OCR คืออะไร 

OCR (Optical Character Recognition) หรือ การรู้จำอักขระด้วยแสง คือ เทคโนโลยีที่ช่วยแปลงภาพที่มีข้อความ เช่น รูปถ่าย, ใบสแกนเอกสาร PDF หรือภาพถ่ายใบเสร็จ ให้กลายเป็นข้อความที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้ ซึ่งเทคโนโลยีนี้จะถูกนำมาใช้ในงานที่ต้องการจัดการข้อมูลจำนวนมาก โดยระบบจะทำการสแกนหรือวิเคราะห์ภาพที่มีตัวอักษร จากนั้นจะใช้ Algorithm และ AI ในการจดจำ และแปลงตัวอักษรให้เป็นข้อมูลในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและนำไปใช้งานต่อได้ เช่น การแปลงภาพใบเสร็จให้เป็นตัวเลขในโปรแกรมบัญชีออนไลน์ การดึงข้อมูลจากเอกสารบัญชี หรือแม้แต่การนำเข้าข้อมูลในระบบอัตโนมัติของธุรกิจ

ประเภทของ OCR มีอะไรบ้าง

หลักการทำงานของ OCR มีอยู่ 2 ส่วนหลัก ๆ คือ Pattern Recognition และ Feature Detection ซึ่งทั้งสองวิธีนี้จะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถ "อ่าน" ตัวอักษรจากภาพหรือเอกสารได้

1. Pattern Recognition 

การทำงานแบบ Pattern Recognition จะใช้วิธีการเปรียบเทียบรูปภาพของตัวอักษรแต่ละตัวกับฐานข้อมูลของรูปแบบตัวอักษรที่จัดเก็บไว้ล่วงหน้า หลักการคือ ระบบจะมองหาความเหมือน เช่น หากระบบเห็นภาพตัวอักษรที่คล้ายกับรูปแบบของตัวอักษร "A" ในฐานข้อมูล ระบบก็จะสรุปว่าภาพนั้นคือ "A" หลักการนี้เหมาะสำหรับตัวอักษรที่ใช้ฟอนต์มาตรฐานและมีความชัดเจนสูง เช่น ใบแจ้งหนี้ม สัญญาทางธุรกิจ หรือเอกสารราชการที่ใช้ฟอนต์มาตรฐาน แต่จะมีข้อจำกัดหากเจอฟอนต์ที่แปลกตา หรือตัวอักษรที่มีการเบลอ เช่น การสแกนใบเสร็จที่หมึกจาง อาจทำให้การจดจำผิดพลาดได้ง่าย

2. Feature Detection

การทำงานแบบ Feature Detection หรือ ICR (Intelligence Character Recognition) นั้นจะมีความฉลาดกว่า Pattern Recognition โดยจะไม่ได้เปรียบเทียบภาพทั้งหมด แต่จะเน้นที่การวิเคราะห์ ลักษณะเด่น หรือ Features ของตัวอักษรแต่ละตัวแทน เช่น เส้นโค้ง, เส้นตรง, จุด หรือมุม เช่น ตัวอักษร "A" อาจถูกมองว่าเป็นเส้นตรงสองเส้นที่มาบรรจบกันที่ยอด และมีเส้นตรงขีดกลางอีกเส้นหนึ่ง วิธีนี้ทำให้ระบบสามารถจดจำตัวอักษรที่เขียนด้วยลายมือหรือมีฟอนต์ที่แตกต่างกันได้ดีกว่า เพราะไม่ได้อิงกับรูปร่างทั้งหมด แต่เน้นที่องค์ประกอบหลัก ๆ ของตัวอักษร เช่น ลายเซ็นบนเช็ค, ใบสั่งยา หรือแบบฟอร์มที่เขียนด้วยลายมือ ช่วยให้องค์กรที่มีเอกสารจำนวนมากที่ไม่ได้พิมพ์ด้วยฟอนต์มาตรฐาน สามารถลดการคีย์ข้อมูลด้วยมือได้ 

หลักการทำงานของ OCR มีอะไรบ้าง?

