Ranking OCR 2025 – porównanie najlepszych programów do rozpoznawania tekstu i struktury dokumentów
Technologie OCR (Optical Character Recognition) przeszły długą drogę – od prostego odczytywania znaków w skanach dokumentów, po zaawansowane systemy rozpoznające strukturę faktur, formularzy czy tabel. W dobie automatyzacji procesów biznesowych kluczowe jest jednak nie tylko rozpoznanie tekstu, ale także zrozumienie kontekstu i układu dokumentu. W naszym praktycznym teście porównaliśmy 8 czołowych narzędzi OCR pod kątem ich skuteczności w przetwarzaniu rzeczywistych dokumentów biznesowych. Oto wyniki.
Nowe oblicze OCR – inteligentne przetwarzanie dokumentów biznesowych
Rozpoznawanie tekstu na podstawie skanów dokumentów i obrazów to już nie tylko dodatek do systemów archiwizacji – w wielu organizacjach stanowi fundament automatyzacji procesów, takich jak księgowość, logistyka, HR czy zgodność z przepisami. Współczesne narzędzia OCR to już nie tylko silniki do ekstrakcji tekstu, ale złożone systemy AI, które potrafią rozpoznawać strukturę dokumentów, identyfikować pola danych, segmentować tabele czy rozumieć kontekst informacji zawartych w formularzach.
W środowiskach korporacyjnych coraz częściej oczekuje się od OCR nie tylko “czytania” dokumentów, ale ich rozumienia – np. odróżnienia nagłówka faktury od wiersza pozycji towarowej, wyodrębnienia daty płatności, numeru NIP, kwoty brutto czy danych odbiorcy. Co więcej, dokumenty te występują w różnych formatach – od edytowalnych PDF-ów, przez zeskanowane obrazy, po zdjęcia przesyłane z urządzeń mobilnych. W dodatku często są dwujęzyczne – np. polsko-angielskie faktury dla partnerów zagranicznych.
Dlatego coraz większą wagę przykłada się do testowania narzędzi OCR w kontekście rzeczywistych zastosowań – nie tylko pod kątem precyzji rozpoznania liter, ale także jakości odwzorowania układu dokumentu, zgodności strukturalnej, kompletności danych i elastyczności przetwarzania.
W naszym teście skupiliśmy się właśnie na tym – na porównaniu skuteczności różnych silników OCR w rozpoznawaniu struktury rzeczywistych dokumentów ustrukturyzowanych. Przetestowaliśmy 8 popularnych narzędzi – zarówno komercyjnych rozwiązań chmurowych, jak i frameworków open-source, które można wdrażać lokalnie lub modyfikować do własnych potrzeb. Wszystkie przeszły ten sam zestaw testów oparty na analizie 10-stronicowego pakietu dokumentów zawierającego faktury, formularze, oświadczenia, dokumenty celne i tabele liczbowo-tekstowe – w języku polskim i angielskim, w różnych formatach wejściowych.
W dalszej części artykułu pokażemy, które narzędzia najlepiej poradziły sobie z odwzorowaniem danych, jakie miały trudności, a także które z nich oferują najlepsze możliwości w ramach kilku kategorii. Jeśli stoisz przed wyborem technologii OCR do swojego projektu, ten ranking dostarczy Ci twardych danych, nie marketingowych deklaracji.
Jak testowaliśmy programy do rozpoznawania tekstu? Metodologia porównania narzędzi OCR
Wybór najlepszego narzędzia OCR nie może opierać się wyłącznie na deklaracjach producentów czy opisach funkcji. By rzetelnie porównać możliwości dostępnych rozwiązań, niezbędne było zaprojektowanie testu odzwierciedlającego rzeczywiste scenariusze biznesowe, w których najczęściej wykorzystywane są technologie rozpoznawania tekstu i struktury dokumentu.
