Stand der OCR-Technologie: Ist sie tot oder ein gelöstes Problem?
Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eines der ältesten Forschungsgebiete der künstlichen Intelligenz. Heute ist die OCR-Technologie relativ ausgereift und wird nicht mehr als KI bezeichnet, was ein gutes Beispiel für das Zitat des Pulitzer-Preisträgers Douglas Hofstadter ist: KI ist das, was noch nicht gemacht wurde.1
In unserem OCR-Benchmark liest DeltOCR, ein großes Sprachmodell, mehr als 95% der Zeichen in gedrucktem Text korrekt.
OCR-Tools liegen bei schwierigen Eingaben immer noch hinter Menschen zurück: Scans in geringer Qualität, kursive arabische Schriften wie Nastaliq und Handschriften.
Was ist OCR?
OCR ist eine Technologie, die Zeichen aus gedruckten Büchern, handschriftlichen Dokumenten oder Bildern identifiziert. Mit dieser Technologie können Unternehmen Dokumente schnell in ihre digitalen Systeme übertragen und Datenanalysetools können die relevanten Daten verarbeiten.
Welche technologischen Fortschritte ermöglichen die heutige OCR?
Computer Vision
In der Computer Vision erkennt OCR zunächst Zeichen einzeln. Anschließend verwendet sie Bildklassifikation, um jedes Zeichen zu identifizieren. Wenn diese beiden Schritte erfolgreich funktionieren, liefert OCR genaue Ergebnisse. Allerdings können Zeichen manchmal zu nahe beieinander liegen und möglicherweise nicht erkannt werden. Daher erfordert OCR mehr als nur Computer-Vision-Technologien.
Natural Language Processing (NLP)
Obwohl OCR Zeichen identifiziert, bilden diese Zeichen Wörter, Sätze und Absätze. Die NLP-Forschung hat zu zahlreichen Algorithmen zur Korrektur von Zeichenerkennungsfehlern mithilfe probabilistischer Methoden geführt. Beispielsweise können fehlende Zeichen mithilfe des Kontexts geschätzt werden.
Überwachtes Deep Learning
OCR verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um ihre Leistung zu verbessern. OCR-Modelle lernen aus gelabelten Trainingsbeispielen. Mit genügend Beispielen können sie:
- Zeichen mit unterschiedlichen Schriftarten erkennen. Jedes Zeichen kann in einer Vielzahl von Formen geschrieben werden, und ein großer gelabelter Datensatz hilft OCR-Software, die Zeichen trotz Schriftvariationen zu identifizieren
- Fehler erkennen und korrigieren. OCR-Tools können Zeichen überspringen, die nicht identifiziert werden können. Durch die Erkennung von Mustern in Trainingsbeispielen kann OCR diese Fehler erkennen und ihre Fehler korrigieren.
Vision-Language Models (VLMs)
OCR bewegt sich von mehrstufigen Pipelines hin zu Vision-Language Models (VLMs). Traditionelle OCR-Systeme verwenden oft separate Tools für Texterkennung, Texterfassung, Layoutanalyse und Tabellenextraktion. VLMs kombinieren diese Aufgaben in einem einzigen Modell.
Diese Entwicklung hat die Leistung bei Dokumenten mit folgenden Elementen verbessert:
- Tabellen
- Formulare
- Mathematische Formeln
- Komplexe Layouts
- Gemischter Text und Bilder
Mehrere Open-Source-VLMs erschienen 2025 und 2026, darunter dots.ocr, GOT-OCR 2.0, DeepSeek-OCR, PaddleOCR-VL, olmOCR und GLM-OCR. Viele können auf einer einzigen GPU laufen und erzielen dabei starke Ergebnisse bei Dokumentverständnis-Benchmarks.
Kommerzielle Optionen wie Mistral OCR, Gemini und GPT-Modelle werden ebenfalls für Dokumentenparsing und Informationsextraktion verwendet.
Ein bemerkenswerter Trend ist der Aufstieg kleinerer OCR-fokussierter Modelle. Modelle wie GLM-OCR und PaddleOCR-VL erzielen wettbewerbsfähige Benchmark-Ergebnisse, während sie deutlich weniger Parameter benötigen als viele universelle Vision-Language-Modelle.
Was sind die Grenzen von OCR-Tools?
OCR allein erzeugt keine strukturierten Daten
OCR liefert reinen Text zurück, keine organisierten Felder. Um ein Dokument in strukturierte Daten umzuwandeln, wie z. B. die Einzelposten einer Rechnung, muss OCR mit anderen Tools kombiniert werden.
OCRs können in den meisten Anwendungen immer noch nicht mit der menschlichen Genauigkeit mithalten.
Zu den Fehlern gehören das falsche Lesen von Buchstaben, das Überspringen unleserlicher Buchstaben oder das Kombinieren von Text aus benachbarten Spalten oder Bildunterschriften. Während viele Faktoren die Leistung von OCR-Tools beeinflussen, hängt die Anzahl der Fehler von der Qualität und Form des Textes ab, einschließlich der verwendeten Schriftart.
Jedoch können OCR-Tools selbst bei hochwertigen Dokumenten Fehler machen, da es eine Vielzahl von Dokumentformaten, Schriftarten und Stilen für jedes Zeichen gibt. Die Einschränkungen, die OCR-Tools daran hindern, 100% Genauigkeit zu erreichen, lassen sich wie folgt auflisten:
Dokumentbasierte Einschränkungen
- Farbige Hintergründe: Bunte Hintergrundmuster können problematisch sein, da sie die Texterkennung beeinträchtigen können
- Verschwommene oder geblendete Texte: Verschwommene oder geblendete Bilder sind sowohl für Menschen als auch für Computer schwer zu lesen.
