在数字时代，信息触手可及，高效获取、搜索和分析文本数据变得尤为重要。但面对像PDF这样的文件类型，直接提取或操作其中的文本和表格数据往往并不容易。这就是PDF OCR技术派上用场的地方。
本文将带你深入了解PDF OCR。我们将探讨它的定义、工作原理以及为什么它是企业的必备工具。还会评测主流PDF OCR工具，并展望这一前沿技术的未来趋势。
了解PDF文件
Adobe Systems于1993年推出了可移植文档格式（PDF），后来国际标准化组织（ISO）制定了32000标准。
你是否知道，如今全球已有超过2.5万亿个PDF文件？
PDF有哪些常见类型？
随着PDF标准的演进，PDF也拥有更多版本，包括更高级的功能与能力。
| PDF类型 | 描述 |
|---|---|
| 标准文档格式 | |
| PDF/A | 用于长期保存 |
| PDF/E | 用于工程和建筑业文档 |
| PDF/X | 用于平面设计和印刷 |
| PDF/VT | 用于可变和事务性打印，比PDF/X拥有更强定制能力 |
| PDF/UA | 通用可访问性，优化辅助体验 |
手动提取PDF文本的挑战
在各行各业，PDF广泛用于信息的存储与分发。尽管技术不断进步，但仍有许多企业采用人工录入方式提取数据。
因此，仅有12%的企业能够自动将数据洞察转化为实际行动。
在创业初期，由于文档量较少，人工录入还能应对。但随着业务发展，文档数量激增，人力自动处理的成本和时间也随之水涨船高。花时间和资源在本可自动化的事务上得不偿失。
1992年，George Labovitz和Yu Sang Chang提出了1-10-100法则，用于评估劣质数据的影响。验证数据成本仅1美元，修正需10美元，若数据未被修正则损失达100美元。
手动数据录入难以避免人为失误。据统计人工录入错误率约为1%。这会影响数据准确性，进而引发合规、财务等问题，也会导致客户不满意。
使用OCR自动化数据提取
自上世纪90年代至2000年代，光学字符识别（OCR）技术已在医疗、金融等诸多行业普及，被广泛应用于自动化数据提取。
Google Books 就是通过OCR扫描、转换书籍和杂志。
OCR工作流程
OCR技术可将图片、扫描的PDF和手写文本自动转为机器可读数据，主要分为三步：
- 预处理： OCR软件对文档降噪、矫正和缩放等处理做准备。
- 字符/文本识别： 采用模式识别和特征识别两种方法识别文档中的文本。
- 后处理： 数据转为结构化文本。
了解更多 什么是OCR
传统OCR的局限性
传统OCR或普通OCR只能将内容提取为纯文本，意味着这些数据无法直接发送到其他应用程序。
对于需要识别复杂表格、图表或图形的场景，传统OCR表现有限，通常还需额外处理才能提取这些信息。
当文档布局多变时，准确提取数据会面临挑战。据统计，10-15%的数据可能被遗漏或不准确。
什么是PDF OCR？PDF与OCR如何结合
PDF OCR可将数据转化为可搜索且可编辑的数据。它应用了机器学习（ML）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）等先进算法，精准提取数据。
PDF OCR的类型
为克服传统OCR局限，出现了区域OCR和AI OCR等进阶OCR技术。
区域OCR
区域OCR通常被称为第二代OCR，可以从文档中指定的“区域”提取数据。与普通OCR工具不同，它能够将非结构化文本转为结构化数据。
了解更多 什么是区域OCR
动态OCR
Parseur推出了动态OCR，可提取在文档中会移动或大小变化的字段。例如“总计”或“总金额”这类字段常常不是固定在一个位置。
了解更多 什么是动态OCR
AI OCR
AI驱动的OCR工具可利用深度学习等前沿技术，带来更快的数据提取和处理速度，能够应对大量数据。OCR与AI结合，极大提升了数据采集流程。
了解更多 什么是AI OCR
为什么要使用PDF OCR？
用PDF OCR自动化数据提取，可帮助企业显著提升性价比。下面是PDF OCR的几个优势：
显著减少人工录入所需时间
一大优势在于省去了人工查找和转录信息的环节。员工无需再花数小时去寻找、复制和粘贴数据到数据库，这一流程将被完全自动化！
实现PDF到可编辑文件的便捷转换
通过PDF OCR，扫描文档或图片型PDF可以自动转换成可搜索版本，提升关键词查找效率。
轻松集成至数据库及其他应用
你可以将PDF OCR与数千种工具（如Zapier、Power Automate、Zoho CRM或ERP系统）无缝连接。也支持通过Webhook或自定义API发送数据。
PDF OCR实际应用
PDF OCR对希望优化流程的任何组织来说，都是极具价值的工具。
发票自动处理
通过PDF OCR数字化纸质发票有助于企业更好地记录和追踪发票及付款。
扫描发票的数据可自动发送至QuickBooks或任意会计软件。
延伸阅读
提单（BOL）自动录入
PDF OCR技术助力企业优化提单流程，提升准确性、高效性和沟通能力。这将为依赖运输和物流运作的企业带来显著成本节省和其他收益。
电商数据自动化
它可以通过自动提取采购订单、发票和运输文件，提高订单处理的准确性和速度，缩短交付周期，提升客户满意度。
如何选择适合的PDF OCR工具？
网上数据提取工具琳琅满目，但选择时仍需结合自身需求与预算理性投资。
- 识别准确率是否足够高？
- 是否支持多语言文档处理？
- 是低代码、无代码，还是需要技术背景？
- 是否可以与任何应用集成？
- 是否为先进的PDF OCR软件？
2026年值得关注的PDF OCR工具
以下为您盘点今年最值得关注的五款PDF OCR软件。
Parseur
Parseur凭借强大的AI引擎，实现高精度PDF数据提取功能，远不止OCR。
- 支持100多种语言
- 拥有面向各行业的AI辅助模板
- 集成了区域OCR和动态OCR
- 可识别手写文本和字母
- 拥有强大的模板驱动平台
- 可与Zapier、Make和Power Automate原生集成
- 可自动从邮件中提取数据
- 可提取表格数据及重复出现的文本块
Parseur提供完整功能的免费套餐。付费方案比同类软件便宜三倍。
用户评价
Parseur我们已使用多年。在众多SaaS应用中（而且我们用的很多），Parseur几乎没有宕机。再加上卓越的客服支持，我从A到Z都强烈推荐Parseur。
Adobe Acrobat Pro
这是一个热门PDF编辑器，内置OCR功能，可将扫描文件转换为可编辑格式。能够识别所有文本和格式，并支持多语言。
ABBYY FineReader PDF
ABBYY具备基于AI的OCR技术，能数字化和扫描纸质文件。兼容Windows、macOS与移动设备，并有简洁易用的界面，还支持截图转文本功能。
Readiris
Readiris是一套面向全球的文档转换、编辑和签署方案，适用于Windows和Mac OS的智能OCR软件，并可将文档转为音频文件，支持语音识别功能。
Google Document AI
Document AI的OCR技术用于将扫描或数字文档转换为可搜索、可编辑的文本。其预训练模型与OCR集成，实现高效的文档处理和数据提取。
PDF OCR的未来展望
集成AI的PDF OCR工具可轻松打通静态文档和可编辑文件之间的壁垒。随着AI不断进步，未来必将有更先进的软件彻底变革数据提取过程。
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