Cel testu OCR
W centrum naszego zainteresowania znalazła się nie tylko precyzja rozpoznawania tekstu, ale przede wszystkim zdolność narzędzi do interpretacji układu dokumentu ustrukturyzowanego – rozpoznania pól danych, struktur tabelarycznych, sekcji nagłówkowych i logicznych związków między elementami dokumentu.
W praktyce oznaczało to analizę wyników pod kątem następujących wskaźników:
- kompletności danych (czy rozpoznano wszystkie istotne informacje)
- poprawności ekstrakcji pól (czy np. “Data wystawienia” została poprawnie wyodrębniona jako osobna wartość)
- odwzorowania hierarchii i segmentów (np. oddzielenie nagłówków od pozycji towarowych)
- poprawnej segmentacji tabel i kolumn
- identyfikacji danych liczbowych kontra danych tekstowych
- poprawności przy rozpoznawaniu dokumentów dwujęzycznych
Zestaw testowy OCR
Wszystkie narzędzia przeszły identyczny test – przetworzyły ten sam zestaw dokumentów przygotowany z rzeczywistych przykładów spotykanych w codziennej pracy firm. Testy obejmowały zarówno pliki PDF (edytowalne i zeskanowane), jak i obrazy, a wyniki były przesyłane w formacie JSON, XLSX lub TXT – w zależności od formatu wyjściowego danego narzędzia. Pakiet testowy zawierał 10 stron w języku polskim i angielskim, reprezentujących poniższe typy dokumentów:
- faktury VAT i proformy
- formularze i oświadczenia
- dokumenty celne, logistyczne
- potwierdzenia przelewów
- tabele pozycji towarowych i danych liczbowych
Wyniki i analiza rezultatów
Wyniki rozpoznawania tekstu były przez nas zapisywane w formatach natywnych dla danego narzędzia: JSON, XLSX lub TXT. Format nie był oceniany, o ile zawierał dane możliwe do porównania strukturalnego. Kluczowym elementem oceny była możliwość odwzorowania:
- etykiet i wartości pól
- pozycji tabelarycznych
- relacji logicznych (np. która wartość dotyczy którego nagłówka)
- zgodność z danymi referencyjnymi
Do porównania wykorzystaliśmy półautomatyczne narzędzia analityczne oraz walidację ręczną, szczególnie tam, gdzie wymagane było przeanalizowanie znaczenia danych i relacji między danymi (np. czy “Data wystawienia” nie została rozpoznana jako “Data sprzedaży”). Każde narzędzie oceniane było na podstawie jednolitych danych testowych, a punktacja została wystandaryzowana, by można było łatwo porównać różne podejścia: komercyjne API, open-source, modele AI/ML, OCR klasyczny, layout parsery itd.
Opis punktacji dla kolumn porównawczych przedstawia się następująco:
Kategoria | Co było oceniane | Kryteria punktacji (0–10) |
Dokładność OCR / ekstrakcji tekstu | Jak dobrze narzędzie rozpoznaje tekst (litery, cyfry, symbole) w różnych dokumentach. | 10-9 – bezbłędne OCR, nawet w trudnych układach (mała czcionka, tabelki) |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | Czy narzędzie wykrywa sekcje dokumentu (np. nagłówki, podpisy, adresy), układ kolumnowy, wielostronicowość. | 10-9 – pełna struktura, z podziałem na sekcje i ich typy |
Jakość ekstrakcji tabel | Jak dobrze rozpoznawane są tabele: kolumny, wiersze, nagłówki, wartości liczbowe. | 10-9 – pełne tabele z zachowaną strukturą i nazwami kolumn |
Wydajność i czas przetwarzania | Jak szybko narzędzie przetwarza dokumenty i czy skaluje się dla większych zbiorów. | 10-9 – przetwarzanie < 3 sek/dokument, stabilne API lub lokalnie |
Łatwość integracji i użycia | Czy narzędzie ma dobrze udokumentowane API, przyjazny output, SDK, GUI, czy działa lokalnie. | 10-9 – gotowe API/SDK z dokumentacją, wygodne formaty (JSON/XLSX) |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | Jak dobrze radzi sobie z typowymi dokumentami: faktury, przelewy, zgłoszenia, formularze. | 10-9 – automatyczne wykrywanie pól, semantyka faktur, danych adresowych itp. |
Standaryzacja warunków testowych
Wszystkie narzędzia zostały przez nas uruchomione w możliwie zbliżonych warunkach:
- wersje produkcyjne
- bez dodatkowego trenowania lub uczenia
- identyczne pliki źródłowe
- jedna sesja przetwarzania – bez ręcznych poprawek czy ingerencji
Test przeprowadziliśmy w kwietniu 2025, wszystkie narzędzia były aktualne na moment testu. W przypadkach rozwiązań chmurowych wykorzystaliśmy oficjalne API w wersjach produkcyjnych.
