آخرین بهروزرسانی: 12 Jan, 2026
تشخیص نوری کاراکتر (OCR) دیگر فقط تبدیل صفحات اسکنشده به متن قابل خواندن نیست. در دنیای امروز که داده‑محور است، فرمت خروجی OCR که انتخاب میکنید میتواند مستقیماً بر قابلیت جستجو، انطباق، حفظ طولانیمدت، خودکارسازی و یکپارچهسازی با برنامههای مدرن تأثیر بگذارد. از استخراج ساده متن تا دادههای ساختار یافتهٔ ماشین‑خوانا، هر فرمت هدف خاصی دارد.
در این راهنمای جامع، ما رایجترین فرمتهای خروجی OCR — TXT، PDF، PDF/A، XML و JSON — را مقایسه میکنیم تا به شما کمک کنیم فرمت مناسب برای جریان کاریتان را انتخاب کنید، چه در حال ساخت یک خط لولهٔ OCR متنباز، یک سیستم اسناد سازمانی یا یک پلتفرم تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی باشید.
درک فرمتهای فایل OCR: توضیح HOCR vs ALTO vs PDF/A
آخرین بهروزرسانی: 05 Jan, 2026
اگر تا به حال یک سند را اسکن کردهاید و تعجب کردهاید که کامپیوترها چگونه تصاویر متن را به محتوای قابل جستجو و ویرایش تبدیل میکنند، با دنیای تشخیص نوری کاراکتر (OCR) روبرو شدهاید. اما داستان فقط به استخراج متن از تصاویر ختم نمیشود. جادوی واقعی در نحوهٔ ذخیرهسازی و ساختاردهی این اطلاعات است.
زمانی که آرشیوهای تاریخی را دیجیتالی میکنید، فاکتورهای کسبوکار را پردازش میکنید، یا کتابهای چاپی را به کتابخانههای دیجیتال تبدیل میکنید، انتخاب فرمت خروجی OCR مناسب بسیار حیاتی میشود.
PDF/A-3 - هیولای ترکیبی؟ جاسازی دادههای اصلی داخل OCR شما
آخرین بهروزرسانی: 29 Dec, 2025
در دنیای دیجیتالیسازی اسناد، OCR (تشخیص نوری کاراکتر) اغلب بهعنوان گام نهایی دیده میشود—اسکن، شناسایی متن، بایگانی، تمام. اما الزامات مدرن انطباق، خودکارسازی و جریانهای کاری مبتنی بر داده، بیش از PDFهای قابل جستجو میخواهند. آنها به قابلیت ردیابی، ساختار قابل خواندن توسط ماشین و تضمینهای بایگانی طولانیمدت نیاز دارند.
در اینجا PDF/A-3 وارد صحنه میشود—استانداردی که اغلب بهدرستی درک نمیشود، گاهی بحثبرانگیز است و بیشک قدرتمند.