OCR ทำงานโดยแปลงภาพของข้อความให้กลายเป็นข้อมูลตัวอักษรที่สามารถนำไปประมวลผลต่อได้ โดยมี หลักการทำงาน ดังนี้

• การเตรียมภาพ (Preprocessing)
  ก่อนจะเริ่มรู้จำตัวอักษร ระบบจะปรับปรุงคุณภาพของภาพ เช่น

1. 1. • แปลงเป็นภาพขาวดำ
      • กำจัดจุดรบกวน (Noise)
      • ปรับความคมชัด
      • ทำการ "deskew" หรือแก้เอียงของภาพ
        ขั้นตอนนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการรู้จำ

• การแยกบรรทัดและอักขระ (Segmentation)
  แบ่งภาพออกเป็นบรรทัด คำ และตัวอักษร เพื่อให้ง่ายต่อการประมวลผลในขั้นตอนถัดไป

• การรู้จำตัวอักษร (Character Recognition)
  ใช้โมเดล Machine Learning หรือ Deep Learning ในการวิเคราะห์และรู้จำตัวอักษรแต่ละตัวในภาพ โดยอาศัยเทคนิคต่าง ๆ เช่น

1. 1. • Pattern matching
      • Feature extraction
      • Neural networks (เช่น CNN, RNN, Transformer)

• การประมวลผลหลังการรู้จำ (Post-processing)
  ปรับแต่งผลลัพธ์ที่ได้จาก OCR ให้แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น

1. 1. • ตรวจสอบคำผิดโดยใช้ Dictionary
      • การดึงเฉพาะข้อมูลที่ต้องใช้ Information Extraction
      • ปรับปรุงตามกฎทางภาษาศาสตร์ (เช่น ไวยากรณ์หรือรูปประโยค)

• การแปลงเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้
  เมื่อรู้จำตัวอักษรเรียบร้อยแล้ว ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นข้อความ (Text) หรือสามารถส่งออกเป็นไฟล์ประเภทต่าง ๆ เช่น TXT, DOCX หรือ JSON เพื่อใช้งานต่อได้ทันที

การทำงานร่วมกันระหว่างเทคโนโลยี OCR กับ AI : AI-Powered OCR

OCR และ AI เป็นเทคโนโลยีที่ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย OCR จะทำหน้าที่เหมือน "ดวงตา" ในการแปลงข้อความจากภาพให้เป็นข้อมูลดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ เช่น การเปลี่ยนเอกสารที่สแกนเป็นไฟล์ที่สามารถแก้ไขได้ ในขณะที่ AI ทำหน้าที่เป็น "สมอง" ในการประมวลผล ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จาก OCR เพื่อทำงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การสรุปข้อมูลในใบแจ้งหนี้ หรือการจัดหมวดหมู่เอกสารโดยอัตโนมัติ เมื่อ OCR ได้รับการพัฒนาเป็น AI-Powered OCR หรือ AI-OCR จึงไม่ใช่แค่การแปลงข้อความ แต่ยังช่วยให้การจัดการข้อมูลจากภาพเป็นไปอย่างแม่นยำ และตอบโจทย์การทำงานยุคดิจิทัลมากยิ่งขึ้น

 

ทำให้ AI-Powered OCR จึงถูกนำมาใช้เพื่อยกระดับศักยภาพในการจัดการข้อมูลในหลายมิติ ไม่ว่าจะเป็นการทำงานกับเอกสารที่ซับซ้อน การสกัดข้อมูลเชิงลึก ไปจนถึงการเพิ่มความถูกต้องแม่นยำของผลลัพธ์ที่ได้ ดังนี้

• ความสามารถในการจัดการเอกสารที่ซับซ้อน: ระบบสามารถประมวลผลเอกสารที่ไม่มีรูปแบบตายตัว (unstructured documents) เช่น ใบเสร็จรับเงิน หรือใบแจ้งหนี้ที่มีการจัดวางไม่เหมือนกันได้ดีขึ้น ทำให้สามารถแปลงเอกสารที่เขียนด้วยมือให้เป็นข้อความดิจิทัลได้อย่างแม่นยำ
• การจำแนกข้อมูลเชิงลึก (Data Extraction): AI ไม่ได้แค่แปลงข้อความ แต่สามารถ ระบุและแยกแยะ ประเภทของข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ เช่น รู้ได้ว่าข้อความนี้คือ "ชื่อผู้ติดต่อ", "ที่อยู่", "เลขที่ใบเสร็จ", หรือ "ยอดรวม" ทำให้ข้อมูลที่ได้มีความหมายและพร้อมนำไปใช้งานต่อในทันที
• ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: ด้วยความสามารถในการเรียนรู้จากรูปแบบต่างๆ ระบบ AI-Powered OCR สามารถลดข้อผิดพลาดที่เคยเกิดขึ้นจาก OCR แบบดั้งเดิมได้อย่างมาก ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือมากขึ้นกว่าเดิม

