเซ็นเซอร์ตรวจจับลำแสง (Light Sensors) ซึ่งช่วยตรวจจับความแตกต่างของสีและความเข้มของหมึกตัวอักษร ทำให้สามารถจดจำตัวอักษรบนกระดาษธรรมดาได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ระบบ OCR ยังคงใช้หลักการเปรียบเทียบตัวอักษรที่สแกนกับรูปแบบตัวอักษร (Template Matching) ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำข้อมูล
การสร้างตัวอักษรมาตรฐาน OCR-A และ OCR-B
               OCR-A พัฒนาขึ้นในปี 1966 โดย American National Standards Institute (ANSI) ถูกออกแบบมาเพื่อให้เหมาะสมกับการอ่านของเครื่องจักร โดยตัวอักษรมีรูปทรงเหลี่ยมที่ชัดเจน เรียบง่าย และง่ายต่อการประมวลผล
               OCR-B ถูกออกแบบโดย Adrian Frutiger เพื่อรองรับการใช้งานที่ต้องการทั้งความสวยงามและความง่ายในการอ่านของเครื่องจักร ตัวอักษรประเภทนี้ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายในธนาคารและธุรกรรมทางการเงิน
OCR ในอุตสาหกรรมธนาคาร (MICR)
               ธนาคารเริ่มนำระบบ Magnetic Ink Character Recognition (MICR) มาใช้ ซึ่งสามารถอ่านตัวอักษรที่พิมพ์ด้วยหมึกแม่เหล็ก MICR ช่วยให้ OCR สามารถอ่านตัวเลขในเช็คหรือเอกสารทางการเงินที่พิมพ์ด้วยฟอนต์พิเศษ เช่น E-13B ได้อย่างแม่นยำ
การเปิดตัว OCR เชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลาย
               ในช่วงทศวรรษ 1960 บริษัท RCA ได้พัฒนาและเปิดตัวเครื่อง OCR รุ่นแรกสำหรับการใช้งานในองค์กร ซึ่งรองรับการสแกนเอกสารและการดึงข้อมูลตัวอักษรโดยอัตโนมัติ ต่อมาในทศวรรษ 1970 บริษัท IBM ได้พัฒนาระบบ OCR เชิงพาณิชย์ที่สามารถอ่านฟอนต์ได้หลากหลาย โดยถูกนำไปใช้ในภาคธุรกิจและหน่วยงานราชการ เช่น การสแกนเอกสารภาษี
การประยุกต์ใช้ OCR ในอุตสาหกรรมต่างๆ
               OCR เริ่มถูกนำไปใช้ในการอ่านตัวเลขบัญชีในเช็คและการประมวลผลเอกสารทางการเงินในอุตสาหกรรมธนาคารและการเงิน นอกจากนี้ยังถูกใช้ในการสแกนที่อยู่และรหัสไปรษณีย์บนจดหมาย รวมถึงการสแกนและจัดเก็บข้อมูลจากเอกสารสำคัญในหน่วยงานราชการ เช่น ใบทะเบียนราษฎร์
2. ยุคของคอมพิวเตอร์: การเรียนรู้เชิงสถิติ (1980-2000)
  • การประยุกต์ใช้ Machine Learning ขั้นพื้นฐาน
               ระหว่างปี 1980-2000 เทคโนโลยี OCR ได้เข้าสู่ยุคใหม่ที่เริ่มพึ่งพา Machine Learning (ML) และการเรียนรู้เชิงสถิติ (Statistical Learning) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำตัวอักษรและรองรับการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น การนำ ML มาใช้ในช่วงนี้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ OCR พัฒนาจากการใช้วิธีจับคู่รูปแบบ (Template Matching) ไปสู่การเรียนรู้จากข้อมูลจริง โดยมีพัฒนาการสำคัญดังนี้
ความเปลี่ยนแปลงจาก Template Matching สู่ Machine Learning
               ระบบ OCR แบบดั้งเดิมใช้การจับคู่รูปแบบตัวอักษรกับแม่แบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (Predefined Templates) ซึ่งมีข้อจำกัดในการรองรับฟอนต์ที่หลากหลาย ตัวอักษรที่เบลอ หรือเอกสารที่มีคุณภาพต่ำ แต่ด้วยการใช้ Machine Learning, OCR สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับรูปแบบตัวอักษรใหม่ๆ ได้โดยไม่ต้องสร้างแม่แบบล่วงหน้า
การประยุกต์ใช้ Neural Networks
               Neural Networks รุ่นแรก เช่น Perceptron ได้ถูกนำมาใช้ในการแยกแยะลักษณะของตัวอักษร เช่น เส้นตรง, โค้ง, และมุม ในยุคนี้ โมเดลจะเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของตัวอักษรแต่ละตัวผ่านกระบวนการฝึก (Training) โดยใช้ข้อมูลตัวอักษรจำนวนมาก ซึ่งทำให้สามารถรองรับตัวอักษรหลากหลายรูปแบบและภาษาต่างๆ และปรับปรุงความสามารถในการจดจำตัวอักษรได้ดีขึ้น แม้ในกรณีที่ภาพไม่ชัดเจน
Hidden Markov Models (HMMs)
               HMMs ถูกนำมาใช้ใน OCR เพื่อจดจำลำดับของตัวอักษร โดยพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างตัวอักษรแต่ละตัว ซึ่งช่วยให้ OCR ไม่เพียงแค่สามารถระบุตัวอักษรแต่ละตัวได้ แต่ยังสามารถเข้าใจโครงสร้างของคำหรือข้อความในบริบทได้อย่างถูกต้อง
3. การปฏิวัติด้วย AI และ Deep Learning (2000-ปัจจุบัน)
               ตั้งแต่ปี 2000 เป็นต้นมา OCR ได้พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วด้วยการปฏิวัติของเทคโนโลยี AI และ Deep Learning การนำโมเดล AI เข้ามาช่วยทำให้ OCR มีความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ตั้งแต่การจดจำตัวอักษรในรูปแบบที่ซับซ้อน ไปจนถึงการทำความเข้าใจบริบทของข้อความในหลายภาษา โดยมีพัฒนาการสำคัญดังนี้
  • การใช้ Deep Learning เพื่อเพิ่มความแม่นยำ
Convolutional Neural Networks (CNNs)
               CNN ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลภาพและแยกคุณลักษณะ (Features) ที่ซับซ้อนของตัวอักษร เช่น เส้นโค้งหรือพื้นผิวของภาพ ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำของ OCR โดยเฉพาะในเอกสารที่มีคุณภาพต่ำ
Recurrent Neural Networks (RNNs)
               โมเดลแบบ Long Short-Term Memory (LSTM) ช่วยให้ OCR สามารถจดจำตัวอักษรที่มีความสัมพันธ์กันในลำดับข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
  • OCR แบบอัจฉริยะ (Intelligent OCR)
Natural Language Processing (NLP)
               การผสาน AI และ NLP เข้ากับ OCR ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจบริบทของข้อความได้ดีขึ้น เช่น การวิเคราะห์เนื้อหาในเอกสารทางกฎหมาย
การจดจำลายมือ (Handwriting Recognition)
               เทคโนโลยี AI Handwriting Recognition ได้รับการพัฒนาเพื่อสามารถจดจำลายมือที่เขียนด้วยมือในรูปแบบที่หลากหลาย
  • OCR บนคลาวด์และการทำงานแบบเรียลไทม์

