Jaki OCR wybrać do pracy z dokumentami?

Optical Character Recognition (OCR) jest kluczową technologią w przetwarzaniu i automatyzacji pracy z dokumentami. Wybór odpowiedniego OCR do pracy z dokumentami należy rozpocząć od sprecyzowania, jakie typy plików mają być analizowane, jakie znaczenie ma precyzja rozpoznawania i jakiej automatyzacji potrzebuje firma lub użytkownik indywidualny. Najszybszą odpowiedzią na postawione pytanie jest: do najbardziej wymagających zastosowań polecane są ABBYY FlexiCapture/FineReader, natomiast chmurowe rozwiązania (Amazon Textract, Google Document AI, Adobe PDF Extract API) sprawdzą się tam, gdzie liczy się szybkie wdrożenie i skalowalność [1][4].

Czym jest OCR i jak działa?

Technologia OCR, czyli optyczne rozpoznawanie znaków, umożliwia konwersję zeskanowanych dokumentów i obrazów (np. PDF, JPG, PNG) na edytowalny tekst cyfrowy. Kluczowe pojęcia wiążące się z OCR to rozpoznawanie tekstu, analiza struktury dokumentu (layout, tabele, formularze) oraz wyodrębnienie semantyki danych. Proces przetwarzania dokumentu przy użyciu OCR obejmuje wykrywanie tekstu, ekstrakcję, a następnie interpretację zawartości dokumentu [1][4][5]. Najnowsze rozwiązania integrują sztuczną inteligencję oraz uczenie maszynowe dla poprawy precyzji rozpoznania oraz analizy struktur zarówno tekstowych, jak i układów dokumentów [1].

Współczesne systemy OCR coraz częściej oferują kompleksowe podejście „end-to-end” – czyli obejmują zarówno wykrywanie tekstu, rozpoznanie układu strony, jak i ekstrakcję danych z tabel oraz formularzy. Popularne stały się rozwiązania chmurowe (np. Amazon Textract, Google Document AI), a także zaawansowane open-source integrujące moduły do rozpoznawania layoutu (np. PaddleOCR + PP-Structure) [1][4].

Najważniejsze kryteria wyboru OCR do pracy z dokumentami

Odpowiedź na pytanie „jaki OCR wybrać do pracy z dokumentami” wymaga analizy kilku najistotniejszych aspektów. Przede wszystkim, liczy się precyzja rozpoznania tekstu i układu stron. Dla dokumentów o ustrukturyzowanej formie (zawierających tabele, formularze lub specyficzny layout) największe znaczenie ma funkcjonalność precyzyjnej analizy układu [1][2].

Kluczowe są także wsparcie dla automatyzacji (np. przetwarzanie masowe, foldery „Hot Folder”), obsługa różnych formatów wejściowych (PNG, JPG, TIFF, PDF) i szeroka lista obsługiwanych języków – przykładowo Tesseract obsługuje ponad 100 języków, OmniPage powyżej 120, natomiast Adobe i ABBYY zapewniają wsparcie dla kilkudziesięciu języków, w tym polskiego [2][5][6]. Przy wyborze rozwiązania istotny jest również dostęp do edytowalnych formatów wyjściowych (TXT, PDF, Word) oraz możliwość błyskawicznej integracji przez API lub dostępność narzędzi chmurowych [1][3][4].

Rodzaje i specyfika rozwiązań OCR

Na rynku wyróżnia się kilka podstawowych kategorii oprogramowania OCR: lokalne (on-premise), chmurowe (API) oraz open-source. Rozwiązania komercyjne, takie jak ABBYY FlexiCapture/FineReader, oferują bardzo wysoką precyzję rozpoznania tekstu oraz struktur dokumentów, a ich wynik w testach precyzji sięga 9/10 [1][4]. Chmurowe API, przykładowo Amazon Textract, Google Document AI czy Adobe PDF Extract API, umożliwiają natychmiastową integrację z systemami firmy bez konieczności instalacji lokalnych serwerów [1][3].

Open-source, reprezentowany np. przez PaddleOCR z modułem PP-Structure lub Tesseract połączony z Layout Parser, daje dużą elastyczność, ale wymaga konfiguracji, tuningu oraz często samodzielnego dostrajania do specyfiki przetwarzanych dokumentów [4]. OCR-y lokalne dają pełną kontrolę nad danymi, ale wiążą się z większym nakładem wdrożeniowym. Chmurowe rozwiązania API pozwalają na dynamiczne skalowanie, co szczególnie doceniają firmy przetwarzające duże wolumeny dokumentów [1][4].