ตารางเปรียบเทียบการทำงานระหว่าง OCR กับ AI-Powered OCR

คุณสมบัติ	OCR (Optical Character Recognition)	AI-Powered OCR
การทำงานหลัก	แปลงข้อความจากภาพหรือเอกสารสแกนให้เป็นตัวอักษรดิจิทัล	แปลงข้อความพร้อมวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึก
ความสามารถเพิ่มเติม	จำกัดเพียงการแปลงข้อความ ต้องอาศัยกระบวนการอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลจากจุดที่สำคัญมาใช้งาน	จัดหมวดหมู่เอกสาร สรุปเนื้อหา และดึงข้อมูลสำคัญอัตโนมัติ
การใช้งาน	แปลงไฟล์ PDF/สแกน เป็น Word หรือ Text	จัดการเอกสารธุรกิจ เช่น ใบแจ้งหนี้ สัญญา หรือแบบฟอร์มต่าง ๆ
ความฉลาดในการเรียนรู้	ไม่สามารถพัฒนาเพิ่มเติมได้เอง	ใช้ Machine Learning และ NLP* ในการเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่อง *NLP (Natural Language Processing) คือ เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์
ความเหมาะสม	เหมาะกับงานพื้นฐานที่ต้องการเพียงข้อความดิบ	เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูล

ประโยชน์ของ OCR มีอะไรบ้าง

• ลดเวลาและภาระจากงานพิมพ์ ช่วยลดเวลาในการคีย์ข้อมูลด้วยมือจากเอกสารต้นฉบับ เช่น ใบเสร็จ, สัญญา หรือแบบฟอร์มต่าง ๆ ทำให้สามารถเอาเวลาไปโฟกัสงานในส่วนอื่น ๆ ได้

 

• ลดข้อผิดพลาด การคีย์ข้อมูลด้วยมืออาจเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย แต่เทคโนโลยี OCR จะช่วยลดความผิดพลาด และมีความแม่นยำมากขึ้น ทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือมากขึ้น 

 

• เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ช่วยให้งานจัดการเอกสารรวดเร็วและเป็นระบบมากขึ้น สามารถค้นหาข้อมูลที่ต้องการด้วยการเสิร์ชหาชื่อไฟล์เอกสารได้ ไม่ต้องเสียเวลาเปิดหาจากกองเอกสารจริง

 

• เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล สามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิจิทัลอย่างปลอดภัยและสำรองข้อมูลได้ง่าย ช่วยลดความเสี่ยงในการสูญหายของเอกสาร

เทคโนโลยี OCR ช่วยงานนักบัญชีได้อย่างไร 

สำหรับงานบัญชีและภาษีที่ต้องจัดการกับเอกสารจำนวนมาก เช่น ใบเสร็จรับเงิน, ใบกำกับภาษี หรือใบแจ้งหนี้ ทำให้เทคโนโลยี OCR เข้ามาช่วยให้งานบัญชีมีความสะดวก และแม่นยำมากขึ้น โดยเฉพาะเมื่อนำมาใช้ร่วมกับโปรแกรมบัญชี AI อย่าง FlowAccount ดังนี้

 

1. ดึงข้อมูลอัตโนมัติ OCR สามารถสแกนและดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสาร เช่น วันที่, เลขที่เอกสาร, ชื่อผู้ขาย, รายการสินค้า และยอดรวม ไปยังโปรแกรมบัญชีได้โดยอัตโนมัติ

 

2. ตรวจสอบความถูกต้อง ระบบ OCR ที่มี AI สามารถเรียนรู้และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ดึงมาได้ เช่น การเทียบยอดรวม หรือการตรวจสอบเลขที่ผู้เสียภาษี

 