Test OCR – 8 programów do rozpoznawania tekstu i struktury dokumentów
#1 Azure Form Recognizer
Ogólna charakterystyka
Model Azure Form Recognizer oparty jest na detekcji układu dokumentu — nie używa on specjalistycznego rozpoznawania semantycznego dla faktur czy formularzy, ale oferuje solidne rozpoznanie tekstu i struktur (linie, słowa, układ stron).
Ocena Azure Form Recognizer – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 10/10 | Bardzo wysoka jakość OCR – tekst rozpoznany praktycznie bezbłędnie, również dla trudniejszych układów (np. mała czcionka, fragmenty techniczne). |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 6/10 | Układ dokumentu odwzorowany dobrze (linie, słowa, pozycje), ale brak automatycznej klasyfikacji sekcji (np. nagłówki, pola formularza, faktura). |
Jakość ekstrakcji tabel | 4/10 | Brak natywnej analizy tabel – dane dostępne w postaci tekstu liniowego, bez struktury wierszy i kolumn. |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 | Przetwarzanie szybkie, wyniki dostępne w kilka sekund – idealne do zastosowań produkcyjnych z dużym wolumenem dokumentów. |
Łatwość integracji i użycia | 8/10 | Przejrzysty format danych JSON, dobre API i dokumentacja. Wymaga jednak dodatkowej warstwy interpretacyjnej (np. mapowania pól). |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 6/10 | Sprawdza się przy dokumentach technicznych i fakturach, ale bez semantycznej analizy struktur (np. brak informacji o znaczeniu pól, brak tabel). |
Podsumowanie
Azure Form Recognizer w trybie layout to narzędzie klasy enterprise, które świetnie sprawdza się jako bardzo dokładne OCR z odwzorowaniem układu dokumentu. Jednak nie zapewnia gotowej interpretacji semantycznej (jak np. Google czy ABBYY) i nie rozpoznaje tabel jako struktur danych. To doskonała baza pod własne przetwarzanie, ale wymaga dodatkowej warstwy analizy (np. reguły, NLP lub ML).
Ocena końcowa: 7,2 / 10
#2 Amazon Textract
Ogólna charakterystyka
Amazon Textract to usługa OCR od AWS, która automatycznie rozpoznaje tekst oraz dane z dokumentów, w tym tabele i formularze. Działa na bazie AI, umożliwia analizę dokumentów w różnych formatach (PDF, JPG, PNG) i łatwo integruje się z innymi usługami AWS. Idealna do automatyzacji przetwarzania dokumentów.
