Zustand der OCR-Technologie: Ist sie tot oder ein gelöstes Problem?
Optical Character Recognition (OCR) ist eines der frühesten Gebiete der Forschung zur 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 alles, 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 noch hinter Menschen zurück: Scans von geringer Qualität, kursive arabische Schriften wie Nastaliq und Handschrift.
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 Datenanalyse-Tools 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 es Bildklassifizierung, um jedes Zeichen zu identifizieren. Wenn diese beiden Schritte erfolgreich sind, liefert OCR genaue Ergebnisse. Allerdings können Zeichen manchmal zu nah beieinander liegen und nicht erkannt werden. Daher benötigt OCR mehr als nur Computer-Vision-Technologien.
Natural Language Processing (NLP)
Obwohl OCR Zeichen identifiziert, bilden diese Zeichen Wörter, Sätze und Absätze. Die Forschung im Bereich NLP hat zu zahlreichen Algorithmen zur Korrektur von Zeichenerkennungsfehlern mithilfe probabilistischer Methoden geführt. Beispielsweise können fehlende Zeichen mit Hilfe des Kontexts geschätzt werden.
Überwachtes Deep Learning
OCR verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um seine Leistung zu verbessern. OCR-Modelle lernen aus gekennzeichneten Trainingsbeispielen. Mit genügend Beispielen können sie:
- Zeichen mit verschiedenen Schriftarten erkennen. Jedes Zeichen kann in einer Vielzahl von Formen geschrieben werden, und ein großer gekennzeichneter Datensatz hilft der OCR-Software, die Zeichen trotz Schriftvariationen zu identifizieren
- Fehler erkennen und korrigieren. OCR-Tools können Zeichen überspringen, die nicht identifiziert werden können. Durch das Erkennen von Mustern in den Trainingsbeispielen kann OCR diese Fehler erkennen und seine Fehler korrigieren.
Vision-Language Models (VLMs)
OCR bewegt sich von mehrstufigen Pipelines zu Vision-Language Models (VLMs). Traditionelle OCR-Systeme verwenden häufig separate Tools für Texterkennung, Zeichenerkennung, Layout-Analyse und Tabellenextraktion. VLMs kombinieren diese Aufgaben in einem einzigen Modell.
Dieser Wandel hat die Leistung bei Dokumenten verbessert, die Folgendes enthalten:
- Tabellen
- Formulare
- Mathematische Formeln
- Komplexe Layouts
- Gemischter Text und Bilder
In den Jahren 2025 und 2026 erschienen mehrere Open-Source-VLMs, darunter dots.ocr, GOT-OCR 2.0, DeepSeek-OCR, PaddleOCR-VL, olmOCR und GLM-OCR. Viele können auf einer einzigen GPU ausgeführt werden und erzielen starke Ergebnisse bei Benchmarks zur Dokumentenverständnis.
Kommerzielle Optionen wie Mistral OCR, Gemini und GPT-Modelle werden ebenfalls für die Dokumentenanalyse und Informationsextraktion verwendet.
Ein bemerkenswerter Trend ist der Aufstieg kleinerer, auf OCR fokussierter Modelle. Modelle wie GLM-OCR und PaddleOCR-VL erzielen wettbewerbsfähige Benchmark-Ergebnisse und benötigen dabei deutlich weniger Parameter als viele Allzweck-Vision-Language-Modelle.
Welche Einschränkungen haben OCR-Tools?
OCR allein erzeugt keine strukturierten Daten
OCR gibt einfachen Text zurück, keine organisierten Felder. Um ein Dokument in strukturierte Daten umzuwandeln, wie z. B. die Rechnungspositionen einer Rechnung, muss OCR mit anderen Tools kombiniert werden.
OCRs können in den meisten Anwendungen immer noch nicht die menschliche Genauigkeit erreichen.
Zu den Fehlern gehören das falsche Lesen von Buchstaben, das Überspringen unleserlicher Buchstaben oder das Kombinieren von Text aus benachbarten Spalten oder Bildunterschriften. Obwohl 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.