Real-Time OCR
               ปัจจุบัน OCR สามารถจดจำข้อความในวิดีโอและภาพได้แบบเรียลไทม์ และถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น Google Translate ที่สามารถแปลข้อความจากป้ายได้ทันที

4. ผลกระทบของ OCR ในยุค AI

               เทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) ในยุคที่ผสานกับ AI ได้มีการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานในหลากหลายด้าน ตั้งแต่ธุรกิจ การศึกษา ไปจนถึงชีวิตประจำวัน ความก้าวหน้าในด้านความแม่นยำ ความเร็ว และความสามารถในการเข้าใจข้อมูลเชิงลึกได้นำไปสู่ผลกระทบสำคัญในหลากหลายมิติ โดยมีพัฒนาการสำคัญดังนี้

  • การเพิ่มประสิทธิภาพในภาคธุรกิจ

การประมวลผลเอกสาร
               OCR ช่วยอ่านข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ สัญญา และบิลค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในกระบวนการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง
การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
               OCR สามารถสกัดข้อมูลจากเอกสารจำนวนมหาศาลเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก และสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจแบบเรียลไทม์

  • การพัฒนาด้านการศึกษาและการเข้าถึงความรู้

การดิจิไทซ์เอกสารทางการศึกษา
               OCR ช่วยสแกนหนังสือและบทความเก่าเพื่อให้สามารถนำมาใช้งานในรูปแบบออนไลน์ และรองรับการค้นหาข้อมูลจากข้อความในเอกสารดิจิทัล
การช่วยเหลือผู้พิการทางสายตา
               การผสาน OCR กับ Text-to-Speech (TTS) ช่วยแปลงข้อความในเอกสารให้เป็นเสียง เพื่อช่วยให้ผู้พิการทางสายตาสามารถเข้าถึงข้อมูลได้

5. อนาคตของ OCR

  • OCR ที่เข้าใจและเรียนรู้ด้วยตัวเอง (Self-Learning OCR)

               ในอนาคต เทคโนโลยี OCR จะสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ ได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องการการฝึกสอนเพิ่มเติม ด้วยการใช้ Reinforcement Learning และ Active Learning ซึ่งช่วยให้ OCR ปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเผชิญกับข้อมูลที่หลากหลาย

  • การรองรับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น

               ในอนาคต OCR จะสามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น เช่น การจดจำลายมือที่ไม่เป็นระเบียบ หรือการรองรับตัวอักษรหลากหลายรูปแบบในเอกสารเดียวกัน รวมถึงการสกัดข้อมูลจากตาราง, กราฟ, ภาพถ่าย หรือแผนที่

  • การเพิ่มความปลอดภัยและการปกป้องข้อมูล (Secure OCR)

               ในอนาคต OCR จะให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลมากขึ้น โดยจะมีการใช้การเข้ารหัสข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลในระดับโลคอลเพื่อลดความเสี่ยงในการรั่วไหลของข้อมูล

วิวัฒนาการของ OCR OCR (Optical Character Recognition) การแปลงข้อความเป็นเสียง (Optophone) Opto-Mechanical Technology OCR-A และ OCR-B Magnetic Ink Character Recognition (MICR) Machine Learning Neural Networks Hidden Markov Models (HMMs) AI Deep Learning Convolutional Neural Networks (CNNs) Recurrent Neural Networks (RNNs) Natural Language Processing (NLP) Handwriting Recognition

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

Powered by MakeWebEasy.com
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว  และ  นโยบายคุกกี้