Ocena Amazon Textract – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji | 8/10 | Większość fragmentów tekstu została poprawnie rozpoznana z wysokimi wartościami “Confidence”. |
Rozpoznawanie struktury | 7/10 | Wyjście w postaci hierarchicznej (BLOCK, LINE) dobrze segmentuje dokument, choć czasem wymaga dalszego mapowania do specyficznych pól. |
Jakość ekstrakcji tabel | 8/10 | Amazon Textract dobrze wykrywa tabele i ich strukturę (wiersze, kolumny, nagłówki) — również z plików skanowanych. Tabele nie są jednak idealnie ustandaryzowane – wymagają czasem dopasowania i interpretacji, szczególnie przy złożonym układzie. |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 | Usługa działa szybko, co jest typowe dla rozwiązań chmurowych, a wynik jest zwracany w krótkim czasie. |
Łatwość integracji/API | 8/10 | Amazon Textract oferuje dobrze udokumentowane API; wynik w formacie JSON jest szczegółowy, aczkolwiek może wymagać dodatkowej obróbki. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 8/10 | W przypadku faktur i podobnych dokumentów narzędzie poprawnie wydobywa kluczowe dane (numery faktury, adresy, dane kontaktowe). |
Podsumowanie
Amazon Textract sprawdził się bardzo dobrze przy analizie zeskanowanej faktury. System poprawnie wyodrębnił większość danych, a wysoki poziom “Confidence” wskazuje na wysoką jakość rozpoznania. Struktura dokumentu została oddana w postaci hierarchicznego podziału na bloki i linie, co umożliwia dalszą obróbkę, choć wymaga pewnego dopracowania przy mapowaniu do specyficznych pól. Ogólnie rzecz biorąc, rozwiązanie jest solidne, szybkie i dobrze nadaje się do integracji z systemami przetwarzającymi dokumenty ustrukturyzowane.
Ocena końcowa: 8 / 10
#3 Google Document AI
Ogólna charakterystyka
Google Document AI to chmurowa usługa oparta na sztucznej inteligencji, która automatycznie analizuje i wyodrębnia dane z dokumentów tekstowych i skanów. Oferuje zaawansowane OCR z rozpoznawaniem struktur, takich jak tabele, pola formularzy i semantyczne układy dokumentów. Obsługuje różne typy dokumentów (faktury, umowy, dokumenty tożsamości) i integruje się z innymi usługami Google Cloud. Szczególnie skuteczna w przetwarzaniu dokumentów biznesowych i automatyzacji workflow.
Ocena Google Document AI – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji | 8/10 | Pełny tekst faktury został poprawnie wydobyty, przy wysokich wartościach pewności (confidence). Nieliczne drobne zniekształcenia można jeszcze poprawić. |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 7/10 | Google Document AI zwraca zarówno tekst ciągły, jak i dane dotyczące układu (bounding boxes, segmentację), jednak segmentacja poszczególnych pól wymaga dodatkowej obróbki. |
Jakość ekstrakcji tabel | 8/10 | Google Document AI skutecznie wykrywa tabele, nagłówki oraz wiersze, zwracając szczegółowe dane o układzie i pozycjonowaniu. Jednak brak pełnej semantycznej klasyfikacji komórek (np. „cena”, „ilość”) i nie zawsze idealna interpretacja przy bardziej złożonych lub nietypowych tabelach (np. kolumny scalone, wartości rozproszone). |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 | Usługa działa bardzo szybko, co jest typowe dla rozwiązań chmurowych – przetwarzanie dokumentów odbywa się w krótkim czasie. |
Łatwość integracji i użycia API | 8/10 | API jest dobrze udokumentowane, a odpowiedzi (w formacie JSON) zawierają szczegółowe dane strukturalne, choć mapowanie do własnych modeli może wymagać dodatkowych kroków. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 8/10 | Kluczowe dane z faktury (adresy, numery, tabela pozycji, kody towarów) zostały prawidłowo wydobyte, co potwierdza przydatność narzędzia do dokumentów o złożonej strukturze. |
Podsumowanie
Wyniki Google Document AI są bardzo satysfakcjonujące – system skutecznie wydobywa zarówno tekst, jak i elementy struktury dokumentu, co pozwala na dalszą automatyzację przetwarzania faktur. Pomimo niewielkich niedoskonałości w segmentacji pól, wyeksportowane dane (wraz z informacjami o położeniu i pewnością rozpoznania) stanowią solidną bazę do dalszej analizy i integracji z systemami biznesowymi.
