Disponiamo di diverse tecnologie, come l'OCR e l'OMR, che si sono dimostrate estremamente utili.

Con la digitalizzazione in atto a livello globale, l'accesso alle informazioni tramite documenti cartacei non è più la soluzione preferita dagli utenti. Tuttavia, è importante notare che una grande quantità di dati del passato esiste ancora in formato cartaceo.

Fortunatamente, esistono metodi per acquisire queste informazioni e convertirle in formato digitale. Ma non è tutto: a volte, abbiamo bisogno che le informazioni scritte su carta siano organizzate secondo schemi specifici. In questi casi, la conversione manuale dei documenti in formato digitale diventa un'operazione laboriosa.

Cos'è l'OMR (Optical Mark Recognition) e come funziona?

OMR sta per Optical Mark Recognition (Riconoscimento Ottico dei Segni). Il suo funzionamento è semplice: utilizza uno scanner ottico per rilevare i segni su un foglio di carta.

Il sistema viene pre-calibrato in modo che il software di back-end possa determinare rapidamente i dati inseriti. Pertanto, la posizione e la tipologia dei segni consentono all'OMR di interpretare i dati acquisiti.

Il concetto e l'utilizzo dell'OMR hanno avuto origine con i sistemi a schede perforate, che erano utili anche per le persone con disabilità visive.

Ora, il sistema si è evoluto, passando dal rilevamento tattile a un sistema di rilevamento basato su hardware e software. Una caratteristica distintiva dell'OMR è la sua precisione.

Grazie alla modalità di apposizione e acquisizione dei segni, la sua precisione nel rilevamento e nell'elaborazione dei risultati è superiore a quella di molte altre tecnologie simili. Per questo motivo, è ampiamente utilizzato in diversi settori e applicazioni.

Cos'è l'OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri)?

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) viene utilizzato per identificare i caratteri presenti in un documento cartaceo. Confronta i segni identificati con le regole predefinite per i caratteri.

I caratteri riconosciuti vengono quindi convertiti in un documento di testo modificabile. La tecnologia OCR è ampiamente utilizzata per l'inserimento dei dati.

Esistono numerose app per smartphone che offrono funzionalità simili.

Tuttavia, non sono perfette e spesso si rivelano più un espediente che uno strumento realmente utile per le aziende.

Quali sono le differenze tra OCR e OMR?

L'OMR (Optical Mark Recognition) ha visto la luce già nel 1857, quando fu utilizzato in un telegrafo. La IBM Corporation fu la prima azienda a creare uno scanner OMR negli anni '30.

Successivamente, nel 1972, la Scantron Corporation introdusse l'uso commerciale diffuso dell'OMR sul mercato.

L'OCR (Optical Character Recognition) fu inventato per la prima volta nel 1914 per aiutare i non vedenti a leggere i testi. Nel 1974, la Kurzweil Computer Products sviluppò la macchina OCR Omni-font.

Questa macchina era in grado di convertire qualsiasi documento scritto a mano o stampato in un formato digitale, indipendentemente dal carattere utilizzato.

Sebbene OCR e OMR sembrino tecnologie piuttosto simili, presentano notevoli differenze.

L'OMR riconosce la presenza di un segno in una posizione predefinita. L'OCR, d'altro canto, identifica i segni e i caratteri e crea un documento di testo modificabile a partire dal documento scansionato.

Lo scopo principale dell'OCR è quello di ricodificare un documento già stampato senza l'intervento umano.

Il documento di testo modificabile così creato assomiglia notevolmente al testo originale. Pur non essendo accurato al 100%, riduce notevolmente il lavoro manuale.

L'OMR viene generalmente utilizzato in ambiti come la valutazione dei fogli di risposta dei test a scelta multipla. Manualmente, una persona dovrebbe esaminare ogni risposta, con il rischio di commettere errori.

L'OMR è in grado di scansionare l'intero documento in pochissimo tempo. Riduce notevolmente il lavoro manuale e la probabilità di errore umano. Viene utilizzato anche per i biglietti della lotteria.

L'implementazione dell'OMR è un'operazione considerevolmente più semplice rispetto all'OCR. Nell'OCR, si progetta un sistema che analizza la forma dei segni e quindi riconosce i caratteri.

Pertanto, l'implementazione dell'OCR richiede hardware e software più complessi. Il documento viene prima scansionato in formato immagine. I singoli segni sull'immagine vengono quindi mappati a un set di caratteri noto.

Conclusioni sul confronto tra OCR e OMR:

Oggi, sia l'OCR che l'OMR hanno i propri mercati e ambiti di applicazione specifici. Mentre l'OMR trova impiego principalmente nel settore dell'istruzione, l'OCR è utilizzato in diversi settori.

Pertanto, l'OCR sta riscuotendo maggiore successo rispetto all'OMR. Sebbene molti nutrano ancora dubbi sull'accuratezza dell'OCR, questa tecnologia ha dimostrato più volte di essere una soluzione affidabile e valida.