Precyzja, efektywność i automatyzacja – porównanie OCR w praktyce

Jak pokazują niezależne rankingi 2025, najwięcej punktów zdobywają rozwiązania dostosowane do rozpoznawania złożonych struktur dokumentów: ABBYY FlexiCapture (9/10), PaddleOCR z PP-Structure (8.3/10), a także w nieco słabszej precyzji DocTR i Tesseract wspierany specjalistycznym parserem layoutu (5.7/10 i 5.5/10) [1]. W praktycznych testach obejmujących 10 rodzajów rzeczywistych dokumentów (faktury, tabele, skany umów) ABBYY uzyskało aż 9/10 zarówno w ekstrakcji tekstu, jak i tabel. Z kolei narzędzia chmurowe, takie jak Azure Form Recognizer, cechują się dobrą detekcją układu, choć nie zachowują pełnej semantyki [4].

Przy dużych wdrożeniach ważne staje się wsparcie dla automatyzacji – np. funkcja Hot Folder w ABBYY pozwala na automatyczne przetwarzanie nawet 5000 stron miesięcznie bez interwencji użytkownika [2]. Bardzo istotna jest jakość wejściowych skanów – precyzja OCR jest najwyższa na dokumentach dobrej jakości z czytelnym układem [1][4].

Wsparcie językowe i formaty plików

Dobre programy OCR powinny obsługiwać szeroką gamę języków oraz zróżnicowane formaty plików wejściowych. Tesseract umożliwia rozpoznawanie tekstu w ponad 100 językach, natomiast OmniPage nawet w 120+; Adobe rozpoznaje 42 języki, w tym polski [2][5][6]. Obsługa formatów wejściowych obejmuje standardowo PNG, JPG, TIFF oraz PDF [2][6]. Pozyskiwane dane mogą być eksportowane do popularnych formatów edytowalnych, takich jak TXT, PDF i Word [6].

Trendy rozwoju OCR w 2025 roku

Zauważalnym trendem jest rosnąca rola sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie nie tylko tekstu, lecz również struktur dokumentu. Nowoczesne systemy OCR coraz lepiej radzą sobie z tzw. przetwarzaniem end-to-end: wykrywają tekst, analizują layout, rozpoznają tabele i formularze podczas jednego przebiegu [1][4]. Popularne są już narzędzia open-source, które oferują nie tylko czyste rozpoznanie tekstu, ale także odzyskiwanie układu strony i danych semantycznych, co czyni je konkurencyjnymi dla rozwiązań komercyjnych [4][5].

Coraz większa ilość rozwiązań opiera się na modelu chmurowym (API REST) – pozwala to na szybkie wdrożenie oraz nieograniczoną rozbudowę środowiska przetwarzania dokumentów. Istotne znaczenie mają także integracje przez API z platformami biznesowymi i narzędziami automatyzacji procesów [1][3].

Podsumowanie – jaki OCR wybrać?

Podsumowując – do pracy z dokumentami biznesowymi, gdzie kluczowa jest precyzyjna ekstrakcja treści, układu i tabel, rekomenduje się ABBYY FlexiCapture lub FineReader. Rozwiązania te oferują najwyższą precyzję, zaawansowaną automatyzację oraz wsparcie dla złożonych procesów przetwarzania [1][4]. Jeśli najważniejsze są szybka integracja, skalowalność oraz model rozliczeniowy „za dokument” – warto wybrać chmurowe API, jak Amazon Textract, Google Document AI lub Adobe PDF Extract API [1][3]. W przypadku środowisk wymagających elastyczności, braku licencyjnych ograniczeń i możliwości dostosowania, dobrym wyborem są open-source: PaddleOCR z PP-Structure, Tesseract z Layout Parser (pod warunkiem odpowiedniego dostrojenia) [4][5].

Źródła:

• [1] https://taxeo.pl/blog/programy-ocr/
• [2] https://www.komputerswiat.pl/artykuly/redakcyjne/najlepsze-programy-do-rozpoznawania-tekstu-ocr-ranking-2022/17k0wr3
• [3] https://updf.com/pl/ocr/ocr-software/
• [4] https://pragmile.com/pl/ranking-ocr-2025-porownanie-najlepszych-programow-do-rozpoznawania-tekstu-i-struktury-dokumentow/
• [5] https://clickup.com/pl/blog/456622/oprogramowanie-do-rozpoznawania-znakow-optycznych
• [6] https://lightpdf.com/pl/bezplatne-oprogramowanie-ocr.html