Ocena końcowa: 8 / 10
#4 Adobe PDF Extract API
Ogólna charakterystyka
Adobe PDF Extract API to chmurowa usługa oparta na technologii Adobe Sensei, umożliwiająca dokładne wydobywanie tekstu, struktur (tabele, nagłówki, akapity) i elementów graficznych z dokumentów PDF. Wyróżnia się wysoką precyzją odwzorowania układu dokumentu i zachowaniem kontekstu semantycznego (np. hierarchii nagłówków). Idealna do przetwarzania profesjonalnych dokumentów, raportów, prezentacji – wszędzie tam, gdzie ważna jest struktura, a nie tylko surowy tekst.
Ocena Adobe PDF Extract API – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 8/10 | Wyodrębnione fragmenty (np. nagłówki, numery faktur, daty) są czytelne i poprawnie rozpoznane. Małe niedokładności lub drobne zniekształcenia pojawiają się sporadycznie. |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 7/10 | API zwraca bogaty zestaw metadanych, w tym pozycje, granice tekstu i hierarchię elementów (np. sekcje, tabele). Wymaga to jednak dodatkowego mapowania do specyficznych pól aplikacji. |
Jakość ekstrakcji tabel | 8/10 | Zidentyfikowane obszary tabel są dobrze zaznaczone, a dane (takie jak numery pozycji, wartości, kody towarów) są wydobywane wraz z dokładnymi informacjami o położeniu i rozmiarze. |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 | Adobe PDF Extract API działa szybko i generuje szczegółowe wyniki – typowe dla rozwiązań chmurowych. |
Integracja i użyteczność API | 8/10 | Wyniki zwracane są w uporządkowanym formacie JSON, zawierającym szczegółowe informacje o fontach, położeniu i strukturze – co ułatwia dalszą obróbkę, choć może wymagać dodatkowego mapowania. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 8/10 | Adobe bardzo dobrze radzi sobie z typowymi dokumentami takimi jak faktury, listy pozycji, noty księgowe czy zgłoszenia celne. Dane są szczegółowo rozpoznawane z zachowaniem układu i pełnej treści. Brakuje jednak automatycznej interpretacji semantycznej pól — użytkownik musi sam przyporządkować etykiety (np. “NIP”, “data faktury”, “wartość netto”). |
Podsumowanie
Adobe PDF Extract API prezentuje wysoką jakość wyodrębniania zarówno tekstu, jak i struktury dokumentu. Wyniki testów wskazują, że kluczowe dane, takie jak nagłówki, tabele i metadane, są precyzyjnie zlokalizowane i przekazywane w formie bogatej (m.in. z informacjami o położeniu, fontach i atrybutach). Choć pełna interpretacja struktury dokumentu (np. przyporządkowanie poszczególnych pól) może wymagać dodatkowej obróbki, uzyskany output stanowi solidną podstawę do dalszej integracji z systemami biznesowymi. Ogólnie rzecz biorąc, narzędzie wyróżnia się szybkością działania i wysoką szczegółowością danych – co czyni je wartościowym rozwiązaniem w przetwarzaniu dokumentów ustrukturyzowanych.
Ocena końcowa: 8 / 10
#5 ABBYY FlexiCapture
Ogólna charakterystyka
ABBYY FlexiCapture to zaawansowana platforma do inteligentnego przetwarzania dokumentów, która automatycznie rozpoznaje, klasyfikuje i wyodrębnia dane z różnorodnych dokumentów (papierowych, skanów, PDF). Obsługuje złożone układy (formularze, faktury, tabele), działa w wielu językach (w tym polskim) i pozwala na pełną automatyzację obiegu dokumentów w organizacjach.
