Stand der OCR-Technologie: Ist sie tot oder ein gelöstes Problem?
Optische Zeichenerkennung (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 Large Language Model, mehr als 95 % der Zeichen in gedrucktem Text korrekt.
OCR-Tools liegen bei schwierigen Eingaben weiterhin hinter Menschen zurück: Scans in niedriger Qualität, kursive arabische Schriften wie Nastaliq und Handschrift.
Was ist OCR?
OCR ist eine Technologie, die Zeichen aus gedruckten Büchern, handschriftlichen Dokumenten oder Bildern erkennt. 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 nutzt sie Bildklassifizierung, um jedes Zeichen zu identifizieren. Wenn diese beiden Schritte erfolgreich funktionieren, liefert OCR genaue Ergebnisse. Zeichen können jedoch manchmal zu dicht beieinanderliegen und werden möglicherweise nicht erkannt. Daher benötigt OCR mehr als nur Computer-Vision-Technologien.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Auch wenn OCR Zeichen erkennt, bilden diese Zeichen Wörter, Sätze und Absätze. Die Forschung im Bereich NLP hat zu zahlreichen Algorithmen geführt, um Fehler bei der Zeichenerkennung mithilfe probabilistischer Methoden zu korrigieren. Beispielsweise können fehlende Zeichen anhand des Kontexts geschätzt werden.
Überwachtes Deep Learning
OCR verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um seine Leistung zu verbessern. OCR-Models lernen aus beschrifteten Trainingsbeispielen. Mit genügend Beispielen können sie:
- Zeichen mit unterschiedlichen Schriftarten erkennen. Jedes Zeichen kann in einer Vielzahl von Formen geschrieben werden, und ein großer beschrifteter Datensatz hilft der OCR-Software, die Zeichen trotz Schriftartvariationen zu identifizieren.
- Fehler erkennen und korrigieren. OCR-Tools können Zeichen überspringen, die nicht identifiziert werden können. Durch das Erkennen von Mustern in Trainingsbeispielen kann OCR diese Fehler erkennen und seine Fehler korrigieren.
Vision-Language-Models (VLMs)
OCR bewegt sich von mehrstufigen Pipelines hin zu Vision-Language-Models (VLMs). Herkömmliche OCR-Systeme verwenden oft separate Tools für Textdetektion, Texterkennung, Layoutanalyse und Tabellenextraktion. VLMs vereinen diese Aufgaben in einem einzigen Model.
Diese Verschiebung hat die Leistung bei Dokumenten mit Folgendem verbessert:
- Tabellen
- Formulare
- Mathematische Formeln
- Komplexe Layouts
- Gemischter Text und Bilder
Im Jahr 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 laufen und erzielen starke Ergebnisse bei Benchmarks zum Dokumentverständnis.
Kommerzielle Optionen wie Mistral OCR, Gemini und GPT-Models werden ebenfalls für das Dokument-Parsing und die Informationsextraktion genutzt.
Ein bemerkenswerter Trend ist der Aufstieg kleinerer, auf OCR fokussierter Models. Models wie GLM-OCR und PaddleOCR-VL erzielen wettbewerbsfähige Benchmark-Ergebnisse, während sie deutlich weniger Parameter benötigen als viele allgemeine Vision-Language-Models.
Was sind die Einschränkungen von OCR-Tools?
OCR allein erzeugt keine strukturierten Daten
OCR gibt reinen Text zurück, keine strukturierten Felder. Um ein Dokument in strukturierte Daten umzuwandeln, wie etwa die Einzelposten auf einer Rechnung, muss OCR mit anderen Tools kombiniert werden.
OCRs erreichen in den meisten Anwendungen noch immer nicht die Genauigkeit auf menschlichem Niveau.
Zu den Fehlern gehören das falsche Lesen von Buchstaben, das Überspringen unlesbarer 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.
Doch selbst bei qualitativ hochwertigen Dokumenten können OCR-Tools Fehler machen, da es für jedes Zeichen eine Vielzahl von Dokumentformaten, Schriftarten und Stilen gibt. Die Einschränkungen, die verhindern, dass OCR-Tools eine Genauigkeit von 100 % erreichen, lassen sich wie folgt auflisten:
Dokumentenbasierte Einschränkungen
- Farbige Hintergründe: Bunte Hintergrundmuster können problematisch sein, da sie die Texterkennung verringern können
- Unscharfe oder spiegelnde Texte: Unscharfe oder spiegelnde Bilder sind sowohl für Menschen als auch für Computer schwer zu lesen.
- Schräge oder nicht ausgerichtete Dokumente: In Situationen, in denen das Bild schräg sein kann, hat OCR größere Schwierigkeiten, die Zeichen zu identifizieren, weil 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 Kursivform vorliegen, wird die Zeichenerkennung zu einer Herausforderung.
- Vielfalt der Schriftarten & -größen: Es ist schwierig, all die verschiedenen Schriftarten zu erkennen; auch zu kleine/große Zeichen sind schwer zu identifizieren.
- Ähnlich aussehende Zeichen: Manche Zeichen sehen so ähnlich aus, dass OCR-Tools sie möglicherweise nicht unterscheiden können. Zum Beispiel ist es schwer, 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 in der Regel anhand der Zeichenfehlerrate oder Wortfehlerrate gemessen, wobei gezählt wird, wie viele Zeichen oder Wörter das Tool falsch erkennt. Einige Benchmarks verwenden auch die Editierdistanz, die Anzahl der Änderungen misst, die nötig sind, um den richtigen Text zu erreichen.2
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 ihrer Einführung hat sich OCR weiterentwickelt und wird heute in fast jeder großen Branche eingesetzt. Da es noch Verbesserungsbereiche gibt, wird die Forschung zu OCR fortgesetzt. Fortschritte bei Computer Vision und 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 Genauigkeitsgrade gewünscht, da Unternehmen weiterhin menschliche Eingriffe nutzen, um nach potenziellen Fehlern zu suchen.
Der aktuelle Schwerpunkt der Forschung im Bereich der OCR-Technologie liegt hauptsächlich auf der Handschrifterkennung und der Erkennung kursiver Texte.
Anfang 2026 wurden neue Open-Source-OCR-Models vorgestellt:
PaddleOCR-VL-1.5, im Januar 2026 vorgestellt, behauptete, Top-Models zu übertreffen, indem es beim maßgeblichen Dokument-Parsing-Benchmark eine Genauigkeit von 95 % erreichte.3
RapidOCR v3.6.0 paketiert OCR-Models (einschließlich PaddleOCR), damit sie auf gängigen Laufzeitumgebungen wie ONNX Runtime und OpenVINO laufen, mit Fokus auf eine 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.
Kursive Texterkennung
Verbundene Buchstaben sind deutlich 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 korrekt wahrnehmen kann.
Halluzination
Ältere OCR-Systeme konnten Zeichen falsch lesen oder überspringen. VLM-basierte OCR kann etwas anderes tun: Text erfinden, der nie auf der Seite stand. Dies passiert häufiger in langen oder dichten Dokumenten und in komplexen Abbildungen. Da der erfundene Text flüssig lesbar ist, können Fehler schwerer zu erkennen sein als ein klassischer Lesefehler.
Weiterführende Literatur
Diese Forschung zitieren
Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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}
}Änderungsprotokoll
4 Aktualisierungen- 2026
PaddleOCR-VL-1.5 und RapidOCR v3.6.0 wurden dem Forschungsfokus-Abschnitt hinzugefügt.
Der Abschnitt „Weiterführende Literatur“ wurde durch neue Links ersetzt.
Ergebnisse in der Einleitung aktualisiert.
- 2025
Ein Satz über große Sprachmodelle wurde in die Einleitung eingefügt.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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