3. ลดภาระงานซ้ำซ้อน นักบัญชีไม่จำเป็นต้องคีย์ข้อมูลซ้ำ ๆ ด้วยตนเอง ช่วยให้มีเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและวางแผนภาษีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เทคโนโลยี OCR ถือเป็นส่วนสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจยุคใหม่ ทำให้การจัดการเอกสารจำนวนมากไม่ใช่เรื่องยุ่งยากอีกต่อไป โดยเฉพาะเมื่อ OCR ถูกยกระดับเป็น AI-Powered OCR และทำงานร่วมกับโปรแกรมบัญชีออนไลร์ อย่าง Autokey โปรแกรมสแกนบิล และใบเสร็จ ซึ่งใช้เทคโนโลยี AI-Powered OCR ในการสแกนและดึงข้อมูลจากเอกสาร ช่วยบันทึกค่าใช้จ่ายได้สะดวก เข้าถึงข้อมูลบัญชีได้ทุกที่ทุกเวลา ทำให้การทำงานด้านบัญชีมีความถูกต้อง รวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้น

คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับเทคโนโลยี OCR

1. OCR สามารถใช้ทำอะไรได้บ้างในธุรกิจ?

ตอบ: เทคโนโลยี OCR ถูกนำมาใช้ในหลายธุรกิจ เช่น การจัดการเอกสาร, การสแกนบิลใบเสร็จ, การดึงข้อมูลจากบัตรประชาชน, การจัดเก็บเอกสารดิจิทัล และการวิเคราะห์ข้อมูลจากแบบฟอร์มต่างๆ

2. ธุรกิจประเภทไหนที่เหมาะกับการใช้ OCR?

ตอบ: ธุรกิจที่มีงานเอกสารจำนวนมาก เช่น ธนาคาร, โรงพยาบาล, ประกันภัย, สำนักงานบัญชี, โลจิสติกส์ หรือธุรกิจที่ต้องจัดการข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลการเงิน

3. OCR เหมาะกับธุรกิจขนาดเล็กไหม?

ตอบ: เหมาะมาก โดยเฉพาะธุรกิจ SME ที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมากแต่มีคนจำกัด OCR จึงช่วยลดเวลาการคีย์ข้อมูล ลดความผิดพลาด และเก็บเอกสารในรูปแบบดิจิทัลได้สะดวก อีกทั้งยังสามารถทำงานร่วมกับ โปรแกรมบัญชี AI อย่าง Autokey ของ FlowAccount ที่ทำให้งานบัญชีง่ายขึ้น มีความแม่นยำ และประหยัดต้นทุนสำหรับธุรกิจขนาดเล็กอีกด้วย

4. OCR ต่างจากการสแกนธรรมดาอย่างไร?

ตอบ: การสแกนธรรมดาจะได้เพียงภาพ (Image) ของเอกสาร แต่ OCR จะช่วยแปลงข้อความในภาพนั้นให้สามารถแก้ไขหรือค้นหาได้ ซึ่งมีความสะดวกกว่าเมื่อต้องการนำข้อมูลมาใช้งานต่อ

5. OCR มีข้อจำกัดในภาษาไทยไหม?

ตอบ: สำหรับภาษาไทยแล้วยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง เพราะภาษาไทยมีความซับซ้อน ทั้งโครงสร้างตัวอักษรที่มีสระและวรรณยุกต์หลายตำแหน่ง รวมถึงการเขียนติดกันโดยไม่เว้นวรรค ผู้ใช้จริงจึงควรตรวจสอบข้อมูลและแก้ไขความถูกต้องทุกครั้งก่อนใช้งานเสมอ

 

1. เอกสารที่มีตาราง กราฟ หรือคอลัมน์ที่ซับซ้อนมากๆ อาจทำให้ OCR สับสนและดึงข้อมูลออกมาในรูปแบบที่ไม่ถูกต้องได้

2. ภาษาไทยนั้นค่อนข้างมีความซับซ้อน จึงทำให้ OCR มีข้อจำกัด ดังนี้

• สระและวรรณยุกต์: การมีสระและวรรณยุกต์อยู่เหนือและใต้พยัญชนะ ทำให้การแบ่งส่วนตัวอักษรทำได้ยาก
• ตัวอักษรที่คล้ายกัน: พยัญชนะไทยหลายตัวมีรูปร่างคล้ายกันมาก (เช่น ก-ถ-ภ, พ-ฟ) ซึ่งอาจทำให้เกิดความผิดพลาดได้
• ไม่มีการเว้นวรรค: การที่ภาษาไทยเขียนติดกันเป็นประโยคยาวๆ ทำให้การตัดคำเพื่อประมวลผลทำได้ยากกว่าภาษาอังกฤษ