Ocena ABBYY FlexiCapture – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 9/10 | Wysoka precyzja rozpoznania treści, nawet w dokumentach o bardziej technicznym języku i różnej strukturze. Znaki specjalne, liczby i dane adresowe zachowane bez przekłamań. |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 9/10 | Narzędzie świetnie identyfikuje sekcje, bloki tekstu, a także logikę układu dokumentu (np. nagłówki, stopki, dane zleceniodawcy/kontrahenta). |
Jakość ekstrakcji tabel i danych kluczowych | 9/10 | Tabele są wydobywane jako kompletne, z poprawnym podziałem na kolumny i wartości. Bardzo dobre rozpoznanie relacji “etykieta–wartość” w dokumentach finansowych i celnych. |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 |
ABBYY działa bardzo szybko — niezależnie od tego, czy korzysta się z wersji desktop, SDK, czy chmurowej (np. Vantage). Wydajność jest wysoka, a wyniki są zwracane w ciągu kilku sekund. Przy bardzo dużych wsadach wymaga jednak dostosowania zasobów (np. kolejki lub batche w wersji cloud).
|
Łatwość integracji i eksportu danych | 7/10 | Eksport danych do JSON lub XML jest dostępny i szczegółowy, ale wymaga zaawansowanej konfiguracji szablonów lub scenariuszy (np. podziałów na strony). |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 10/10 | To środowisko stworzone właśnie do pracy z takimi dokumentami. ABBYY radzi sobie z fakturami, przelewami, CMR, PZ, deklaracjami, notami księgowymi i innymi dokumentami B2B. |
Podsumowanie
ABBYY FlexiCapture wypada znakomicie w testach na dokumentach ustrukturyzowanych. Bardzo dobrze odczytuje kluczowe dane (kwoty, numery, daty, adresy), a układ logiczny dokumentu (np. pola formularza, kolumny w tabelach) jest odwzorowany bardzo wiernie. To narzędzie klasy enterprise – doskonałe do dużych wdrożeń, ale wymaga konfiguracji i czasem bardziej zaawansowanego podejścia przy eksporcie wyników.
Ocena końcowa: 8,8 / 10
#6 Tesseract + Layout Parser
Ogólna charakterystyka
Tesseract to open-source’owy silnik OCR rozwijany przez Google, skuteczny dla tekstu drukowanego. Obsługuje wiele języków, w tym polski. Layout Parser to z kolei biblioteka do analizy układu dokumentu (segmentacja nagłówków, tabel, kolumn itp.) oparta na deep learningu. Ich połączenie umożliwia precyzyjne OCR z zachowaniem struktury dokumentu – takie zastosowanie jest szczególnie przydatne przy złożonych layoutach (np. gazety, formularze, raporty).
Ocena Tesseract + Layout Parser – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 7/10 | Tekst został rozpoznany w większości poprawnie, choć pojawiły się literówki typowe dla Tesseracta (np. błędne znaki, złe odstępy między słowami). |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 5/10 | Layout Parser zidentyfikował podstawowe sekcje i nagłówki, ale struktura hierarchiczna (np. podrozdziały, kolumny) nie została w pełni zachowana. |
Jakość ekstrakcji tabel | 2/10 | Tabele nie zostały rozpoznane jako osobne struktury – potraktowano je jako ciągły tekst bez podziału na kolumny i wiersze. |
Wydajność i czas przetwarzania | 8/10 | Proces jest szybki – zarówno Tesseract, jak i Layout Parser działają lokalnie i dają szybki wynik. |
Łatwość integracji i użycia | 7/10 | Open-source’owe podejście daje dużą elastyczność, ale wymaga ręcznego dostrajania, kodowania i pracy z modelami layoutu. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 4/10 | Dobrze radzi sobie z tekstem, ale nie oferuje domyślnej interpretacji pól formularzy, faktur czy danych tabelarycznych. |
Podsumowanie
Tesseract + Layout Parser to solidne, elastyczne, open-source’owe narzędzie, które sprawdza się do OCR prostych dokumentów tekstowych, ale wymaga dużo pracy, by osiągnąć poziom rozpoznania tabel i struktury porównywalny z narzędziami komercyjnymi (np. ABBYY, Google, Adobe). Może być jednak świetną bazą do budowy własnych rozwiązań OCR.
