Thai Document OCR คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้เริ่มต้น
โดย ดร.กอบกฤต วิริยะยุทธกร CEO และผู้ก่อตั้ง iApp Technology
เคยสงสัยไหมว่าแอปสามารถอ่านบัตรประชาชนหรือพาสปอร์ตของคุณได้ทันทีได้อย่างไร? ธนาคารยืนยันตัวตนจากรูปถ่ายเอกสารของคุณได้อย่างไร? เบื้องหลังเวทมนตร์นี้เรียกว่า OCR - Optical Character Recognition ในคู่มือนี้ เราจะอธิบายทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ Thai Document OCR ด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย

OCR คืออะไร?
OCR (Optical Character Recognition) หรือการรู้จำตัวอักษรด้วยแสง เป็นเทคโนโลยีที่แปลงรูปภาพของข้อความให้เป็นข้อมูลข้อความที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ ลองคิดว่ามันเป็นการสอนคอมพิวเตอร์ให้ "อ่าน" เ หมือนมนุษย์
การเปรียบเทียบให้เข้าใจง่าย
ลองจินตนาการว่าคุณมีรูปถ่ายบัตรประชาชน มนุษย์สามารถอ่านชื่อ ที่อยู่ และเลขบัตรประชาชนได้ง่าย เทคโนโลยี OCR ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำสิ่งเดียวกัน - ดูรูปภาพและดึงข้อมูลข้อความทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
อะไรทำให้ Thai OCR พิเศษ?
Thai OCR มีความท้าทายมากกว่า OCR ภาษาอังกฤษเพราะ:
- ตัวอักษรซับซ้อน: ภาษาไทยมี 44 พยัญชนะ 32 สระ และ 5 วรรณยุกต์
- ไม่มีช่องว่างระหว่างคำ: ข้อความภาษาไทยไม่ม ีช่องว่างระหว่างคำ
- ตัวอักษรซ้อนกัน: สระและวรรณยุกต์ซ้อนอยู่บน/ล่างพยัญชนะ
- ภาษาผสม: เอกสารไทยมักมีทั้งข้อความภาษาไทยและอังกฤษ
นี่คือเหตุผลที่โซลูชัน Thai OCR เฉพาะทางอย่างของ iApp จำเป็นสำหรับผลลัพธ์ที่แม่นยำ
5 คำศัพท์สำคัญที่คุณต้องรู้
ก่อนลงลึก มาทำความเข้าใจศัพท์ OCR ที่มักทำให้ผู้เริ่มต้นสับสน:
1. Accuracy Rate (อัตราความแม่นยำ)
Accuracy Rate วัดว่าระบบ OCR อ่านข้อความได้ถูกต้องแค่ไหน โดยปกติแสดงเป ็นเปอร์เซ็นต์
| ระดับ | คำอธิบาย | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| ระดับตัวอักษร | ความแม่นยำต่อตัวอักษร | 98.13% (iApp Thai ID Card OCR) |
| ระดับฟิลด์ | ความแม่นยำต่อฟิลด์ข้อมูล | 96.82% สำหรับเลขบัญชี |
| ระดับเอกสาร | ความแม่นยำโดยรวมของเอกสาร | 95%+ สำหรับภาพที่ชัดเจน |
ทำไมถึงสำคัญ: ความแม่นยำสูงขึ้นหมายถึงข้อผิดพลาดน้อยลงและต้องแก้ไขด้วยตนเองน้อยลง
2. Bounding Box (กรอบล้อมรอบ)
Bounding Box คือสี่เหลี่ยมที่ระบุว่าข้อความอยู่ที่ไหนในภาพ
พิกัดภาพ: [x1, y1, x2, y2]
ตัวอย่าง: [119, 292, 376, 334] = ตำแหน่งข้อความ
ทำไมถึงสำคัญ: Bounding boxes ช่วยให้คุณเข้าใจว่าแต่ละข้อมูลถูกพบที่ไหนในเอกสาร
3. Preprocessing (การประมวลผลเบื้องต้น)
Preprocessing คือการเตรียมภาพก่อนวิเคราะห์ OCR ขั้นตอนทั่วไปได้แก่:
- Cropping: ตัดส่วนที่ไม่จำเป็นออก
- Rotation: แก้ไขเอกสารที่เอียง
- Deskewing: ทำให้ข้อความที่เอียงตรง
- Enhancement: ปรับปรุงความคมชัด
ทำไมถึงสำคัญ: Preprocessing ที่ดีช่วยเพิ่มความแม่นยำ OCR อย่างมาก
4. Confidence Score (คะแนนความมั่นใจ)
Confidence Score บ่งบอกว่าระบบ OCR มั่นใจในการอ่านแค่ไหน โดยปกติจาก 0 ถึง 1 (หรือ 0% ถึง 100%)
{
"id_number": "1234567890123",
"detection_score": 0.98 // มั่นใจ 98%
}
ทำไมถึงสำคัญ: คะแนนความมั่นใจต่ำบ่งบอกว่าผลลัพธ์ควรตรวจสอบด้วยตนเอง
5. Structured Data Output (ผลลัพธ์ข้อมูลที่จัดโครงสร้างแล้ว)
Structured Data Output คือรูปแบบที่จัดระเบียบของข้อมูลที่ดึงออกมา โดยปกติเป็น JSON
{
"th_name": "นาย ทดสอบ ตัวอย่าง",
"en_name": "Mr. Test Example",
"id_number": "1-2345-67890-12-3",
"date_of_birth": "01 Jan 1990",
"address": "123 ถนนสุขุมวิท กรุงเทพฯ"
}
ทำไมถึงสำคัญ: ข้อมูลที่จัดโครงสร้างสามารถใช้ในแอปพลิเคชันได้โดยตรงโดยไม่ต้องแยกวิเคราะห์เพิ่มเติม
ทำไม Thai Document OCR ถึงสำคัญ?
1. Digital Transformation
ประเทศไทยกำลังเปลี่ยนบริการภาครัฐและธุรกิจให้เป็นดิจิทัลอย่างรวดเร็ว OCR ช่วยให้:
- ลงทะเบียนแบบไร้กระดาษ
- ยืนยันตัวตนดิจิทัล
- ประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
2. ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย
การป้อนข้อมูลด้วยตนเองช้าและแพง:
| วิธี | เวลาต่อเอกสาร | อัตราข้อผิดพลาด |
|---|---|---|
| ป้อนด้วยตนเอง | 2-5 นาที | 1-3% |
| OCR API | 1-2 วินาที | น้อยกว่า 2% |
3. การปฏิบัติตาม E-KYC
กฎระเบียบไทยกำหนดให้ธุรกิจต้องยืนยันตัวตนลูกค้า OCR ช่วยให้:
- ยืนยันตัวตนทันที
- ประมวลผลข้อมูลตาม PDPA
- มาตรการป้องกันการฉ้อโกง
4. ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า
ลูกค้าคาดหวังบริการดิจิทัลที่รวดเร็ว:
- ไม่ต้องกรอกแบบฟอร์มด้วยตนเอง
- เปิดบัญชีทันที
- การลงทะเบียนที่ราบรื่น
Thai Document OCR แก้ปัญหาอะไรได้บ้าง?

การธนาคารและการเงิน
- เปิดบัญชี: ดึงข้อมูลลูกค้าจากบัตรประชาชน
- สมัครสินเชื่อ: ประมวลผลเอกสารรายได้อัตโนมัติ
- ยืนยัน KYC: ตรวจสอบเอกสารยืนยันตัวตนทันที