Der Segmentierungsprozess war bei bisherigen OCR-Systemen immer die größter Herausforderung. Bei schwankender Helligkeit oder variablem Hintergrund konnten schnell Falsch-Lesungen entstehen. KI-Systeme hingegen sind in der Lage, Zeichen auch auf inhomogenem Hintergrund zu segmentieren und zu klassifizieren. Dies steigert die Zuverlässigkeit und Robustheit in vielen Industrien erheblich.

Ähnlich wie bei inhomogenen Hintergründen kann auch schwacher Kontrast klassische Schriftlesesyteme schnell in die Knie zwingen. Auch hier zeigt Deep Learning seine Stärken. Selbst erhabene Schrift auf rauen Oberflächen wie Aluminium-Guss liest ein KI-System robust und zuverlässig.

KI-basierte Lesewerkzeuge zeichnen sich durch ihre Anpassungsfähigkeit aus und können problemlos mit verschiedenen Schriftarten, Schriftgrößen und Layouts umgehen, ohne aufwendige manuelle Anpassungen zu erfordern. Gerade bei gestempelten oder geprägten Schriften sowie Inkjet-Druck (zum Beispiel Mindesthaltbarkeitsdatum auf Lebensmittelverpackungen) kann die Zeichendarstellung erheblich variieren, obwohl der Text für das menschliche Auge immer noch lesbar bleibt. Hier zeigt KI ihre Stärken.

Dank seines Trainings verfügt ein KI-System über eine vielfältige Sammlung von Schriftarten, die es ihm ermöglicht, ohne vorheriges Training mühelos mit einer breiten Palette von Zeichen umzugehen, unabhängig von deren Größe, Stil oder Strichstärke. Bei Bedarf können zusätzliche Zeichen in das Training integriert werden, um die Robustheit des Systems weiter zu steigern.