Ocena końcowa: 5,5 / 10
#7 DocTR
Ogólna charakterystyka
DocTR to open-source’owa biblioteka oparta na deep learningu (TensorFlow/PyTorch) do rozpoznawania tekstu z dokumentów. Łączy detekcję i rozpoznawanie tekstu w jednym pipeline, obsługuje wiele języków i działa zarówno na obrazach, jak i PDF-ach. Idealna do lokalnego przetwarzania dokumentów, bez konieczności korzystania z chmury.
Ocena DocTR – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 10/10 | Świetna jakość OCR – cały tekst został poprawnie odczytany, bez większych błędów i braków. |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 3/10 | Brak segmentacji na logiczne bloki, nagłówki, sekcje – tekst zwrócony jako zbiór linii, bez klasyfikacji ani hierarchii. |
Jakość ekstrakcji tabel | 2/10 | Tabele nie są wykrywane jako struktury – dane są rozbite na ciąg tekstu bez kolumn i wierszy. |
Wydajność i czas przetwarzania | 9/10 | Bardzo szybkie działanie – idealne do lokalnych zastosowań. |
Łatwość integracji i użycia | 7/10 | Open-source, łatwa instalacja i dobra dokumentacja – wymaga jednak ręcznego mapowania do struktury dokumentu. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 3/10 | Tekst wyodrębniony dobrze, ale brak wsparcia dla typowych struktur: formularzy, tabel, pól z faktur. |
Podsumowanie
DocTR to bardzo dobre narzędzie do czystego OCR – rozpoznaje tekst z dużą dokładnością i szybkością. Jednak nie rozpoznaje struktury dokumentu ani nie analizuje układu w sposób semantyczny. To dobra baza do dalszej obróbki, ale wymaga zewnętrznych narzędzi, jeśli zależy Ci na odtworzeniu układu tabel, pól formularza czy klasyfikacji sekcji.
Ocena końcowa: 5,7 / 10
#8 PaddleOCR + PP-Structure
Ogólna charakterystyka
PaddleOCR to narzędzie OCR open-source stworzone przez Baidu, oferujące wysoką skuteczność rozpoznawania tekstu, w tym dla języka chińskiego i innych języków. PP-Structure to jego moduł rozszerzający, który analizuje strukturę dokumentów – wykrywa tabele, akapity, tytuły, pola formularzy. PaddleOCR rozpoznaje tekst w obrazach, z kolei PP-Structure dzieli dokument na logiczne bloki (np. tabele, nagłówki). To świetne narzędzie do zaawansowanego OCR, które obsługuje wiele języków, działa lokalnie lub w chmurze i pozwala na łatwą integrację z Pythonem.
Ocena PaddleOCR + PP-Structure – test na 10 dokumentach
Kategoria | Ocena (max 10) | Komentarz |
Dokładność OCR/ekstrakcji tekstu | 9/10 | Bardzo dobra jakość rozpoznania tekstu – minimalna liczba literówek. Tekst z formularzy, faktur, tabel rozpoznany poprawnie i w całości. |
Rozpoznawanie struktury dokumentu | 8/10 | Sekcje tekstu, nagłówki i podziały są wykrywane sensownie. Nie ma pełnej klasyfikacji pól (np. “NIP”, “kwota”), ale layout dokumentu zachowany. |
Jakość ekstrakcji tabel | 9/10 | Tabele rozpoznane bardzo dobrze – z dokładnym podziałem na wiersze i kolumny. Dane wyeksportowane do Excela w użytecznej postaci. |
Wydajność i czas przetwarzania | 8/10 | Wydajne przetwarzanie lokalne, szybka analiza. Wyniki czytelne i dostępne w kilku formatach (TXT, XLSX, HTML). |
Łatwość integracji i użycia | 7/10 | Dobre wsparcie open-source, ale wymaga ręcznego konfigurowania pipeline’u i modeli. Nieco techniczne do wdrożenia dla mniej zaawansowanych. |
Obsługa dokumentów ustrukturyzowanych | 9/10 | Bardzo dobrze radzi sobie z fakturami, listami przewozowymi, dokumentami celnymi – rozpoznaje nawet niestandardowe układy tabel i opisów. |
Podsumowanie
PaddleOCR + PP-Structure to najlepsze open-source’owe narzędzie OCR do analizy dokumentów ustrukturyzowanych, które testowaliśmy. Daje bardzo dobrą jakość rozpoznania tekstu i tabel, zachowuje strukturę dokumentu i pozwala na eksport danych w wygodnym formacie (np. XLSX, HTML). Jedyne ograniczenie: brak automatycznej semantycznej klasyfikacji pól (np. “nazwa odbiorcy”, “wartość brutto”), ale to można uzupełnić własnym kodem.