- Verzerrte oder nicht ausgerichtete Dokumente: In Situationen, in denen das Bild verzerrt sein kann, hat OCR größere Schwierigkeiten, die Zeichen zu identifizieren, da der Text nicht ausgerichtet ist.
Textbasierte Einschränkungen
- Buchstabenvielfalt: Buchstabenformen in einigen Alphabeten sind schwerer zu erkennen. Zum Beispiel wird die Zeichenerkennung zu einer Herausforderung, da selbst gedruckte arabische Zeichen in Kursivform vorliegen.
- Vielfalt an Schriftarten und -größen: Während es schwierig ist, all die verschiedenen Schriftarten zu erkennen, sind auch zu kleine/große Zeichen schwierig zu identifizieren.
- Ähnlich aussehende Zeichen: Einige Zeichen sehen sich so ähnlich, dass OCR-Tools möglicherweise nicht zwischen ihnen unterscheiden können. Beispielsweise ist es schwierig, zwischen der Zahl „0“ und dem Buchstaben „O“ zu unterscheiden.
- Handschriftlicher Text: Da jeder seine eigene Art hat, Zeichen zu schreiben, erkennen OCR-Tools möglicherweise nicht alle Zeichen mit unterschiedlichen Stilen.
Wie misst man die OCR-Genauigkeit?
Die Genauigkeit wird üblicherweise anhand der Zeichenfehlerrate oder Wortfehlerrate gemessen, die zählt, wie viele Zeichen oder Wörter das Tool falsch erkennt. Einige Benchmarks verwenden auch die Editierdistanz, die Anzahl der Änderungen misst, die erforderlich sind, um den korrekten Text zu erreichen.2
Die OCR-Genauigkeit kann anhand des Anteils der Zeichen in einem Text gemessen werden, den das OCR-Tool fehlerfrei extrahieren kann. Beispielsweise bedeutet 99% Genauigkeit, dass 990 von 1000 Zeichen korrekt erkannt werden.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenGibt es aktive Forschung, um diese Einschränkungen zu überwinden?
Seit ihrer Einführung hat sich OCR weiterentwickelt und wird heute in fast jeder großen Branche eingesetzt. Da es noch Verbesserungsbereiche gibt, wird die OCR-Forschung fortgesetzt. Fortschritte in der Computer Vision und bei Deep-Learning-Algorithmen tragen zur erhöhten Genauigkeit dieser Technologie bei.
Derzeit können OCR-Tools bei maschinengeschriebenen Texten eine Genauigkeit von über 99% erreichen. Es werden jedoch höhere Genauigkeitsstufen angestrebt, da Unternehmen immer noch auf menschliche Eingriffe zurückgreifen, um potenzielle Fehler zu überprüfen.
Der aktuelle Fokus der Forschung in der OCR-Technologie liegt hauptsächlich auf der Handschrifterkennung und der Erkennung von kursivem Text.
Anfang 2026 wurden neue Open-Source-OCR-Modelle vorgestellt:
PaddleOCR-VL-1.5, eingeführt im Januar 2026, beanspruchte, Spitzenmodelle zu übertreffen, indem es 95% Genauigkeit im maßgeblichen Dokumentenparsing-Benchmark erreichte.3
RapidOCR v3.6.0 paketiert OCR-Modelle (einschließlich PaddleOCR), um sie auf gängigen Laufzeitumgebungen wie ONNX Runtime und OpenVINO auszuführen, mit Fokus auf einfache, schnelle lokale Bereitstellung.4
Handschrifterkennung
Die Forschung zur Handschrifterkennung nutzt auch die dynamische Bewegung, die während des Schreibprozesses entsteht, um Zeichen zu identifizieren. Während das Hauptproblem bei der Handschrifterkennung die Vielfalt der Zeichenstile ist, verbessert sich die OCR-Genauigkeit in diesem Bereich stetig, aber langsam.
Sie können unseren Handschrifterkennungs-Benchmark lesen, wenn Sie interessiert sind.
Erkennung von kursivem Text
Die verbundenen Buchstaben sind deutlich schwerer zu erkennen als gedruckte Texte. Diese Situation führt zu mehr Fehlern bei OCR-Tools, und die Formen der Buchstaben liefern nicht genügend Informationen, damit die Software sie korrekt wahrnehmen kann.
Halluzination
Ältere OCR konnte Zeichen falsch lesen oder überspringen. VLM-basierte OCR kann etwas anderes tun: Text erfinden, der nie auf der Seite stand. Dies geschieht häufiger bei langen oder dichten Dokumenten und bei komplexen Abbildungen. Da der erfundene Text flüssig lesbar ist, können Fehler schwerer zu erkennen sein als ein klassisches Verlesen.
Weiterführende Lektüre
- Handschrifterkennungs-Benchmark
- Rechnungs-OCR-Benchmark: Extraktionsgenauigkeit von LLMs vs OCRs
- OCR-Benchmark
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Stand der OCR-Technologie: Ist sie tot oder ein gelöstes Problem?}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ocr-technology}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 17. Juni 2026}
}Referenzlinks
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