Allerdings 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:
Dokumentenbasierte Einschränkungen
- Farbige Hintergründe: Bunte Hintergrundmuster können problematisch sein, da sie die Texterkennung beeinträchtigen können
- Verschwommene oder blendende Texte: Verschwommene oder blendende Bilder sind sowohl für Menschen als auch für Computer schwer zu lesen.
- Verdrehte oder nicht ausgerichtete Dokumente: In Situationen, in denen das Bild verdreht sein kann, hat OCR größere Schwierigkeiten, die Zeichen zu identifizieren, da der Text nicht ausgerichtet ist.
Textbasierte Einschränkungen
- Vielfalt der Buchstaben: Buchstabenformen in einigen Alphabeten sind schwerer zu erkennen. Da beispielsweise selbst gedruckte arabische Zeichen in Kursivschrift vorliegen, wird die Zeichenerkennung zu einer Herausforderung.
- Vielfalt der Schriftarten & -größen: Es ist zwar schwer, alle verschiedenen Schriftarten zu erkennen, aber auch zu kleine/große Zeichen sind schwierig zu identifizieren.
- Ähnlich aussehende Zeichen: Manche Zeichen sehen so ähnlich aus, dass OCR-Tools sie möglicherweise nicht 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, können OCR-Tools möglicherweise nicht alle Zeichen mit unterschiedlichen Stilen erkennen.
Wie misst man die OCR-Genauigkeit?
Die Genauigkeit wird üblicherweise anhand der Zeichenfehlerrate oder der Wortfehlerrate gemessen, die zählt, wie viele Zeichen oder Wörter das Tool falsch erkennt. Einige Benchmarks verwenden auch die Edit-Distanz, 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, die das OCR-Tool fehlerfrei extrahieren kann. Beispielsweise bedeutet eine Genauigkeit von 99 %, dass 990 von 1000 Zeichen korrekt erkannt werden.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenGibt es aktive Forschung, um diese Einschränkungen zu überwinden?
Seit seiner Einführung hat sich OCR weiterentwickelt und wird heute in nahezu jeder großen Branche eingesetzt. Da es noch Verbesserungspotenziale gibt, wird die Forschung zu OCR fortgesetzt. Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und Deep-Learning-Algorithmen tragen zur gesteigerten Genauigkeit dieser Technologie bei.
Derzeit können OCR-Tools in maschinengeschriebenen Texten eine Genauigkeit von über 99 % erreichen. Es werden jedoch noch höhere Genauigkeitsstufen angestrebt, da Unternehmen nach wie vor menschliche Eingriffe zur Überprüfung auf mögliche Fehler nutzen.
Der aktuelle Forschungsschwerpunkt im Bereich der OCR-Technologie liegt hauptsächlich auf der Handschrifterkennung und der Erkennung von Schreibschrift.
Anfang 2026 wurden neue Open-Source-OCR-Modelle vorgestellt:
PaddleOCR-VL-1.5, das im Januar 2026 eingeführt wurde, behauptete, Top-Modelle zu übertreffen, indem es eine Genauigkeit von 95 % beim maßgeblichen Dokument-Parsing-Benchmark erreichte.3
RapidOCR v3.6.0 paketiert OCR-Modelle (einschließlich PaddleOCR), um sie auf gängigen Laufzeitumgebungen wie ONNX Runtime und OpenVINO auszuführen, wobei der Schwerpunkt auf einer einfachen, schnellen lokalen Bereitstellung liegt.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.
Schreibschrifterkennung
Die verbundenen Buchstaben sind eindeutig schwerer zu erkennen als gedruckte Texte. Diese Situation führt zu mehr Fehlern in OCR-Tools, und die Formen der Buchstaben liefern nicht genügend Informationen, damit die Software sie richtig 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 war. Dies tritt häufiger bei langen oder dichten Dokumenten sowie bei komplexen Abbildungen auf. Da der erfundene Text flüssig zu lesen ist, können Fehler schwerer zu erkennen sein als ein klassisches falsches Lesen.
Weiterführende Literatur
- Handschrifterkennungs-Benchmark
- Rechnungs-OCR-Benchmark: Extraktionsgenauigkeit von LLMs vs. OCRs
- OCR-Benchmark
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Zustand 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
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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