Ocena końcowa: 8,3 / 10
Tabela podsumowująca – porównanie narzędzi OCR i layout analysis
Narzędzie | OCR (10) | Struktura (10) | Tabele (10) | Wydajność (10) | Integracja (10) | Ustrukturyzowane dok. (10) | Ocena końcowa |
ABBYY | 9 | 9 | 9 | 9 | 7 | 10 | 8.8 / 10 |
PaddleOCR + PP-Structure | 9 | 8 | 9 | 8 | 7 | 9 | 8.3 / 10 |
Amazon Textract | 8 | 7 | 8 | 9 | 8 | 8 | 8.0 / 10 |
Adobe PDF Extract API | 8 | 7 | 8 | 9 | 8 | 8 | 8.0 / 10 |
Google Document AI | 8 | 7 | 8 | 9 | 8 | 8 | 8.0 / 10 |
Azure Form Recognizer | 10 | 6 | 4 | 9 | 8 | 6 | 7.2 / 10 |
DocTR | 10 | 3 | 2 | 9 | 7 | 3 | 5.7 / 10 |
Tesseract + Layout Parser | 7 | 5 | 2 | 8 | 7 | 4 | 5.5 / 10 |
Wnioski i rekomendacje
Najlepsza ogólna jakość: ABBYY
- Najdokładniejsze rozpoznanie tekstu i struktury.
- Świetna obsługa tabel i dokumentów finansowo-logistycznych.
- Idealny wybór dla środowisk produkcyjnych z dużą liczbą dokumentów o powtarzalnej strukturze.
Najlepsze rozwiązanie open-source: PaddleOCR + PP-Structure
- Doskonała jakość OCR i rozpoznawania tabel przy zachowaniu całkowitej niezależności od komercyjnych API.
- Idealna baza pod własne rozwiązanie klasy enterprise.
Najlepsze rozwiązania SaaS/API: Amazon / Google / Adobe
- Gotowe do użycia, łatwe w integracji.
- Automatycznie wykrywają sekcje dokumentów, choć nie zawsze semantycznie precyzyjnie.
- Niektóre (jak Adobe) oferują bardzo dobre odwzorowanie układu w PDF.
Najlepsza jakość czystego OCR: DocTR
- Świetne rozpoznawanie tekstu.
- Brak semantyki i tabel – do zastosowań, gdzie liczy się tylko treść.
Najlepszy OCR z layoutem, ale bez semantyki: Azure
- Bardzo dobry OCR + detekcja położenia.
- Brak interpretacji danych (np. tabel czy pól) – wymaga własnej warstwy analizy.
Rekomendacja w zależności od potrzeb
Potrzeba | Rekomendowane narzędzie |
Najwyższa jakość i gotowość do produkcji | ✅ ABBYY |
Open-source, pełna kontrola | ✅ PaddleOCR + PP-Structure |
Szybkie wdrożenie przez API | ✅ Amazon Textract / Google Document AI |
Lokalna analiza z dobrym OCR | ✅ DocTR |
Najlepszy OCR + pozycje tekstu (do parsowania) | ✅ Azure Form Recognizer |
Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii
Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.
Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy
